为了充分挖掘野生大豆种质资源中的高蛋白基因及其连锁标记,以来自中国、韩国和日本,涵盖第4,5,6,7,8熟期组的508份野生大豆种质资源为材料,通过全基因组关联分析挖掘与野生大豆中高蛋白基因相关的SNP。参试材料蛋白含量数据从美国农业部种质资源信息网下载,为2 a利用凯氏定氮法测定蛋白含量数据平均值,基因型数据从Soybase网站下载,利用Illumina公司大豆50K芯片(SoySNP50K BeadChip含有52 041个SNP标记)检测获得。结果表明,参试材料蛋白含量呈正态分布,介于38.1%～56.9%,平均48.1%,标准差2.71%。遗传结构分析将参试材料划分为3组,分别包含271,111,126份材料。基于混合线性模型的关联分析,共检测到与蛋白含量相关的SNP位点74个,散布在19条染色体的60个单倍型区段内。显著性SNP位点LOD平均值为3.47,SNP位点BARC_1.01_Gm_01_54656209_A_G的LOD值最大,为5.18。根据显著性SNP位点富集程度,确定第11号染色体常染色质区15 128 832～15 253 199 bp、第12号染色体异染色质区26 842 687～27 818 244 bp的单倍型区段为本研究中的2个蛋白含量显著性相关区段,命名为HAP_11_1和HAP_12_1。HAP_11_1中,SNP位点BARC_1.01_Gm_11_15167305_G_A的LOD值最大,为3.80,可解释遗传变异为2.88%。HAP_12_1中,SNP位点BARC_1.01_Gm_12_27563620_C_T的LOD值最大,为4.12,可解释遗传变异为3.23%。为野生大豆高蛋白基因育种利用提供了检测标记,为野生大豆高蛋白基因克隆提供了线索。

【目的】基于全基因组重测序结果,开发与高蛋白、耐荫、抗倒伏等性状紧密相关的分子标记,同时利用开发的分子标记构建遗传连锁图谱,并对籽粒蛋白质含量进行QTL定位,为后续高蛋白、耐荫、抗倒育种研究提供参考和分子标记资源。【方法】以大面积栽培品种南豆12和地方品种十月黄为亲本,构建F2分离群体。对亲本材料进行覆盖度约为40×的全基因组重测序,用BWA、GATK及Breakdancer等软件比对,检测亲本材料在全基因组范围内的突变类型,挖掘相关变异基因。结合种子不同发育时期和荫蔽处理获得的转录组数据,结合qRT-PCR对发生突变的储藏蛋白、环境适应相关基因进行表达规律分析。同时,基于重测序数据,挖掘亲本间存在于基因编码区的SNP位点,对其进行酶切位点分析,将SNP标记转化为CAPS或dCAPS标记。此外,搜索亲本间存在的插入/缺失变异位点,在插入/缺失位点两侧高度保守的区域设计引物开发InDel标记。对开发的CAPS标记和InDel标记进行多态性筛选,选取具有多态性的CAPS分子标记和InDel标记,对F2材料进行基因分型。根据分型结果,利用JoinMap 4.0软件进行遗传连锁图谱的构建。依据构建的遗传图谱,结合近红外分析获得F2材料的籽粒蛋白质含量数据,使用Windows QTL Cartographer V2.5软件对大豆籽粒蛋白质含量进行QTL分析。【结果】测序结果显示,南豆12大量储藏蛋白、环境适应相关的重要基因或同源基因发生突变。转录组数据分析结果显示部分变异基因呈现不同的表达模式且差异显著,qRT-PCR分析进一步验证了该结果。此外,经检测开发的540个CAPS分子标记中有332个具有酶切多态性,300对InDel引物中有201对引物能扩增出多态性。基于533个多态性分子标记构建了一张包含20个连锁群的遗传连锁图谱,覆盖长度2 973.87 cM,标记间平均遗传距离5.58 cM。利用此图谱对大豆籽粒蛋白质含量进行QTL定位,共检测到QTL位点6个,可解释4.68%—18.25%的表型变异。【结论】基于亲本间的变异位点,共开发了533个多态性分子标记(包含8个基因特异性分子标记),检测到6个大豆籽粒蛋白质含量QTL位点,其中,主效QTL位点1个(qSPC-6)。

