專利名稱：一種鑒定與性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座的方法
對相關(guān)申請的交叉引用本申請要求于1997年3月20日提交的美國臨時申請No.60/039,844和于1997年3月27日提交的美國非臨時申請No.08/826,409的優(yōu)先權(quán)。
本發(fā)明領(lǐng)域本發(fā)明屬于植物育種和分子生物學領(lǐng)域。更具體地講，本發(fā)明涉及利用遺傳標記基因座鑒定性狀基因座，以及將遺傳標記用作篩選方法用于植物育種程序中的用途。
本發(fā)明背景植物育種是通過遺傳學操作提高植物的價值的藝術(shù)和科學。植物育種者讓具有不同遺傳學背景的植物相互交配，以期鑒定并篩選具有優(yōu)良的遺傳組合，并且因而具有優(yōu)良的表型性狀的后代。植物育種者所遇到的一道難題是精確確定最佳基因型是什么。他或她必須根據(jù)表型測定來了解其基因型。
很多重要性狀，如谷物產(chǎn)量是定量測定的。這些數(shù)量性狀通常表現(xiàn)為非分離的表型分布，這是許多遺傳學和環(huán)境因素作用的結(jié)果。其直接的后果是，表型通常只是基因型的一種弱的預測指標。因此，優(yōu)良基因型的篩選可能是一項挑戰(zhàn)性的工作。
有人提出將基于遺傳標記的性狀篩選作為篩選優(yōu)良基因型的更直接的方法。不過，為了成功進行基于遺傳標記的篩選，首先，必須確定標記基因座和性狀基因座之間的關(guān)系。該方法的第一步是將數(shù)量性狀分離成獨立的遺傳因素。
存在著許多具有遺傳標記的數(shù)量性狀的遺傳剖分的例子(Stuber，C.W.1992.植物育種綜述937-61)。上述及其它研究都試圖鑒定數(shù)量性狀基因座(QTLs)相對連鎖的標記基因座的位置。這種遺傳連鎖關(guān)系的發(fā)現(xiàn)，是遺傳標記能否成功用于篩選連鎖的QTLs的關(guān)鍵。一旦確定這種聯(lián)系，就可以基于標記基因型進行篩選。
有4種用于鑒定與一種數(shù)量性狀連鎖并預測該性狀的標記基因座的通用方法。上述方法中的兩種測定隨著篩選而發(fā)生的標記等位基因頻率的變化。Stuber等所披露的方法(Stuber，C.W.等，1980.遺傳學95225-236)是上述分析方法的一種典范。在特定群體中，在測定之前和之后測定標記等位基因的頻率。推測在標記基因座上的等位基因頻率的顯著變化，是由于標記基因座與篩選性狀基因座之間的連鎖。
US5,437,697還披露了將等位基因頻率的變化作為鑒定預測性標記基因座的手段。將良種系的標記等位基因頻率與其親代的等位基因頻率加以比較。通過檢驗過的良種系之間的標記等位基因頻率的非隨機變化，鑒定與QTLs連鎖的標記基因座。推測這種非隨機標記等位基因頻率變化是由于與標記基因座連鎖的性狀基因座的表型篩選。
用于鑒定標記-QTL關(guān)系的第三種方法分析源于兩個親本系交配的分離群體(Etdwards，M.D.等，1987.遺傳學116113-125；Nienhuis，J.等，1987.作物科學27797-803)。通常，篩選表型和遺傳型不一致的親本系。該研究試圖利用存在于F2中的高度遺傳不平衡，回交，并與重組程度較低的近交群體雜交。通過降低重組的可能性，就沒有必要使標記基因座與QTLs緊密連鎖以便建立顯著的聯(lián)系。通過對標記等位基因族的平均表型性狀進行基因座一基因座的比較，鑒定與QTLs連鎖的標記基因座。推測具有不等的表型平均值的標記基因座與一個或幾個QTLS連鎖。
Lander和Botstein(E.S.Lander和D.Botstein，1989.遺傳學121185-199)提出了單一標記分析的一種替代方案，后來被用于在植物種中對QTLs進行作圖(Paterson，A.H.等，1988.自然315721-726)。這種方法被稱為間隔作圖，由該方法測定位于標記基因座之間的預定間隔處QTL的統(tǒng)計學可能性。單一標記分析和間隔作圖均使用以前所披露的相同類型的實驗群體。
所有基于作圖的方法都取決于對表型的精確測定。對于具有高遺傳力的性狀來說這不是問題，不過，對于大多數(shù)有農(nóng)藝價值的性狀，特別是產(chǎn)量來說，精確測定該性狀的能力是困難的，因為這些性狀具有低的遺傳力。性狀的遺傳力被廣義地定義為遺傳方差與總的表型方差的比例。很多農(nóng)藝性狀具有低的遺傳力；即親本植物的性狀是子代性狀的較差的預測指標。因此，與觀察到的表型變異相比，具有低的遺傳力的性狀具有小的遺傳方差分量。對植物育種者的影響是，在育種群體中，難于由農(nóng)藝性狀測定確定植物的遺傳組成值。為了提高其分辨能力，育種者收集來自通過后代相關(guān)的個體和來自多種環(huán)境的多種測定值。這種方法是資源密集型的，因為它涉及使用大量的跟蹤過程來取得植物改進方面的小的收獲。
為了改善產(chǎn)量和具有低的遺傳力的其它性狀的指標，測定了重復的后代和多種環(huán)境(Stuber，C.W.等，1992.遺傳學132823-839)。遺憾的是，對表型的真正精確的評價需要對許多空間和時間環(huán)境進行更多的重復。
利用實驗群體進行的研究還存在著更為嚴重的缺陷。這種研究局限于最多只有兩個等位基因的分離。因此，分析僅能比較一個等位基因與另一個等位基因的作用。如果這些等位基因不具有足夠的表型不一致性，就不能鑒定QTL。實際上，在所述種內(nèi)可能存在著許多其它的等位基因，某些具有正的表型作用，如果鑒定到這種基因，可由植物育種者加以利用。
US5,437,697中披露了基于譜系的分析，試圖克服現(xiàn)有方法的缺陷。該方法以及其它基于等位基因頻率的方法的難題是，對表型篩選的依賴性，這種篩選是等位基因頻率改變的動力。具有強的表型效應的等位基因在分離的育種群體始終會被篩選。利用基于等位基因頻率的方法容易鑒定這些QTLs。不過，僅具有弱的表型效應的等位基因的基因座很可能只會被偶爾篩選到。因此，不能調(diào)查到許多含有這種潛在的需要的等位基因的QTLs。
使用披露于US5,437,697中的方法的另一個障礙是僅能測定與總的農(nóng)藝適合度的性狀基因座的關(guān)系。植物育種者同時篩選多種性狀，并選擇由其綜合性狀所體現(xiàn)的個體。根據(jù)其著重點，新的品種可能具有特定表型缺陷的改善(例如，抗病性或產(chǎn)量的總體改進)。因此，該方法完全取決于改變等位基因頻率的植物育種設想。調(diào)查與特殊表型性狀相關(guān)的基因座的能力受到損害。
現(xiàn)有的鑒定顯著標記-QTL相關(guān)的方法的多種缺陷的后果是，較少鑒定到諸如產(chǎn)量的復雜數(shù)量性狀的QTLs，而且發(fā)現(xiàn)了標記-QTL相關(guān)性的不一致性。Stromberg等的實驗(Stromberg，L.D.等，1994.作物科學341221-1225)具體說明了這些困難。在他們的研究中，鑒定了產(chǎn)量的前8個和后10個QTLs，這只是實際上影響產(chǎn)量的QTLs的數(shù)量的一部分。盡管對直接來源于原始作圖群體的系進行了重新作圖，但在早代和后代實驗之間僅存在一個共同的標記-QTL聯(lián)系。
一旦確定了標記-QTL關(guān)系，即可標記基因座用作感興趣的性狀的指示指標。這種預測信息以兩種方式加以利用，首先，利用基因型種質(zhì)調(diào)查數(shù)據(jù)，選擇親本系的有力的基因型組合。其次，可以根據(jù)其與預測的具有最佳表型性狀的基因型的相似性篩選育種群體中的分離后代(Stomberg，L.D.1994.作物科學341221-1225)。
標記信息作為產(chǎn)量預測指標的另一種用途是作為遺傳不一致性的評估指標。利用親本系的種質(zhì)調(diào)查，Bernardo(Bernardo，R.1994，作物科學3420-25)利用限制性片段長度多態(tài)性來估計共同祖先。將該統(tǒng)計與產(chǎn)量信息一起用于預測玉米的測交產(chǎn)量。Johnson(US5,492,547)也披露了利用標記不一致性和產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行的類似的分析。這種研究不利用標記作為篩選工具，而試圖利用標記數(shù)據(jù)降低費用高昂的產(chǎn)量追蹤的數(shù)量。
本發(fā)明概述業(yè)已發(fā)現(xiàn)了一種用于由作物種鑒定與性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座的方法。該方法包括a)利用多種祖先的種質(zhì)產(chǎn)生一種作物種的基因型調(diào)查，所產(chǎn)生的調(diào)查利用了遺傳標記，其中，所述種質(zhì)調(diào)查的個體登錄品種(entry)不是為了分析而產(chǎn)生的分離群體的成員；b)將所述基因型調(diào)查與從用于產(chǎn)生所述基因型調(diào)查的相同登錄品種或其后代上收集到的表型數(shù)據(jù)加以比較；c)評估遺傳標記基因座和性狀基因座之間的相關(guān)性；和d)鑒定與所述性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座。
