后裔测定青年公牛的标记辅助BLUP选择

假定在一个奶牛群体中已经检测出了一个影响产奶性状的QTL，并准确地知道它与遗传标记间的遗传距离。利用Monte Carlo方法，研究了当该QTL在基础群中仅有2个等位基因或有任意多个等位基因，QTL有利等位基因频率（当仅有2个等位基因）为0．1或0．5，标记间距为5cM或20cM,QTL方差占遗传方差的10％，25％或50％等各种情况下，利用标记辅助BLUP（MBLUP）对参加后裔测定的青年公牛进行选择相对于常规选择方法（随机选择）在5个世代中的相对优势。结果表明，多数情况下，标记间距为5cM比20cM时MBLUP有更大的相对优势；QTL效应越大，MBLUP的相对优势越小；当QTL只有2个等位基因且在基础群中优势等位基因的频率较低时，MBLUP的相对优势率较高。在各种情况下，MBLUP的相对优势均随着世代的增加而下降，标记密度和QTL效应越大，MBLUP的相对优势下降越快。     

玉米产量及构成因子主效和上位性QTL的全基因组扫描分析

在此前构建的含174个分子标记的连锁图基础上, 新增31个分子标记, 并利用统计分析的方法对基因型数据进行检测, 剔除基因型明显有误的数据, 构建了共包含205个分子标记, 平均间距为11.2 cM, 覆盖玉米全基因组10条染色体的分子标记连锁图. 基于统计学的基因型数据检测, 能显著提高连锁图构建的准确性. 结合一年两点6个重复的田间实验, 利用软件R/qtl进行主效和上位性QTL分析, 同时利用多区间作图法(MIM)验证主效QTL和主效QTL互作的真实性和位置. 通过MIM方法, 检测到控制产量、行粒数、行数和百粒重的主效QTL分别为5, 5, 7和5个, 分别能解释35.3%, 37.4%(含1个互作QTL), 61.5%和39.7%的遗传变异; 除行粒数的2个QTL之间存在显著性互作之外, 其他性状的主效QTL之间都没有检测到显著性互作存在. 同时, 还检测到24个上位性互作QTL, 这些QTL涉及的位点几乎分布于所有10条染色体. 这些互作QTL以主效QTL与无显著效应基因座之间的互作居多, 对所有4个性状而言比例接近三分之二. 这也说明主效QTL除了单独起作用之外还可以通过与其他没有显著效应的基因座之间互作来影响性状表达. 结果表明, 上位性QTL在玉米产量性状的遗传中可能与主效QTL一样也起着重要的作用.     

检测QTL互作的相关分析方法

越来越多的研究证明，数量性状基因座（QTL）间的互作大量存在，其数量甚至远多于单标记分析所检测到的QTL。以分子标记型代码的复合原则为基础，探讨了单标记定位QTL的相关分析方法在双标记、多标记状态下的统计学性质及遗传学含义，建立了适用于各种作图群体的检测QTL互作的相关分析方法，能够分别用于检测2QTL，3QTL及至4QTL互作和5QTL互作。至此，相关分析方法已构成了一个独立而完整的分析体系，能够用于各种作图群体实际的QTL分析。     

基于玉米导入系群体7个农艺性状的QTL定位

对玉米导入系群体7个农艺性状进行QTL定位,从分子水平研究不同环境条件下控制玉米产量性状的遗传基础,为玉米育种工作提供了理论基础.选用玉米自交系PHB1M为轮回亲本,性状互补的四-287自交系为供体亲本,通过杂交、四代回交及二代自交,并结合分子标记辅助选择方法构建了208个导入系为作图群体;利用70对SSR引物和64对SRAP引物进行多态性扩增,获得了793个多态性位点;采用JoinMap4.0软件进行连锁图谱构建,得到了长度为1917.2 cM、涵盖10个连锁群的连锁图谱,分别在和林县与呼和浩特市两个环境下进行株高、穗位高、叶片数、穗长、穗粗、穗行数及百粒重7个农艺性状的表型鉴定;利用Map QTL4.0软件中MQM作图法对试验群体的7个农艺性状进行QTL定位,两地共检测到100个QTL位点, 23个株高、16个穗位高、22个叶片数、10个穗长、16个穗粗、4个穗行数和9个百粒重QTL.其中,控制5个性状的8个QTL在两个环境中同时被检测到,特别是株高和穗位高的3个QTL表达稳定性较高,为基因克隆以及标记辅助育种提供理论支撑.     