通过转录组测序技术挖掘蛋白质合成相关基因,为解析蛋白质合成机制奠定基础。以遗传背景相近但蛋白含量差异较大的大豆高蛋白品系冀HJ117(蛋白质含量52. 99%)及其回交亲本冀豆12(蛋白质含量46. 48%)为研究材料,利用转录组测序技术和生物信息学分析,以期挖掘大豆籽粒蛋白质合成相关基因。通过对转录组数据中冀HJ117和冀豆12差异表达基因的分析筛选,共得到336个差异表达基因,其中冀HJ117较冀豆12有195个上调表达基因,141个下调表达基因。通过GO功能富集分析,发现在分子功能类型中注释的差异基因主要与催化和连接等功能相关; KEGG显著富集分析发现差异表达基因主要富集在蛋白质内质网合成途径中,该途径共筛选到34个差异表达基因,其中33个基因在冀HJ117中表达量较高。从该途径中筛选出9个候选基因,采用荧光定量PCR方法检测其表达量,表达趋势与RNA-Seq检测结果基本一致,证实了RNA-Seq数据的可靠性。RNA-Seq测序结果获得了与蛋白质合成相关基因的基本信息,蛋白质内质网合成途径可能是冀HJ117与冀豆12蛋白质含量产生差异的重要通路。

【目的】定位大豆蛋白质和油分含量QTL及互作分析,为大豆品质性状QTL精细定位和分子辅助育种提供基础。【方法】以Charleston和东农594为亲本,构建了含147个株系的重组自交系,以F2:19—F2:20代重组自交系为试验材料,利用Windows QTL Cartographer V.2.5软件的复合区间作图法和多重区间作图法,对该群体的蛋白质和油分含量进行QTL定位分析,并利用QTL Network 2.1软件分析QTL间的上位性效应及环境互作效应。【结果】采用CIM和MIM 2种算法在2011和2012年哈尔滨、红兴隆、佳木斯和牡丹江每年3个地点共6个种植环境下共定位了9个蛋白质和1...

【目的】可溶性糖含量是鲜食大豆重要的品质性状之一，研究大豆鲜籽粒可溶性糖含量的遗传变异，深入解析可溶性糖含量的遗传机制，为鲜食大豆种质创新及品质育种提供依据。【方法】利用来自东北大豆生态区、北方大豆生态区、黄淮海大豆生态区和南方大豆生态区的133份大豆地方种质，在2021年连江春季、福清春季和秋季3个环境下对鲜籽粒可溶性糖含量进行表型测定，结合82 187个高质量SNP标记，基于混合线性模型MLM(Q+K）对可溶性糖含量进行全基因组关联分析，挖掘可溶性糖含量显著相关的SNP位点，并以显著SNP位点为中心，两端各扩展119.07 kb连锁不平衡衰减距离为候选区间，根据候选区间内基因的注释和组织表达信息预测候选基因。【结果】3个环境下，鲜籽粒可溶性糖含量的变异范围为3.37—33.84 mg·g~(-1)，遗传变异系数为24.59%—32.69%，可溶性糖含量遗传率为68.14%。通过全基因组关联分析，连江春季、福清春季和秋季3个环境下分别检测到与鲜籽粒可溶性糖含量显著关联的SNP有6、8和22个，表型变异解释率为12.43%—29.27%，以表型变异解释率较高的9个显著SNP位点所在的候选区间进行搜索，共获得86个基因，结合基因注释和组织表达信息，进一步筛选到9个候选基因，主要涉及转录因子、糖蛋白家族和糖类合成转运等生物学过程。其中，Glyma.01g016500、Glyma.13g042100、Glyma.16g131800和Glyma.16g155300在大豆种子及荚中表达水平较高，可作为大豆鲜籽粒可溶性糖的最具潜力候选基因。【结论】通过全基因组关联分析，检测到36个与鲜籽粒可溶性糖含量显著关联的SNP，进一步筛选出9个候选基因可能参与大豆鲜籽粒可溶性糖含量的调控，其中，Glyma.01g016500、Glyma.13g042100、Glyma.16g131800和Glyma.16g155300可作为调控大豆鲜籽粒可溶性糖含量的关键目标基因。