在另一種實施方案中，本發(fā)明包括一種用于由生長在特定環(huán)境中的作物種鑒定與性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座的方法，該方法包括a)利用多種祖先的種質(zhì)產(chǎn)生一種生長在特定環(huán)境中的作物種的基因型調(diào)查，所產(chǎn)生的調(diào)查利用了遺傳標記，其中，所述種質(zhì)調(diào)查的個體登錄品種不是為了分析而產(chǎn)生的分離群體的成員；b)將所述基因型調(diào)查與從用于產(chǎn)生所述基因型調(diào)查的相同登錄品種或其后代上收集到的表型數(shù)據(jù)加以比較；c)評估遺傳標記基因座和性狀基因座之間的相關(guān)性；和d)當所述作物種生長在特定環(huán)境中時，鑒定與所述性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座。
用于實現(xiàn)本發(fā)明的優(yōu)選遺傳標記包括限制性片段長度多態(tài)性(RFLPs)，隨機擴增多態(tài)DNAs(RAPDs)，簡單序列重復(SSLs)，AFLPs，和同種異型酶。
該方法通過與鑒定遺傳標記基因座進行基因分型，可以通過植物育種程序鑒定并篩選新的優(yōu)良植株。該方法特別適用于具有來自植物育種程序的大量性狀資料的作物種，如大豆、玉米、向日葵、油菜、小麥、大麥、燕麥、稻和高粱、番茄、馬鈴薯、黃瓜、洋蔥、胡蘿卜、菜豆、胡椒、和萵苣。不過，通過基因型種質(zhì)調(diào)查和性狀資料組的從頭形成，可將本發(fā)明方法應用于任何作物種。本發(fā)明方法特別適用于諸如產(chǎn)量的、具有低的遺傳力的性狀，不過，可以鑒定并將遺傳標記基因座用于篩選任何性狀。
為了廣泛應用于所有性狀和作物種，需要使調(diào)查中的登錄品種數(shù)量大于40個，而且具有20個以上的祖先，特別是在低遺傳性狀分析中尤其如此。使用較少的登錄品種和/或祖先，會降低精確測定和估計通過標記等位基因預測的表型效應的能力。
附圖的簡要說明

圖1是通過標記1443揭示的大豆的每一個等位基因的計算調(diào)節(jié)產(chǎn)量與成熟度類型的曲線。該圖表明了各種性狀等位基因的表型效應，這些性狀等位基因與相應的遺傳標記等位基因、不同的地理區(qū)域相關(guān)，以上結(jié)果是通過大豆成熟度類型確定的。
圖2是通過標記1443揭示的大豆的每一個等位基因的計算調(diào)節(jié)產(chǎn)量與年份的曲線。該圖表明了各種性狀等位基因的表型效應，這些性狀等位基因與相應的遺傳標記等位基因相關(guān)，與大豆在每一年中所經(jīng)歷的不同環(huán)境條件相關(guān)。
本發(fā)明的詳細說明為了本說明書，我們對以下術(shù)語進行了定義育種。通過控制的遺傳操作改善植物或動物種的技術(shù)和科學。
性狀。一種生物的可觀察的特征。
性狀等位基因。對觀察的特征具有特定作用的基因。
性狀基因座。對一種觀察特征起作用的一個或幾個基因(等位基因)的集合的、遺傳學上的特定位點。
農(nóng)藝性狀。對特定植物品種的可收獲產(chǎn)量具有影響的性狀的表現(xiàn)。農(nóng)藝性狀通常是以數(shù)量形式衡量，并表現(xiàn)出非分離的表型分布。
產(chǎn)量。單位面積上需要的植物產(chǎn)品的生產(chǎn)量。
抗倒伏性。植物保持豎立直到收獲時節(jié)的能力，因此能夠完全收獲谷物。
高度。從地面到冠層頂部之間的植物長度。
成熟期。植物達到可收獲狀態(tài)所需要的時間。
抗病性。植物承受真菌、細菌或病毒病原體侵襲的能力。
抗蟲性。植物承受昆蟲或線蟲侵襲的能力。
營養(yǎng)缺陷性。通過由不適當?shù)靥砑颖匦柙匾鸬闹参锎蝺?yōu)生長表現(xiàn)的狀態(tài)。
谷物組成。描述收獲的谷物的特征。其中包括諸如蛋白、油脂、碳水化合物和水的特定谷物特征的數(shù)量和質(zhì)量。
作物種。為了生產(chǎn)可收獲的產(chǎn)物而由人工栽培的植物種。在本文中，植物種包括大豆、玉米、向日葵、油菜、小麥、大麥、燕麥、稻、和高粱、番茄、馬鈴薯、黃瓜、洋蔥、胡蘿卜、菜豆、胡椒、和萵苣。
表型資料。由一個或幾個個體獲得的一組性狀調(diào)查結(jié)果。
表型值。一個性狀基因座上的等位基因的預期的表達指標。性狀基因座上的等位基因的表型值取決于其相對其它等位基因的表達強度。一個個體的表型值，及其表型潛力，取決于在特定性狀的所有基因座上的總的基因型組合。
遺傳標記。能揭示DNA多態(tài)性的基于形態(tài)、生物化學、或核酸的任一種的表型差別。遺傳標記的例子包括，但不限于RFLPs、RAPDs、AFLPs、同種異型酶和SSRs。
遺傳標記基因座。通過基于形態(tài)、生物化學或核酸分析揭示的一種或幾種DNA多態(tài)性的綜合的遺傳學上的特定位點。
遺傳標記等位基因。在一個遺傳標記基因座上觀察到的一類DNA多態(tài)性。對于大多數(shù)類型的遺傳標記(RFLPs、同種異型酶、SSRs、AFLPs、RAPDs)來說，等位基因是根據(jù)DNA片段的大小分類的。在一個標記基因座上具有相同的觀察片段大小的個體具有相同的遺傳標記等位基因，因此，屬于相同的等位基因類型。
基因分型。用遺傳標記測定個體的遺傳組成的過程。
基因型。個體在研究條件下在遺傳標記基因座上的等位基因組成。
基因型調(diào)查?；谶z傳標記分析的遺傳信息數(shù)據(jù)庫。
多祖先種質(zhì)。包括株、系、栽培種、品種、綜合種、雜交種、植物引入種或其衍生物的登錄品種的總稱，其中，所述登錄品種源于一個以上的共同遺傳來源。
分離的群體。具有相同的遺傳來源和相互關(guān)系的、遺傳學上不一致的植物集合。分離群體的例子包括，但不限于回交、重組近交或子代群體。
育種群體。為了鑒定一個或幾個具有需要的表型特征的個體而產(chǎn)生的遺傳學上不一致的植物的集合。
超親分離。其表型超過通過其親本預測的表型變化的個體。
理想基因型。根據(jù)現(xiàn)有的遺傳標記信息預測能表達最理想的表型效應的理論基因型。
數(shù)量性狀基因座(QTLs)。其生物化學和/或調(diào)控功能影響多種測定性狀的表型的基因的位點。
限制性片段長度多態(tài)性(RFLP)。一種基于DNA的遺傳標記，其中，通過雜交觀察到了限制性內(nèi)切核酸酶產(chǎn)生的DNA片段的大小差別(Botstein，D.等1980.美國人類遺傳學雜志32314-331)。
隨機擴增的多態(tài)性DNA(RAPD)。一種基于DNA擴增的遺傳標記，其中，由短的、序列任意引物介導擴增。對所得到的擴增產(chǎn)物進行大小分離，并觀察擴增方式上的差別(Williams，G.K.等1990.核酸研究186531-6535)。
簡單序列重復(SSR)。一種基于DNA擴增的遺傳標記，其中，對串聯(lián)的重復序列基序的短的片段進行擴增。對所得到的擴增產(chǎn)物進行大小分離，并觀察核苷酸重復在長度上的差別(Tautz，D.1989.核酸研究1124127-4138)。
AFLP。一種基于DNA擴增的遺傳標記，其中，將限制性內(nèi)切核酸酶產(chǎn)生的DNA片段連接到能促進該限制性DNA片段擴增的短的DNA片段上(Vos，P.等1995.核酸研究234407-4414)。對擴增的片段進行大小分離，并觀察擴增方式方面的差別。
同種異型酶。通過電泳分離的、并通過酶促活性染色調(diào)查的酶的變體(Stuber，C.W.和M.M.Goodman1983.USDA Agric.Res.Results，Southern Ser.，No.16)。
利用標記的篩選。利用遺傳標記等位基因鑒定并篩選具有優(yōu)良表型潛力的植株。將前面確定的與一個或多個性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座，用于通過遺傳標記基因座和性狀基因座之間的連鎖揭示性狀基因座的基因型。根據(jù)在連鎖的遺傳標記基因座上的基因型選擇含有需要的性狀等位基因的植物。
本發(fā)明提供了一種用于鑒定與含有性狀基因座的DNA片段相關(guān)的遺傳標記基因座的方法。這種連鎖關(guān)系的發(fā)現(xiàn)有利于將這種遺傳標記基因座用作育種群體中的植物的基因型組成及其表型潛力的預測指標。
具體地講，所述方法利用了來自幾種具有不同的祖先的育種品系和品種的遺傳標記分析的基因型信息。這種基因型種質(zhì)調(diào)查用于分析從基因型調(diào)查中的相同品系上收集到的表型性狀資料或來自其后代的性狀資料。所述表型性狀資料通過在所述調(diào)查的每一個登錄品種的育種進程中收集到的測定結(jié)果表示。比較一個標記基因座上的每一個等位基因類型的表型平均值。把具有不同表型性狀的等位基因類型的標記基因座，鑒定為與影響性狀的性狀基因座連鎖。這些能產(chǎn)生需要的表型效應的與性狀等位基因順式連鎖的遺傳標記等位基因可以在育種程序中進行篩選。
本發(fā)明利用了收集到的大量的表型資料，并將其用于傳統(tǒng)植物育種程序中。舉例來說，一個成功的大豆品系的產(chǎn)量在該品系的選育過程中通常要測定數(shù)百次。如果測定300個品系，每個品系作300個產(chǎn)量測定，將有90,000個產(chǎn)量數(shù)據(jù)點可供分析。因此，每一個標記等位基因的估計產(chǎn)量結(jié)果基于數(shù)百個(就低頻率等位基因而言)至數(shù)千個(就高頻率等位基因而言)產(chǎn)量測定結(jié)果。由于產(chǎn)量數(shù)據(jù)是從經(jīng)過幾年選育的多個品系上收集到的，一個等位基因的表型效應是基于大量的時間和空間重復。通過確保適當再現(xiàn)已知的等位基因，可以測試所有等位基因的表型效應。