基于随机交配设计的胚乳性状QTL定位方法

提出了基于随机交配设计和三倍体遗传模型的胚乳性状QTL区间定位方法. 其基本思想是, 从一个已知标记基因型信息的作图群体出发, 将群体中的植株(或株系)进行随机交配, 产生由杂种家系组成的胚乳QTL定位群体; 对各杂种家系种子的胚乳性状进行混合测定, 得到家系平均值; 利用胚乳性状的家系平均值和亲本植株(或株系)的标记基因型信息对胚乳QTL进行定位和效应估计. 用计算机模拟对方法的可行性和有效性进行了检验. 结果表明, 该方法可以准确定位胚乳QTL, 无偏、有效地估计出胚乳QTL的3种效应(加性效应、第一显性效应和第二显性效应).     

动态性状基因座的复合区间定位

动态性状因其广泛性和重要性而备受动植物遗传育种研究者关注. 用分子遗传学方法探索该类性状的遗传机制已成为一个极富挑战性的研究课题. 将关于时间(测定日期)的Legendre多项式镶嵌在遗传模型的每个遗传效应中, 以刻画QTL和协同因子对动态性状变化过程的作用, 从而建立动态性状基因复合区间定位分析的数学模型. 利用复合区间定位策略的优势, 提高对控制动态性状多个QTL的检测效力. 以F₂设计群体为例, 阐述了动态性状基因复合区间定位的似然分析原理, 推导了参数似然估计的EM法两步求解过程. 模拟实验证明, 相同设计条件下, 复合区间定位对分布在同一连锁群上多个影响动态性状QTL的检测效果明显好于区间定位; 随着协同因子数目的增加, 复合区间定位不但能检测出更多的甚至所有的QTL, 而且对每个QTL分辨得更加清楚. 在实际应用过程中, 应针对动态性状的变化规律, 并考虑计算成本恰当地选择协同因子数目.     

利用目标区段剩余杂合系进行大豆开花期QTL的验证和精细定位

以成熟期Ⅴ组的Essex为母本, Ⅱ组的ZDD2315为父本和轮回亲本, 创建114个单株的BC1F1群体; 采用250个SSR标记, 通过MAPMAKER3.0构建遗传图谱, 覆盖大豆基因组2963.5 cM. 采用WinQTLCart 2.5, IciMapping 2.0, MapQTL 5.0以及QTLnetwork 2.0共4种软件的6种遗传统计模型对BC1F3家系的开花期表型数据, 共检测到9个控制开花期的QTL. 6个能被至少两种模型检测到; 3个只被一种模型检测到, 其中Flwdt7定位在C2连锁群的Satt643和Sat_213之间, 置信距33.8 cM, 贡献率11.0%. 为验证此结果, 从BC1F5家系中选择该区间附近标记杂合单株, 经自交建立5个剩余杂合系(RHL), 分别在7个位点上有分离. 在检测遗传背景相对一致后将分离位点相同的合并, 采用JoinMap®3.0构建该区段子图谱. 用QTLnetwork 2.0 NWIM将Flwdt7定位在邻区间Satt277~Satt489, 离两侧标记的距离分别为1.40和0.45 cM, 置信距缩短为2.7 cM, 贡献率上升为36.8%. 再用RHL标记等位变异分组差异显著性分析和目标区间近等基因系分析等方法验证了该结果. 多种模型全基因组QTL初扫描基础上的目标区段剩余杂合系定位是一种有效的精细定位策略.     

