安徽省新搜集野生大豆种质资源的遗传多样性研究

论文摘要

野生大豆是栽培大豆的近缘祖先种,其地理分布仅限于东亚的中北部地区。中国是野生大豆分布最广、资源最丰富的地区。目前,我国已收集野生大豆种质资源6700余份,占世界总数的90%以上。野生大豆在我国的广泛分布,使其形成了适应不同环境条件的生态类型,具有丰富的遗传变异。其中蕴藏的抗性强、适应性广、品质优良、丰产性好等优异基因型,是大豆遗传改良不可多得的宝贵资源。本研究对安徽省野生大豆种质资源进行考察、搜集和整理,明确安徽省野生大豆的地理分布概况;对部分材料的硬实特性、农艺性状、品质性状等进行分析;通过SSR标记,进一步分析了安徽省野生大豆的遗传多样性。主要结果如下:1.考察分析得知,安徽省野生大豆分布范围广、类型多,生长的小环境各异,具有较丰富的遗传变异。不同生态区野生大豆的分布面积有明显差异。2.分析了新搜集的34份野生大豆的主茎明显程度、叶形、茸毛颜色等茎叶性状以及种皮颜色、泥膜有无、种脐颜色、百粒重等籽粒性状,发现安徽省野生大豆资源株型均为蔓生型;叶形有4种:椭圆、长椭圆、卵圆和披针形,分别占样本的50.0%、29.4%、14.7%和5.9%;茸毛色全部为棕色;种皮颜色有黑色、棕黄色两种,分别占样本的97.0%和3.0%;种子有泥膜的占97.0%;种脐颜色有褐色和黑色两种,各占样本总数的30.2%和69.8%;百粒重均小于2.5g。3.研究了合肥地区野生大豆硬实特性及破除硬实的方法,认为野生大豆硬实的主要原因是种皮不透水,刀片破皮和98%浓硫酸浸种50min两种处理,均是打破野生大豆硬实的较好方法,处理后种子发芽率分别达到98.0%和98.7%。4.新搜集的28份野生大豆,蛋白质平均含量为48.22%,变幅为41.66%～53.02%;脂肪平均含量为8.42%,变幅为6.24%～11.21%;脂肪和蛋白质含量呈显著负相关,（r=-0.5622）;安徽西南部地区野生大豆蛋白质含量高于东北部。5.野生大豆侧枝（包括一级分枝和二级分枝）发生量大,一级分枝和二级分枝的茎蔓长度分别占总茎蔓长度的75.4%和18.0%,相应的种子产量分别占总产量的59.9%和36.9%。侧枝是野生大豆生物产量和经济产量的主要部位。6.对新搜集的24份野生大豆种质资源进行SSR标记和UPGMA聚类分析,结果表明,54对SSR引物扩增出237条多态性带,SSR的遗传多样性指数分布范围:Simpson指数为0.4063～0.8835,平均值0.7203;Shannon-weaver指数为0.6191～2.1662,平均值1.4574。聚类分析将安徽省野生大豆资源分为三大类群,包括江淮丘陵野生大豆类群,淮北平原野生大豆类群,沿江平原、皖西和皖南混合群。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 文献综述
• 1.1 野生大豆的地理分布、生境及类型
• 1.1.1 地理分布
• 1.1.2 生境
• 1.1.3 类型
• 1.2 野生大豆研究概况
• 1.2.1 结构植物学与孢粉学的研究
• 1.2.2 种群生态学的研究
• 1.2.3 分子生物学的研究
• 1.2.4 品质和农艺性状
• 1.2.5 野生大豆的综合评价与利用
• 1.3 遗传多样性的概念、研究意义及方法
• 1.3.1 遗传多样性的概念及研究意义
• 1.3.2 遗传多样性的研究方法
• 2 引言
• 3 材料与方法
• 3.1 试验材料
• 3.2 试验方法
• 3.2.1 考察搜集
• 3.2.2 破除硬实的方法
• 3.2.3 田间种植试验
• 3.2.4 蛋白质和脂肪含量的测定
• 3.2.5 SSR标记
• 4 结果与分析
• 4.1 安徽省野生大豆的分布
• 4.2 野生大豆主要形态特征
• 4.3 不同处理破除野生大豆硬实的效果
• 4.3.1 硬实率、千粒重及水分测定结果
• 4.3.2 低温冷冻处理的效果
• 4.3.3 高温处理的效果
• 4.3.4 浓硫酸酸蚀处理的效果
• 4.3.5 机械损伤处理的效果
• 4.3.6 砂纸打磨+化学试剂复合处理的效果
• 4.3.7 几种处理方法的比较
• 4.4 野生大豆的主要农艺性状及品质性状
• 4.4.1 野生大豆的花期、结荚期、鼓粒期及生育期
• 4.4.2 产量分析与估测
• 4.4.3 百粒重、蛋白质和脂肪含量
• 4.5 野生大豆SSR标记及聚类分析
• 4.5.1 遗传多样性指数分析
• 4.5.2 样品间遗传相似系数分析
• 4.5.3 UPGMA聚类分析
• 5 讨论
• 5.1 野生大豆的考察搜集
• 5.2 野生大豆硬实破除的方法
• 5.3 野生大豆主要农艺性状
• 5.4 SSR标记在野生大豆上的应用
• 5.4.1 SSR分子标记在野生大豆种质资源研究中的优越性
• 5.4.2 野生大豆基因组DNA提取
• 5.4.3 遗传多样性指数分析
• 5.4.4 UPGMA聚类分析
• 6 结论
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介
• 在读期间发表学术论文