根據(jù)本發(fā)明的方法，可以使用任何類型的遺傳標記。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，可以使用的各種遺傳標記包括，但不限于限制性片段長度多態(tài)性(RFLPs)、隨機擴增多態(tài)性DNAs(RAPDs)、簡單序列重復(SSRs)、ALFPs、各種單堿基對調(diào)查方法、同種異型酶、和表型標記。
所述方法可應用于植物育種者感興趣的任何性狀，而且特別適用于分析低遺傳力的性狀。將大量的性狀數(shù)據(jù)組用于補償個體性狀測定的較差的精確性。利用本方法還可以將具有高的遺傳力的性狀加以利用。由于這種性狀可以較精確地測定，為了成功地利用本方法只需要較小的性狀數(shù)據(jù)組。
用本方法鑒定的遺傳標記基因座可被用于在育種程序中進行植物的利用標記的篩選。篩選可以根據(jù)一個或幾個標記基因座的基因型進行。對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，顯而易見的是，可以形成僅利用標記數(shù)據(jù)或與表型數(shù)據(jù)結(jié)合的預測模式，以測定個體基因型的育種值。還可以根據(jù)感興趣的表型的預測值衡量單個的標記等位基因?？蓪⑸鲜瞿Ｊ接糜趶默F(xiàn)有的育種群體中預測和篩選最理想的表型，以鑒定具有產(chǎn)生需要的后代的可能性的親本系，并預測理想的基因型。另外，本發(fā)明具有同時篩選具有若干理想性狀的植物的能力。
本發(fā)明的另一個實施方案是預測和篩選能適應特定的地點和環(huán)境的基因型的能力。通過分析從生長在特定地點或特定環(huán)境中的登錄品種收集到的表型資料，可以鑒定影響在特定環(huán)境中的性狀的遺傳標記基因座及其相關(guān)的性狀基因座。這樣，可以預測一種性狀等位基因在特定環(huán)境中的性狀，并鑒定最理想的性狀等位基因。通過篩選相關(guān)的遺傳標記等位基因，可以育成在特定環(huán)境或地點具有優(yōu)良性狀的新品種。
本發(fā)明涉及與性狀基因座連鎖的遺傳標記基因座的鑒定，以及隨后將這些標記基因座用于通過育種程序選育優(yōu)良品系。首先，對來自相同物種的多個登錄品種進行基因型種質(zhì)調(diào)查。所述調(diào)查中的登錄品種是親本材料和不同祖先的育種品系?？蓪⑷魏晤愋偷倪z傳標記用于實施本發(fā)明。不過，需要使用多個標記基因座，而且該類型的標記能揭示足夠水平的多態(tài)性。
例如，如果將RFLP分析用于進行基因型種質(zhì)調(diào)查，從所述每一個登錄品種的植物組織中提取DNA，并用限制性內(nèi)切核酸酶消化。然后通過瓊脂糖凝膠電泳對該DNA進行大小分離，然后轉(zhuǎn)移并固定在尼龍膜或硝酸纖維素上。利用克隆的DNA片段(DNA標記)作為雜交探針，觀察固定在所述膜上的互補DNA片段。
對于利用基于核酸的遺傳標記的每一種方法來說，比較各登錄品種之間的觀察DNA片段(標記等位基因)的相對大小，對每一個DNA標記來說，將具有相同的觀察DNA片段大小的登錄品種記為具有相同的遺傳標記等位基因。因此，對每一個標記來說，將所述登錄品種歸類為觀察的遺傳標記等位基因大小類型中的一種。
該方法的第二個步驟是將遺傳學調(diào)查資料與用相同的登錄品種或其后代獲得的性狀資料進行比較。典型的性狀資料組可以重新產(chǎn)生，或者通過植物育種程序中的常規(guī)資料收集而得到。對于具有低的遺傳力的性狀來說，希望性狀資料組大，并且在時間上和空間上是重復的。
為了估算特定遺傳標記基因座和性狀基因座之間的聯(lián)系，利用最小均方統(tǒng)計方法分別檢驗遺傳標記基因座，由此發(fā)現(xiàn)了與性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座。這種聯(lián)系是遺傳標記基因座和性狀基因座之間的遺傳學連鎖造成的，并通過計算和比較一個遺傳標記基因座上的每一個等位基因類型的平均性狀性能進行鑒定。鑒定到的優(yōu)選標記基因座/性狀基因座聯(lián)系的顯著水平為p＜0.05，但可以用較高概率性的閾值鑒定。
由于性狀資料通常是用幾年時間，并在許多地點收集到的，為了提高調(diào)查標記等位基因型之間的顯著差異需要降低非遺傳學差異。這一目的可以通過采用非遺傳學方差劃分和所述數(shù)據(jù)組的協(xié)方差回歸而實現(xiàn)。對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，顯而易見的是可將其它統(tǒng)計學或模擬方法用于通過本發(fā)明方法調(diào)查標記基因座/性狀基因座的聯(lián)系。這些方法包括，但不限于，除了最小均方模式和方法之外，還包括多變方差模式和方法，模擬方法和最大可能性方法。
計算出的位于一個遺傳標記基因座上的每一個類型的等位基因的表型值的平均值，是位于一個性狀基因座上的順式連鎖的等位基因的表型值或育種值的估計值。因此，鑒定了位于性狀基因座上的優(yōu)良一個或多個等位基因，并可以利用遺傳標記基因座數(shù)據(jù)資料進行篩選。通過基因分型，可以鑒定在標記基因座上具有高頻率的理想的互補等位基因的親本系，并選擇用于雜交?？梢詫τN群體進行基因分型，并根據(jù)其基因型組成鑒定具有預期的優(yōu)良表型性狀的個體。
諸如ALFPs和RAPDs的某些遺傳標記系統(tǒng)是主要的顯性遺傳標記系統(tǒng)。就顯性遺傳標記而言，在一個個體中僅能觀察到一種類型的等位基因，即使該個體從遺傳學上講在調(diào)查的標記基因座上是雜合的。因此，無法區(qū)分雜合子和純合子。另外就ALFPs和RAPDs而言，可能的等位基因類型的數(shù)量通常局限于每個基因座兩個；觀察到的等位基因是一種類型的等位基因，而所有不能觀察到的其它的等位基因是第二種類型的等位基因。相反，RFLPs和SSRs通常是顯性的標記系統(tǒng)。如果一個個體在標記基因座上是雜合的，可以觀察到兩種類型的等位基因，并可以對該個體進行全面的遺傳學鑒定。就RFLPs或SSRs而言，通?？捎^察到許多類型的等位基因。因此，當利用ALFPs或RAPDs對多種不同祖先的品系進行分析時，可以通過電泳分離并分析擴增的DNA片段之后具有一條帶(觀察的等位基因)或缺乏該帶(所有其它的等位基因)而對這些品系進行分類。在實施本發(fā)明方法時，被觀察的等位基因的表型值是可以測定的，同時可以測定的還有未觀察的等位基因的復合表型值。因此，連鎖性狀等位基因的值依據(jù)于存在一個性狀基因座上的所有其它等位基因的平均值而測定。
這種對比分析采用了共顯性標記系統(tǒng)(例如，RFLPs和SSRs)，其中，觀察了其它等位基因。在這里，可以彼此區(qū)分的等位基因的數(shù)量取決于位于所述標記基因座上的多態(tài)性程度和由所采用的技術(shù)步驟提供的等位基因分辨水平。利用本方法可以測定所觀察的每一個等位基因的表型值，因此，可以比較個體性狀等位基因的表型值。
本方法相對鑒定并將遺傳標記等位基因用于篩選性狀等位基因的技術(shù)而言具有三個主要優(yōu)點。首先，通過利用在植物育種程序中收集到的每一個登錄品種的大量性狀資料，可大大提高鑒定和精確估算標記等位基因/性狀等位基因之間的聯(lián)系的能力，因為所述性狀資料組較大。這一點與傳統(tǒng)分離群體分析相反，傳統(tǒng)分析僅利用有限的重復和測試地點。
其次，通過測試多祖先的登錄品種，可以優(yōu)化形成標記/性狀聯(lián)系的遺傳學環(huán)境。通過測試一個等位基因在多種遺傳學背景下的值，可以估算出更精確的、更有價值的表型值。分析了每一個基因座上的許多(如果不是全部的話)可能的等位基因。這一點與傳統(tǒng)分離群體分析相反，傳統(tǒng)分析通常僅檢驗兩個等位基因。另一個優(yōu)點是，估算了性狀等位基因的表型作用的遺傳環(huán)境。當利用顯性標記基因座/性狀基因座聯(lián)系鑒定到一個上位等位基因時，在所述性狀基因座上用另一個等位基因取代所述等位基因的估計效果不會被過高的估計。這是因為所述效果是用很大的不同登錄品種的集合作為參考群體估計的。對所述等位基因的篩選會導致接近由所述分析預測的表型的改進。在現(xiàn)有方法中，使用有限祖先的分離群體，在有限遺傳背景的環(huán)境中估計一個等位基因的表型值(即僅有有限的性狀基因座組具有對照等位基因)。其結(jié)果是通常會過高的估計一個性狀等位基因的效果。而在其它群體中篩選相同的等位基因不可能導致相同的表型改善。這種過高的估計特別有問題，因為所選擇的親本系之一通常具有農(nóng)藝缺陷，但之所以選擇它是因為其表型和基因型不一致性。
最后，通過利用本方法調(diào)查標記基因座/性狀基因座的聯(lián)系，只有那些與性狀基因座緊密連鎖的遺傳標記基因座能被鑒定。這是因為在該方法中測試的登錄品種通常是若干育種循環(huán)的產(chǎn)物，在基因座之間已經(jīng)發(fā)生了若干重組的機會。如果標記基因座是松散連鎖的，會抑制基因座/性狀基因座連鎖關(guān)系的發(fā)現(xiàn)，盡管如此，將鑒定的標記用于在新的育種群體中進行利用標記的篩選也是有利的；這正是本發(fā)明的一個主要目的。相反，現(xiàn)有方法使用分離群體，其中，連鎖不平衡性很大；即調(diào)查松散的標記基因座/性狀基因座連鎖關(guān)系的能力最大。因此，將鑒定的標記在其它群體中用作篩選工具是有問題的，因為，在遺傳標記等位基因和需要的性狀等位基因之間存在順式連鎖的可能性不大。