利用目标区段剩余杂合系进行大豆开花期QTL的验证和精细定位

以成熟期Ⅴ组的Essex为母本,Ⅱ组的ZDD2315为父本和轮回亲本,创建114个单株的BC1F1群体;采用250个SSR标记,通过MAPMAKER3.0构建遗传图谱,覆盖大豆基因组2963.5 cM.采用WinQTLCart 2.5,IciMapping 2.0,MapQTL 5.0以及QTLnetwork 2.0 共4种软件的6种遗传统计模型对BC1F3家系的开花期表型数据,共检测到9个控制开花期的QTL.6个能被至少两种模型检测到;3个只被一种模型检测到,其中Flwdt7定位在C2 连锁群的Satt643和Sat_213之间,置信距33.8 cM,贡献率11.0%.为验证此结果,从BC1F5 家系中选择该区间附近标记杂合单株,经自交建立5个剩余杂合系(RHL),分别在7个位点上有分离.在检测遗传背景相对一致后将分离位点相同的合并,采用JoinMap  3.0构建该区段子图谱.用QTLnetwork 2.0 NWIM将Flwdt7定位在邻区间Satt277~Satt489,离两侧标记的距离分别为1.40和0.45 cM,置信距缩短为2.7 cM,贡献率上升为36.8%.再用RHL 标记等位变异分组差异显著性分析和目标区间近等基因系分析等方法验证了该结果.多种模型全基因组QTL初扫描基础上的目标区段剩余杂合系定位是一种有效的精细定位策略.     

不同发育时期玉米株高QTL的动态分析

玉米株高不仅是一个重要的农艺性状, 而且是发育生物学研究中较理想的模式性状之一. 以优良玉米杂交组合综3×87-1的266个F_2∶3家系为材料, 利用覆盖玉米10条染色体的分子标记连锁图, 采用复合区间作图法并结合条件分析法, 在不同发育时期, 研究玉米株高QTL的动态变化. 通过一年两点(武汉和襄樊)的随机区组的田间实验, 考察了5个不同时期的株高. 根据不同时期的实际数据进行QTL分析, 在5条染色体的不同区段定位了8个QTL(LOD≥2.5), 但在检测的时期和效应值上有一定的差异, 有3个QTL在5个时期都检测到, 不同的测定时期, 单个QTL所解释的表型变异为3.8%~17.1%之间, 表明控制株高的QTL在不同时期的表达是不一样的. 根据不同时期的净增长量数据, 共检测到7个控制株高的条件QTL, 几乎在各个时期都检测到条件QTL, 其中Ph1-1, Ph1-2, Ph3, Ph5-2和Ph9在2个点均同时被检测到. 单个条件QTL所解释的表型变异为3.8%~12.3%之间. 这些结果表明, 控制玉米株高的QTL以一定的时空方式表达, 因此, 在对株高等数量性状进行分子标记辅助选择时, 应对不同发育时期的QTL进行选择才可能达到理想效果.     

玉米抗纹枯病QTL分子标记定位

用抗玉米纹枯病自交系CML270和感病自交系478的(CML270×478)×CML270 BC_1∶2群体共322个株系为作图和定位群体, 构建了125个SSR标记位点的遗传连锁图谱, 覆盖玉米基因组1939.0 cM, 平均图距15.5 cM. 采用复合区间定位分析, 检测到玉米纹枯病抗病指数主效QTL位点3个, 2个位于第1染色体, 1个位于第7染色体上, 它们分别能解释表型变异的18%~20%; 控制株高的QTL位点7个, 分别位于第3~6染色体上, 控制“穗位高”的QTL位点5个, 分别位于第3, 4, 6染色体上. 自交系CML270玉米纹枯病抗性主效QTL真实存在, 抗性与植株高度遗传上不存在连锁关系, 为玉米纹枯病分子标记辅助选择(MAS)和抗性基因分离与克隆提供了技术和材料支撑.     

