玉米百粒重杂种优势遗传解析
发布时间：2022-02-09 00:45
玉米是我国主要粮食作物,在国家粮食安全中起着重要作用。通过提高杂交组合的杂种优势提高产量是玉米产量提升的有效途径。杂种优势可通过多种性状来衡量,如株高、产量、叶面积等,百粒重是玉米产量性状的重要组成因子之一,杂交种的百粒重显著高于亲本,但目前利用百粒重衡量杂种优势进而探究百粒重杂种优势遗传机理的研究相对较少。因此,本研究采用NCII试验设计,利用4个测验种做父本,96个温带自交系做母本,构建了384份测交种作为试验材料,通过对多个环境下百粒重的表型和亲本基因型鉴定,利用全基因组关联分析（GWAS）、全基因组选择（GS）等方法从三个方面即杂交种表现、配合力和杂种优势对玉米百粒重杂种优势进行分析,解析百粒重杂种优势的遗传基础。主要研究结果如下:1.通过对玉米百粒重自交系进行GWAS分析,定位到63个显著标记,利用4种模型（加性模型、显性模型、超显性模型、隐性模型）对F1杂交种进行GWAS分析,分别定位到25、51、456、71个显著标记。通过多元回归分别计算自交系和杂交种显著标记解释的表型变异率,结果表明自交系定位的32个显著标记解释了70.3%的表型变异,F
【文章来源】：沈阳农业大学辽宁省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
百粒重表型分布图
各群体环境相关系数图
沈阳农业大学硕士学位论文21率高，着丝粒附近交换率较低，因此多态性标记密度分布呈现两端大，中间区段小的趋势。因本研究使用了足够密度的SNPs标记，使控制目标性状的QTL至少与一个SNPs处于连锁状态，可以保障GWAS定位精度和GS预测准确度（图3）。图3SNPs标记分布密度热图Figure3SNPsmarkerdistributiondensityheatmap3.1.3遗传方差分析性状中各遗传方差占据总体比例的大小决定了该性状的遗传特征，本研究将F1杂交种BLUE值作为因变量，加性效应，显性效应和上位性互作效应作为自变量，利用R语言sommer包mmer函数Direct-inversionNewton-RaphsonNR算法计算三种遗传效应方差，用来解析性状的遗传特性和结构。百粒重F1杂交种遗传方差分解表如表3所示（表3）。表3杂交种遗传方差分解表Table3Geneticvariancetableofhybrids加性方差Va显性方差Vd加加互作方差Vaa加显互作方差Vad显显互作方差Vdd误差方差Vehybrid12.189742.534687000.1252141.295025注：Va，Vd，Vaa，Vad，Vdd，Ve分别代表加性方差，显性方差，加性×加性互作方差，加性×显性互作方差，显性×显性互作方差和误差方差。Note:Va,Vd,Vaa,Vad,Vdd,Verepresentsadditivevariance,dominantvariance,additive×additiveinteractionvariance,additive×dominantinteractionvariance,dominant×dominantinteractionvarianceanderrorvariance,respectively.经过计算，发现367份测交组合家系遗传变异中加性方差占75.5%，显性方差占15.7%，显性×显性互作方差占0.8%，不存在加性×加性互作方差和加性×显性互作方差，
【参考文献】：
期刊论文
[1]甜玉米种子营养品质主要性状全基因组关联分析[J]. 王长进,徐运林,程昕昕,周毅,余海兵. 浙江农业学报. 2020(03)
[2]玉米叶向值的全基因组关联分析[J]. 彭勃,赵晓雷,王奕,袁文娅,李春辉,李永祥,张登峰,石云素,宋燕春,王天宇,黎裕. 作物学报. 2020(06)
[3]温热带玉米株高的全基因组关联分析[J]. 郭子锋,徐孝洁,刘小刚,王山荭. 玉米科学. 2020(01)