實施例在以下實施例中將對本發(fā)明作進一步的說明。應當理解的是，這些實施例盡管指明是本發(fā)明的優(yōu)選實施方案，但僅僅是以說明的形式給出的。通過上述說明和以下的實施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠了解本發(fā)明的實質(zhì)特征，并且在不超出本發(fā)明的構(gòu)思和范圍的前提下，對本發(fā)明作出各種改變和改進，以使其適應各種用途和條件。
實施例1在大豆中鑒定具有產(chǎn)生優(yōu)良的產(chǎn)量性狀的等位基因的性狀基因座?；蛐头N質(zhì)調(diào)查育種利用16個RFLP探針對總共314個大豆(Glycine max)品種、植物引進種(PIs)、和育種品系進行調(diào)查。在表I中示出的這些探針已先期保存在美國模式培養(yǎng)物保藏所(ATCC)，Rockville，MD。
表I用于進行大豆品系的遺傳學觀察的RFLP探針探針 保藏號1202 ATCC 970821203 ATCC 970831318 ATCC 970841329 ATCC 970851342 ATCC 970861443 ATCC 970881450 ATCC 970891487 ATCC 970901492 ATCC 970911503 ATCC 970921522 ATCC 970931525 ATCC 970941529 ATCC 970951587 ATCC 970961593 ATCC 970971596 ATCC 97098從溫室生長的植株上采集大豆葉片組織，并用作DNA源。按照US5,437,697中所披露的方法進行RFLP分析。
分別統(tǒng)計每一個標記基因座，并為每一種遺傳標記等位基因確定一個基因型代碼(表II；獨立的標記等位基因類型包括相同長度的限制性片段)。用其它代碼命名雜合類型。因此，在一個基因座上具有相同基因型代碼的登錄品種具有相同的RFLP形式，并被視為在該基因座上從遺傳學角度講是相同的(表II)。
表II大豆品系的編碼的RFLP標記基因型(用1、2或3編碼的基因型表示三種不同類型的純合RFLP等位基因。用1/2編碼的基因型表示等位基因1/等位基因2雜合子。未知的基因型用0編碼，而理想品系的非顯著基因座用ns編碼。)
產(chǎn)量數(shù)據(jù)收集產(chǎn)量數(shù)據(jù)組跨越Asgrow種子公司育種試驗中產(chǎn)量測定的10個年份。在所給出的10個年份的每一年中，不對單個的登錄品種進行測試；相反，數(shù)據(jù)是就育種計劃中，對于登錄品種在主動評價登錄品種的那些年份而給出。每一年，將登錄品種種植在試驗區(qū)中，每一個地點有1-3個試驗區(qū)。在一個試驗區(qū)內(nèi)將登錄品種重復2-3次。所選擇的地點要同時體現(xiàn)生長環(huán)境的多樣性并能反應各種大豆成熟類型。一個登錄品種在任何特定年份里應當生長在最少6個，最多60個地點，平均每年10個地點。確定與控制產(chǎn)量的基因座連鎖的遺傳標記基因座將所有的重復產(chǎn)量數(shù)據(jù)用于每一個登錄品種，通過年份組合測定，計算每一個登錄品種的平均產(chǎn)量。將所述平均值用于實際分析。用獨立的分析分別測試標記基因座，其中，在一個基因座上調(diào)查的等位基因類型的數(shù)量取決于在該基因座上觀察到的RFLP等位基因的數(shù)量。采用以下模型在方差分析中對每一個標記進行測試Yijkl＝μ+αi+τj+ρk+β(Xij-X..)+(ατ)ij+(αρ)ik+(ατρ)ijk+εijkl其中Yijkl＝第ijkl個登錄品種的產(chǎn)量；μ＝總平均值；αi＝標記等位基因效應；τj＝年份效應；ρk＝成熟度效應；β＝Y(jié)對X的抑制系數(shù)，其中，Xij＝試驗小區(qū)產(chǎn)量平均值；和εijkl＝誤差如該模型所示，為了降低非遺傳變異量，將試驗小區(qū)平均值用作協(xié)變量。結(jié)果，用位于標記基因座上的等位基因的調(diào)節(jié)過的平均產(chǎn)量進行F測試。該數(shù)據(jù)回歸因為兩種原因而有用1)降低在不重疊的年份和地點進行產(chǎn)量測試的品種的影響，和2)消除因篩選改進后代登錄品種的平均產(chǎn)量而產(chǎn)生的潛在混淆影響。另外，由于所述數(shù)據(jù)組的不平衡性，計算最小均方平均值，以估計通過每一個標記等位基因預測的結(jié)果。
表III是對標記1443進行的方差結(jié)果分析，它是本方法的典范。
表III所有具有標記1443的代表性成熟度類型的大豆產(chǎn)量的方差結(jié)果分析和最小均方平均值變異來源 自由度 均方F值可能性 概率標記 1443 2 1.714 10.799 0.000成熟度 4 0.535 3.3690.009年份 8 1.116 7.0330.000小區(qū)協(xié)變量 1 10530.0 66338.7 0.000成熟度*14438 0.960 6.0500.000年份*1443 15 0.863 5.4340.000年份*成熟度32 1.531 9.6460.000Y*M*1443 33 1.091 6.8670.000誤差 24522 0.159
如果標記基因座F-測試為p＜0.05的顯著水平，則認為該標記基因座與產(chǎn)量連鎖并可預測產(chǎn)量。如表III所示，標記1443能夠解釋觀察到的大豆產(chǎn)量的顯著量的變異(p＝0.000)；因此，推測影響產(chǎn)量的一個或幾個性狀基因座與標記1443連鎖。
以類似方式分析其余15個標記基因座。用于分析16個標記的每一個的模式是相同的，所不同的是，登錄品種的數(shù)量、地點、成熟度類型和年份根據(jù)未知表型的頻率和基因型數(shù)據(jù)而變化。
一旦發(fā)現(xiàn)一個標記基因座與大豆產(chǎn)量顯著相關(guān)，下一個步驟就是確定哪一個標記等位基因預測最高的產(chǎn)量。為了比較不同標記等位基因及其相關(guān)性狀等位基因的值，計算位于一個標記基因座上的每一種類型等位基因的最小均方平均產(chǎn)量。這些平均產(chǎn)量是預期的每一種標記等位基因在所有環(huán)境下的平均產(chǎn)量性狀的估計值。在一個標記基因座上，預計能產(chǎn)生最佳大豆產(chǎn)量的等位基因因而具有最高的計算平均產(chǎn)量。在表IV中示出了在標記基因座1443上觀察到的每一種類型等位基因的最小均方平均產(chǎn)量(平均產(chǎn)量)。
表IV在標記基因座1443上觀察到的每一種類型等位基因的最小均方平均產(chǎn)量等位基因平均產(chǎn)量(kg/英畝+/-標準誤)1 4.0172+/-0.0052 3.9627+/-0.012由表IV可以看出，推測標記1443上的決定大豆產(chǎn)量的最佳等位基因是等位基因1。
因此，本發(fā)明方法可以鑒定與大豆產(chǎn)量相關(guān)的標記基因座。該方法還能鑒定位于每一個標記基因座上的哪一個遺傳標記等位基因能產(chǎn)生最佳產(chǎn)量性狀。
實施例II鑒定具有能在特定環(huán)境中產(chǎn)生優(yōu)良的大豆產(chǎn)量性狀的等位基因的性狀基因座。
大豆品種的產(chǎn)量性狀高度依賴于所述大豆品種生長的環(huán)境。根據(jù)所述大豆植物的遺傳學組成，大豆可能適應或不適應其所生長的環(huán)境?；蛐团c環(huán)境的這種相互作用，導致了特別適應不同環(huán)境的大豆的育成。所述環(huán)境包括能影響大豆成熟度要求的諸如干旱或地理變化的非生物壓力。由于在選育特別適應不同環(huán)境的大豆方面的重要性，鑒定能在特定環(huán)境中產(chǎn)生優(yōu)良性狀的遺傳標記等位基因是具有價值的。通過檢驗模式相互作用鑒定能在特定環(huán)境中產(chǎn)生優(yōu)良產(chǎn)量的遺傳標記等位基因進行實施例I所述的標記-標記分析的檢驗。在很多場合下，(例如，參見表III)，發(fā)現(xiàn)標記基因座與成熟度和/或年份之間存在顯著相互作用(p＜0.05)。這種相互作用是單個等位基因?qū)σ缘乩韰^(qū)域(成熟度)和生長季節(jié)(年份)分類的特殊生長環(huán)境的效應的指標。在表III中，標記1443的上述相互作用(成熟度*1443，年份*1443)是高度顯著的。因此，與標記1443等位基因連鎖的每一個性狀等位基因在不同的環(huán)境中具有不一致的產(chǎn)量結(jié)果。
為了確定哪一個等位基因最適合一種特定的成熟度，計算每一種成熟度類型內(nèi)的每一個遺傳標記等位基因所產(chǎn)生的平均產(chǎn)量。通過用位于標記1443上的每一個等位基因的平均產(chǎn)量對計算出該平均產(chǎn)量的每一種成熟度類型作圖，可以清楚地看到從北到南通過美國的大豆種植地帶時每一個等位基因的效應(圖I)。在各種成熟度類型之間，等位基因1具有一致的產(chǎn)量，而等位基因2似乎最適合成熟度類型2和3。在成熟度類型5中，如果育種目標是高產(chǎn)的話，通過利用等位基因1的標記篩選，植物育種者可獲得最佳結(jié)果。
