利用表型性状和SRAP标记对采自我国西南区的40份野生扁穗牛鞭草(H.compressa)无性系的遗传变异和亲缘关系进行了研究。结果表明:西南区野生扁穗牛鞭草具有丰富的表型变异,变异系数在12.9%~57.0%之间。表型聚类可以把具有明显遗传差异的材料区别开来,不抽穗开花的H019和H054单独聚为一类,节间、茎、穗最长的H002和H050 2份材料聚为一类,其他36份材料聚为一类。利用15对SRAP引物对扁穗牛鞭草基因组DNA进行扩增,共扩增出314条带,其中多态性带290条,多态比例(PPB)为92.4%,平均每对引物扩增的条带数和多态性条带数分别为20.9条和19条,多态信息含量(PIC...

为进一步研究唐菖蒲杂交育种亲本选配和杂种的早期鉴定，以２１个唐菖蒲品种为试材，对这些品种的表型性状特征进行聚类分析，并利用ＳＲＡＰ技术对其构建指纹图谱。结果表明：２１个品种的表型性状表现出一定的遗传多样性，变异６．７８％～１４７．２９％。经过对ＳＲＡＰ－ＰＣＲ反应条件的优化，从１００对引物中筛选出１６对引物适用于唐菖蒲ＰＣＲ反应；通过对２１个品种ＳＲＡＰ标记的试验与分析，共在４６８个位点上扩增出条带，多态性位点４１１个，平均每个引物组合扩增多态性条带２５．７个；基于ＳＲＡＰ标记的ＵＰＧＭＡ聚类分析显示，２１个品种间ＪＡＣＣＡＲｄＰ’Ｓ相似系数０．４６～０．７５。将２种聚类结果进行比较发现，唐菖．．．

利用表型性状和ＳＳＲ标记对山西省４１份青狗尾草资源进行遗传多样性分析。在表型水平，通过分析每份资源的株型、穗型、叶型等１４个表型性状指标的测定结果，发现山西青狗尾草资源具有较为丰富的表型多样性，其中叶片绿色的深浅即叶绿素含量遗传多样性指数最高，为２．７６，其余性状遗传多样性指数也大多保持在２．０左右；大多数青狗尾草的穗型为纺锤形，籽粒颜色和形状分别是青色和纺锤形。通过表型聚类可将山西青狗尾草资源划分为３个类群：第１类主要表现为株高、穗数等整体指标居中；第２类主要表现为植株小，穗数少，单株干重低等；第３类主要表现为植株高大，穗数多，穗重等。聚类分析发现表型多样性与山西特定生态地理区划有一定相关性．．．

【目的】揭示中国扁蓿豆种质资源的遗传多样性,为扁蓿豆种质资源的收集、保护及更好地利用提供参考。【方法】利用15个表型性状(株高、叶长、叶宽、荚果长、荚果宽、种子长、种子宽、千粒质量、花序花朵数、单枝花序数、花序种子数、叶型、花色、叶色和生长习性)和16对SSR标记,检测来自中国7个省(市)的44个扁蓿豆种质资源的遗传多样性。【结果】表型性状分析结果表明,15个扁蓿豆表型性状表现出较大差异;花序种子数、种子长、种子宽和单枝花序数等性状是居群间和居群内差异较大的性状,是造成表型差异的主要因素;表型聚类将44个扁蓿豆划分为8个类群,大部分材料聚在第Ⅱ类群内,但仍有部分材料独立成群。SSR标记分析结果...

【目的】从表型和分子2个角度评估江西信丰县国家杉木良种基地杉木2代种子园的遗传多样性，明确种子园的遗传背景，为后期种子园的改良（去劣疏伐）、重建（亲本选择与配置）等提供依据，同时为开展杂交育种提供遗传信息。【方法】以江西信丰杉木2代种子园内51个建园无性系为研究对象，通过分析8个种实表型性状掌握种子园不同无性系间种实性状的差异，同时利用SSR标记从DNA水平进行遗传多样性评估。【结果】供试51个无性系在种实表型性状和DNA水平上均存在明显的变异和较丰富的遗传多样性。8个表型性状变异系数为10.53%～37.04%，其中球果和种子的平均变异系数分别为18.99%和14.01%，种子的变异系数较小，表明种子的稳定性要比球果的高；种实性状的Shannon-Weaver多样性信息指数平均为2.060，表明种实性状的多样性较丰富。在DNA水平，14个SSR标记在51个无性系中共扩增出68个等位位点，平均Shannon’s信息指数、平均Nei’s遗传多样性指数、平均观测杂合度和平均期望杂合度分别为0.925、0.506、0.486和0.511，表明信丰杉木2代种子园遗传多样性较丰富。基于种实表型性状和SSR标记均可将51个无性系分为两大类群，但两者的具体聚类结果存在较大差异，Mantel检验显示种实性状与SSR标记之间不存在相关性（r=0.064,P=0.870> 0.05）。【结论】信丰杉木2代种子园遗传多样性较丰富，具有再选择空间和改良潜力。