基于玉米综合QTL图谱的比较分析及株高QTL的统合分析

以高密度遗传图IBM2 Neighbors整合公开发表的、控制68个性状的1201个玉米QTL, 构建了用于分子标记发掘、QTL定位、基因克隆及分子标记辅助选择的综合图谱, 并将结果融入本地化数据库CMap软件. 利用CMap比较玉米QTL综合图和水稻QTL图谱发现, 玉米和水稻QTL成簇分布具有普遍性; 22个玉米株高QTL与64个水稻株高QTL位于标记水平上的共线性区域, 43个玉米产量QTL与7个水稻QTL位于标记水平上的共线性区域. 以控制玉米株高的QTL为例, 利用overview的分析方法对127个QTL进行优化, 定位了40个“真实”QTL, 提高了QTL定位的准确性和有效性, 发现了玉米和水稻株高相关QTG (quantitative trait gene)的候选基因. 本研究为大量玉米QTL信息的有效利用搭建了重要的生物信息学平台.     

玉米RFLP遗传图谱的构建及矮生基因定位

以 792 2× 5 0 0 3的杂交F2 作为构图群体 ,构建了具 85个RFLP标记的玉米遗传图 ,覆盖玉米基因组的 1 82 7.8cM ,标记间平均间距为 2 4.4cM .田间采用 1 0× 1 1简单矩形格子设计考察了 1 0 6个F2∶3 家系的株高 ,利用区间作图法分析了影响株高的数量性状基因座位 (QTL) ,可将自交系 5 0 0 3的致矮作用剖分为 5个QTL ,其中 2个为主效QTL ,1个是具增效作用的ph1 ,位于第 2染色体上 ,可解释表型变异的 5 1 .8% ;另 1个是具致矮作用的ph3,位于第 5染色体上 ,与矮生突变基因bv1的图位相同或相近 ,可解释表型变异的 38.6 % .     

水稻水分利用效率性状的QTL 分析

水分利用效率(water use efficiency, WUE)育种有助于通过节水灌溉缓解用水短缺的问题. 但是WUE是一个复杂的数量性状, 许多研究者并不直接地检测这一指标. 本研究通过精细定量 水分供应实验, 利用由1 种籼稻型水稻材料和1 种粳稻型旱稻材料杂交后产生的重组自交系, 探 寻水稻WUE 的遗传机理. 对抽穗期(heading date)、单日耗水量(water/d)、地上部干重单日累积 量(shootw/d)、根重单日累积量(rootw/d)、籽粒重单日累积量(kernelw/d)、整株单日水分利用率 (WUEwhole/d)、地上部干重单日水分利用率(WUEup/d)、产量单日水分利用率(WUyield/d)、单 日经济系数(econindex/d)和单日根冠比(ratio/d)等11 个性状进行了统计学分析和QTL 定位. 结果 表明, 大部分性状极显著相关. 利用复合区间作图法检测出与econindex, econindex/d, WUEyield, WUEyield/d, WUEup, WUEup/d, WUEwhole, WUEwhole/d, kernelw, kernelw/d, rootw和water/d 等 12 个性状相关的24 个QTL, 分布在第1, 2, 4, 6, 7, 8 和12 染色体上. 每个QTL 解释了 54.97%~10.78%的表型变异. 这些结果为水稻WUE 的分子标记辅助选择和遗传基础的进一步解 析提供了有价值的信息.     

利用QTL定位分析水稻的稻瘟病抗性基因

水稻对稻瘟病小种的抗性常表现为多基因的数量性状, 而众多易变稻瘟病小种的存在, 使得水稻的抗性研究进展缓慢. 为了探讨抗性基因座的分布及相互作用, 选择20个稻瘟病生理小种, 接种源于ZYQ8/JX17的双单倍体分离群体, 利用Cartographer QTL作图软件, 鉴定出124个抗性QTL, 分别位于12条染色体72个标记区间100个位置上. 其中小种HB97-36-1鉴定出16个QTL, 1个小种未鉴定出任何抗性基因座, QTL对表型变异的贡献率介于3.52%~68.64%之间. 有82个QTL (66.13%) 的抗病等位基因源于抗病亲本ZYQ8, 42个QTL(33.87%) 的抗病等位基因源于感病亲本JX17. 多数鉴定的抗性QTL分布于已定位的主效基因附近, 其中位于第1, 2, 8, 10和12染色体上的基因座较为集中, 分布呈簇状. 比较基因座的位置发现, 1个抗性基因座可以对几个不同的生理小种表现抗性, 但抗性的效率不同.     

