【目的】冠层活性是反映作物生长发育的重要指标，发掘小麦冠层活性相关基因并分析其与产量性状的关系，为解析产量遗传结构和辅助育种提供理论支撑。【方法】以166份国内外小麦品种为材料，将其种植于河南安阳和安徽濉溪，结合已构建的包含326 570个来源于小麦90K和660K SNP芯片标记的高密度整合物理图谱，对苗期和花后10 d归一化植被指数（NDVI-S和NDVI-10）及花后10 d旗叶叶绿素含量（Chl-10）进行关联分析，并与前期利用相同材料得到的产量相关性状结果进行比较。【结果】NDVI-S、NDVI-10和Chl-10在基因型、环境及基因型×环境互作间变异方差均达极显著（P<0.01）差异，广义遗传力（h_b~2）分别为0.81、0.81和0.91。分别检测到13、12和15个与NDVI-S、NDVI-10和Chl-10显著相关的位点，其中，有12、11和12个为新位点，5个位点与2个以上性状有关。166份小麦品种含有NDVI-S、NDVI-10和Chl-10优异等位基因数变幅分别为4-11、3-11和4-12，且随着优异等位基因数目增加其对应表型值呈递增趋势。NDVI-S与千粒重、粒长和粒宽显著正相关（P<0.01);Chl-10与产量和旗叶宽显著正相关（P<0.01），与单位面积穗数、株高和穗下节长显著负相关（P<0.01）。检测到7个同时与产量和冠层活性相关的多效性位点。【结论】NDVI-S可用于品种产量性状的选择，检测到的稳定位点和多效性位点可在开发标记后用于育种材料的检测。

【目的】通过对芝麻产量相关性状的全基因组关联分析,挖掘与产量性状关联的SNP位点及预测候选基因,为通过分子标记辅助选择育种等方式提高芝麻产量提供技术基础。【方法】以363份不同遗传背景和地理来源的芝麻种质资源构成的自然群体为研究对象,调查2年2点4环境下8个产量相关性状(单株产量、单株蒴数、蒴粒数、千粒重、株高、主茎果轴长、始蒴高度和表观收获指数)的表型值,借助覆盖全基因组的42 781个SNP标记,利用多位点SNP随机效应混合线性模型(multi-locus random-SNP-effect mixed linear model,mrMLM)对8个产量相关性状进行全基因组关联分析,检测与产量相关性状显著关联的SNP位点,并预测候选基因。【结果】在4个不同环境下,8个产量相关性状表现出广泛的表型变异,变异系数为6.51%—33.57%;相关性分析表明单株产量与单株蒴数、株高、主茎果轴长、表观收获指数呈极显著正相关;方差分析表明产量相关性状的基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应均达到了极显著水平。通过多位点全基因组关联分析共检测到210个与产量相关性状显著关联的SNP,在2018年南阳环境下检测到47个SNP,解释表型变异的1.63%—17.29%;在2019年南阳环境下检测到35个SNP,解释表型变异的1.94%—11.90%;在2018年平舆环境下检测到35个SNP,解释表型变异的2.15%—15.90%;在2019年平舆环境下检测到53个SNP,解释表型变异的1.25%—11.13%;在4个环境的综合BLUP条件下检测到75个SNP,解释表型变异的1.44%—13.58%。上述210个SNP涉及到175个位点,其中10个位点在3个及以上环境中被重复检测到。在这10个位点基因组区域内,共鉴定到214个候选基因,其中156个候选基因具有功能注释,主要涉及植物代谢、生物调控、生长发育等生物学过程。根据功能注释筛选出4个可能与芝麻产量相关的候选基因,其中SIN_1006338编码1-氨基环丙烷-1-羧酸合酶3(1-aminocyclopropane-1-carboxylate synthase 3-like),参与乙烯的生物合成;SIN_1024330编码碱性螺旋-环-螺旋(basic helix-loop-helix)转录因子,负向调控植物细胞和器官的伸长;SIN_1014512编码吲哚-3-乙酸-酰胺合成酶GH3.6(indole-3-acetic acid-amido synthetase GH3.6),参与调控茎和下胚轴细胞的伸长生长;SIN_1011473编码泛素受体蛋白DA1(protein DA1-like),参与调节植物细胞增殖周期。【结论】通过多位点SNP随机效应混合线性模型的全基因组关联分析,检测到175个与产量相关性状显著关联的位点,筛选出4个可能与产量相关的重要候选基因。

