【目的】小麦籽粒品质是影响小麦加工品质和营养价值的重要因素。挖掘与小麦籽粒品质性状显著关联的位点及候选基因，为拓宽对小麦品质性状遗传机理的理解和分子标记辅助优质小麦育种提供依据。【方法】通过对来自国内外259份冬小麦品种（系）的蛋白质含量、湿面筋含量、淀粉含量、沉降值和籽粒硬度等5个品质性状进行测定，并结合90K SNP芯片进行全基因组关联分析，将定位到的显著性关联位点进行单倍型分析。【结果】5个性状均符合正态分布且在不同环境间均表现出丰富的变异，沉降值的变异系数最大（20.11%—24.42%）。各性状在基因型、环境、基因型×环境间均呈现出极显著差异（P<0.001），广义遗传力为0.77—0.84。通过全基因组关联分析，共检测到44个与5个性状显著关联（P<0.001）的位点，分布在除1D和3D染色体外的其他19个连锁群。在2个及以上的环境中均稳定存在的位点18个，涉及蛋白质含量（12个）、湿面筋含量（9个）、淀粉含量（11个）、沉降值（12个）和籽粒硬度（7个）等5个性状，能解释遗传变异的4.27%—10.98%。其中13个为多效应位点，与蛋白质含量、湿面筋含量、沉降值和淀粉含量等性状相关联的多效应位点最多（7个）。位于2B、2D和3A染色体的GENE-0762＿631、IAAV7742和RAC875＿c66845＿466位点同时在2个环境和BLUP值下被检测到，表型贡献率的范围为4.32%—7.07%。通过对多环境下存在且表型贡献率高的多效应位点进行单倍型分析，在5D染色体的D＿GDS7LZN02F4FP5＿176位点发掘到与蛋白质含量、沉降值和淀粉含量等性状显著相关的Hap1、Hap2、Hap3和Hap4等4个不同单倍型，其中，Hap1是高淀粉含量单倍型（P<0.001），而Hap2和Hap3均为高蛋白质含量和沉降值的单倍型（P北部冬麦区>国外品种>长江中下游冬麦区>西南冬麦区。对稳定遗传的位点进行候选基因的挖掘，筛选到10个可能与小麦籽粒品质相关的候选基因。【结论】检测到18个与籽粒品质性状显著关联的稳定位点，鉴定到4个不同单倍型，筛选出10个与籽粒品质相关的候选基因。

【目的】小麦籽粒过氧化物酶(peroxidase,POD)活性对面制品加工品质有重要影响,发掘控制籽粒POD活性重要位点,并筛选其候选基因,为小麦品质的改良奠定基础。【方法】以151份黄淮冬麦区和82份北部冬麦区品种(系)为材料,分别利用来自于小麦90 K SNP芯片的18 189和18 417个高质量SNP标记,对POD活性进行全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)。【结果】供试材料中POD活性表现出广泛的表型变异和多样性,黄淮麦区材料的POD活性变异系

【目的】小麦籽粒超氧化物歧化酶活性对小麦面粉色泽和营养品质具有重要影响,挖掘与小麦籽粒超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)活性显著关联位点及候选基因,为揭示小麦籽粒SOD活性的遗传机理和小麦面粉色泽的遗传改良奠定基础。【方法】采用氮蓝四唑(nitro-blue tetrazolium,NBT)光化还原法对3个环境下种植的212份普通小麦品种(系)进行SOD活性检测,结合90K SNP芯片的16 705个高质量SNP标记对小麦籽粒SOD活性进行全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS),并对稳定遗传的显著关联位点进行候选基因的挖掘。【结果】不同环境下,各小麦品种(系)间的SOD活性表现出丰富的表型变异,变异系数为4.34%—5.23%,相关系数介于0.60—0.90(P

【目的】筛选与玉米粒长紧密关联的SNP标记和候选基因，为分子标记辅助选择籽粒较长的玉米材料及克隆相关的功能基因奠定基础。【方法】以80个核心玉米自交系作为关联群体，在2014年和2015年分别将其种植在吉林省长春市和梅河口市，收获后考种。同时采用Illumina Hiseq PE150高通量测序仪对关联群体进行全基因组重测序，将获得的高质量SNP标记用于后续玉米粒长的全基因组关联分析。【结果】不同玉米自交系的籽粒长度遗传变异较大，广义遗传力为83.67%，说明该性状主要受到遗传因素的控制。经过全基因组关联