水稻5个形态性状显著相关性的分子基础剖析

为了加深理解水稻性状相关的遗传基础,用一个以HR5和珍汕97杂交构建的重组自交系群体(F6和F7)检测控制主效QTL和上位性QTL.两年中,5个形态性状,即抽穗期(HD)、株高(PH)、穗长(PL)、剑叶长(FLL)和剑叶宽(FLW)呈现高度的正相关.每个性状检测到4～8个主效QTL.剑叶长、抽穗期、剑叶宽和穗长分别检测到1,4,4和5个双位点互作QTL(E-QTL).除了E-QFll1,每个E-QTL解释性状变异低于3%.对QTL定位结果进行了比对以便剖析性状相关的遗传基础,发现具有多效性的主效QTL和紧密连锁的QTL簇是性状相关的主要遗传基础.没有检测到上位性互作QTL(E-QTL)具有多效性.尽管上位性互作QTL也在单个性状的遗传基础中起重要作用,但对性状相关贡献不大.     

水、旱稻根系性状与抗旱性相关分析及其QTL定位

以粳型旱稻品种IRAT109和粳型水稻品种越富杂交产生的包含116个DH株系的群体为材料, 构建了一个含165个标记(94个RFLP标记和71个SSR标记)的水稻分子连锁图. 在根管培养条件下, 考查了分蘖期DH群体及其亲本的根数、根基粗、最长根长、根鲜重、根干重、根茎鲜重比及根茎干重比等性状. 在旱田、水田条件下考查了DH群体的单株产量, 计算抗旱系数(旱田单株产量/水田单株产量). 相关分析结果表明, 根基粗、最长根长与抗旱系数呈显著正相关, 根数与抗旱系数呈极显著负相关. 抗旱性强的材料在根系性状上主要表现为根粗较粗、根系较长和根数较少等特点. 利用QTLMAPPER version1.0定位了控制根系性状的QTL, 并进行了QTL与环境互作分析. 共检测到控制7个根系性状的18个加性QTL和18对上位性QTL. 发现了一些贡献率较高、无环境互作的QTL. 控制最长根长的1对上位性QTL mrl3和mrl8对表型变异的贡献(简称贡献率)为21.51%, 控制根基粗的1对上位性QTL brt3和brt11a贡献率为13.03%, 控制根鲜重和根干重的1个加性和1对上位性QTL贡献率分别为13.50%和25.64%. 共检测到9个加性QTL和2对上位性QTL存在环境互作. 其中根基粗、最长根长没检测到环境互作QTL. 此外, 根据QTL的贡献率大小、与环境互作大小和与抗旱系数的连锁关系等, 分析了一些重要QTL应用于稻作抗旱分子育种的可行性.     

关联图分析: 一种基于连锁图的QTL综合分析方法

通过统合分析整合多个独立实验QTL (quantitative trait locus)定位结果获得的一致性QTL, 可为标记辅助育种和基因图位克隆提供坚实基础. 但是这种方法没有充足的生物学背景支撑, 而且遗传图谱间不同映射会严重影响分析结果. 为此, 本文提出一种基于连锁图的QTL综合分析法, 简称关联图分析. 首先, 利用连锁群构建图模型; 然后, 利用非监督分类法来寻找基因组间具有模式性共分离趋势的标记区间; 最后, 通过频繁集挖掘法对这些标记区间挖掘以获得与 QTL 紧密连锁的分子标记(区间). 新方法通过Monte Carlo模拟研究和3个棉花QTL定位结果的综合分析予以证实. 新方法的优点在于: 不需要构建参考图谱; 利用基因组间的分子标记模式性共分离趋势来查找特异性QTL, 在一定程度上排除了初始QTL的干扰; 通过非特异性QTL获得的具有潜在育种价值的分子标记, 在作物育种上更有利用价值.     

