海岛棉表型性状遗传多样性分析及核心种质构建方法的研究
本文选题:海岛棉 切入点:遗传多样性 出处:《新疆农业大学》2016年博士论文 论文类型:学位论文
【摘要】:本研究以211份海岛棉品种(品系)为试材,分析主要数量性状的分布规律,对数量性状进行相关性分析和主成分分析,并利用SPSS对211个品种进行聚类分析,在此基础上对海岛棉核心种质的构建方法进行分析,筛选出适宜海岛棉核心种质的构建方法,并对核心种质进行分子标记遗传多样性分析,主要结果如下:1、本研究通过对211份海岛棉的15个表型性状进行多样性分析,表明不同性状的变异系数有很大差异,变异系数最大的性状是皮棉产量,变异系数最小的性状是成熟度;不同性状的多样性指数变化范围不大,为1.55-2.08之间;同一性状的多样性指数和变异系数不一致。2、将211份材料按来源不同进行分组,分别在农艺性状、产量性状和品质性状上进行方差。不同来源地的材料在三类性状上,除了始节数没有差异之外,其他14个性状都达到了显著差异。并且对在育种工作中比较关注的性状,不同来源地都筛选出了有代表性的材料,为今后的育种工作提供参考。同时对211份材料各性状在不同年份的表现进行差异性分析,结果表明,15个性状的平均值在三年之间的差异都达到了极显著水平。3、通过对15个性状的广义遗传力分析,农艺性状和产量性状广义遗传力大小顺序为株高始节高始节数衣分单铃重有效铃数皮棉产量。品质性状的遗传力大小为纺纱一致性比强度整齐度马克隆值上半部均长伸长率成熟度短纤维率。皮棉产量、成熟度、短纤维率的遗传力比较低,因此,在配置杂交组合时,这几个性状的选择宜在世代的中后期进行。4、农艺性状和产量性状的综合遗传变异系数大小顺序为始节高株高始节数有效铃数皮棉产量衣分单铃重。品质性状的遗传变异系数大小顺序依次为比强度纺纱一致性整齐度马克隆值伸长率上半部均长成熟度短纤维率。株高、皮棉产量、比强度、马克隆值上半部均长这几个在棉花育种中比较关心的性状的遗传变异系数均大于20%,说明该群体具有比较丰富的遗传变异。5、在选择率为1%、5%时,株高、始节高、比强度、马克隆值相对遗传进度值较大,因此这些性状的遗传潜力大,遗传进度快,选择效果较好。6、通过各性状间的相关性分析发现,各性状间联系广泛,不是相互独立的。56对性状呈极显著相关,其中35对呈极显著正相关,21对性状呈极显著负相关。5对性状显著相关,其中1对性状显著正相关,4对性状显著负相关。农艺性状中株高与产量性状和品质性状的相关性较强,产量性状中衣分对品质的影响较大。7、对海岛棉的主成分分析结果表明,前5个因子的累计贡献率达到82.02%,分别是品质因子、产量因子、棉铃特征因子、成熟度因子和始节特征因子。8、通过对海岛棉表型性状的聚类分析,将211份海岛棉分为5类,第一类包含83份材料,第二类包含45份材料,第三类包含57份材料,第四类包含1份材料,第五类包含25份材料。不同类群的材料具有不同的表型特征,其中第五类纤维品质最好。9、从遗传距离(卡方距离和欧氏距离)、聚类方法(类平均法、最长距离法、最短距离法和离差平方和法、)、取样方法(完全随机取样法、聚类后随即取样和优先取样法)及总体取样比例(5%、10%、15%、20%、25%、30%和35%、40%和45%)等4个层次探讨了海岛棉核心种质构建的最佳策略,应用均值差异百分率、方差差异百分率、极差符合率和变异系数变化率4个参数来检验各策略的优劣,结果表明在20%的总体取样比例下,采用欧氏距离结合最短距离法进行系统聚类,组内采随即法进行取样,是构海岛棉核心种质的最佳策略。10、采取多次聚类变异度取样方法,并利用最短距离聚类方法和欧氏距离方法,在20%的抽样水平下,初步构建了一个包含43份资源的海岛棉核心种质。该核心种质的遗传多样性指数、方差差异百分率、变异系数变化率均高于原种质,极差符合率为97%;核心种质基本保留了原种质中各性状间的相关性;主成分分析的散点图可以看出核心种质最大限度地保持了原种质的遗传结构。构建的核心种质可以很好的代表原种质的遗传多样性。11、对核心种质中43份海岛棉材料进行了SSR标记的遗传多样性分析,结果表明该群体的相似系数范围为0.40至0.95之间,平均相似系数0.735,表明核心种质中43份海岛棉资源遗传变异广泛,在相似系数0.95处所有品种便可以完全分开,进一步验证了构建的海岛棉核心种质对原种质群体具有很好的代表性。
[Abstract]:In this study, 211 samples of Sea Island Cotton Varieties (lines) as the tested materials, distribution analysis of main quantitative traits, correlation analysis and principal component analysis on quantitative traits, and cluster analysis was performed on 211 varieties using SPSS method on the construction of island cotton core germplasm on the basis of this analysis, selected for construction the method of island cotton core germplasm, and the core germplasm genetic diversity analysis, the main results are as follows: 1, this research through diversity analysis of 211 island cotton 15 phenotypic traits showed that the coefficient of variation of different characters are very different, the biggest CV is lint yield, variation the smallest coefficient is maturity; different traits diversity index varies little, between 1.55-2.08; the same trait diversity index and coefficient of variation is not consistent.2, 211 copies of materials by