重组自交家系群体4对主基因加多基因混合遗传模型分离分析方法的建立

主基因加多基因混合遗传模型分离分析方法是基于数量性状表型数据的统计遗传分析方法,该方法适于育种工作者利用杂种分离世代的数据对育种性状的遗传组成做出初步判断,制订相应的育种策略,也可用以校验QTL定位所揭示的性状遗传组成。重组自交家系群体(RIL)是一种永久性群体,可以进行有重复的比较试验,适合于环境影响较大的复杂性状的遗传研究。本研究以RIL群体为对象,将遗传模型拓展到4对主基因,建立相应的分离分析方法。新构建的模型共包括4对主基因和4对主基因加多基因两类共15个遗传模型,通过极大似然法和IECM算法估算各种模型的分布参数,由AIC值和一组适合性测验选取最佳遗传模型,再由最小二乘法估计模型的遗传参数。通过模拟实验对所建立的模型进行验证,模拟群体中一阶遗传参数的估计值与设定值之间有很好一致性。以大豆科丰1号×南农1138-2构成的RIL群体及其亲本棕榈酸含量的遗传(I-1模型,即4对加性-上位性主基因和加性-上位性多基因遗传模型)为例,说明该方法的应用效果。

栽培×野生大豆2个重组自交家系群体种子耐淹性遗传分析

大豆播种后遭受洪涝灾害会严重影响出苗率,往往导致减产,选育耐淹大豆品种是防灾避害的有效途径。以种子不耐淹水的2个栽培大豆南农493-1、南农86-4分别与耐淹野生大豆PI342618B杂交衍生的NJRISP和NJRINP重组自交家系群体为材料,研究其在72 h淹水处理下种子耐淹性的变异与遗传。结果表明:淹水条件下供试群体家系间发芽率存在显著差异,遗传变异大。发芽势、发芽率及豆芽根长、芽长性状有较高的遗传率,且各性状之间呈现高度正相关。主基因+多基因分离分析方法分析发现淹水条件下2个群体大豆发芽势和发芽率遗传符合4对主基因模型(H或I模型),主基因遗传率达93%以上,多基因效应较低,耐性等位基因来自野生大豆亲本。野生大豆中蕴含优异耐淹基因资源,可为大豆耐涝育种提供优异基因。

大豆曲茎性状的遗传分析和RAPD标记研究

曲茎遗传材料NG94-156与遗传背景不同的3个正常茎品种杂交,获得1个F2群体和2个重组自交家系(F7∶8)。后代分离分析的结果表明,NG94-156的曲茎性状受两对隐性重叠基因控制。利用4个亲本和1个重组自交家系筛选260个RAPD随机引物,其中有1个引物S-506扩增出的多态性条带有较好的重复性。经过连锁分析,RAPD标记S-5061600与控制曲茎的基因的遗传距离为6.94 cM。

RTM-GWAS方法应用于大豆RIL群体百粒重QTL检测的功效

【目的】为全面解析大豆重组自交系群体中调控百粒重性状的QTL体系,将限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法(RTM-GWAS)和不同定位方法进行比较、优选,为后续候选基因体系探索及分子标记辅助育种设计提供依据。【方法】利用以科丰1号和南农1138-2为亲本衍生的重组自交系群体NJRIKY的427个家系,通过由全基因组39353个SNP构建的3683个SNPLDB标记及3个环境下的百粒重表型数据,选用复合区间作图法(CIM)、基于混合线性模型的全基因组关联分析方法(MLM-GWAS)和RTM-GWAS 3种方法检测百粒重QTL,通过QTL数目和总的表型变异解释率比较检测功效,挑选最佳定位结果进行NJRIKY群体中的百粒重遗传体系解析。通过候选基因体系的功能注释,挖掘调控大豆百粒重的生物学途径。【结果】科丰1号与南农1138-2的百粒重差异较大,多环境平均数分别为9.0和17.9 g,遗传变异系数为12.4%,遗传率为85.4%,适用于百粒重性状的遗传解析。比较3种方法定位结果表明RTM-GWAS方法表现最佳,检测QTL数目最多(57个),解释表型变异最多(70.78%)。而CIM仅检测到14个QTL,解释了56.47%的表型变异,MLM-GWAS仅定位到6个QTL,解释了18.47%的表型变异。RTM-GWAS共检测到57个QTL,分布在19条染色体上,表型变异解释率为0.03%—7.57%,其中41个QTL覆盖了已报道的来自30个双亲群体的81个百粒重QTL,16个QTL为新发现位点,包含一个表型变异解释率大于3%的大效应位点Sw-09-2。此外,检测的57个QTL中有20个位点与环境存在互作效应。这57个QTL构成了影响NJRIKY群体百粒重性状的遗传体系。通过SNPLDB标记与预测基因内的SNP进行χ^2检验,共筛选到36个候选基因,其中4个候选基因来自大效应QTL,剩余32个候选基因来自小效应QTL。通过GO注释发现这些候选基因功能注释丰富,其中13个候选基因与籽粒发育直接相关,剩余的候选基因功能丰富,包含转运、转录调节因子等,表明不同生物学途径的基因共同调控NJRIKY群体中百粒重性状的表达。【结论】3种定位方法中,高效的RTM-GWAS方法检测到较为全面的NJRIKY群体的百粒重QTL,更适用于双亲RIL群体的QTL定位。不同功能的候选基因共同调控了复杂的百粒重性状的表达。

