论文部分内容阅读
核心种质是种质资源研究的新领域。核心种质研究最主要的内容是找出有效的构建方法,使构建的核心种质能够以最小的样本数最大限度的代表原始群体的遗传多样性。然而,到目前为止,对于核心种质的构建仍未有一个公认的较好的方法。本文以包含168个基因型的棉花种质资源群体和包含90个基因型的水稻种质资源群体为材料,应用混合线性模型方法无偏预测种质材料的基因型值,采用包括蒙特卡洛模拟在内的一系列方法对核心种质的构建进行了系统研究。主要研究结果如下: 1.提出了最小距离逐步取样（LDSS）构建核心子集的方法。该方法基于聚类分析,从遗传聚类最小的组内抽取核心样品。研究表明,该方法在构建核心子集过程中所用的聚类次数远远超过作为对照的逐步聚类随机取样（SCR）法。通过聚类分析表明,LDSS方法构建的核心子集很好的保留了原始群体的遗传变异和结构。通过遗传多样性检测分析表明,采用LDSS方法构建的核心子集具有很好的代表性,并且其代表性好于SCR方法。LDSS方法构建核心子集,只要遗传距离和取样比例固定,无论何种聚类方法,其构建结果均相同。因此,使用LDSS方法构建核心子集,可以排除不同聚类方法对构建结果的影响。 2.筛选出了评价核心种质代表性的有效参数。采用蒙特卡洛模拟结合混合线性模型的方法,直接从基因型值和分子标记水平上研究核心种质的评价参数,排除了环境因素的干扰,对各个评价参数做出了准确的评价。研究表明,极差符合率（CR）可以作为评价核心种质代表性的首选参数。平均Simpson指数（MD）、平均Shannon-weaver多样性指数（MI）和平均多态信息含量(MPIC)是评价核心种质代表性的重要参数。变异系数变化率（VR）可以作为评价核心种质变异程度的重要参考参数。多态位点百分率（p）可以作为判断核心种质取样规模的判定参数。均值差异百分率（MD）可作为判断核心种质是否具有代表性的判定参数。本研究筛选出的核心种质评价参数,适用于不同的种质资源群体,可以用作确定核心种质取样比例的判定依据,进而解决了确定核心种质合理取样比例的问题。 3.筛选出了构建核心种质的有效遗传距离。采用6种常用的距离计算方法（欧氏距离、标准欧氏距离、马氏距离、曼哈顿距离、夹角余弦距离和相关系数距离）和4种常用的系统聚类方法（最短距离法、最长距离法、不加权类平均法和离差平方和法）,结合蒙特卡洛模拟对各种距离在LDSS方法中构建核心种质的特点和有效性进行了综合评价。通过不同评价参数的方差分析表明,夹角余弦距离和相关系数距离在构建核心种质中的有效性不如欧氏距离、标准欧氏距离、马氏距离和曼哈顿距离;而标准欧氏距离构建的核心种质,其代表性稍好于欧氏距离、马氏距离和曼哈顿距离。蒙