【目的】玉米株型性状与植株产量、光合效率、抗倒性等密切相关,是理想株型设计育种的基础,通过对玉米多个株型相关性状进行全基因组关联分析,构建玉米理想株型,为抗倒伏、耐密性的玉米新品种选育提供理论基础。【方法】以284份温带、亚热带和热带材料组成的关联群体为研究对象,在郑州与浚县2个环境下对玉米总叶片数(LN)、穗上叶片数(LNAN)、穗上叶片数与总叶片数比值(LNAN/LN)、株高(PH)、穗位高(EH)、穗位高与株高的比值(EH/PH)等6个玉米株型相关性状进行调查,借助覆盖玉米全基因组约56万个SNP标

耐盐是高粱重要的农艺性状,耐盐遗传分析对于高粱育种具有重要意义。为选育耐盐高粱新品种、研究耐盐遗传规律,选用耐盐性品种三尺三和盐敏感品种Tx622B杂交得到的482个F_5重组自交系群体为试验材料,采用砂培法进行栽培,对群体的发芽率、苗高、鲜质量和干质量4个性状进行苗期耐盐性的鉴定,利用单世代联合的数量性状分离分析方法来进行高粱耐盐性状的遗传分析。结果表明:耐盐性品种三尺三和盐敏感品种Tx622B亲本间的耐盐性状差异显著,F_5群体材料耐盐性状发芽率、苗高、鲜质量、干质量的相对平均值均在亲本之间,杂交后代存在不同程度的耐盐性变异,符合数量性状遗传;对4个性状耐盐指数进行相关性分析表明,4个性状两两间存在极显著的正相关性;高粱分离群体的相对发芽率、相对苗高、相对鲜质量和相对干质量均呈单峰偏态分布,可进行单世代遗传分析,存在主基因效应;通过遗传模型分析发现,高粱重组自交系F_5群体耐盐性对盐敏感性为显性,高粱耐盐性状遗传符合2对主基因的完全显性(B-5)遗传模型;在B-5模型中,发芽率主基因遗传率为40. 94%;苗高主基因遗传率为31. 22%;鲜质量主基因遗传率为39. 19%;干质量主基因遗传率为63. 98%。发芽率、苗高、鲜质量和干质量作为高粱耐盐性评价的主要性状具有较高的遗传力,对于高粱耐盐品种的选择和培育具有深远的意义。

【背景】耐淹成苗率低是限制直播稻产量的重要因素,挖掘高种子活力、低氧萌发能力强的水稻材料是提高耐淹成苗率的关键,但控制耐淹成苗率的遗传位点的挖掘仍然比较有限。【目的】利用来源广泛的自然种质,分析影响耐淹成苗率的关键表型性状,挖掘相关的遗传位点和候选基因,为直播稻耐淹成苗机理研究提供一定的理论和材料基础。【方法】以200份来源广泛的水稻种质为材料,在有氧环境下进行发芽试验,测量种子发芽率、发芽指数和活力指数;在低氧条件下测量芽鞘长和芽鞘直径;进行耐淹成苗试验,水深10 cm,20 d后测量耐淹成苗率。分析各性状间的相关性,挖掘影响耐淹成苗率的关键性状;利用简化基因组测序对以上6个表型进行全基因组关联分析,鉴定与性状显著关联的SNP位点,并在关联区间内筛选候选基因;对02428和YZX 2份材料进行有氧、无氧以及氧气含量转换条件下的转录组检测,结合全基因组关联分析结果,分析候选基因的表达模式差异。【结果】种子活力、芽鞘表型和耐淹成苗率在200份材料间存在广泛的遗传变异,其中,芽鞘长和活力指数的变异系数最大;相关分析结果表明,芽鞘长、活力指数与耐淹成苗率呈极显著正相关;通过全基因组关联分析,共鉴定出8个与活力指数显著关联的位点,15个与芽鞘长显著关联的位点;结合基因组注释,在关联区间筛选出6个与活力指数相关的候选基因,7个与芽鞘长度相关的候选基因;进一步比较13个基因在有氧、无氧及氧气转换条件下的表达模式以及表达量的变化,发现Os02g0657000、Os03g0592500、Os08g0380100表达量变化显著,表现出对氧气处理的敏感性。【结论】种子活力、芽鞘长与耐淹成苗率密切相关,可作为筛选高耐淹成苗水稻材料的重要性状。全基因组关联分析、转录组分析与基因表达模式比较的联合应用可提高候选基因的筛选效率。水稻耐淹成苗过程可能受到与逆境胁迫、光合作用相关基因的调控。

