|
项目简介： 本项目属农业科学技术学科的应用基础研究领域
改良作物产量、品质、抗逆性等复杂农艺性状，培育、推广作物新品种是实现我国粮食安全的重要途径。作物复杂农艺性状受多基因遗传体系、环境、基因与基因互作、基因与环境互作等效应控制。长期以来缺乏有效分析复杂农艺性状的研究手段。本项目发展了一系列能够分析各种复杂遗传效应(上位性效应、母体效应、种子胚/胚乳效应、细胞质效应等)及其与环境互作的遗传模型和统计分析方法, 并研制了计算机分析软件，为复杂性状遗传研究提供了适用的分析手段。并深入开展了多种作物复杂农艺性状的遗传机理研究。主要创新性成果有：
①为探索发育数量性状动态遗传规律及性状间的遗传决定性，发展了条件遗传变量分析新方法。剖析了棉花、水稻等作物农艺性状的发育遗传机理。
②构建了QTL定位的解决方案（遗传模型、统计方法和分析软件），为研究数量性状基因座的上位性及其与环境互作奠定了基础。对水稻农艺性状QTL的上位性及其与环境互作进行了深入剖析。
③提出了能够分析复杂遗传效应及其与环境互作的双列杂交模型及相应的分析方法。分析了棉花、水稻、大麦等农作物农艺性状的遗传变异规律。
④建立了种子品质性状遗传分析新体系，阐明了主要作物种子胚和/或胚乳、细胞质和母体遗传效应等多套遗传体系对种子品质遗传的重要性。
⑤确立了基于作物性状基因型值构建核心种质的可行方案，为不同作物种质资源核心种质的构建提供了有效的构建方法和评价体系。
经十五余年的系统研究，发表学术论文86篇(其中SCI收录32篇)，出版专著一本，参编国际学术专著2本。发表的论文和专著被他引1380次，其中被SCI刊物他引383次。项目的研究成果已被国内外学者大量正面引用及采用。国内外学者已广泛应用本项目所发展的遗传模型和分析方法, 在作物复杂农艺性状的遗传表现、性状改良、生长发育、种群分类、核心种质构建等方面开展深入研究，推动了作物遗传育种学和数量遗传学的学科发展。
主要发现点： 本项目提出了一系列新的遗传模型和统计方法，研制了分析软件，为作物遗传研究和育种改良提供了有效的分析手段。率先开展了多种作物复杂农艺性状的遗传研究，阐明上位性、基因与环境互作对农艺性状、种子品质性状、数量性状基因座的重要影响。主要发现点归纳如下：
①在发育数量遗传方面，提出了条件遗传变量分析新方法，可分析生育期特定时段遗传效应的变异动态，也可估算某性状对目标性状遗传效应的贡献率。发现当性状遗传效应启动表达时，可能尚不能被传统方法检测到；传统方法检测到遗传效应的时段，可能已不存在遗传效应的表达。该现象已被棉花、小鼠和水稻等实验证实。发现棉花成铃数加性效应对皮棉产量贡献率较大，小鼠体重和尾长在出生35天前的遗传效应相互贡献率高达近50%，以后逐渐下降至20%。(作物育种学与良种繁育，A1、A2、B1、C1、C2)
②在数量性状基因座(QTL)分析方面，提出了可估算QTL加性效应及加×加上位性效应，也可预测QTL与环境互作的遗传模型及分析方法，并提出基于QTL信息预测优良纯系或组合的方法。率先对水稻农艺性状QTL的上位性及其与环境互作进行深入分析，发现存在一些QTL本身没有加性效应，却参与了上位性互作，并存在一些与多个位点同时发生互作的公共QTL位点。发现QTL加性效应在多环境下较稳定，上位性效应则易受环境影响。(作物育种学与良种繁育，A3、A4、C13、C15)
③在农艺性状遗传分析方面，提出了能够分析复杂遗传效应及其与环境互作的双列杂交模型，提出了遗传效应方差估算、效应预测、性状遗传相关剖析等分析方法。提出把总遗传率(或杂种优势)分解为普通遗传率(或杂种优势)+互作遗传率(或杂种优势)的概念，并将上位性列为遗传率(或杂种优势)的组成分量。提出了杂种优势预测公式，阐明加×加上位性是杂种优势的重要组成部分，能在各世代稳定传递。发现农艺性状普遍存在基因型×环境互作，杂交组合在不同环境中的杂种优势稳定性表现不尽相同。(作物育种学与良种繁育，A6、B1、C24、C26、C27)
④在种子品质性状遗传分析方面，提出了新的种子遗传模型和统计分析方法，为定量分析种子核遗传效应、母体植株核遗传效应、细胞质遗传效应，以及基因型×环境互作奠定了理论基础。包括主基因和微效多基因体系的种子模型则解决了同时分析种子和母体植株主遗传效应、多遗传效应和环境互作效应的难题。首次定量分析了多环境下种子品质性状的遗传规律，明确了不同品质性状之间的遗传关系以及各个遗传体系在种子品质性状杂种优势表现中的重要性，为根据不同遗传体系的遗传特性高效改良种子品质性状提供了一条有效途径。(作物育种学与良种繁育，A8、A9、B1、C48、C56、C59、C61、C62)
⑤在核心种质构建方面，提出了基于基因型值多次聚类构建核心种质的方法、保留特殊种质材料的核心种质构建方法，并提出均值差异百分率、方差差异百分率、极差符合率及变异系数变化率四个统计指标进行核心种质的评价方法。(作物种质资源学，A10，C76)