利用RIL群体进行稻米加工品质QTL定位分析

为寻求与稻米加工品质相关的QTL,为分子标记辅助选择(MAS)培育优质水稻新品种提供理论基础。以水稻品种V20B和CPSLO17为亲本,构建150个V20B/CPSLO17重组自交家系(RIL)为作图群体,进行稻米加工品质相关QTL检测及其遗传效应分析。结果表明:根据稻米加工品质性状表型数据,结合SLAF标签构建的分子连锁图谱,运用QTL IciMapping 4.0软件检测到1个糙米率QTL(qBR-1)和1个整精米率QTL(qHR-1)。qBR-1(LOD=3.267)对表型变异的解释率为9.77%;qHR-1(LOD=3.356)对表型变异的解释率为8.71%,且这2个QTL等位基因都来自亲本CPSLO17。

水稻苗期耐冷性的QTL定位分析

为水稻苗期耐冷性QTL定位克隆研究提供实验素材,以213个IR24/Asominori重组自交家系(RIL)为作图群体,并以141个SSR标记构建的分子连锁图谱为基础,结合苗期低温处理后亲本和213个RILs的苗期死苗率,运用QTL IciMapping 4.0软件进行水稻苗期耐冷性QTL检测及其遗传效应分析。结果表明:在第6、第11和第12染色体上检测到3个苗期耐冷性QTL,分别命名为qCTS-6、qCTS-11和qCTS-12。这3个QTL的LOD值分别为3.194 3、4.688 2和3.797,对应表型变异的解释率分别为5.662 7%、8.549 6%和12.787 7%,且抗性等位基因均来自苗期耐冷亲本Asominori。

控制水稻粒重QTL的定位

为稻谷产量性状QTL定位研究提供新素材,以V20B和CPSLO17作为亲本,构建150份V20B/CPSLO17重组自交家系(RIL)。结合RIL群体的稻谷千粒重表型数据,运用MapQTL5软件的区间作图法进行稻谷千粒重QTL检测及其遗传效应分析。结果表明:有1个新的控制稻谷粒重QTL,命名为qTGW-3,其LOD值为4.14,对表型变异的解释率为11.9%,等位基因效应来源于亲本V20B。

稻米垩白QTL定位分析

以高垩白度品种V 20B和低垩白度品种CPSLO 17作为亲本,构建150个V 20B/CPSLO 17重组自交家系(RIL)为作图群体,进行稻米垩白QTL检测及其遗传效应分析。以垩白度为稻米垩白高低的表型数据,结合SLAF标签构建的分子连锁图谱,运用MapQTL 5软件检测到4个稻米垩白QTL,分别命名为qC-5 a、qC-5 b、qC-5 c和qC-5 d。这4个QTL的LOD值分别为4.02、4.09、3.94和4.1,对表型变异的解释率分别为11.6%、11.8%、11.2%和11.8%,且这4个QTL抗性等位基因都来自高垩白亲本V 20B。

稻米垩白QTL定位分析（英文）

该研究以高垩白度品种V20B和低垩白度品种CPSLO17作为亲本,构建150个V20B/CPSLO17重组自交家系(RIL)为作图群体,进行稻米垩白QTL检测及其遗传效应分析。以垩白度作为衡量稻米垩白高低的表型数据,结合SLAF标签构建的分子连锁图谱,运用Map QTL5软件检测到4个稻米垩白QTL,分别命名为q C-5a、q C-5b、q C-5c和q C-5d。分析结果表明这4个QTL的LOD值分别为4.02、4.09、3.94和4.1,对表型变异的解释率分别为11.6%、11.8%、11.2%和11.8%,且这4个QTL抗性等位基因都来自低垩白亲本CPSLO17。