作物QTL定位方法研究进展

论述了数量性状基因座(quantitative trait locus, QTL)定位方法的产生与发展; 重点介绍了近几年提出的一些QTL定位方法, 包括多QTL定位、QTL精细定位与动态性状的QTL定位等; 展望了QTL定位方法的可能发展方向, 包括育成品种群体新基因发掘的统计方法、表达数量性状基因座(expression quantitative trait locus, eQTL)定位方法、遗传交配设计的QTL定位方法以及生活力基因定位方法等. 目的在于引导植物遗传工作者在进行数量性状遗传分析和种质资源新基因挖掘等研究时选用适宜的统计方法, 以揭示出更多的潜在遗传信息.     

回交、DH和RIL偏分离群体遗传图谱的重新构建

分子标记偏离孟德尔分离比例(称偏分离)是一种普遍的生物学现象. 虽然偏分离可能会影响标记间遗传距离的估计值和数量性状基因座(quantitative trait locus, QTL)定位结果, 但在遗传连锁图构建和QTL定位中偏分离的影响常常被忽视. 在分子标记存在偏分离、显性和缺失情况下, 根据隐马尔可夫模型, 我们已发展了一种新的多点方法来重新构建F2群体分子标记连锁图, 以解决偏分离对标记连锁图构建的影响. 本文简化了上述方法以适用于回交、加倍单倍体和重组自交系群体. 模拟研究表明: (ⅰ) 两连锁偏分离基因座(segregation distortion locus, SDL)影响标记间遗传距离的程度随SDL遗传率和标记间遗传距离的增加而增加, 但受样本容量的影响较小; (ⅱ) 两连锁SDL一般会低估标记间遗传距离, 但是, 加性模型下两个SDL加性效应符号相反时会高估之, 上位性模型下两SDL加性×加性效应为负时却不影响其估计; (ⅲ) 用本文的方法均能矫正遗传距离估计值的偏差. 将新发展的方法应用于已构建的一个存在严重偏分离的水稻(Oryza sativa L.)籼粳杂交组合IR28×大关稻的F7代重组自交系群体, 重新构建了分子标记遗传图谱, 并用Bootstrap法获得了遗传距离的95%置信区间. 这些结果进一步印证了本文发展的新方法. 这为数量性状和生活力性状的遗传分析提供了基础. 为实际数据分析研制的DistortedMap计算机软件可供利用.     

中国对虾遗传连锁图谱的构建

中国对虾是中国重要的水产资源之一, 其自然群体主要分布于中国黄渤海沿海海域和朝鲜半岛海域. 中国对虾遗传连锁图谱的构建, 可以加速分子标记辅助育种和控制重要经济性状基因鉴定的研究, 为中国对虾遗传改良和优良品种的培育提供基础信息. 利用中国对虾F₂群体家系和AFLP分子标记技术进行了中国对虾遗传连锁图谱的构建. 利用55对AFLP引物组合对F₂家系的110个个体进行了研究, 检测到532个符合作图策略的AFLP标记. 对于符合3∶1比例的分离位点利用F₂自交模型构建性别平均连锁图谱, 对于符合1∶1比例的分离位点利用拟测交理论分别构建中国对虾的雌性和雄性遗传连锁图谱. 雌性遗传图谱分别由103标记组成28个连锁群, 没有未连锁标记, 图谱长度分别为1090 cM. 雄性遗传图谱由144个标记构成35个连锁群, 有10个未连锁标记, 图谱长度分别为1617 cM. 中国对虾雄性遗传连锁图谱比雌性遗传连锁图谱长32.6%, 这可能说明中国对虾不同性别存在不同的重组率. 性别平均遗传图谱有44个连锁群, 由216个标记组成, 有2个未连锁标记, 图谱实际长度为1772.1 cM. 中国对虾遗传连锁图谱基因组估计长度为2420 cM, 符合与人类基因组相比的对虾类基因组长度. 通过皮尔逊相关系数检测认为AFLP标记在中国对虾图谱上分布均匀. 本研究利用AFLP标记构建的中国对虾遗传连锁图谱为中国对虾基因组研究和遗传改良提供一定的基础, 同时开发的微卫星标记也为遗传连锁图谱的整合提供条件.