基于加性-显性效应的高丹草杂种表现分子标记预测模型

来源 :内蒙古农业大学 | 被引量 : 4次 | 上传用户:Leechen17008
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本研究通过对16份高丹草杂交亲本的DNA分子标记数据和48份杂种Fl的生物学性状数据进行聚类分析、方差分析、相关性分析及多元回归等分析方法,估计了分子标记的效应值和性质(加性、显性),通过分析杂种及亲本基因型值与杂种表现的关系,并且采用逐步回归分析建立了分子标记预测杂种表现分子标记的预测模型。主要研究结果如下:1、在对SSR、AFLP、SRAP三种分子标记方法的体系优化和引物筛选等工作的基础上,选取了三种标记共32对引物对16个高丹草亲本进行遗传多样性分析,对16个高丹草亲本的所有多态性位点进行聚类分析,以遗传相似系数0.656为阈值,将16个高丹草亲本品种分为4个类群。2、对杂交子代共48份高丹草材料的株高、穗长、分蘖数、叶长、叶宽、小穗数、成株叶片数、单株鲜重和茎重等9个农艺性状进行方差分析。结果显示,9个农艺性状在48个材料中都具有极显著的差异性。采用同样的方法,对包含亲本的共64份材料做方差分析,9个农艺性状在64个材料中也存在着极显著性差异。3、利用三组法对所有特异性标记位点进行筛选。对三组数据的性状表型均值采用单向分组的方差分析法进行t测验,筛选与各项农艺性状指标相关的标记位点,在对9个农艺性状特异性标记位点的筛选过程中,发现显性作用影响较大,加性作用次之。除了筛选到加性位点和显性位点以外,还筛选到了少数的加-显性位点。对筛选出的位点进行分析,在各种位点的数目上来看:加-显位点<加性位点<显性位点。4、对9个性状的标记型值和其表型值进行相关性分析,各个性状的显性标记型值与其表型值之间存在极显著的正相关,说明各个性状的杂种表现受到基因互作效应的影响并不是很大,更主要的还是显性效应的影响。5、通过16个亲本的一般遗传距离(-0.118-0.283)和特殊遗传距离(-0.092-0.390)分别与各项农艺性状表型值进行相关性分析。其中,叶宽的表型值与特殊遗传距离达到极显著相关水平,穗长的表型值与其达到0.05显著水平。6、通过多元逐步回归分析,以48个杂种子代的各个特异性标记位点的标记效应值为自变量,以杂种表现的性状为因变量,构建了9个农艺性状的预测模型回归方程。筛选到了对杂种表现有关键作用的分子标记位点。通过Jackknife抽样技术对模型的预测精确度和稳定性的检测,发现9个性状的预测方程的精确度和稳定性都较好,具有一定的实用性。
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