[4]林木全基因组关联分析研究进展与展望[J]. 李鹏,卢文杰,肖亮,权明洋,李连政,杜庆章,张德强. 中国科学:生命科学. 2020(02)
[5]全基因组选择及其在玉米育种中的研究进展[J]. 任源,王佐惠,吴江,林彦萍. 种子科技. 2019(13)
[6]植物全基因组选择育种技术原理与研究进展[J]. 刘策,孟焕文,程智慧. 分子植物育种. 2020(16)
[7]植物表型组学在现代农业中的应用[J]. 梁丽秀,杜传红,刘立才. 科技创新与应用. 2019(22)
[8]玉米花期根系结构的表型变异与全基因组关联分析[J]. 张小琼,郭剑,代书桃,任元,李凤艳,刘京宝,李永祥,张登峰,石云素,宋燕春,黎裕,王天宇,邹华文,李春辉. 中国农业科学. 2019(14)
[9]玉米花期性状的全基因组关联分析[J]. 李真,刘文童,杨硕,郭晋杰,赵永锋,黄亚群,陈景堂,祝丽英. 分子植物育种. 2020(01)
[10]玉米产量性状与产量的相关性及通径分析[J]. 王楠,王树星,张乐,任红丽,党润海,安绿宇. 黑龙江农业科学. 2019(01)
博士论文
[1]稻米品质性状的全基因组关联分析及品质相关基因的遗传解析[D]. 赵达.华中农业大学 2019
[2]基于GWAS对杂交水稻配合力的遗传解析与优良农艺性状基因的发掘[D]. 陈俊孝.华中农业大学 2019
[3]玉米产量相关性状的全基因组选择[D]. 刘小刚.中国农业科学院 2018
[4]玉米全基因组关联分析多杂种群体的构建及其杂种优势和配合力的遗传分析[D]. 王晖.中国农业科学院 2017
[5]适于直播的水稻种质资源筛选及种子活力和幼苗耐缺氧能力优异等位变异的发掘[D]. 王洋.南京农业大学 2009
硕士论文
[1]黄瓜杂种优势与遗传距离相关性分析[D]. 黄历.西北农林科技大学 2019
[2]全基因组关联分析发掘水稻叶毛发育相关遗传位点[D]. 姜洪真.浙江师范大学 2018
[3]玉米散粉期的基因定位与全基因组选择研究[D]. 李冬冬.中国农业科学院 2018
[4]玉米株高和穗位高及其一般配合力的全基因组关联分析[D]. 韩善冬.四川农业大学 2017
[5]利用重组自交系群体定位一般配合力相关性状QTL[D]. 张庆路.华中农业大学 2010
[6]玉米DH群体株高、节间长、穗部性状和一般配合力的分析及QTL定位[D]. 张建华.河北农业大学 2009
[7]玉米DH系的一般配合力分析及其QTL定位[D]. 顾丽香.河北农业大学 2007
本文编号：3616064
【文章来源】：沈阳农业大学辽宁省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
百粒重表型分布图
各群体环境相关系数图
沈阳农业大学硕士学位论文21率高，着丝粒附近交换率较低，因此多态性标记密度分布呈现两端大，中间区段小的趋势。因本研究使用了足够密度的SNPs标记，使控制目标性状的QTL至少与一个SNPs处于连锁状态，可以保障GWAS定位精度和GS预测准确度（图3）。图3SNPs标记分布密度热图Figure3SNPsmarkerdistributiondensityheatmap3.1.3遗传方差分析性状中各遗传方差占据总体比例的大小决定了该性状的遗传特征，本研究将F1杂交种BLUE值作为因变量，加性效应，显性效应和上位性互作效应作为自变量，利用R语言sommer包mmer函数Direct-inversionNewton-RaphsonNR算法计算三种遗传效应方差，用来解析性状的遗传特性和结构。百粒重F1杂交种遗传方差分解表如表3所示（表3）。表3杂交种遗传方差分解表Table3Geneticvariancetableofhybrids加性方差Va显性方差Vd加加互作方差Vaa加显互作方差Vad显显互作方差Vdd误差方差Vehybrid12.189742.534687000.1252141.295025注：Va，Vd，Vaa，Vad，Vdd，Ve分别代表加性方差，显性方差，加性×加性互作方差，加性×显性互作方差，显性×显性互作方差和误差方差。