【目的】综合表型性状及分子标记多样性分析探明供试的62个杨树无性系的遗传多样性，为杨树进一步遗传改良奠定基础。【方法】选取地径、苗高、叶面积、叶长、叶宽、叶柄长、叶绿素、侧枝数、叶厚、单株总叶片、叶片干质量、叶片含水率等12个表型性状和ISSR分子标记对杨树无性系个体间进行遗传多样性分析，利用PopGen 32、SPSS 16.0及NTsys 2.10e等软件分别计算多样性指数、进行表型性状间的方差分析以及对各无性系进行UPGMA法聚类分析。【结果】侧枝数、单株叶片数、叶片干质量、叶面积以及地径的变异系数均达到了10%以上，叶柄长、叶长、苗高的变异系数也达到了8%以上的水平。利用5条ISSR引物检测到62份杨树无性系多态性谱带百分率平均为89.04%，基因多样度平均为0.407 4,Shannon多样性指数（I）平均为0.530 4。采用UPGMA法构建的形态和分子标记聚类图将供试材料聚成的类群均有家系内聚为一类的趋势，但也存在较大的差异；表型性状聚类分析主要是根据叶片的相关性状相似度越高的被聚为一个类群；分子标记聚类主要呈现出亲缘关系越近的无性系越容易聚为一个类群的聚类规律。【结论】供试的杨树无性系间表型性状分化程度高，具有丰富的遗传多样性，研究结果为杨树种质资源的改良、种质创新及多元化开发利用提供科学依据。

【目的】为了对收集到的117份番茄种质资源进行评价及分类,采用多元统计法,结合表型性状测定与实用性抗病性分子标记检测,对已收集到的117份番茄种质资源的综合性状进行评价。【结果】供试材料各数量性状的遗传差异都达到极显著水平,变异系数范围在7.2152.27;遗传多样性分析显示,质量性状中果顶形状的遗传多样性指数最高,为1.198;数量性状中,叶片长的遗传多样性指数最高,为2.063;相关性分析表明:不同性状间存在着复杂的相关关系,且大部分都表现为显著或极显著的相关性;对遗传差异达极显著的15个数量性状及变

【目的】分析冬瓜、节瓜种质的遗传多样性，构建综合评价体系，筛选优异种质，为冬瓜、节瓜种质创新和新品种选育提供理论支撑。【方法】以148份不同来源的冬瓜、节瓜种质为供试材料，利用28个表型性状和19对SSR标记进行遗传多样性分析。综合运用变异系数、Shannon-Wiener多样性指数、相关性分析、主成分分析结合隶属函数法、逐步回归和聚类分析等多元统计方法，对冬瓜、节瓜种质进行遗传多样性分析和综合评价。【结果】148份冬瓜、节瓜种质具有较高的表型遗传多样性，11个质量性状的遗传多样指数变幅为0.39（性型）—1.45（瓜形状），17个数量性状的遗传多样性指数变幅为1.89（首雄花节位）—2.09（叶柄长度），变异系数变幅为9.76%（种形指数）—63.95%（老瓜单瓜重），其中首雌花节位（42.32%）、老瓜纵径（42.95%）、瓜形指数（47.05%）、首雄花节位（47.48%）、老瓜单瓜重（63.95%）的变异系数均大于40%，进行遗传改良的潜力较大；主成分分析将18个主要表型性状转换为6个独立的综合指标，贡献率为6.427%—29.605%，累计贡献率为81.236%；结合隶属函数值计算表型综合值（F值）鉴选出新西洲冬瓜BR12(1.47)、兴蔬粉地龙冬瓜BR25(1.14)等综合性状表现较好的优异种质；18个主要表型性状中有15个性状与F值极显著相关。利用逐步回归分析建立表型评价数学模型，筛选出9个表型综合评价指标。19对SSR标记在供试材料中扩增出的等位位点数2—6个，多态性信息含量的变幅为0.02—0.70,Shannon’s多样性指数变幅为0.06—1.48,148份冬瓜、节瓜种质具有较为丰富的遗传多样性，且节瓜群体的遗传多样性相对略高于冬瓜群体，个体内的遗传变异是导致冬瓜、节瓜整体遗传多样性的主要原因；基于表型性状和SSR分子标记的聚类分析分别将148份冬瓜、节瓜种质资源划分为6大类和3大类，两种方法的聚类结果均没有将冬瓜和节瓜聚成两大类，且与地理位置来源没有明显的相关性。【结论】148份冬瓜、节瓜种质表型性状遗传变异较为丰富，遗传多样性高；叶片长度、首雌花节位、老瓜纵径、老瓜肉厚、瓜梗长度、种子宽度、瓜面蜡粉、瓜形状和种子类型可以作为冬瓜、节瓜种质资源综合评价和亲本选择的关键指标；基于主要表型性状和SSR分子标记的聚类分析结果具有一定的一致性，聚类和群体划分与地理位置来源没有明显的相关性。