主要完成人： 1. 朱军
本人是本项目所承担的科研项目的主持人，也是绝大多数发表论文的通讯作者，参与本项目的工作量占本人工作量的60%以上。在第1、2、3、4发现点的主要贡献为：提出新的统计分析方法，参与相应的遗传实验。在第五发现点的主要贡献为：参与发展新的统计分析方法
2. 石春海
本人的学术贡献主要是关于种子品质性状遗传规律以及核心种质构建等方面的研究，累计在国内外杂志上发表与本项目有关的论文27篇。参与本项目的工作量占本人工作量的70%以上。主要创造性贡献为：在第一发现点，开展水稻稻米品质性状发育遗传研究；在第二发现点，开展水稻植株农艺性状与稻米碾磨品质的遗传相关性研究；在第三发现点，开展水稻稻米、油菜籽品质性状遗传规律和杂种优势研究。在第四发现点，开展水稻核心种质的研究。
3. 胡晋
对推荐书《主要发现点》栏目中所列第5发现点做出了创造性贡献，本人在该项研究中的工作量占本人工作量的60%。提出应用基因型值多次聚类构建作物种质资源核心种质的方法和保留特殊种质材料的核心种质构建方法，提出均值差异百分率、方差差异百分率、极差符合率及变异系数变化率四个统计指标进行核心种质的评价。
4. 徐海明
本人主要参与第五个发现点中种质资源试验资料的统计分析方法、核心种质构建方法等研究，参与本项目的工作量占本人工作量的60%以上。在第五发现点贡献为：提出了种质资源核心种质材料的变异度取样方法; 编写了预测个体性状基因型值的混合线性模型统计分析程序；研制开发了相应的计算机分析软件。
5. 杨剑
本人参与本项目的工作量占本人工作量的60%以上。在第二个发现点方面，提出了基于QTL效应预测群体最优基因型的方法，并编写了相应的计算机软件QTLNetwork。
10篇代表性论文： 1. Analysis of conditional effects and variance components in developmental genetics/ Genetics
2. Molecular dissection of developmental behavior of plant height in rice (Oryza sativa L.)/ Genetics
3. Mapping QTLs with epistatic effects and QTL ′ environment interactions by mixed linear model approaches/Theoretical and Applied Genetics
4. Methods for predicting superior genotypes under multiple environments based on QTL effects/ Theoretical and Applied Genetics
5. Analysis of genetic effects of major genes and polygenes on quantitative traits: I. Genetic model for diploid plants and animals
6. An approach for predicting heterosis based on an additive, dominance and additive ′ additive model with environment interaction / Heredity
7. 作物杂种后代基因型值和杂种优势的预测方法 / 生物数学学报
8. Genetic and heterosis analysis for cooking quality traits of indica rice in different environments / Theoretical and Applied Genetics
9. Analysis of genetic effects of major genes and polygenes on quantitative traits: II. Genetic model for seed traits of crops / Theoretical and Applied Genetics
10. Methods of constructing core collections by stepwise clustering with three sampling strategies based on genotypic values of crops / Theoretical and Applied Genetics
|