source Different groups, respectively in agronomic traits, yield traits and quality traits were analyzed by variance. Different sources of the material in the three kinds of characters, but no difference was the section number, the other 14 traits have reached significant difference. And the more attention in breeding traits, different sources are selected the representative materials, provide reference for breeding work in the future. The result also shows the characters of 211 accessions of difference analysis, in different years, the average value of 15 characters in three years differences have reached a significant level of.3, the broad heritability of 15 characters analysis of agronomic traits and yield traits of broad heritability of order of height of the beginning of section beginning section of the single boll number of heavy lint percentage boll number of lint yield. Quality traits of heritability for the spinning consistency strength uniformity micronaire The upper value are long maturity elongation rate of short fiber. Lint yield, maturity, heritability of short fiber rate is relatively low, therefore, in the configuration of hybrid combinations, the choice should be several characters in the generation of the.4 in the late order comprehensive genetic variation coefficient of agronomic traits and yield traits for the first node the plant height was high number of boll number and lint percentage boll weight and lint yield. The sequence of genetic variation coefficient of quality traits were spinning consistency strength uniformity micronaire value were half long maturity of short fiber elongation rate. Plant height, lint yield, strength, micronaire value coefficient of genetic variation are more concerned about the upper half of these are long in cotton breeding traits was greater than 20%, indicating that the genetic variation of.5 group is relatively rich, in the selection rate of 1%, 5%, the plant height, the first node of high specific strength, micronaire value of relative genetic progress The larger, so the genetic potential of these traits, genetic progress faster, better selection of.6, the correlation between the characters of the analysis found that among all the traits connected, not independent of.56 traits are significantly correlated, and 35 of them showed a significant positive correlation, 21 pairs were significantly negative correlation with.5 1 of them were significantly related to the character, the character of significant positive correlation, 4 pairs were significantly negatively correlated. Among agronomic traits, plant height and yield traits and quality traits, yield traits into strong correlation, the effect on the quality of.7 is large, the results of principal component analysis of Sea Island Cotton showed that total 5 