纤维品质是棉花育种改良的重要目标性状,由于纤维品质很容易受到环境的影响,从而使育种选择变得非常复杂。分子标记是DNA水平上与性状关联的标记,直接反映了 DNA水平上的差异,利用分子标记辅助选择避免了常规育种依赖表型选择的盲目性,提高育种选择的效率,因此分子标记辅助选择在品种选育过程中具有重要作用。作物重要农艺性状的QTL定位,是作物遗传育种研究的热点之一。在水稻、番茄、玉米等作物上定位了很多重要的性状。随着分子标记技术的发展与完善,棉花遗传图谱的构建以及棉花重要农艺性状的QTL定位研究已经取得了很大进展,其中纤维品质QTL定位是研究的热点之一。本研究以优异纤维种质鲁原343为父本,高产种质鲁棉研22为母本构建重组自交系群体,分析优异纤维种质系的品质性状的遗传特性,利用简化基因组测序构建高密度遗传图谱,对纤维品质以及产量性状进行QTL定位,获得与纤维品质和产量性状紧密连锁的QTL,为进一步精细定位和图位克隆相关功能基因奠定基础。主要研究结果如下:1.在优异纤维种质系构建的群体中,纤维长度、强力、细度的遗传效应较高,均在30%以上。其中纤维长度的遗传效应最高(52.04%),纤维长度主要受遗传因素控制,可以通过遗传选择进行改良;其次是纤维强力和细度,且环境对这2个性状的影响也较大,强力和细度在遗传选择过程中要考虑环境的影响;纤维伸长率的遗传效应值最低(5.08%),但环境效应值最高(71.82%),说明伸长率最容易受环境影响,遗传选择改良的效率较低。产量性状中,衣分的遗传效应较高(48.48%),且环境效应值较低(5.04%),衣分性状利用遗传改良的效果较好;铃重的遗传效应为26.48%,环境效应为33.04%,铃重性状是遗传和环境共同作用的结果。纤维品质和产量性状的遗传效应主要为加性遗传。2.利用282个重组自交系群体,比较了 2个主要产棉区品质性状的表型变异,发现产自长江流域的纤维长度变短,强力变强,纤维变粗。QTL分析结果显示,一共检测到27个QTLs,6个稳定的QTLs,解释的表型变异在5.09%-23.17%之间,其中3个为纤维长度(qFL03.1,qFL07.1,和qFL251),1个纤维强力(qFS07.1)和2个纤维细度(qFM07.1和qFM16.1)。另外,qFL16.1在黄河流域的2个试验点2年的数据集中均能检测到,3个QTLs(qFL19.1,qFS03.1和qFM19.1)在长江流域的溧水试验点两年的数据集中均能检测到,这些环境特异的QTLs可能贡献了环境适应性。鉴定了 9个QTLs与环境互作显著,其中8个在长江流域的溧水试验点检测到。此外,检测到23个铃重和衣分QTLs,其中4个稳定的QTLs。该结果对在不同棉花产区的标记辅助育种具有一定意义。3.利用简化基因组测序,共获得623.61M的reads,Q30测序平均为80.40%,平均GC含量为38.12%。经过生物信息学分析,共开发432,870个SLAF标签,SLAF标签亲本平均测序深度为37.4x,子代平均测序深度为6.08x。在开发得到的432,870个SLAF标签中,多态性SLAF标签共有25,280个,多态性比例达到 5.84%。4.筛选出多态性SLAF标签3,749个,通过与棉花TM-1参考基因组定位,SLAF标签被分为26个连锁群,整合前期鉴定的366个多态性SSR标记,计算两两标签之间MLOD值,共上图3,755个,其中3556个SLAF标签,199个SSR标记,上图率为94.47%。构建的高密度连锁图谱,总图距3,426.57cM,平均图距 1.50cM。5.基于构建的高密度遗传图谱,利用WinQTLCart2.5对纤维品质和产量性状进行了 QTL定位。8个性状共检测到104个QTLs,67个QTLs与纤维品质相关,37个QTLs与产量性状相关。鉴定的QTLs中,24个QTLs能在3个及以上的环境中检测到,其中15个与纤维品质相关,9个与产量相关。纤维品质性状相关的稳定QTLs中,分布于A亚组的QTLs多于D亚组;产量性状相关的稳定的QTLs主要分布于D亚组。另外,本研究鉴定了 19个QTL簇,分布于12条染色体上。其中12个QTL簇既与品质性状相关,又与产量性状相关,5个QTL簇只与纤维品质性状相关,2个QTL簇只与产量性状相关;鉴定的QTL簇中,18个QTL簇包含至少有1个稳定的QTL。本研究鉴定的这些QTIL簇是控制纤维品质和产量性状的重要染色体区域,为下一步精细定位与品质和产量相关的基因奠定了基础。