以317份贵州香禾糯种质资源为试验材料,10份籼稻材料为对照,采用1 K mGPS SNP芯片对供试材料的遗传多样性和遗传结构进行分析,在此基础上构建贵州香禾糯核心种质并进行评价。结果表明,1 K mGPS SNP芯片在317份香禾糯材料中共获得731个...以317份贵州香禾糯种质资源为试验材料,10份籼稻材料为对照,采用1 K mGPS SNP芯片对供试材料的遗传多样性和遗传结构进行分析,在此基础上构建贵州香禾糯核心种质并进行评价。结果表明,1 K mGPS SNP芯片在317份香禾糯材料中共获得731个良好多态性SNP位点,多态性标记比例为17.89%,最小等位基因频率为0.0505~0.5000,观测杂合度为0~0.6940,期望杂合度为0.0959~0.5000,多态性信息含量为0.0913~0.5736。基于IBS遗传距离的NJ聚类分析将327份水稻材料分为籼、粳两个亚群,其中317份贵州香禾糯划分为粳稻亚群。利用Core Hunter 3对香禾糯原种质设置5%、10%、15%、20%、25%、30%等6种抽样比例,遗传多样性参数的t检验表明,15%的抽样比例即可保持遗传多样性参数的最大化,同时剔除了许多冗余材料,最终确定47份香禾糯资源为构建的核心种质。展开更多
文摘以317份贵州香禾糯种质资源为试验材料,10份籼稻材料为对照,采用1 K mGPS SNP芯片对供试材料的遗传多样性和遗传结构进行分析,在此基础上构建贵州香禾糯核心种质并进行评价。结果表明,1 K mGPS SNP芯片在317份香禾糯材料中共获得731个良好多态性SNP位点,多态性标记比例为17.89%,最小等位基因频率为0.0505~0.5000,观测杂合度为0~0.6940,期望杂合度为0.0959~0.5000,多态性信息含量为0.0913~0.5736。基于IBS遗传距离的NJ聚类分析将327份水稻材料分为籼、粳两个亚群,其中317份贵州香禾糯划分为粳稻亚群。利用Core Hunter 3对香禾糯原种质设置5%、10%、15%、20%、25%、30%等6种抽样比例,遗传多样性参数的t检验表明,15%的抽样比例即可保持遗传多样性参数的最大化,同时剔除了许多冗余材料,最终确定47份香禾糯资源为构建的核心种质。