通過檢驗每一種成熟度類型內(nèi)的每一個遺傳標記等位基因的估計平均產(chǎn)量，可以確定每一種地理環(huán)境中的最佳遺傳標記等位基因及其相關(guān)的性狀等位基因(通過成熟度類型確定)。因此，該方法能被用于鑒定和篩選對于地理區(qū)域來說重要的性狀等位基因，這一目的是通過篩選在需要的地理區(qū)域中表現(xiàn)出高產(chǎn)的等位基因而實現(xiàn)的。
還要指出的是，可以其它方式確定地理區(qū)域，包括土壤類型、平均降雨量，平均熱單位、緯度或可用于所述數(shù)據(jù)分析的任何其它空間分類方法。上述因素可以增加到上文所述的通用模型中，或者作為該模型的一個因素代替成熟度。
舉例來說，為了鑒定一種成熟度類型的最佳等位基因，可以檢驗計算出的每一種土壤類型中的每一個等位基因的平均產(chǎn)量值。應當篩選對于特定土壤類型來說具有最高的計算平均產(chǎn)量的位于每一個標記基因座上的等位基因，以提高這種土壤類型的基因型產(chǎn)量潛力。
標記基因座-年份的相互作用也具有價值。一般，選擇能在一種地理區(qū)域中的一定范圍的環(huán)境中出現(xiàn)較高產(chǎn)量的大豆品種，需要的是能在最優(yōu)和次優(yōu)生長條件下具有優(yōu)良性狀的品種。在一種典型的育種程序中，要對大豆品系進行若干年的測試，通常只有那些表現(xiàn)出一致的優(yōu)良性狀的大豆品系才會入選。因此，盡管單個的性狀等位基因存在環(huán)境特異性效應，在各種環(huán)境中具有最一致的效應的等位基因通常是有價值的。通過檢驗每一個標記等位基因在不同年份里的平均性狀和篩選在不同年份之間具有一致的優(yōu)良性狀的相關(guān)的性狀等位基因可以鑒定所述等位基因。
計算標記1443的每一個等位基因與年份組合的平均產(chǎn)量。將這些平均產(chǎn)量作圖于圖2中。檢查圖2發(fā)現(xiàn)，具有等位基因1的大豆登錄品種與具有等位基因2的大豆登錄品種相比，前者在不同年份之間表現(xiàn)出一致的產(chǎn)量性狀。因此，對植物育種者來說，為了獲得一致的產(chǎn)量性狀，篩選具有標記1443的等位基因1是有利的。
所述分析還可以鑒定在諸如干旱壓力的某種環(huán)境條件下特別重要的性狀等位基因。例如，通過檢驗哪一個遺傳標記等位基因能在低降雨量的年份中產(chǎn)生較高的產(chǎn)量，可以鑒定對于大豆干旱壓力來說重要的等位基因。通過數(shù)據(jù)組劃分鑒定能在特殊環(huán)境中產(chǎn)生高產(chǎn)的遺傳標記等位基因鑒定能在特定環(huán)境中產(chǎn)生較高的大豆產(chǎn)量的遺傳標記等位基因的另一種方法是劃分所述數(shù)據(jù)組。通過獨立地分析從一種特定環(huán)境或特定區(qū)域采集到的數(shù)據(jù)，可以確定對試驗的環(huán)境來說與有利的性狀等位基因相關(guān)的遺傳標記等位基因。
例如，大豆品種通常適應美國北方或南方的大豆種植區(qū)，并且通常作為獨立的基因庫進行處理。因此，根據(jù)成熟度將所述數(shù)據(jù)劃分成北方和南方數(shù)據(jù)組是合理的。結(jié)果，分別對北方或南方的成熟度進行檢驗，并用于鑒定和預測對于在美國北方或南方進行的大豆改良來說最有價值的等位基因。
采用上文在例1中所述的模型，不過，僅分析來自北方成熟度或南方成熟度登錄品種的數(shù)據(jù)。同樣進行標記-標記分析，如果p＜0.05，則認為個標記基因座與大豆產(chǎn)量顯著相關(guān)。為了確定哪一個遺傳標記等位基因能產(chǎn)生最高的產(chǎn)量，計算每一種遺傳標記等位基因的最小均方產(chǎn)量平均值。在表V中示出了北方成熟度數(shù)據(jù)組的在標記基因座上觀察到的每一個等位基因的最小均方平均值(平均產(chǎn)量)。
表V分析過的在北方成熟度區(qū)中與大豆產(chǎn)量顯著相關(guān)的標記基因座(在北方成熟度區(qū)中與大豆產(chǎn)量相關(guān)并預測大豆產(chǎn)量的標記基因座用粗體表示(p＜0.05)。未用粗體表示的標記基因座(p＞0.05)未表現(xiàn)出與大豆產(chǎn)量的相關(guān)性。對于標記基因座上的每一個等位基因來說，示出了北方成熟度的登錄品種的預測平均大豆產(chǎn)量。)基因座等位基因 平均產(chǎn)量(kg/英畝+/-標準誤)1202 14.0678+/-0.00624.0010+/-0.00834.0654+/-0.0621203 13.9810+/-0.00924.0185+/-0.0051318 14.0492+/-0.00824.0311+/-0.0141329 14.0350+/-0.0171342 13.9964+/-0.00623.7818+/-0.0321443 14.0335+/-0.00524.0564+/-0.0161450 14.0655+/-0.00624.0384+/-0.07214.0357+/-0.00424.0208+/-0.0161492 14.0408+/-0.005
24.0371+/-0.0091503 14.0696+/-0.00723.9788+/-0.02333.8866+/-0.0361522 14.0359+/-0.00624.0352+/-0.0051525 14.0227+/-0.00424.0388+/-0.0121529 14.0354+/-0.0041587 14.0679+/-0.0071593 14.0373+/-0.00624.1176+/-0.0561596 14.0774+/-0.01224.1179+/-0.01233.6624+/-0.078在北方，有7個標記基因座(1202，1342，1443，1503，1525，1593和1596)被證實與大豆產(chǎn)量顯著相關(guān)(表V)。對于每一種顯著的標記基因座來說，最佳的等位基因可以被確定為具有最高的平均產(chǎn)量。在北方具有最高產(chǎn)量的大豆品種被推測具有由具有最高的計算平均產(chǎn)量的標記等位基因組成的基因型。
僅用來自南方成熟度的數(shù)據(jù)進行相同的分析，在表VI中示出了在南方的基因型的最小均方平均值(平均產(chǎn)量)。
表VI分析過的在南方成熟度區(qū)中與大豆產(chǎn)量顯著相關(guān)的標記基因座(在南方成熟度區(qū)中與大豆產(chǎn)量相關(guān)并預測大豆產(chǎn)量的標記基因座用粗體表示(p＜0.05)。未用粗體表示的標記基因座(p＞0.05)未表現(xiàn)出與大豆產(chǎn)量的相關(guān)性。對于標記基因座上的每一個等位基因來說，示出了南方成熟度的登錄品種的預測平均大豆產(chǎn)量。)
基因座 等位基因平均產(chǎn)量(kg/英畝+/-標準誤)12021 4.0276+/-0.0132 3.9446+/-0.02312031 3.9740+/-0.0122 3.9695+/-0.01313181 4.0192+/-0.0142 3.9444+/-0.02313291 4.0311+/-0.02613421 3.8389+/-0.0162 4.0253+/-0.02414431 4.0431+/-0.0172 3.9133+/-0.02614501 4.1220+/-0.0212 4.0469+/-0.06514871 3.9915+/-0.0142 3.9967+/-0.02114921 3.9957+/-0.0192 3.9501+/-0.02015031 4.1258+/-0.0182 4.0167+/-0.0613 4.0982+/-0.03015221 3.9660+/-0.0142 3.9979+/-0.03615251 4.0271+/-0.0132 3.7564+/-0.05815291 3.9968+/-0.01215871 4.1194+/-0.02215931 4.0120+/-0.02115961 4.0686+/-0.0192 4.1299+/-0.023在南方，有5個標記基因座(1342，1443，1492，1525，和1596)與較高的大豆產(chǎn)量相關(guān)(表VI)。在每一種顯著標記基因座上，與最高產(chǎn)量的性狀等位基因相關(guān)的標記等位基因具有最大的平均產(chǎn)量。通過篩選位于每一個顯著標記基因座上的最佳等位基因，可以育成較高產(chǎn)的南方品種。
通過劃分數(shù)據(jù)組，可以確定每一種環(huán)境下的一組特有的標記基因座。比較表V和表VI發(fā)現(xiàn)，在每一個數(shù)據(jù)組中具有一組獨特的標記基因座。即使在相同的標記被鑒定為與產(chǎn)量顯著相關(guān)的情況下，最有益的等位基因也并非總是相同。例如，在標記基因座1342上，等位基因1在北方能產(chǎn)生高產(chǎn)，而在南方等位基因2是優(yōu)選的。
可以用其它標準劃分數(shù)據(jù)組。例如，可以根據(jù)生長天數(shù)、土壤類型、平均降雨量劃分所述數(shù)據(jù)。對每一種類型的環(huán)境來說，可以確定能產(chǎn)生高產(chǎn)性狀的標記等位基因。