factors' contribution rate reached 82.02%, respectively, quality factor, yield factor, boll characteristic factor, maturity factor and initial node characteristic factor.8, through the cluster analysis of phenotypic traits of island cotton and island cotton 211 copies will be divided into 5 categories, the first category contains 83 copies of materials, The second class contains 45 copies of the material, the third class contains 57 accessions, fourth class contains 1 copies of the material, the fifth class contains 25 materials. Different kinds of materials with different phenotypic characteristics, including fifth kinds of fiber quality the best.9, the genetic distance (chi square distance and Euclidean distance), clustering method (average method the longest distance method, the shortest distance method and deviation square method), sampling method, (completely random sampling method, clustering immediately after sampling and preferred sampling method) and overall sampling ratios (5%, 10%, 15%, 20%, 25%, 30% and 35%, 40% and 45%) and the 4 levels of study the best strategy for construction of island cotton core germplasm, using the mean percentage difference, variance difference percentage, with the rate of change of range and coefficient of variation rate of 4 parameters to test the quality of the strategy, the results show that the overall sampling ratio of 20%, using Euclidean distance and the shortest distance method of hierarchical clustering, Sampling method and mining group, is the best.10 strategies of island cotton core germplasm, take multiple clustering variability sampling method, and the shortest distance clustering method and Euclidean distance method, the sampling rate of 20%, initially built a contains 43 accessions from island cotton germplasm diversity index. The genetic core germplasm, variance difference percentage, the rate of change of the coefficient of variation was higher than that of the original germplasm, the coincidence rate of range is 97%; core collection retains the basic correlation between the characters of the original germplasm; scatter plot of principal component analysis can be seen that the core collection to maintain the genetic structure of the original construction of core collection of germplasm. Can be a good representative of the original germplasm genetic diversity of.11, the core collection in 43 out of island cotton were used to analyze the genetic diversity of SSR markers, the results show that the community similarity coefficient ranged from 0. The average similarity coefficient is 0.735 between 40 and 0.95, indicating that 43 core cotton germplasm resources have wide genetic variation. At the 0.95 similarity coefficient, all varieties can be completely separated, further verified that the core collection of the island cotton has good representativeness for the original Germplasm Population.