【目的】果粒大小是葡萄外观和产量的重要构成因子之一，为受多基因调控的复杂数量性状，挖掘葡萄果粒大小相关性状的关键遗传调控位点和基因，将有助于葡萄产量的提高。【方法】本研究以150份葡萄品种资源为材料，分别于2019年和2020年对葡萄果实单粒重、种子数目和种子质量等进行测定，并结合重测序获得的高密度基因型数据进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS），挖掘调控各性状的遗传位点和基因。【结果】各性状在关联群体中呈现广泛的连续变异，变异系数为39.55%—68.89%；在不同年份均服从正态分布，符合数量性状遗传特征；相关性分析表明葡萄果实单粒重、种子数目和种子质量呈显著正相关。全基因组关联分析共检测到150个与果实单粒重显著关联的SNP，在2019年检测到99个SNP，解释表型变异的14.48%—25.59%；在2020年检测到73个SNP，解释表型变异的16.08%—26.83%；其中24个SNP位点在两个年份均检测到，主要位于1号、5号、11号和16号染色体。相较于果实单粒重，检测到的与种子数目显著关联的SNP较少，2019年检测到1个显著性SNP，表型解释率为24.29%;2020年检测到17个显著性SNP，均位于18号染色体。两个年份检测到与种子质量显著关联的SNP分别有1个和2个，位于18号染色体，解释表型变异的23.59%—48.29%。在两年重复检测到SNP位点基因组区域内，根据基因功能注释筛选出11个可能与果实单粒重相关的候选基因，其中包括乙烯信号通路基因（基因ID:VIT＿05s0049g00490、VIT＿05s0049g00500、VIT＿05s0049g00510和VIT＿16s0100g00400）、赤霉素信号途径基因（基因ID:VIT＿11s0016g04630和VIT＿16s0022g02310）、生长素响应蛋白基因（基因ID:VIT＿11s0016g05640）和一些重要的转录因子基因（基因ID:VIT＿05s0049g00460、VIT＿11s0016g05660和VIT＿16s0022g02330）。在18号染色体鉴定到与种子含量相关的候选基因（基因ID:VIT＿18s0041g01880，编码MADS-box蛋白Vvi AGL11），位于该基因上的SNP基因型变化显著影响葡萄果实种子数目和质量。【结论】结合两个年份的表型数据，共检测到150个与果实单粒重显著关联的SNP，主要定位于1号、5号、11号和16号等染色体；检测到19个与种子含量关联的SNP，主要定位于18号染色体。基于基因注释和基因型分析结果，确定了包含VIT＿11s0016g04630和VIT＿16s0022g02310等在内的11个候选基因可能参与调控葡萄果实单粒重，确定候选基因（基因ID:VIT＿18s0041g01880）与种子含量显著相关。