【目的】开展广西小米种质资源表型性状的遗传多样性和相关性分析，为挖掘和利用优异小米地方种质资源、选育小米新品种提供参考依据。【方法】在田间种植新收集的126份广西小米种质资源，对其穗形、穗松紧度、刺毛长度和分蘖性等10个质量性状及株高、穗长、单穗重和千粒重等12个数量性状进行遗传多样性和相关分析，综合评价其农艺性状表现，筛选优异小米地方种质资源。【结果】广西126份小米种质资源在穗形、穗松紧度和刺毛长度等质量性状方面各有特点，表现出较丰富的多样性；株高、主茎粗、主茎节数、穗下节长、穗长、主穗直径、单株草重、单穗重、单穗粒重、千粒重、出苗至抽穗天数和生育期等数量性状的均值分别为131.61 cm、0.53 cm、10.86个、37.35 cm、27.51 cm、1.89 cm、14.08 g、9.63 g、6.47 g、1.37 g、66.12 d和98.56 d,遗传多样性指数在1.9164～2.0620,变异范围为13.84%～49.08%,变异程度排序为单株草重>单穗粒重>单穗重>主茎粗>主穗直茎>穗长>出苗至抽穗天数>千粒重>穗下节间长>主茎节数>株高生>育期。相关分析结果表明，单穗粒重与单穗重、主茎节数、主茎粗、单株草重、主穗直径、千粒重和穗长呈极显著正相关(P0.05,下同),与株高呈不显著正相关，其中，单穗粒重与单穗重的相关性最高(r=0.8869)。综合评价结果表明，GXB2017095、GXB2017096和GXB2017100等6份小米种质的穗长、主穗直径、单穗重、单穗粒重和千粒重表现优异，属于小米地方优异种质资源，P451324030、P450325025和P450332007等8份小米种质的穗长大于35.00 cm,属于长穗小米地方种质资源。【结论】广西小米种质资源的穗形、穗松紧度和刺毛长度及单株草重、单穗粒重、单穗重、穗长和主茎粗等性状均表现出丰富的变异，单穗重、穗长、千粒重、主茎节数、主茎粗和单株草重是影响单株粒重的主要性状；荣朋粘小米、荣朋糯小米和龙弟小米等6份种质综合性状优异，面北粟米、保林粟子和黍禾等8份种质穗长较长，可作为广西小米优异种质资源开发利用。

[目的]深入了解藜麦种质资源表型性状的遗传多样性,为藜麦种质资源分类保存和品种改良提供理论依据。[方法]对46份藜麦种质资源的28个表型性状进行观测,计算多样性指数和变异系数,并运用主成分分析和聚类分析方法,研究藜麦种质资源表型性状遗传多样性。[结果]参试材料中多样性指数最高的性状是主花序成熟期颜色和茎粗(多样性指数均为2.084),变异系数最大的是主花序长度(变异系数为41.17%)。主成分分析将28个表型性状简化为9个主成分,其累积贡献率为77.998%,其中贡献率较大的有株型、株高、茎粗、叶柄长、叶长、叶宽、叶基形状、主花序类型、花序紧密度、籽粒颜色、籽粒直径、籽粒表皮皂苷度、单株粒重、籽粒蛋白质含量14个性状,是造成藜麦表型差异的主要因素。聚类分析结果将46份藜麦种质资源划分为5类,其中类群Ⅰ产量性状最佳;将28个表型指标聚为4类。[结论]46份藜麦种质资源类型丰富,多样性程度较高,筛选出一批大籽粒、高粒重、极早熟、矮秆、高蛋白等优异资源,可以在育种和生产上进一步研究利用。