【目的】植物根系对水分及营养的获取、作物的生长发育和产量的形成至关重要。挖掘小麦苗期根系性状显著关联的SNP位点，预测相关候选基因，为解析小麦根系建成遗传机制及选育具有优良根系构型的小麦品种奠定基础。【方法】以189份小麦品种组成的自然群体为供试材料，调查2种培养条件（霍格兰营养液和去离子水）下培育21 d的苗期根系总长度（TRL）、根系总表面积（TRA）、根系总体积（TRV）、根系平均直径（ARD）及根系干重（RDW）等5个根系性状，试验进行2次重复，同时结合小麦660K SNP芯片的分型结果进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）。此外，通过序列比对、结构域分析和注释信息预测候选基因，并采用竞争性等位基因特异性PCR(kompetitive allele specific PCR,KASP)技术开发根系性状的分子标记。【结果】霍格兰营养液培养条件下的根系性状变异范围较大，根系整体粗短；而去离子水条件下的根系细长、侧根较多。选用贝叶斯信息与连锁不平衡迭代嵌套式模型（BLINK）、压缩式混合线性模型（CMLM）、固定随机循环概率模型（FarmCPU）以及混合线性模型（MLM）4个模型，结合2种培养条件下的根系性状进行全基因关联分析，共检测到95个与小麦苗期根系性状显著关联的QTL位点（P<10-3），其中，有18个QTL在2个条件下同时被检测到，分布在7A、1B、2B、3B、7B、1D、2D及3D染色体，可解释8.68%—14.07%的表型变异。筛选获得的显著性位点中，有4个与前人的研究相近或一致，其余为新发现QTL位点。对共定位的SNP进行单倍型分析，有10个SNP能够将供试材料分为2种单倍型，且单倍型间的根系性状具有显著差异，同时，基于这些SNP开发KASP标记，筛选到与根系总体积及根系干重相关的2个KASP标记（XNR7143和XNR3707）。进一步挖掘共定位SNP位点上下游区间内的基因，筛选到12个可能与根系发育相关的候选基因，其中，TraesCS7A02G160600编码酰基载体蛋白合成酶，参与根系脂肪酸的合成；TraesCS1B02G401800编码突触融合蛋白，对植物重力向性具有重要作用；TraesCS7B02G417900编码醛脱氢酶，参与脱落酸的合成，从而调控作物根系发育。【结论】小麦根系性状在不同基因型间差异显著，在2个条件下同时检测到18个显著QTL位点，开发了2个根系分子标记（XNR7143和XNR3707），并筛选出12个与根系性状相关的候选基因。

【目的】探究不同氮素供应环境下与小麦苗期生物量及氮效率相关性状显著关联的SNP位点,预测相关候选基因,为小麦氮效率的基因克隆及其在育种中的应用提供参考。【方法】以134个小麦品种(系)组成的群体为供试群体,设置低氮、正常氮和高氮3个处理,各处理重复4次,并在2年(2013和2014年)进行了2次完全重复的营养液培养试验。试验对小麦苗期生物量及氮效率相关的14个性状进行了表型鉴定,采用MLM+K+Q混合线性模型,利用90K SNP芯片对小麦生物量及氮效率相关性状进行全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS),获得显著关联的SNP位点。【结果】与正常氮处理相比,低氮处理条件下,根系、地上部及植株氮含量和氮积累量均显著下降,而根生物量和根、植株氮效率均显著增加,高氮处理下,几乎所有鉴定性状均显著增加;14个性状的广义遗传力均在40%以上,其中,植株总干重的遗传力最高(95.73%)。利用9 329个SNP标记进行关联分析,共检测到838个SNP标记位点与供试材料的14个性状存在显著关联(P≤0.001),分布在21条染色体上。有435个(51.91%)SNP标记位点仅在一个关联分析环境中被检测到;有403个位点至少在2个处理环境(包含均值环境)中被检测到与同一性状显著关联(稳定关联标记)。其中8个SNP标记位点至少在3个环境中被检测到。在4个环境下(包括均值环境)均检测到的稳定关联位点有2个:Kukri_c65481_121和tplb0025f09_1052,分别与植株总氮利用效率(total nitrogen use efficiency of plant,TNUE)和根系总氮利用效率(root nitrogen use efficiency,RNUE)显著关联;同时与至少6个性状(生物量及养分效率相关性状)显著关联的SNP标记位点共5个,分别位于1A、1B(3)和2A染色体上;根据小麦基因组注释及LD衰减水平,在同时定位了6个性状的5个SNP位点和2个多环境(4个环境)稳定关联的SNP位点的214 kb的基因组区域中共筛选候选基因84个,根据已知克隆氮效率基因的编码蛋白类型、候选基因功能注释信息及利用植物比较基因组学资源库蛋白序列同源比对分析,筛选到3个候选基因与生物量及氮效率相关。【结论】不同氮素处理显著影响小麦苗期生物量、氮效率相关性状及其相关QTL的表达,大多数SNP位点仅在1个氮素检测环境中被检测到,但也存在环境稳定性较强的位点。生物量及氮效率相关性状之间存在显著相关关系,并在一定程度上受到相同的QTL/基因控制。