为了初步揭示玉米粗蛋白含量、淀粉含量、中性洗涤纤维（neutral detergent fiber, NDF）含量、酸性洗涤纤维（acid detergent fiber,ADF）含量、可溶性糖含量和体外干物质消化率等性状的遗传规律，按照随机区组设计将183份自交系为材料种植于贵阳，测定玉米粗蛋白含量、淀粉含量、NDF含量、ADF含量、可溶性糖含量和体外干物质消化率，利用Maize SNP 50芯片对供试材料进行基因分型，采用混合线性模型进行全基因组关联分析，结果显示，分别鉴定出31、61、11、36、20和42个与粗蛋白、淀粉、NDF、ADF、可溶性糖及体外干物质消化率显著相关的单核苷酸多态性位点（SNP）(P<0.001)，对表型变异的解释率分别为5.80%～11.40%、5.78%～11.38%、5.78%～7.85%、5.81%～10.37%、5.78%～7.35%和5.79%～11.33%。同时，发现SYN6712、PHM1190.3、SYN7541和PZE-104072386属于一因多效位点；其中，6号染色体上的SYN6712、PHM1190.3和SYN7541同时与淀粉、体外干物质消化率显著关联，4号染色体上的PZE-104072386同时与ADF、可溶性糖显著关联，经过等位变异鉴定发现T/T基因型是SYN6712和PHM1190.3的优异等位变异，并挖掘到了Zm00001d037272、Zm00001d037386、Zm00001d037532和Zm00001d051166等候选基因。

【目的】研究亚麻花和叶片相关性状的遗传变异，为亚麻种质创新提供基础。【方法】采用全基因组关联分析技术挖掘亚麻花和叶片相关性状显著关联的SNP位点和候选基因。【结果】269份供试亚麻材料中花瓣颜色为蓝的最多（占56.50%）；花冠形状为五角形最多（占42.75%）；花药颜色为蓝最多（占86.61%）；叶片颜色为深绿色最多（占58.73%）；叶片形状为披针形最多（占56.87%）。通过全基因组关联分析，检测到与亚麻花色显著关联的SNP位点3个，候选基因8个，其中Lus10033621（果胶酯酶）和Lus10007409（β-半乳糖苷酶）基因参与调控亚麻花色形成；检测到与花冠形状显著关联的SNP位点3个，候选基因6个，其中Lus10000554（富含亮氨酸PPR基序的蛋白）基因与花冠发育形成密切相关；检测到与亚麻花药色显著关联的SNP位点1个，候选基因5个，其中Lus10010403（花青素还原酶）基因直接参与植物花青素的代谢途径；检测到与亚麻叶色显著关联的SNP位点1个，候选基因4个，其中Lus10005600（富含亮氨酸的PPR基序蛋白）基因参与调控叶色形成；检测到与叶形显著关联SNP位点3个，候选基因5个，其中Lus10033007（凯氏带膜蛋白）基因参与调控叶片内部结构形成。【结论】亚麻花和花药主要以蓝色为主，通过全基因组关联分析能检测到花和叶片关联的关键候选基因。

采用近红外方法,分析104份甘蓝型油菜种子中的芥酸、油酸与硫代葡萄糖苷含量;运用简化基因组技术(ddRADseq)对全部材料进行基因分型;结合性状与基因型的数据,利用Tassel混合线性模型进行全基因组关联分析。结果表明:芥酸含量与硫代葡萄糖苷呈极显著正相关,油酸含量与芥酸、硫代葡萄糖苷呈极显著负相关;群体结构分析将104份材料划分为4个亚群;通过全基因组关联分析发现,与芥酸、油酸含量显著关联的SNP标记主要分布在A08与C03染色体上,与硫代葡萄糖苷含量显著关联的标记分布在A05、A02与C09染色体上。