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】叶绿素含量与作物产量呈正相关。通过提高叶绿素含量来提高作物产量是作物育种的方向之一。因此,利用全基因组关联分析(genome-wide association study, GWAS)解析玉米叶绿素含量的遗传基础,可为玉米高光效理想株型设计育种提供理论指导。【方法】以538份玉米自交系构成的关联群体为研究对象,在5个环境下,通过对其授粉后5 d的棒三叶(穗位叶、穗上叶、穗下叶)叶绿素含量进行测定,并借助覆盖玉米全基因组的558 629个单核苷酸多态性标记(SNPs),利用3种模型(Q、K和Q+K)对叶绿素含量进行全基因组关联分析,随后选择最优模型的GWAS结果并结合eQTL(expression quantitative trait loci)分析对叶绿素含量的自然变异进行解析。【结果】5个环境下,棒三叶叶绿素含量均遵从正态分布且叶绿素含量间呈正相关;方差分析表明棒三叶叶绿素含量的环境效应、基因型效应、基因型与环境互作效应均达到了极显著水平;此外,穗上叶、穗位叶和穗下叶叶绿素含量的遗传力分别为0.66、0.66和0.67。比较3种模型发现K模型对假阳性(I型错误)控制最好,在此模型下共检测到29个与棒三叶叶绿素含量显著关联的SNP(P≤3.99×10-6),涉及到18个位点,共有76个候选基因落在这18个位点内,其中85.5%(65/76)的候选基因具有eQTL,11.8%(9/76)的候选基因与对应表型显著相关(P<0.05),说明这9个基因可能是通过表达量变化来调控表型变异。在这76个基因中,60个候选基因有功能注释,功能涉及到能量代谢、物质输送代谢途径和生物合成调节等过程。此外还发现2个可以在不同环境或不同叶片共定位的位点,其中,共定位位点内的基因GRMZM2G074759编码一种与AAE3高度相似的酰基活化酶,该基因通过提高α-酮戊二酸(ALA)和草酰乙酸含量进而影响氨基酸生物合成,提高籽粒赖氨酸含量,改善玉米品质。此外,ALA的合成会促使叶绿素含量升高,进而提高作物产量,推测该基因为最可能的候选基因。【结论】K模型对假阳性的控制效果最好,基于K模型,共检测到18个玉米叶绿素含量显著关联位点,发现多个参与叶绿素合成途径相关基因。

花青素对人类健康具有重要的保健功能，培育富含花青素的功能性水稻品种是未来绿色健康农业发展的必然需求。然而目前与水稻果皮花青素含量相关的基因资源还十分有限，不利于有色稻米品种的种质创新和遗传改良。为了全面发掘水稻果皮花青素的基因资源，本研究结合花青素无损伤检测和全基因组关联分析方法，以533份水稻种质作为供试材料，检测到了13个果皮花青素含量关联QTL位点，这些QTL位点中包含了除Rc、Rd、Rb及OsMYB3已知与花青素相关的基因外，还包括17个候选基因。通过对候选基因同源性及表达模式分析，初步确定8个MYB基因与1个bHLH基因为新的水稻果皮花青素的候选基因。该研究结果首次全面剖析了水稻果皮花青素的遗传基础，为健康功能性水稻品种的选育提供理论基础与基因资源。

为了研究菜用大豆有机酸合成机制并为菜用大豆的品质改良提供一定的理论依据，以含有264份菜用大豆种质资源的自然群体为试验材料，分别在2020,2021年采用HPLC法测定该群体的酒石酸、苹果酸和柠檬酸含量，并结合该群体的基因型数据进行全基因组关联分析，鉴定与有机酸含量显著关联的SNP位点及候选基因。2020,2021年供试群体酒石酸平均含量分别为4.13,4.16 mg/g,苹果酸平均含量分别为7.26,8.99 mg/g,柠檬酸平均含量分别为7.12,10.88 mg/g。相关性分析发现，264份材料柠檬酸含量在2020及2021年2 a间呈显著正相关。同时，苹果酸与柠檬酸间呈显著的正相关，相关系数为0.790~*,酒石酸与苹果酸、柠檬酸均呈显著正相关，相关系数分别为0.695~*,0.739~*。结果表明，供试群体不同品种间存在较大差异，具有丰富的遗传多样性，筛选出6份具有较高有机酸含量的特异种质资源，为菜用大豆有机酸品种改良育种提供优秀的材料。基于混合线性模型的GWAS分析，共检测到54,189,43个分别与酒石酸、苹果酸及柠檬酸含量显著相关的SNP位点，同时根据基因功能注释信息，鉴定到3个及5个分别与酒石酸、苹果酸含量显著相关的候选基因。