为保护山楂种质资源，评价及筛选利用优异山楂种质资源，对国家果树种质沈阳山楂圃保存的234份山楂种质资源的26个果实表型性状进行鉴定评价，分析表型性状的分布频率、变异系数和遗传多样性指数，通过聚类分析对种质资源进行分类，并基于果实性状进行主成分分析。结果表明：山楂种质的果实描述性状多样性丰富，以果点显著、果皮红色、果实近方形、果点多、果皮有光泽、萼片姿态开张反卷、萼片有绒毛、萼片有锯齿、萼片三角形、萼片着生状态显著、种核有凹痕、萼筒漏斗形、梗洼广浅和梗基膨大状居多，分别占97.86%、90.17%、66.67%、65.95%、97.44%、56.84%、96.58%、97.86%、98.72%、89.32%、86.32%、65.81%和98.29%。数量性状中种仁率变异系数（43.88%）最大，其次为单果重（41.38%）;Shannon-Wiener指数范围0.68～2.02。描述性状Shannon-Wiener指数范围0.07～1.67，其中果肉质地和颜色较高，多样性最丰富，而数量性状Shannon-Wiener指数范围达0.68～2.02，也表现出丰富的多样性。聚类分析在欧式距离为7时将供试种质资源分为4个类群,第Ⅰ类群和第Ⅱ类群均是大果山楂，羽裂山楂资源大部分在第Ⅳ类群，其余的种主要分布在第Ⅲ类群和第Ⅳ类群，没有形成单独的类群，但这些资源在聚类图中是聚在一起的。主成分分析结果将26个表型性状简化为9个主成分，包含果实形状等17个表型性状。

绥农14是集优质、高产、抗病、广适应性于一身的大豆优良品种,对绥农14系谱亲本进行分子和表型的遗传基础解析,为有目的地选择杂交亲本拓宽遗传基础提供理论指导。利用包含有生长性状、产量性状、品质性状、抗逆性状、固氮性状在内的50个表型性状和550个微卫星位点对绥农14系谱亲本进行分析。550个SSR位点共检测出等位变异1 494个,平均每个SSR位点的等位变异为2.716 4,平均PIC值为0.445 0,其中30个多态性高的位点可作为评价大豆种质资源遗传多样性的重要位点;连锁群C1的多态性位点比例最高为0.961 5,连锁群A2的保守片断最多为11个,构建绥农14系谱亲本的指纹图谱最少需2个位点...

为探究籼稻表型性状遗传多样性信息，以198份籼稻种质资源为试材，进行SNP分子标记和表型性状分析，结果表明：通过2种简化基因组测序技术从198份样本中共识别91 421个SNPs,杂合位点占5.85%。基于Nei’s的遗传距离在0.014～0.596,平均遗传距离为0.284。Bayes算法把198个样本聚为3个亚类。91 421个SNPs构成的总变异中，前3个主成分可分别解释群体变异的10.98%、10.47%、4.81%。15个表型性状的平均变异系数和平均多样性指数分别为30.33%和1.95。15个表型之间的相关性系数在-0.55～0.92。15个表型性状的前3个主成分可分别解释群体变异的29.44%、16.63%、10.59%,对第一主成分贡献大的性状包括穗长、株高、穗总粒数、播始历期、穗实粒数、叶长、垩白粒率和垩白度，8个性状对第一主成分的贡献值绝对值都在0.6以上，是籼稻表型性状变异的主要因素。基于表型的前5个主成分反映总信息量的73.003%,前2个主成分将198份资源分为2个亚组。Mantel检验表明，SNPs和表型性状的遗传距离矩阵之间的r为0.041。综上，SNPs和15个表型性状的多样性分析之间相关性很低，SNPs聚类比表型性状聚类更接近系谱分析。秦巴地区198份籼稻种质资源SNPs构成的群体遗传结构相对简单。表型性状变异较丰富，多样性程度高，群体间性状差异显著。综上，穗长、株高、穗总粒数、播始历期、穗实粒数、叶长、垩白粒率和垩白度这8个性状可作为秦巴地区籼稻种质资源表型性状的综合评定指标。