【目的】挖掘适应坝上生态条件的高效结瘤大豆种质，鉴定调控大豆-根瘤菌共生结瘤的遗传位点和候选基因，提高大豆共生固氮效率。【方法】以包含260份大豆种质的自然群体为研究对象，在河北坝上室外盆栽条件下接种根瘤菌菌株USDA110。以单株根瘤数量、单株根瘤干重数值作为表型数据，结合大豆260份种质基因型数据，对其进行全基因组关联分析，挖掘大豆共生结瘤相关基因。【结果】共检测到18个与大豆根瘤数量显著关联的SNP，分别位于第2、7、8、13、18和19染色体上。其中，位于第2染色体上的显著关联位点BARC＿2.01＿Chr02＿43161654＿A＿G是控制大豆根瘤数量的主效位点（LOD=3.89），对该位点上下游共200 kb区间进行连锁不平衡分析，在包含BARC＿2.01＿Chr02＿43161654＿A＿G的连锁区间内，共获得10个调控大豆根瘤数量候选基因，通过单倍型分析发现，Glyma.02G243200不同单倍型所对应的材料之间的根瘤数量具有显著差异（P<0.05），在SoyBase数据库中查询该基因的表达模式发现，Glyma.02G243200在根毛中表达。该基因可能是影响大豆根瘤数量的关键基因。共检测到6个与大豆根瘤干重显著关联的SNP，分别位于第6、18和20染色体上。其中，位于第6染色体上的显著关联位点BARC＿2.01＿Chr06＿6069381＿G＿A和BARC＿2.01＿Chr06＿6192925＿T＿C是控制大豆根瘤干重的主效位点（LOD=3.49和LOD=3.35），对BARC＿2.01＿Chr06＿6069381＿G＿A上游100 kb和BARC＿2.01＿Chr06＿6192925＿T＿C下游100 kb区间进行连锁不平衡分析，获得14个调控大豆根瘤干重候选基因，并进行单倍型分析。其中，Glyma.06G079600和Glyma.06G079900不同单倍型所对应的材料之间的根瘤干重具有显著差异（P<0.01,P<0.001），在SoyBase数据库中查询这两个基因的表达模式发现，Glyma.06G079600和Glyma.06G079900在根中表达。这两个基因可能是影响大豆根瘤干重的关键基因。【结论】在第2染色体上发现一个与根瘤数量显著相关的候选基因，在第6染色体上发现2个与根瘤干重显著相关的候选基因。

数量性状的表型变异受到大量效应微小的遗传位点和诸多环境因素的共同作用,但在数量性状的遗传研究领域,关于不同遗传位点之间加性效应与上位效应相对重要性的认识却存在着分歧。近年来,伴随着全基因组关联分析在人类及家养动物数量性状研究中的发展,在全基因组关联分析的框架内进行上位效应遗传位点的检测越发受到重视。文章以遗传力失踪问题为出发点,首先综述了标记-QTL连锁分析和GWAS框架下传统上位效应遗传位点的检测方法,然后对基于表型方差同质性检验和广义线性混合模型方法的上位效应统计推断以及混杂因素的处理方法进行了总结与梳理,旨在为数量性状全基因规模上位效应的相关研究提供理论参考。

【目的】油菜高产是育种工作的主要研究目标之一。角果密度、主花序有效角果数等性状与产量都有显著或极显著的正相关关系,是油菜高产育种考查的主要性状。为揭示油菜角果密度及其相关性状的遗传机理和分子机制奠定基础。【方法】以不同遗传背景和地理来源的213份甘蓝型油菜品种(系)构成的自然群体为研究对象,利用芸薹属60K Illumina InfiniumSNP芯片对该群体进行基因型分型。分别于2015年和2016年在成熟期调查该群体主花序有效长和主花序有效角果数,计算主花序角果密度。利用Structure 2.3.4

为了促进优质粒型粳稻品种的培育，以295份国内外收集的粳稻品种组成的自然群体为试验材料，对2018—2019年粒长、粒宽、粒厚、长宽比和千粒质量等5个粒型相关性状进行表型分析，结合重测序获得的788,396个多态性SNP,利用TASSEL 5.0的MLM模型进行全基因组关联分析，针对2 a间共同检测到的且控制多个粒型相关性状的QTL区间内所有基因进行单倍型分析，结合前人研究结果和基因功能注释挖掘水稻优质粒型候选基因。结果表明，5个粒型相关性状均存在着广泛的表型变异，且均呈近似正态分布，粒型相关性状之间大多呈显著或极显著相关，在P≤5.46×10~(-6)阈值条件下，共检测到221个与水稻粒型相关性状显著关联的QTL,在水稻的12条染色体上均有分布，表型贡献率为8.62%～20.73%,其中，2018,2019年共同检测到7个QTL。进一步针对2 a间共同检测到且同时控制多个粒型相关性状的2个QTL区间内的所有基因进行单倍型分析，结合基因功能注释推测LOC＿Os12g44290为水稻粒型的新候选基因。综上，利用全基因组关联分析对295个粳稻品种的粒型相关性状进行QTL定位及候选基因分析，为优质粒型的粳稻品种培育提供了理论基础。