【目的】研究大豆异黄酮与脂肪、蛋白质含量基因定位及相关性,为大豆品质改良、分子育种及基因克隆等应用提供理论依据。【方法】利用SSR技术,对晋豆23号和灰布支杂交构建的F13代大豆重组自交系群体的474个家系进行了连锁图谱的构建。在此基础上,利用WinQTLCart2.0软件分析了影响大豆异黄酮含量、脂肪含量和蛋白质含量3个重要品质性状的QTL,通过复合区间作图分析,检测QTL;同时,对异黄酮与脂肪、蛋白质的含量相关性分析。【结果】检测到23个QTL,其中控制异黄酮含量QTL有6个,分别定位在J、N、D2和G染色体的连锁群上;控制脂肪含量的QTL有11个,分别定位在第A1、A2、B2、C2和D2...

【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】干旱是甘蓝型油菜生长发育过程中一种常见的非生物胁迫，严重影响了其产量和品质。联合全基因组关联分析和转录组差异表达分析，筛选干旱胁迫条件下影响甘蓝型油菜籽粒含油量和蛋白质含量变化的候选基因，为解释干旱胁迫下甘蓝型油菜籽粒含油量及蛋白质含量的变化提供理论基础。【方法】利用旱棚盆栽方式模拟干旱胁迫环境，使用183份甘蓝型油菜构成的自然群体，于2019和2020年在模拟干旱胁迫条件下收获2年的籽粒，并进行籽粒含油量以及蛋白质含量的测定，将得到的表型数据与60K芯片的基因型数据（包含34 103个SNP）进行全基因组关联分析，同时，结合相同处理下花后不同干旱时间段（30、40和50 d）的籽粒转录组差异基因数据，筛选共有基因，并利用甘蓝型油菜和拟南芥数据库注释信息、已报道的相关文献和转录组差异基因表达水平鉴定与干旱胁迫下甘蓝型油菜籽粒含油量及蛋白质含量变化相关的候选基因。【结果】通过对2年间籽粒含油量和蛋白质含量的分析，发现材料重复性较好，干旱胁迫造成甘蓝型油菜籽粒的含油量下降，蛋白质含量上升；全基因组关联分析得出的最佳模型主要为一般线性模型下的Q或na?ve模型，共检测出38个显著关联位点（P

【目的】尝试利用转基因方法提高旱稻铁含量。【方法】采用基因枪和农杆菌转化法,将水稻胚乳特异表达的谷蛋白基因启动子GluB-1驱动下的大豆铁结合蛋白基因转入2个优良旱稻品种“旱稻297”和“旱稻277”。利用PCR、Southern杂交分析方法验证转化结果。【结果】转基因植株T1代RT-PCR证明,外源基因在种子中特异表达。T1～T3代的PCR检测证明铁结合蛋白基因已经稳定遗传。多数转基因植株T0～T3代种子中铁含量高于未转化植株,最高达到未转化对照的2倍以上。【结论】利用基因枪和农杆菌转化法可将大豆铁结合蛋白基因导入旱稻基因组中,并使转基因稻米铁含量增高。

【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。

【目的】野生大豆的硬实性是大豆遗传改良利用中的重要限制因素。利用BSA法发掘与大豆种子硬实性相关的QTL,为野生大豆在大豆遗传改良中的合理利用奠定基础。【方法】利用栽培大豆中黄39与野生大豆NY27-38杂交构建F_2和F_7分离群体,从每个单株选取整齐一致的种子,取30粒种子置于铺有一层滤纸的培养皿中,加入30 mL蒸馏水,25℃培养箱中暗处理4 h,设3次重复,分别统计每个培养皿中正常吸胀和硬实种子数。在F_2群体中,选取22个正常吸胀单株(吸胀率>90%)和16个硬实单株(吸胀率