實施例III鑒定控制大豆植株高度的性狀基因座本方法十分適用于分析育種中的很多感興趣的性狀。大豆的所述性狀之一是植株高度。利用例1所述的相同的基因型種質(zhì)調(diào)查，和在例1所述的相同試驗小區(qū)中提到的高度數(shù)據(jù)。對標記基因座進行分析，以確定哪一個標記基因座與大豆植株高度相關(guān)，并能預測大豆的植株高度。與例1中的產(chǎn)量相似，在獨立的最小均方分析中對每一個標記基因座進行分析。
采用以下方差模型分析每一個遺傳標記基因座Yijkl＝μ+αi+τj+ρk+β(Xij-X..)+(ατ)ij+(αρ)ik+(ατρ)ijk+εijkl其中Yijkl＝第ijkl個登錄品種的高度；μ＝總平均值；αi＝標記等位基因效應；τj＝年份效應；ρk＝成熟度效應；β＝Y(jié)對X的抑制系數(shù)，其中，Xij＝試驗小區(qū)高度平均值；和εijkl＝誤差利用例II中所述的北方或南方成熟度數(shù)據(jù)組與例I中所使用的相同的16個RFLP標記基因座進行與植株高度相關(guān)的顯著相關(guān)性測驗。如果一個標記基因座的F-測驗為p＜0.05的顯著水平，則認為該標記基因座與北方或南方的植株高度連鎖并能預測植株高度。如上文所述般地對16個標記基因座分別進行分析，并在表VII和VIII中示出了這16個標記基因座以及每一種類型標記等位基因的平均高度。用于分析所述16個標記基因的每一個的模型是相同的，所不同的是，登錄品種的數(shù)量、地點、成熟度類型、和年份根據(jù)未知表型的頻率和基因型數(shù)據(jù)而變化。
在北方，鑒定了4個與大豆植株高度顯著相關(guān)的標記基因座(表VII)。
表VII分析過的在北方成熟度區(qū)中與大豆植株高度顯著相關(guān)的標記基因座(在北方成熟度區(qū)中與大豆植株高度相關(guān)和能預測大豆植株高度的標記基因座用粗體表示(p＜0.05)。未用粗體表示的標記基因座(p＞0.05)未表現(xiàn)出與大豆植株高度的相關(guān)性。對于標記基因座上的每一個等位基因來說，登錄品種的預測平均大豆植株高度表示北方的成熟度。)基因座 等位基因 平均高度(英寸+/-標準誤)1202 1 28.869+/-0.0722 28.689+/-0.0913 29.835+/-0.5121203 1 28.588+/-0.0652 28.576+/-0.0591318 1 28.408+/-0.0502 29.036+/-0.1741329 1 28.077+/-0.154
1342 1 28.865+/-0.0852 28.663+/-0.1751443 1 28.466+/-0.0542 28.388+/-0.2141450 1 28.607+/-0.0712 28.593+/-0.9471487 1 28.720+/-0.0412 28.594+/-0.3291492 1 28.734+/-0.0522 28.403+/-0.0721503 1 28.531+/-0.0732 29.031+/-0.3603 29.862+/-0.3881522 1 28.683+/-0.0722 28.654+/-0.0551525 1 28.598+/-0.0472 28.725+/-0.1551529 1 28.633+/-0.0421587 3 28.705+/-0.1011593 1 28.803+/-0.0682 28.413+/-0.6641596 1 28.993+/-0.2312 28.624+/-0.148所述標記是1202、1318、1492、和1503。在每一種標記內(nèi)，計算每一個標記等位基因的最小均方平均值，并示于表VII中。能產(chǎn)生較高的植株高度的等位基因具有最大的計算平均高度。為了在北方培育出較高的大豆品種，應當篩選這樣的遺傳標記等位基因。
用南方成熟度數(shù)據(jù)組進行相同的分析。在分析南方數(shù)據(jù)組時，僅有兩個基因座與植株高度顯著相關(guān)(表VIII)。
表VIII分析過的在南方成熟度區(qū)中與大豆植株高度顯著相關(guān)的標記基因座(在南方成熟度區(qū)中與大豆植株高度相關(guān)和能預測大豆植株高度的標記基因座用粗體表示(p＜0.05)。未用粗體表示的標記基因座(p＞0.05)未表現(xiàn)出與大豆植株高度的相關(guān)性。對于標記基因座上的每一個等位基因來說，登錄品種的預測平均大豆植株高度表示南方的成熟度。)基因座 等位基因 平均高度(英寸+/-標準誤)1202 1 27.891+/-0.2432 28.537+/-0.3741203 1 28.205+/-0.2272 28.029+/-0.2831318 1 27.930+/-0.3282 29.690+/-0.3681329 1 28.377+/-0.3461342 1 28.995+/-0.6002 29.263+/-0.1361443 1 27.846+/-0.2892 28.266+/-0.3991450 1 27.885+/-0.3212 27.386+/-0.6861487 1 27.902+/-0.2822 28.123+/-0.2781492 1 27.899+/-0.1552 28.408+/-0.3451503 1 27.710+/-0.2742 28.331+/-0.7993 28.638+/-0.2791522 1 28.039+/-0.2362 28.157+/-0.3121525 1 28.990+/-0.2352 28.194+/-0.7801529 1 28.071+/-0.2781587 1 27.857+/-0.3651593 1 28.153+/-0.3001596 1 26.885+/-0.1762 28.045+/-0.318同樣，計算每一種等位基因的最小均方平均值(平均高度)。對于南方大豆種質(zhì)來說，篩選位于標記1503上的等位基因3和位于標記1596上的等位基因2預計能產(chǎn)生最高的大豆品種。
實施例IV利用遺傳標記篩選優(yōu)良的大豆植株一旦利用本方法鑒定到需要的性狀基因座/標記基因座連鎖關(guān)系，即可將相同的遺傳標記基因座用于產(chǎn)生新的優(yōu)良品種。首先設想該方法有利于篩選用于雜交的親本系，這些親本系具有決定高產(chǎn)的等位基因的互補組合、抗病性、其它植株性狀、或性狀的組合。還設想所述標記基因座能被用于揭示育種群體中分離體的遺傳潛力，并能夠篩選具有最佳表型潛力的品系。篩選用于培育優(yōu)良后代的親本重要的是確定在被用作親本時最有可能產(chǎn)生具有優(yōu)良性狀的后代的親本的品系。所述超親分離后代可以由具有互補類型的等位基因的親本雜交產(chǎn)生。利用本方法所提供的信息，可以了解一個標記基因座上的能產(chǎn)生需要的性狀表現(xiàn)的遺傳標記等位基因。通過在所述標記基因座上對所述品系進行基因分型，可以了解這些品系作為親本的價值。例如，如果需要產(chǎn)生一種在5個獨立的產(chǎn)量基因座(A-E)上具有優(yōu)良等位基因的個體，人們可能需要鑒定并讓一種包括基因座A、B、和C的需要等位基因的親本與包括位于B、D、和E的需要的等位基因的親本雜交。所述親本是互補的，因為它們能產(chǎn)生在所有5個基因座上均含有需要的等位基因的后代。理想的是，選擇在組合以后能確保最大限度的基因座互補的親本，以便產(chǎn)生高頻率的理想基因型。
作為親本篩選的輔助手段，并作為本方法用途的一個例證，利用例1的分析結(jié)果(見表II)產(chǎn)生了決定產(chǎn)量的模擬理想基因型。這種理想基因型包括在所有成熟度類型分析中發(fā)現(xiàn)的預計能產(chǎn)生高產(chǎn)的遺傳標記等位基因。然后將一組優(yōu)良品種及其祖先與該理想基因型加以比較。通過在顯性標記基因座上比較其基因型與理想基因型，計算每一個品系與理想基因型的百分遺傳相似性，如果一個登錄品種在等位基因組成方面與所述理想基因型在20個等位基因(10個基因座)中有18個相同，則它與所述理想基因型的百分相似性為90％。以上結(jié)果示于表IX中。
表IX
良種大豆及祖代大豆品種與包括選自10個RFLP標記基因座的等位基因的理想基因型的百分相似性，所述基因座被證實在試驗過的成熟度類型中與產(chǎn)量顯著相關(guān)品種 類型 與理想基因型的相似性％A3127 良種 90.0A3205 良種 90.0A4906 良種 87.5A4271 良種 85.0A1937 良種 80.0A3966 良種 75.0A4997 良種 70.0A5474 良種 70.0PI54610 祖先 70.0A3307 良種 60.0CNS 祖先 60.0Roanoke 祖先 60.0A4595 良種 55.6Mukden祖先 50.0Tokyo 祖先 40.0Mandarin 祖先 30.0A.K.Harrow 祖先 30.0Manchu祖先 25.0Richland 祖先 16.7在優(yōu)良性和與理想基因型的相似性方面存在高度相關(guān)。表IX中的結(jié)果證實，在育成優(yōu)良品種的過程中，存在著通過本方法預測為高產(chǎn)所需的等位基因的積累。通過重組篩選的優(yōu)良親本，可進一步接近產(chǎn)生在遺傳上與所述理想基因型相同的品系。因此，植物育種者能夠根據(jù)由遺傳標記基因座揭示的遺傳組成篩選親本，其目的是產(chǎn)生具有與假想的理想基因型相同的基因型的較高產(chǎn)的品系。在育種群體中篩選有利的基因型在育種群體中，理想基因型的篩選通常取決于通過觀察表型而成功發(fā)現(xiàn)的優(yōu)良基因型。通過分析分離群體中與一種性狀相關(guān)的標記基因座，可將基于標記的篩選有效應用于鑒定和篩選需要的基因型。最理想的基因型的篩選是通過利用這些有參考價值的標記基因座分析群體中的個體而實現(xiàn)的。有利的基因型具有最高頻率的理想等位基因，而且，一旦通過遺傳標記分析發(fā)現(xiàn)其基因型，即可篩選這種基因型。另外，通過了解雜交中基因座分離的數(shù)量，植物育種者可以更好地優(yōu)化所采用的育種方法和篩選強度，以期最大限度地獲得理想的基因型。
