摘要：[目的]为QTL定位中进一步估计QTL的位置和影响效应提供必要的依据。[方法]以BC1设计为资源群体,通过计算机模拟研究了不同群体规模、标记-QTL间图距、性状遗传力和QTL效应(QTL方差占加性遗传方差的比例)对单标记分析检测QTL效率的影响。[结果]表明:资源群体规模较大,标记与QTL的间距较小(或标记与QTL连锁紧密),目标性状的遗传力较高,且QTL效应较大时,采用单标记分析方法检测QTL的检出率较高。当所检测的标记距离QTL较近时,获得相同的QTL检出率所需的资源群体规模更小。[结论]QTL效应对QTL检出率的影响会受性状遗传力的制约,如果性状的遗传力过低,即使QTL方差占遗传方差的比例很高,也很难获得理想的QTL检出率。

摘要：本文采用计算机模拟方法研究了BC1和F2设计不同资源群体规模、性状遗传力、QTL效应(QTL方差占加性遗传方差的比例)和标记-QTL间图距下单标记分析对QTL的检测效率。结果表明:当资源群体的规模较大,目标性状的遗传力较高,QTL效应较大,所检测的标记距离QTL的距离较近时,无论是BC1设计还是F2设计,都可获得较高的QTL检测效率。但在其他条件相同时,F2设计对QTL的检出率明显高于BC1设计。

摘要：选用来源于中国黄淮和美国的熟期组Ⅱ～Ⅳ的8个大豆品种,按Griffing方法Ⅱ设计,配成28个双列杂交组合,包括8个亲本共计36份材料。选用300个SSR标记,对8个大豆亲本进行全基因组扫描,利用基于回归的单标记分析法,对大豆杂种产量和分子标记进行相关性分析,估计等位变异的效应和位点的基因型值,剖析杂种组合的等位变异。结果表明,300个SSR标记中有38个与杂种产量显著相关,分布于17个连锁群上,其中D1a和M连锁群上较多,有8个位于连锁定位的QTL区段内(±5 cM)。单个位点可分别解释杂种产量表型变异的11.95%～30.20%。杂种的位点构成中包括有增效显性杂合位点、增效加性纯合位点、减效加性纯合位点和减效显性杂合位点4部分,其相对重要性依次递减。从38个显著相关的SSR标记位点中,遴选出Satt449、Satt233和Satt631等9个优异标记基因位点,Satt449～A311、Satt233～A217和Satt631～A152等9个优异等位变异,以及Satt449～A291/311、Satt233～A202/207和Satt631～A152/180等9个优异杂合基因型位点。这些结果为理解杂种优势的遗传构成和大豆杂种产量聚合育种提供了依据。