文献类型: 中文期刊
作者:
马岩松
1
;
刘章雄
2
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文自翔
2
;
魏淑红
2
;
杨春明
2
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王会才
2
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杨春燕
2
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卢为国
2
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徐冉
2
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张万海
2
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吴纪安
2
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胡国华
2
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栾晓燕
2
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付亚书
2
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王曙明
2
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韩天富
2
;
张孟臣
2
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张磊
2
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苑保军
2
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郭勇
2
;
Jochen C.REIF
2
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江勇
2
;
李文滨
2
;
王德春
2
;
邱丽娟
3
;
作者机构: 1.中国农业科学院作物科学研究所/国家农作物基因资源与遗传改良重大科学工程/农业部作物种质资源与生物技术重点开放实验室;东北农业大学农学院;黑龙江省农业科学院大豆研究所;Department of Plant, Soil and Microbial Sciences, Michigan State University;黑龙江省农业科学院育种研究所;吉林省农业科学院大豆研究所;内蒙古赤峰市农科所;河北省农业科学院粮油作物研究所;河南省农业科学院经济作物研究所;山东省农业科学院作物研究所;内蒙古呼伦贝尔市农科所;黑龙江省农业科学院黑河分院;黑龙江省农垦科研育种中心;黑龙江省农业科学院绥化分院;黑龙江省农业科学院佳木斯分院;安徽省农业科学院作物研究所;河南省周口市农业科学院;Department of Breeding Research, Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research (IPK)
2.;中国农业科学院作物科学研究所/国家农作物基因资源与遗传改良重大科学工程/农业部作物种质资源与生物技术重点开放实验室;东北农业大学农学院;黑龙江省农业科学院大豆研究所;Department of Plant, Soil and Microbial Sciences, Michigan State University;黑龙江省农业科学院育种研究所;吉林省农业科学院大豆研究所;内蒙古赤峰市农科所;河北省农业科学院粮油作物研究所;河南省农业科学院经济作物研究所;山东省农业科学院作物研究所;内蒙古呼伦贝尔市农科所;黑龙江省农业科学院黑河分院;黑龙江省农垦科研育种中心;黑龙江省农业科学院绥化分院;黑龙江省农业科学院佳木斯分院;安徽省农业科学院作物研究所;河南省周口市农业科学院;Department of Breeding Research, Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research (IPK)
3.;中国农业科学院作物科学研究所/国家农作物基因资源与遗传改良重大科学工程/农业部作物种质资源与生物技术重点开放实验室;东北农业大学农学院;黑龙江省农业科学院大豆研究所;Department of Plant, Soil and Microbial Sciences, Michigan State University;黑龙江省农业科学院育种研究所;吉林省农业科学院大豆研究所;内蒙古赤峰市农科所;河北省农业科学院粮油作物研究所;河南省农业科学院经济作物研究所;山东省农业科学院作物研究所;内蒙古呼伦贝尔市农科所;黑龙江省农业科学院黑河分院;黑龙江省农垦科研育种中心;黑龙江省农业科学院绥化分院;黑龙江省农业科学院佳木斯分院;安徽省农业科学院作物研究所;河南省周口市农业科学院;Department of Breeding Research, Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research (IPK);
关键词: 大豆;百粒重;全基因组选择;预测准确度;遗传结构
期刊名称: 作物学报
ISSN: 0496-3490
年卷期: 2018 年 01 期
页码: 43-52
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 百粒重是大豆产量的重要构成因子,在一定条件下与产量呈显著正相关。百粒重是一个复杂的数量性状,用传统的育种方法其遗传增益不明显。本研究对280份大豆品种进行了多年多点田间鉴定,通过混合线性模型预测获得品种百粒重的最佳线性无偏预测值。同时利用分布在大豆全基因组的5361个SNP标记鉴定参试品种基因型,结合随机回归最佳线性无偏预测模型和交互验证方法,探讨了群体构成方式对大豆百粒重的全基因组选择预测准确度的影响。结果表明,大豆百粒重的全基因组选择预测准确度变化范围为–0.15~+0.75;群体构成方式对百粒重的预测准确度影响明显;亚群内的预测准确度(+0.24~+0.75)高于亚群间(-0.15~+0.29);当群体间遗传距离由0.1566增加到0.2201时,预测准确度下降27.87%;相比随机构建的训练群体,基于群体遗传结构构建的训练群体能将百粒重的预测准确度提高2.34%。本研究明确了大豆百粒重的全基因组选择预测准确度,阐明了群体结构对大豆百粒重的全基因组选择预测准确度的影响,为大豆分子育种提供了新的思路和方法。
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