本研究采用课题组利用ISSR分子标记绘制的小黑麦F6代RIL群体分子图谱，在此基础上对饲草产量性状进行了QTL分析。本研究中采用的图谱覆盖长度为687.51 cM，其长度远远低于小黑麦基因组，每个QTL置信区间内有可能包含较多的基因。

第一章 文献综述

2 分子标记技术及其在小黑麦中的应用

2.1 DNA分子标记

随着分子生物学的兴起和不断发展，使得人们以生物的表型研究遗传规律逐渐发展到基因层面，对基因的结构与功能进行研究。在此基础上越来越多的分子标记技术相继问世，在植物遗传、分子图谱以及基因定位等方面的研究起到重要作用，并且对数量遗传学的发展具有重要的推动作用[23]。

DNA 分子标记（DNA molecular markers），是指能够揭示出生物个体或不同种群之间全基因组中某些差异特征的DNA 区域，其以生物大分子的多态性为基础，能够直接对DNA水平的遗传变异进行反映[24]。基于基因表达结果（表型）的遗传标记（如形态学标记、细胞学标记和生化标记）在实际应用中有很多的局限性，而分子标记与其相比具有多个优点：（1）变异数量极其丰富，标记多，分布广；（2）多数特有共显性的分子标记，有利于鉴别和筛选隐性性状；（3）生物体的不同生长时期和不同组织没有特异性差异，均可进行标记分析；（4）分子标记直接体现的是生物基因组的变异，不受环境影响；（5）表现为中性，与不良性状不存在连锁，对目标性状的正常表达不会有影响；（6）检测手段高效快捷。目前广泛应用于构建分子图谱、基因定位、遗传多样性、物种亲缘关系鉴别等多方面的研究中；（7）部分分子标记在基因型开发和鉴定方面成本低廉，结果可靠，可重复性高[25,27]；（8）试验结果有利于在实验室内或不同实验室间互相交流且具有较好的重复性[28]。

目前还没有一种能够同时具备以上特点的理想分子标记，所以在研究中应综合考虑研究目的、研究内容、试验条件以及试验成本等多方面选择较为合适的分子标记。

第二章 小黑麦饲草产量相关性状表型分析

1 材料与方法

1.1 试验地概况

本试验在甘肃农业大学牧草试验站进行。该试验站位于兰州市西北角，地处黄土高原西端，东经 105°41′，北纬34°05′，海拔1 525 m，属北温带半干旱大陆性半季风气候，年平均气温11.2℃，年均降水量327 mm，全年日照时数平均2 446 h，全年无霜期180 d左右。区内地势平坦，肥力均匀，土壤为黄绵土，黄土层较薄，土壤有机质2.27 g?kg-1，碱解氮90.03 mg?kg-1，速效磷7.29 mg?kg-1，速效钾171.3 mg?kg-1，pH 7.30，有灌溉条件。

1.2试验材料

本试验以小黑麦品种‘甘农7号’为父本、‘石大1号’为母本进行有性杂交获得的F6代RIL群体（共273个单株）为试验材料。其中‘甘农7号’小黑麦为甘肃农业大学经有性杂交技术和系谱法选育而成的基因纯合且稳定性较好的小黑麦品种，‘石大1号’为新疆石河子大学将冬性小黑麦材料经过连续单株选育而成的小黑麦品种。

1.3 试验设计

试验材料种植于牧草试验站，将F6代RIL群体273个单株种子进行点播，20 cm行宽，15 cm株距，1 ~ 2 cm的播种深度，水肥管理与田间管理水平相同。成熟期进行饲草产量相关性状的测定。

第三章 小黑麦饲草产量相关性状QTL定位 

1材料与方法

1.1试验材料

以种植于甘肃农业大学牧草试验站的小黑麦F6代RIL群体为材料，利用课题组构建的小黑麦分子图谱（图谱由7个连锁群组成，共有98个ISSR分子标记，覆盖长度 687.51 cM，平均图距为7.02 cM）对表型变异系数较大的饲草产量相关性状（株高、分蘖数、穗下节间长和单株鲜重）进行QTL分析。

1.2小黑麦RIL群体的表型鉴定

同第二章。

1.3 数据统计与分析

将RIL群体田间的株高、分蘖数、穗下节间长和单株鲜重的统计值整理于Microsoft Excel 2010，采用SPSS20.0进行统计分析并绘制频率分布直方图。

1.4 QTL定位分析

采用MapQTL 6.0软件对小黑麦RIL群体的株高、分蘖数、穗下节间长和单株鲜重进行QTL分析。步骤如下：（1）打开软件，点击菜单栏File新建NewProject，以TriticaleRIL命名该新项目并保存于桌面；（2）将.loc形式的标记信息、.qua形式的性状表型值、.map形式的图谱依次导入软件；（3）选择PermutationTest检验，右键选择整个图谱和某一性状，检验1000次；（4）检验结果中以Rel值接近于0.95的LOD值为基础检验连锁群上的QTL位置及数目；（5）点击outputting生成result文件夹，即可查看QTL结果。

QTL位点的命名方法是“q NIL +连锁群+编号”，其中“q”为 QTL 的英文缩写，“NIL”为性状名的英文简称（如：穗下节间长，Internode length below spike，NIL），连锁群用数字1~7表示，若一个性状在某一连锁群中同时检测到多个位点，则按照在该连锁群的排列顺序进行1、2、3 等编号。

2 结果与分析

2.1小黑麦RIL群体表型正态分布

对小黑麦RIL群体273个单株的饲草产量相关性状（株高、分蘖数、穗下节间长、单株鲜重）表型值进行分析，RIL群体各产量相关性状均符合分离群体受数量性状控制的特点RIL群体的株高、分蘖数的平均值接近于中亲值；穗下节间长高于中亲值，单株鲜重低于中亲值。各性状频率直方图中表型变异呈连续性，且偏度、峰度绝对值均<1，满足正态分布特点，表明该群体适合用于进一步QTL定位分析，具体见表4-1和图4-1。

第四章 结论与展望

2 展望

建立比较健全的分子标记辅助育种系统能够有效提高作物的育种效率，同时对于相对复杂的目标性状而言，挖掘其关键QTL和揭示遗传机制具有重要的意义。

本研究采用课题组利用ISSR分子标记绘制的小黑麦F6代RIL群体分子图谱，在此基础上对饲草产量性状进行了QTL分析。本研究中采用的图谱覆盖长度为687.51 cM，其长度远远低于小黑麦基因组，每个QTL置信区间内有可能包含较多的基因。因此本研究只能提供粗定位信息，仍需开展相关研究对其进行深入研究，后续研究内容大致有以下几方面内容：

（1）进行数据统计时，应确定统一的统计标准以提高数据结果的准确性。株高、分蘖、穗下节间长和单株鲜重容易受到环境影响，后续应开展多年多点重复性试验，以便检测出多环境下仍能稳定表达的QTL位点。

（2）本研究以小黑麦F6代RIL群体为试验材料，属于初级作图群体，这可能影响到QTL定位结果，因此在后续研究中可以通过构建次级作图群体如导入系等，消除遗传背景较为复杂和QTL互作带来的影响，使QTL定位更准确。

（3）本课题组所构建的分子图谱只采用了ISSR一种分子标记，且分子标记数较少，图谱密度虽然满足QTL作图要求，但也只是对各性状QTL位点进行了粗略定位，在后续研究中应综合运用两种以上的分子标记，也可将多世代群体分子图谱进行整合，得到饱和度更高的分子图谱，实现QTL位点精细定位和功能验证的目的，完善小黑麦分子育种理论。

参考文献（略）

（本文摘自网络）