Note:Va,Vd,Vaa,Vad,Vdd,Verepresentsadditivevariance,dominantvariance,additive×additiveinteractionvariance,additive×dominantinteractionvariance,dominant×dominantinteractionvarianceanderrorvariance,respectively.经过计算，发现367份测交组合家系遗传变异中加性方差占75.5%，显性方差占15.7%，显性×显性互作方差占0.8%，不存在加性×加性互作方差和加性×显性互作方差，
【参考文献】：
期刊论文
[1]甜玉米种子营养品质主要性状全基因组关联分析[J]. 王长进,徐运林,程昕昕,周毅,余海兵. 浙江农业学报. 2020(03)
[2]玉米叶向值的全基因组关联分析[J]. 彭勃,赵晓雷,王奕,袁文娅,李春辉,李永祥,张登峰,石云素,宋燕春,王天宇,黎裕. 作物学报. 2020(06)
[3]温热带玉米株高的全基因组关联分析[J]. 郭子锋,徐孝洁,刘小刚,王山荭. 玉米科学. 2020(01)
[4]林木全基因组关联分析研究进展与展望[J]. 李鹏,卢文杰,肖亮,权明洋,李连政,杜庆章,张德强. 中国科学:生命科学. 2020(02)
[5]全基因组选择及其在玉米育种中的研究进展[J]. 任源,王佐惠,吴江,林彦萍. 种子科技. 2019(13)
[6]植物全基因组选择育种技术原理与研究进展[J]. 刘策,孟焕文,程智慧. 分子植物育种. 2020(16)
[7]植物表型组学在现代农业中的应用[J]. 梁丽秀,杜传红,刘立才. 科技创新与应用. 2019(22)
[8]玉米花期根系结构的表型变异与全基因组关联分析[J]. 张小琼,郭剑,代书桃,任元,李凤艳,刘京宝,李永祥,张登峰,石云素,宋燕春,黎裕,王天宇,邹华文,李春辉. 中国农业科学. 2019(14)
[9]玉米花期性状的全基因组关联分析[J]. 李真,刘文童,杨硕,郭晋杰,赵永锋,黄亚群,陈景堂,祝丽英. 分子植物育种. 2020(01)
[10]玉米产量性状与产量的相关性及通径分析[J]. 王楠,王树星,张乐,任红丽,党润海,安绿宇. 黑龙江农业科学. 2019(01)
博士论文
[1]稻米品质性状的全基因组关联分析及品质相关基因的遗传解析[D]. 赵达.华中农业大学 2019
[2]基于GWAS对杂交水稻配合力的遗传解析与优良农艺性状基因的发掘[D]. 陈俊孝.华中农业大学 2019
[3]玉米产量相关性状的全基因组选择[D]. 刘小刚.中国农业科学院 2018
[4]玉米全基因组关联分析多杂种群体的构建及其杂种优势和配合力的遗传分析[D]. 王晖.中国农业科学院 2017
[5]适于直播的水稻种质资源筛选及种子活力和幼苗耐缺氧能力优异等位变异的发掘[D]. 王洋.南京农业大学 2009
硕士论文
[1]黄瓜杂种优势与遗传距离相关性分析[D]. 黄历.西北农林科技大学 2019
[2]全基因组关联分析发掘水稻叶毛发育相关遗传位点[D]. 姜洪真.浙江师范大学 2018
[3]玉米散粉期的基因定位与全基因组选择研究[D]. 李冬冬.中国农业科学院 2018
[4]玉米株高和穗位高及其一般配合力的全基因组关联分析[D]. 韩善冬.四川农业大学 2017
[5]利用重组自交系群体定位一般配合力相关性状QTL[D]. 张庆路.华中农业大学 2010
[6]玉米DH群体株高、节间长、穗部性状和一般配合力的分析及QTL定位[D]. 张建华.河北农业大学 2009
[7]玉米DH系的一般配合力分析及其QTL定位[D]. 顾丽香.河北农业大学 2007
本文编号：3616064
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