【学位授予单位】:新疆农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:S562
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 周少川;李宏;黄道强;卢德城;赖穗春;周德贵;王志东;缪若维;李康活;;水稻核心种质的育种成效[J];中国水稻科学;2008年01期
2 卜海东;张冰冰;;果树核心种质研究进展[J];北方园艺;2010年04期
3 陈敬锋,马金霞;分子水平建议核心种质的算法初探[J];新疆农业大学学报;2001年02期
4 张洪亮,李自超,曹永生,裘宗恩,余萍,王象坤;表型水平上检验水稻核心种质的参数比较[J];作物学报;2003年02期
5 杨生龙,张振海,雍瑞华;聚类分析在宁夏水稻核心种质研究中的应用[J];宁夏农林科技;2003年02期
6 周少川,李宏,卢德城,黄道强;优质稻核心种质育种的进展与研究重点[J];作物研究;2004年04期
7 申时全,曾亚文,普晓英,杜娟,李绅崇;云南地方稻核心种质耐低磷特性研究[J];应用生态学报;2005年08期
8 王建成;张文兰;陈利容;颜廷进;段乃彬;李群;李汝玉;;小麦核心种质取样方法及取样比例研究[J];山东农业科学;2007年06期
9 李晓玲;李金泉;卢永根;;水稻核心种质的构建策略研究[J];沈阳农业大学学报;2007年05期
10 曾亚文;杜娟;普晓英;张浩;周国华;杨树明;杨晓娟;;云南地方稻核心种质氮磷高效性[J];生态学报;2008年12期
相关会议论文 前10条
1 周少川;李宏;黄道强;卢德城;;水稻核心种质育种[A];2003年全国作物遗传育种学术研讨会论文集[C];2003年
2 杜娟;曾亚文;普晓英;申时全;杨树明;刘昆;凌青;;云南稻核心种质光壳稻耐低磷特性研究[A];云南省作物学会2004—2006年优秀论文选集[C];2006年
3 严娟;王永清;陶炼;;建立枇杷核心种质的构想[A];第五届全国枇杷学术研讨会论文(摘要)集[C];2011年
4 曾亚文;申时全;普晓英;赵旭;;云南稻种资源核心种质研究进展[A];云南省作物学会2000—2003年优秀论文选集[C];2004年
5 杜娟;曾亚文;普晓英;申时全;杨树明;刘昆;杨晓娟;;云南稻种核心种质耐低磷性状间的相关性分析[A];云南省作物学会2004—2006年优秀论文选集[C];2006年
6 曹荷艳;管洁;吕英民;;观赏植物核心种质构建研究进展[A];中国观赏园艺研究进展2012[C];2012年
7 曾亚文;申时全;赵常美;普晓英;杨晓娟;杜娟;;云南稻核心种质的磷高效特性及其地理分布[A];全国农业面源污染与综合防治学术研讨会论文集[C];2004年
8 张跃强;关荣霞;刘章雄;常汝镇;姚源松;邱丽娟;;利用大豆核心种质随机抽样发掘28K和30K过敏蛋白缺失优异种质[A];全国作物生物技术与诱变技术学术研讨会论文摘要集[C];2005年
9 王丽侠;关荣霞;常汝镇;邱丽娟;;中国栽培大豆核心种质的取样策略[A];中国粮食安全战略——第九十次中国科协青年科学家论坛文集[C];2004年
10 伍翠平;王晓鸣;文成敬;宋凤景;武小菲;杨知还;李洪杰;;中国小麦微核心种质白粉病抗性鉴定与抗病基因分子检测[A];中国植物病理学会2009年学术年会论文集[C];2009年
相关重要报纸文章 前7条
1 孙利华邋通讯员 潘永;全国小麦核心种质有效利用研讨会在洛召开[N];洛阳日报;2008年
2 向杰;众里寻它,挑选优等基因[N];科技日报;2004年
3 记者 赵晓晓;四院士莅焦考察国家973项目[N];焦作日报;2009年
4 记者 阮晓光;有助高产优质水稻培育[N];广州日报;2012年
5 记者罗冰;“沈农606”超级稻取得新突破[N];科技日报;2002年
6 姚润丰 董峻;我国五大农业科技领域研究取得重大进展[N];山东科技报;2006年
7 郭严;甘孜构建青稞育种核心种质群[N];农民日报;2010年
相关博士学位论文 前10条
1 刘娟;新疆杏种质资源遗传多样性及核心种质构建[D];新疆农业大学;2015年
2 王莉萍;海岛棉表型性状遗传多样性分析及核心种质构建方法的研究[D];新疆农业大学;2016年
3 王建成;构建植物遗传资源核心种质新方法的研究[D];浙江大学;2006年
4 张洪亮;稻种资源核心种质研究及其信息处理系统骨架的建立[D];中国农业大学;2004年
5 曾亚文;云南稻种核心种质功能营养成分遗传评价及其地带性分析[D];云南农业大学;2009年
6 张兴伟;烟草微核心种质构建及相关性状数量遗传分析[D];中国农业科学院;2013年
7 王重荣;中国水稻微核心种质遗传多样性分析与新基因发掘[D];华中农业大学;2011年
8 徐海明;种质资源核心库构建方法的研究及其应用[D];浙江大学;2005年
9 张艳芳;利用形态学和SSR标记建立柿核心种质[D];华中农业大学;2010年
10 刘鸿艳;335份旱稻核心种质构建与栽培稻抗旱相关QTL定位[D];华南热带农业大学;2004年
相关硕士学位论文 前10条
1 宋静静;桑树核心种质农艺性状与ISSR标记的关联分析[D];江苏科技大学;2015年
2 苏艳;甜瓜种质遗传多样性分析及核心种质构建[D];河南农业大学;2015年
3 雷刚;辣椒种质资源遗传多样性分析及初级核心种质构建[D];江西农业大学;2015年
4 廖丹;基于ISSR分子标记技术构建海巴戟(NONI)核心种质[D];海南大学;2016年
5 叶婵娟;广东猕猴桃种质资源遗传多样性研究及其核心种质构建[D];仲恺农业工程学院;2016年
6 孙亚强;酸枣种质资源遗传多样性分析及其核心种质的构建[D];塔里木大学;2016年
7 宋佳谕;水稻核心种质苗期耐冷表型鉴定及全基因组关联分析[D];沈阳农业大学;2016年
8 代攀虹;陆地棉核心种质遗传多样性及其农艺性状与SSR关联分析[D];长江大学;2016年
9 顾晓振;我国辣椒种质资源遗传多样性分析及核心种质构建的研究[D];中国农业科学院;2016年
10 许久月;水稻核心种质糖分含量全基因组关联分析[D];华中农业大学;2016年
,本文编号:1590258
本文链接:https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/nykjbs/1590258.html