【目的】通过分析20份杏鲍菇菌株的遗传多样性和菌丝、子实体的性状，为新型分子标记在杏鲍菇资源保护利用方面提供一定的基础，也为后续主要性状基因的准确定位、杂交育种、表型预测提供理论依据。【方法】以20株全国不同地区收集到的杏鲍菇菌株作为试验菌株，对其进行全基因组重测序，将分析得到的SNP位点作为标记进行遗传多样性分析，并测定其菌丝在PDA培养皿上的生长速度、产量、子实体长度、菌盖直径、菌柄长度、菌柄直径、子实体硬度、子实体脆度、子实体咀嚼性和子实体胶着性，随后对10项性状指标进行主成分分析，将各项性状指标与遗传多样性结果进行联合分析，评价二者的相关性。【结果】当遗传距离大于0.08时，20份杏鲍菇菌株分为6个类群，每个类群的菌株的性状与其他类群相比均有一定的差异且类群内菌株性状比较接近。其中类群Ⅴ所含菌株数量最多，包含13份菌株，且各项性状指标最为突出；其次是类群Ⅱ包含3份菌株，其余几个类群都只包含1个菌株，不同类群之间性状均有差异，类群内差异很小。【结论】国内不同地区的杏鲍菇菌株在遗传多样性、菌丝生长速度、子实体性状和质构方面均有差异，其中各项性状比较优异且均衡的杏鲍菇菌株聚类在类群Ⅴ，说明杏鲍菇中SNP标记与子实体性状有很强的相关性。在育种实践中，可以通过SNP标记预测菌株的性状，以遗传距离比较远、个别性状比较突出的菌株作为亲本进行杂交育种，大大减少育种周期，提高育种效率与精度。

【目的】对铃重、衣分、单株铃数和籽指等棉花产量构成因素性状进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS），发掘与其关联的标记位点、优异等位变异及候选基因，为棉花产量的分子育种提供理论依据。【方法】以408份陆地棉品种（系）资源为材料，利用Cotton SNP 80K芯片，对6个环境的铃重、衣分、单株铃数和籽指4个产量构成因素性状进行基于混合线性模型（mixed linear model,MLM）的全基因组关联分析，检测与产量构成因素性状显著关联的位点、优异等位变异；进一步依据转录组数据的基因表达量，在显著关联的位点侧翼序列1 Mb区间挖掘可能的候选基因。【结果】4个产量构成因素性状在不同环境下均表现出广泛的表型变异，其中，单株铃数变异系数最大为16.67%—22.66%，各性状的遗传率为48.4%—92.2%；除铃重与衣分间相关性不显著外，其他性状间均呈显著或极显著相关性；基于6个环境各性状表型数据的最佳线性无偏预测值（best linear unbiased prediction,BLUP）,GWAS共检测到分布于基因组的7个区间内23个与目标性状关联的SNP位点，其中，与铃重关联的位点5个，与衣分关联的位点1个，与单株铃数关联的位点9个，与籽指关联的位点8个，有3个位点（TM21094、TM21102和TM57382）同时与多个目标性状关联；鉴定到7个最优SNP位点的优异等位变异，分别为TM21099(TT)、TM57382(GG)、TM78920(CC)、TM53448(TT)、TM59015(AA)、TM43412(GG)和TM69770(AA)；利用转录组数据分析，在基因组的7个区间筛选到158个与产量形成可能的候选基因，GO富集分析和KEGG代谢途径分析发现，候选基因功能类别多样并参与了多种代谢途径。【结论】在陆地棉品种（系）群体中共鉴定到23个与产量构成因素性状关联的SNP位点，筛选到158个可能与产量性状相关的候选基因。