【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。

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。

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。

利用2b-RAD技术对119尾黄条(鱼师） (Seriola lalandi)个体进行测序，共获得黄条(鱼师）SNP分子标记26665个，对黄条(鱼师）个体的体质量和全长这2个重要生长性状进行全基因组关联分析，筛选与体质量和全长性状相关的SNP位点和候选基因。结果显示，黄条(鱼师）体质量性状中共筛选到17个体质量显著关联的SNP位点，找到17个可能的候选基因，全长性状共筛选到12个潜在显著关联位点，找到12个可能的候选基因。利用KEGG数据库对可能的候选基因进行Pathway分析，得知候选基因主要参与了细胞或组织生长发育相关的代谢通路调控过程，可能是影响黄条(鱼师）生长性状密切相关的重要候选SNP位点和功能基因，结果可为今后黄条(鱼师）种质资源可持续利用和育种提供遗传信息资料积累。

【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

【目的】发掘与叶型性状关联的SNP位点，为茶树分子标记辅助育种提供参考依据。 【方法】对收集于四川本地的91份茶树自然群体开展简化基因组测序（GBS），并利用测序获得的863 468个SNP标记对叶长（YC）、叶宽（YK）、长宽比（CKB）、叶身（YS）、叶色（YSZ）、叶尖（YD）、叶脉对数（YM）和叶缘（YY）8个叶型性状开展基于广义线性模型（GLM（Q）模型的全基因组关联分析。【结果】在P＜0.01条件下，其中6个性状共检测到38个显著SNP位点：分别是叶长（YC）关联到1个显著、长宽比（CKB）关联到24个、叶色泽（YSZ）关联到6个、叶尖（YD）关联到2个、叶脉对数关联到1个以及叶缘关联到4个。38个显著SNP位点对关联性状的解释率在31.37%～60.70%之间。进一步在显著位点上下游50 kbp区域内进行候选基因挖掘，共得到8个候选基因 ：CSA011953（Sec11a）、CSA027293（CAD3）、CSA020561（GAE2 ）、CSA008530（AIM1）、CSA008531（MFP）、CSA008532（AIM1）、CSA008763（CYP72A154）、CSA029592（RABG3F）。对候选基因进行GO和KEGG注释，根据注释结果初步预测基因CSA027293（CAD3）与长宽比（CKB）、CSA008763（CYP72A154）与叶色（YSZ）紧密关联。【结论】38个茶树叶型性状显著关联的SNP位点发掘与2个候选基因预测，可为茶树调控叶型基因精确定位、分子标记辅助育种提供基因资源和参考依据。

【目的】鉴定影响籽粒大小相关性状的QTL,并估计QTL的表型效应;分析不同环境下QTL的稳定性。【方法】以冬小麦小粒地方品种和尚麦为母本,大粒育成品种豫8679为父本及其F7:8重组自交系的142个株系为试验材料,分析籽粒长度、宽度、厚度、体积及千粒重在北京(2006、2007)、合肥(2007)和成都(2007)4个不同环境下的性状表现,并利用已构建的含有170个SSR标记和2个EST标记的遗传图谱,对这5个性状进行QTL定位分析。【结果】4个环境下共检测到93个影响籽粒长度、宽度、厚度、体积及千粒重的QTL,这些QTL分布在除1D和6A之外的所有小麦染色体上。在检测到的QTL中,与籽粒长度...

【目的】通过全基因组关联研究（genome-wide association study,GWAS）技术筛选和鉴定鸭蛋品质性状的单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms,SNPs）位点及候选基因，为龙岩山麻鸭蛋品质性状分子育种提供参考。【方法】试验测定产蛋后期235只龙岩山麻鸭母鸭蛋品质性状，包括蛋重（egg weight,EW）、蛋形指数（egg shaped index,ESI）、蛋壳厚（eggshell thickness,EST）、蛋壳强度（eggshell strength,ESS）、蛋壳颜色L*、a*、b*值（eggshell colour L*,a*,b*,ESCL、ESCA和ESCB）、蛋白高度（albumin height,AH）、哈氏单位（Haugh unit,HU）、蛋黄颜色（egg yolk colour,EYC）、蛋黄重（egg yolk weight,EYW）和蛋黄比例（egg yolk percentage relative to egg weight,EYP）。使用ASReml-R 4.1软件多性状动物模型对蛋品质性状进行遗传参数估计。使用简化基因组测序技术对鸭血液基因组DNA进行SNP分型，分型后进行蛋品质性状与这些SNPs间的GWAS研究。【结果】龙岩山麻鸭蛋品质性状中，EW、ESI、EST、ESL、ESA和AU具有中高等的遗传力，遗传力在0.21—0.70之间。EW与AU存在较强的正遗传相关（r_g=0.91±0.37）。ESI与EYC存在较强的遗传负相关（r_g=-0.98±1.03）。EST与ESS具有表型正相关（r_p=0.41±0.06），与ESA具有遗传和表型负相关（r_g=-0.86±0.25和r_p=-0.15±0.07），与ESB具有遗传和表型正相关（r_g=0.96±0.37和r_p=0.18±0.07）。ESA与ESB具有遗传和表型负相关（r_g=-0.64±0.28和r_p=-0.31±0.06）。GWAS研究结果表明，7个SNPs位点与ESI、EST和EYC达到5%基因组水平显著关联（P