實施例V利用簡單序列重復遺傳標記鑒定在大豆中具有產(chǎn)生優(yōu)良產(chǎn)量性狀的等位基因的性狀基因座基因型種質(zhì)調(diào)查育種可以利用任何和所有類型的遺傳標記實施本方法。一種類型的所述遺傳標記是簡單序列重復(SSR’s)。這種短的、串聯(lián)的重復序列因為其高度的多態(tài)性而特別有用。利用15個SSR標記基因座對總共872個大豆(Glycine max)品種、植物引進種、和育種品系進行調(diào)查。鑒定每一種SSR標記基因座的特殊引物序列示于表X中。
表X用于進行大豆品系的遺傳學調(diào)查的SSR標記基因座引物序列標記序列(5’-3’) 引物類型序列號1003ssr AGCTAAAACATTAATTTCCTATAT 正向 1AATCATCCTATCTTTTCATTCT 反向 21006ssr CAATCAGGTTAGTGGTCCTACC 正向 3CAAAAGGTTTTCAGTGGTGG 反向 41011ssr TCATAATAACAAAATTCAATTACA 正向 5GTGAAGAGATATTGTCTTAAAAAA 反向 61018ssr CGGTTTAATTAAGAGAGTTAAGA正向 7CAAATTTTATTGTATTTCTCTGTC 反向 81030ssr CCAATCTAATGAAATTGACCT 正向 9CAAAACCTTTTATGAGTATTTACG 反向 101031ssr CTAATTGGCAACTTTAACATACCC 正向 11
CTCAAGGTCTCACTTTCAATTTC 反向 121032ssr TTTGTTTGATCTATGCACTTGC 正向 13GCCAAGTCACACACACCAAG 反向 141035ssr ACCAATAAAGATAACCGAAAAACA 正向 15GCTTTGCTTAGGTTTTGTTCTC 反向 161036ssr CTTATGCTGCACTCGCCG 正向 17TGTGTCAGTACTTGAGTGAATGAA 反向 181038ssr GTGAAACGGAAAGCCTCTTAC正向 19GCACTGCCAACCAGTAACTAA反向 201039ssr GCGGACTGGAGGTCATAAC 正向 21GAATAACCCAATCCTTCTTTCC 反向 221040ssr GACTTGAGTTGAGTCACAGTCATC 正向 23GAACCTTCAGAACCCATGATT反向 241042ssr CCCAAAGAGATAAAATGGAAAC 正向 25CTCCATCACTCCAACAACACA反向 261043ssr CCAAAGAGATAAAATGGAAACTG 正向 27TCACTGTGTCGTCCTTTTCTC反向 281044ssr CATTGTGCCTTATTCCTTG 正向 29AAATGATGTAAGAGAAACCAA反向 30從溫室生長的植株上采集大豆葉片組織，用作DNA來源。利用自動DNA提取裝置，根據(jù)由Murray和Thompson所披露的化學提取方法(Murray，M.P.和Thompson，W.F.(1980)核酸研究84321-4325)進行DNA提取。將提取的DNA用作模板，通過聚合酶鏈式反應(PCR)擴增每一種SSR。反應混合物如表XI所示。
表XI用于擴增大豆中的簡單序列重復基因座的擴增混合物試劑 最終濃度10X PCR緩沖液*1XdNTPs的鋰鹽 200μM正向引物 0.3μM反向引物 0.3μMAmpli Taq聚合酶TM0.5單位*10X PCR緩沖液含有900mM Tris-OH和200mM硫酸銨，用鹽酸將最終pH調(diào)整到9.0。
PCR反應的最終體積為15μl。將擴增混合物熱循環(huán)32個輪次94℃ 50秒，54℃ 50秒，72℃ 85秒。在經(jīng)過32個輪次的擴增以后，在72℃下進行8分鐘的延伸。在2％的Metaphor瓊脂糖凝膠上(FMC)在7.3V-cm-1-h-1的條件下對DNA擴增產(chǎn)物進行大小分離。
大體上按例I所述方法統(tǒng)計。對每一個SSR標記基因座分別進行統(tǒng)計，并為每一種類型的遺傳標記等位基因確定一個基因型代碼，其中每一種類型的等位基因是具有相同分子量的觀察的DNA片段。用其它代碼命名雜合類型。因此，在一個基因座上具有相同基因型代碼的登錄品種具有相同的SSR形式，并被視為在該基因座上從遺傳學上講是相同的。產(chǎn)量數(shù)據(jù)采集產(chǎn)量數(shù)據(jù)組跨越在Asgrow種子公司育種試驗中測定的跨越10個年份的產(chǎn)量測定。在所給出的10個年份的每一年中，不對單個的登錄品種進行測試；相反，在與育種程序中對登錄品種進行積極評價的那些年份所收集到的登錄品種中的數(shù)據(jù)。每一年，將登錄品種種植在試驗區(qū)中，每一個地點有1-3個試驗區(qū)。在一個試驗區(qū)內(nèi)將登錄品種重復2-3次。所選擇的地點要同時體現(xiàn)生長環(huán)境的多樣性并能反應各種大豆成熟類型。一個登錄品種在任何特定年份里應當生長在最少6個，最多60個地點，平均每年10個地點。確定與控制產(chǎn)量的基因座連鎖的遺傳標記基因座對每一個登錄品種來說，僅利用來自北方大豆種質(zhì)的重復的產(chǎn)量數(shù)據(jù)(見例II)，通過測試年份的組合，計算每一個登錄品種的平均產(chǎn)量。將這種平均值用于實際分析。利用獨立的分析分別測定標記基因座，其中，所調(diào)查的位于一個基因座上的等位基因類型的數(shù)量取決于在該基因座上觀察到的SSR等位基因的數(shù)量。利用以下模型在方差分析中對每一個標記進行測定Yijkl＝μ+αi+τj+ρk+β(Xij-X..)+(ατ)ij+(αρ)ik+(ατρ)ijk+εijkl其中Yijkl＝第ijkl個登錄品種的產(chǎn)量；μ＝總平均值；αi＝標記等位基因效應；τj＝年份效應；ρk＝成熟度效應；β＝Y(jié)對X的抑制系數(shù)，其中，Xij＝試驗小區(qū)產(chǎn)量平均值；和εijkl＝誤差利用前面的模型對15個SSR標記基因座中的每一個分別進行測試。如果一個標記基因座的F-測試為p＜0.05的顯著水平，則認為該基因座與北方大豆成熟度區(qū)的產(chǎn)量連鎖并能預測產(chǎn)量。在表XII中示出了所述15個SSR標記基因座，和每一種類型標記等位基因的平均產(chǎn)量。用于分析所述15個標記中的每一個的模型是相同的，所不同的是，登錄品種的數(shù)量、地點、成熟度類型、和年份根據(jù)未知表型頻率和基因數(shù)據(jù)而變化。
在北方，15個SSR標記基因座中的4個被鑒定為與大豆產(chǎn)量顯著相關(guān)(表XII)。
表XII在北方成熟度區(qū)與大豆產(chǎn)量顯著相關(guān)的標記基因座(示出了在北方成熟度區(qū)與大豆產(chǎn)量相關(guān)并能預測大豆產(chǎn)量的標記基因座(p＜0.05)。對于標記基因座上的每一個等位基因來說，示出了北方成熟度的登錄品種的預測平均大豆產(chǎn)量。)
基因座 等位基因 平均產(chǎn)量(千克/英畝+/-標準誤)ssr1011 1 3.5128+/-0.0312 3.4702+/-0.0143 3.5616+/-0.002ssr1032 1 3.5819+/-0.0022 3.6056+/-0.005ssr1036 1 3.4806+/-0.0032 3.5658+/-0.002ssr1038 1 3.5510+/-0.0022 3.5739+/-0.006就RFLP標記而言，可以得出性狀基因座和其它類型遺傳標記基因座之間的成功聯(lián)系。利用SSR標記，通過基因分型可以篩選產(chǎn)量的連鎖性狀基因座，并篩選產(chǎn)生最高平均產(chǎn)量的SSR標記等位基因。因此，該方法的使用獨立于所使用的標記類型，并能夠利用所有類型的遺傳標記進行成功地鑒定和篩選。
序列表(1)一般資料(i)申請人(A)收件人E.I.杜邦德納幕爾及公司(B)街道1007市場大街(C)城市惠明頓(D)州德拉華(E)國家美國(F)郵編19898(G)電話302-992-4926(H)傳真302-773-0164(I)電板6717325(ii)發(fā)明名稱一種鑒定與性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座的方法(iii)序列數(shù)30(iv)計算機可讀形式(A)媒體類型3.5寸盤(B)計算機IBM PC兼容(C)操作系統(tǒng)微軟windows95(D)軟件微軟word7.0A(v)當前申請數(shù)據(jù)(A)申請?zhí)?B)申請日(C)分類號(vi)在先申請數(shù)據(jù)(A)申請?zhí)?0/039,844(B)申請日1997年3月20日(vii)律師/代理人資料(A)姓名馬賈瑞安，威廉R.
