全基因组选择技术改良玉米自交系出籽率的初步研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31401457
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1307.作物基因组及遗传学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Kernel rate is a key factor affecting the grain yield of maize. The kernel rate of maize is controlled by multiple genes with little effect, which restricts genetic manipulation in the breeding. Genome wide selection(GWS) is the newest molecular markers assisted selection(MAS) method. It can accelerate the selection breeding progress and improve the selection efficiency. We will try to use the exotic germplasm LK1 to improve the kernel rate of Qi319 by GWS. The (LK1×齐319)F2 population is the training population. The BLUP model will be made by the SNP markers analysis results of F2 single plant and the phenotypic value of the testcrosses. Single plant selection will be based on the breeding value predicted by BLUP model in the next breeding cycles. Meanwhile, the phenotypic value of the testcrosses of every breeding cycles will be recorded. Then the selection response of GWS will be calculated by the prediction value and phenotypic value. So the improvement effects of GWS will be obtained. We will also carry out the traditional phenotypic backcrossing to improve the kernel rate of Qi319, LK1 as the donor. Then we will compare the effects of GWS and phenotypic backcrossing.
出籽率是影响玉米产量的一个关键性因素。玉米出籽率受微效多基因控制、限制了育种中对其进行遗传操作的能力。全基因组选择技术(GWS)是最新发展起来的分子标记辅助选择技术,能够加快选择进度,提高选择效率。本研究尝试应用GWS技术将外源长粒种质LK1的与出籽率相关的优异基因转入到齐319中。利用(LK1×齐319)F2群体作为参考群体,根据F2单株的SNP标记分析结果和对应的测交种的表型值调查结果建立BLUP模型。以后每轮育种后代只进行SNP标记分析,然后利用BLUP模型预测的育种值选择单株。同时调查每轮育种群体测交种的表型值,计算模型对出籽率等相关性状的选择响应,从而得出GWS技术用于自交系改良的效果。同时,将LK1作为供体自交系利用传统的回交育种技术提高齐319的出籽率。比较GWS与传统回交育种的选择效果。

结项摘要

全基因组选择技术是最新发展起来,不需要进行QTL定位的分子标记辅助选择技术,适于低遗传力性状,能够加快选择进度,提高选择效率。本研究尝试应用全基因组选择技术将外源长粒种质LK1中与出籽率相关的优异基因转入到齐319中。利用(LK1*齐319)F2群体作为参考群体,根据F2单株的基因分型结果与对应的测交种表型值建立BLUP模型,以后的每轮育种后代只进行SNP标记分型,利用BLUP模型预测育种值并进行单株选择。并计算出模型对出籽率等相关性状的选择响应。研究结果表明,出籽率的预测响应为33.7%,高于产量、穗粒数、收获期含水量。百粒重与雄穗分枝数的预测响应高于60%。性状遗传力越高,预测效果越好;10000到55000bp的SNP密度下,性状的选择效果差异不大;参考群体在150,130,100株时,性状的预测效果差异不大。通过该项目的研究打开了国内玉米全基因组选择育种技术的先河,为玉米全基因组选择育种技术的应用奠定了基础。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
美国商业玉米种质来源及系谱分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    玉米科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙琦;李文才;孟昭东
  • 通讯作者:
    孟昭东
植物全基因组选择技术的研究进展及其在玉米育种上的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    西北植物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙琦;李文兰;孟昭东
  • 通讯作者:
    孟昭东

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CuO Nanorods-Decorated Reduced Graphene Oxide Nanocatalysts for Catalytic Oxidation of CO
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  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
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    3.9
  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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