为探究多花黑麦草种质资源表型性状的遗传多样性，筛选优异种质资源，构建可靠的综合表型评价体系，本研究通过对114份多花黑麦草种质资源的15个表型性状进行多样性分析、相关分析、聚类分析、主成分分析及综合评价结果表明：供试多花黑麦草种质资源的表型性状的变异系数介于5.20%（开花期）～26.15%（单株干草产量），遗传多样性指数介于1.9094（单株干草产量）～2.0851（株幅），广义遗传力介于47.25%（单株鲜草产量）～83.72%（茎粗）之间，各性状间呈显著或极显著相关。聚类分析表明，114份种质资源可分为5类，第Ⅰ类（综合性状表现优）、第Ⅱ类（综合性状表现中等）和第Ⅲ类（综合性状表现差）均属中晚花类群，第Ⅳ类为晚花、高分蘖类群，第Ⅴ类属早花、低分蘖类群；主成分分析表明，15个表型性状可概括为3个主成分，累计贡献率达78.642%，株幅、叶宽、生育期、茎粗、分蘖数、单株草产量是影响多花黑麦草种质资源差异的主要因素；通过综合评价Z值筛选出综合性状表现优异种质材料共20份，排名前5位为第Ⅰ类群综合性状表现优秀材料，末尾4位为第Ⅲ类综合性状表现较差材料，15个性状中有14个与Z值呈极显著相关。以Z值作为因变量y，15个相关指标作为自变量x，进行逐步回归分析，回归方程如下：y= -2.004 + 0.006x₁ + 0.001x₂ + 0.005x₃ + 0.010x₄ + 0.068x₅ + 0.015x₆ - 0.297x₇ - 0.002x₈(R²=0.960；F=312.963)，筛选出8个独立性状综合评价指标。本研究结果可为多花黑麦草优异种质资源的发掘和选育提供理论支撑。

【目的】解析青稞种质资源表型形状的遗传多样性关系及筛选综合性状优异的青稞种质,可为青稞育种及重要性状深入研究提供理论依据。【方法】通过对205份青稞15个表型性状采用Shannon-Wiener’s多样性指数进行遗传多样性分析。分析参试青稞种质15个表型性状在西宁试验点和海北试验点的频次分布规律。对各性状利用相关性分析以明确性状间联系;对参试种质进行聚类分析以明确其分类情况。利用主成分分析构建青稞种质综合评价体系,并通过线性回归分析对该体系进行验证。依据综合评价及丰产稳产性分析结果以筛选优异青稞种质。【结果】倒伏率遗传变异程度最丰富而重心位置遗传变异最匮乏,海北点遗传变异程度高于西宁点。穗重遗传多样性最丰富,倒伏率遗传单一性最高。除倒伏率外各性状指标均呈正态或偏态分布,分布频次呈中间高两边低的分布趋势;穗长、穗重在各基因型中呈正态分布。各表型性状受环境、基因型、年份影响极显著,且各表型性状的基因型与环境(G×E)、基因型与年份(G×Y)、基因型×环境×年份(G×E×Y)的互作效应均呈极显著。青稞根系、茎秆和穗部组织内各指标间存在显著相关性,且各组织间的农艺性状也存在显著相关性。根系发达、茎部抗折力高的青稞种质其机械固持能力强,倒伏率低;严重倒伏会限制青稞种质穗部生长发育,使穗长变短、穗粒数减少、籽粒变小、穗重变轻、进而使产量锐减。聚类结果表明参试种质可分为三类,第一类是高重心、易倒伏、其余性状居中的种质;第二类是矮秆、低重心且其余性状表现良好的优异种质;第三类是株高较高、根系欠发达、茎部易折、穗部性状表现差的种质。结合F值和丰产稳产性分析结果筛选出综合性状表现优异且有较高丰产稳产性的青稞种质5份。【结论】参试青稞种质资源的遗传多样性丰富;穗长、穗重在各基因型中呈正态分布,除倒伏率外,其余12个性状在基因型中呈偏态分布;根干重、重心位置、茎秆壁厚、茎粗、茎秆强度、穗长、穗粒数、产量8个指标可作为核心种质评价的综合指标。