(B)注冊號41，173(C)資料/文件號BB-1075-A(2)序列1資料(i)序列特征(A)長度24個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1003ssr正向(xi)序列描述序列1AGCTAAAACA TTAATTTCCT ATAT(2)序列2資料
(i)序列特征(A)長度22個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1003ssr反向(xi)序列描述序列2AATCATCCTA TCTTTTCATT CT(2)序列3資料(i)序列特征(A)長度22個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1006ssr正向(xi)序列描述序列3CAATCAGGTT AGTGGTCCTA CC(2)序列4資料(i)序列特征(A)長度20個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸
(vii)直接來源(B)克隆1006ssr反向(xi)序列描述序列4CAAAAGGTTT TCAGTGGTGG(2)序列5資料(i)序列特征(A)長度24個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1011ssr正向(xi)序列描述序列5TCATAATAAC AAAATTCAAT TACA(2)序列6資料(i)序列特征(A)長度24個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1011ssr反向(xi)序列描述序列6GTGAAGAGAT ATTGTCTTAA AAAA
(2)序列7資料(i)序列特征(A)長度23個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1018ssr正向(xi)序列描述序列7CGGTTTAATT AAGAGAGTTA AGA(2)序列8資料(i)序列特征(A)長度24個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1018ssr反向(xi)序列描述序列8CAAATTTTAT TGTATTTCTC TGTC(2)序列9資料(i)序列特征(A)長度21個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形
(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1030ssr正向(xi)序列描述序列9CCAATCTAAT GAAATTGACC T(2)序列10資料(i)序列特征(A)長度24個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1030ssr反向(xi)序列描述序列10CAAAACCTTT TATGAGTATT TACG(2)序列11資料(i)序列特征(A)長度24個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1031ssr正向(xi)序列描述序列11CTAATTGGCA ACTTTAACAT ACCC
(2)序列12資料(i)序列特征(A)長度23個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1031ssr反向(xi)序列描述序列12CTCAAGGTCT CACTTTCAAT TTC(2)序列13資料(i)序列特征(A)長度22個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1032ssr正向(xi)序列描述序列13TTTGTTTGAT CTATGCACTT GC(2)序列14資料(i)序列特征(A)長度20個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形
(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1032ssr反向(xi)序列描述序列14GCCAAGTCAC ACACACCAAG(2)序列15資料(i)序列特征(A)長度24個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1035ssr正向(xi)序列描述序列15ACCAATAAAG ATAACCGAAA AACA(2)序列16資料(i)序列特征(A)長度22個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1035ssr反向(xi)序列描述序列16GCTTTGCTTA GGTTTTGTTC TC
(2)序列17資料(i)序列特征(A)長度18個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1036ssr正向(xi)序列描述序列17CTTATGCTGC ACTCGCCG(2)序列18資料(i)序列特征(A)長度24個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1036ssr反向(xi)序列描述序列18TGTGTCAGTA CTTGAGTGAA TGAA(2)序列19資料(i)序列特征(A)長度21個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸
(vii)直接來源(B)克隆1038ssr正向(xi)序列描述序列19GTGAAACGGA AAGCCTCTTA C(2)序列20資料(i)序列特征(A)長度21個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1038ssr反向(xi)序列描述序列20GCACTGCCAA CCAGTAACTA A(2)序列21資料(i)序列特征(A)長度19個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1039ssr正向(xi)序列描述序列21GCGGACTGGA GGTCATAAC(2)序列22資料
(i)序列特征(A)長度22個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1039ssr反向(xi)序列描述序列22GAATAACCCA ATCCTTCTTT CC(2)序列23資料(i)序列特征(A)長度24個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1040ssr正向(xi)序列描述序列23GACTTGAGTT GAGTCACAGT CATC(2)序列24資料(i)序列特征(A)長度21個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸
(vii)直接來源(B)克隆1040ssr反向(xi)序列描述序列24GAACCTTCAG AACCCATGAT T(2)序列25資料(i)序列特征(A)長度22個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1042ssr正向(xi)序列描述序列25CCCAAAGAGA TAAAATGGAA AC(2)序列26資料(i)序列特征(A)長度21個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1042ssr反向(xi)序列描述序列26CTCCATCACT CCAACAACAC A(2)序列27資料
(i)序列特征(A)長度23個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1043ssr正向(xi)序列描述序列27CCAAAGAGAT AAAATGGAAA CTG(2)序列28資料(i)序列特征(A)長度21個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1043ssr反向(xi)序列描述序列28TCACTGTGTC GTCCTTTTCT C(2)序列29資料(i)序列特征(A)長度19個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸
(vii)直接來源(B)克隆1044ssr正向(xi)序列描述序列29CATTGTGCCT TATTCCTTG(2)序列30資料(i)序列特征(A)長度21個堿基對(B)類型核酸(C)鏈型單(D)拓撲結(jié)構(gòu)線形(ii)分子類型其它核酸(vii)直接來源(B)克隆1044ssr反向(xi)序列描述序列30AAATGATGTA AGAGAAACCA A
權(quán)利要求
1.一種用于由作物種鑒定與性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座的方法，該方法包括a)利用多種祖先的種質(zhì)產(chǎn)生一種作物種的基因型調(diào)查，所產(chǎn)生的調(diào)查利用了遺傳標記，其中，所述種質(zhì)調(diào)查的個體登錄品種不是為了分析而產(chǎn)生的分離群體的成員；b)將所述基因型調(diào)查與從用于產(chǎn)生所述基因型調(diào)查的相同登錄品種或其后代上收集到的表型數(shù)據(jù)加以比較；c)評估遺傳標記基因座和性狀基因座之間的相關(guān)性；和d)鑒定與所述性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座。
2.一種用于由生長在特定環(huán)境中的作物種鑒定與性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座的方法，該方法包括a)利用多種祖先的種質(zhì)產(chǎn)生一種生長在特定環(huán)境中的作物種的基因型調(diào)查，所產(chǎn)生的調(diào)查利用了遺傳標記，其中，所述種質(zhì)調(diào)查的個體登錄品種不是為了分析而產(chǎn)生的分離群體的成員；b)將所述基因型調(diào)查與從用于產(chǎn)生所述基因型調(diào)查的相同登錄品種或其后代上收集到的表型數(shù)據(jù)加以比較；c)評估遺傳標記基因座和性狀基因座之間的相關(guān)性；和d)當所述作物種生長在所述特定環(huán)境中時，鑒定與所述性狀基因座相關(guān)的遺傳基因座。
3.如權(quán)利要求1或2的方法，其中，所述作物種是大豆。
4.如權(quán)利要求1或2的方法，其中，所述作物種是玉米。
5.如權(quán)利要求1或2的方法，其中，所述性狀基因座能產(chǎn)生一種可觀察的性狀，這些性狀選自下列一組產(chǎn)量、倒伏、高度、成熟度、抗病性、抗蟲性、營養(yǎng)缺陷性和谷物組成。
6.如權(quán)利要求1或2的方法，其中，所述遺傳標記選自下列一組RFLPs、SSRs、RAPDs、AFLPs和同種異型酶。
7.一種用于產(chǎn)生包括一種理想性狀的超親分離植物的方法，該方法包括a)按照權(quán)利要求1的方法鑒定一個或幾個與性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座；b)利用在步驟a)中鑒定的遺傳標記基因座對潛在的親本系進行基因分型；c)篩選包括所述理想性狀相關(guān)的遺傳標記等位基因互補類型的親本系；d)讓步驟c)的親本系雜交；和e)回收步驟d)的雜交的后代植株；其中，所述后代植株是相對所述理想性狀而言的超親分離植株。
8.如權(quán)利要求7的方法，其中，所述超親分離植株是一種作物種的一員。
9.如權(quán)利要求8的方法，其中，所述作物種是大豆。
10.如權(quán)利要求8的方法，其中，所述作物種是玉米。
11.一種用于從育種群體中篩選包括與一種性狀相關(guān)的高頻率的理想等位基因的植物的方法，該方法包括a)按照權(quán)利要求1的方法鑒定一個或幾個與性狀基因座相關(guān)的遺傳標記基因座；b)利用步驟a)中鑒定的遺傳標記基因座對選自一個分離育種群體的植物進行基因分型；和c)篩選具有高頻率的與理想的性狀等位基因相關(guān)的遺傳標記等位基因的植物；其中，所篩選的植物包括高頻率的與一種性狀相關(guān)的理想等位基因。
12.如權(quán)利要求11的方法，其中，所述植物包括一種作物種的一員。
13.如權(quán)利要求12的方法，其中，所述作物種是大豆。
14.如權(quán)利要求12的方法，其中，所述作物種是玉米。
15.如權(quán)利要求7或11的方法，其中，所述性狀選自下列一組產(chǎn)量、倒伏、高度、成熟度、抗病性、抗蟲性、營養(yǎng)缺陷性和谷物組成。
全文摘要
披露了一種利用遺傳標記基因座鑒定性狀基因座的新方法,以及遺傳標記基因座作為篩選方法的用途。該方法包括比較由用于進行基因型調(diào)查的相同的登錄品種收集到的基因型調(diào)查數(shù)據(jù)和表型數(shù)據(jù),并鑒定與性狀相關(guān)的遺傳標記基因座。該方法通過用特定的遺傳標記基因座進行基因分型可以在植物育種程序中鑒定并篩選到新的優(yōu)良植株。
文檔編號C12Q1/68GK1251138SQ98803476
公開日2000年4月19日 申請日期1998年3月18日 優(yōu)先權(quán)日1997年3月20日
發(fā)明者J·R·拜魯姆, R·S·雷特 申請人:納幕爾杜邦公司, 阿斯格羅種子公司