检索结果-内蒙古大学图书馆

草业科学 2025年第2期42卷 371-377页

作者：刘瑞娟陈文杰蒋礼玲中国科学院西北高原生物研究所/中国科学院高原生物适应与进化重点实验室/青海省作物分子育种重点实验室/青藏高原作物种质资源研究与利用实验室青海西宁810008 青海大学农林科学院国家作物种质复份库青海西宁810016

大颖草(Kengyilia grandiglumis)和短芒披碱草(Elymus breviaristatus)是分布在青藏高原沙生环境中的两种多年生禾草。本研究采用顺序荧光原位杂交(FISH)和基因组原位杂交(GISH)技术,应用转座子探针S5和串联重复序列探针AAG对两禾草根... 详细信息

大颖草(Kengyilia grandiglumis)和短芒披碱草(Elymus breviaristatus)是分布在青藏高原沙生环境中的两种多年生禾草。本研究采用顺序荧光原位杂交(FISH)和基因组原位杂交(GISH)技术,应用转座子探针S5和串联重复序列探针AAG对两禾草根尖有丝分裂中期的染色体进行了分析。结果显示,GISH信号可成功区分P、H、St和Y 4个亚基因组,在此基础上获得了S5和AAG探针在两种植物21对染色体上的分布信息。大颖草中S5信号多分布在端粒及近端粒区,P亚基因组中分布位点最多;AAG信号多分布在近着丝粒区和近端粒区,Y亚基因组中分布的位点最多。短芒披碱草中S5信号分布在端粒、近端粒区、近着丝粒区和臂中部区,H亚基因组上信号比St和Y亚基因组丰富;AAG信号分布在近着丝粒区、臂中部区和近端粒区,信号分布位点在St亚基因组中最少。本研究获得了两种异源六倍体禾草亚基因组水平的染色体信号特征,为大颖草和短芒披碱草种质资源的评价及利用奠定了基础。

关键词：禾草转座子探针串联重复探针异源六倍体基因组原位杂交亚基因组沙生植物

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气候变化下青藏高原3种优良牧草适生区的动态变化特征

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草业科学 2025年第3期42卷 601-616页

作者：沈纪萍兰措卓玛王伟王寒冬王稳赵佳丽青海大学财经学院青海西宁810016 中国科学院高原适应与进化重点实验室/青海省作物分子育种重点实验室/青藏高原作物种质资源研究与利用实验室/中国科学院西北高原生物研究所青海西宁810001 青海大学省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室青海西宁810016

研究长时间序列的气候变化对青藏高原牧草适生区的影响,可以为高原畜牧业应对气候变化和优化草畜矛盾提供建议。本研究基于ArcGIS 10.2软件和最大熵模型(MaxEnt)模拟构建了老芒麦(Elymus sibiricus)、垂穗披碱草(***)和紫花针茅(Stipa p... 详细信息

研究长时间序列的气候变化对青藏高原牧草适生区的影响,可以为高原畜牧业应对气候变化和优化草畜矛盾提供建议。本研究基于ArcGIS 10.2软件和最大熵模型(MaxEnt)模拟构建了老芒麦(Elymus sibiricus)、垂穗披碱草(***)和紫花针茅(Stipa purpurea)3种牧草的潜在适生区空间分布,研究了影响青藏高原牧草分布的主要环境因子和在气候变化下古气候时期(末次间冰期、末次冰盛期、全新世中期)、当前(1970-2000年)和未来80年RCP 2.6和RCP 8.5(RCP为未来气候模式中代表性浓度路径)两种情景下牧草在青藏高原的潜在适生区分布及其空间格局变化。结果显示:1)影响老芒麦和垂穗披碱草适生区分布的主要气候因子是温度,而影响紫花针茅适生区分布的主要气候因子是降水,紫花针茅具有更强的耐寒耐旱性。2)在末次间冰期至全新世中期,老芒麦和垂穗披碱草的适生区面积增加,而紫花针茅的适生区面积减少。未来,老芒麦和垂穗披碱草的适生区面积呈继续增加趋势,向高寒草原地区扩展,紫花针茅适生区面积呈减少趋势。3)当前,老芒麦和垂穗披碱草主要分布在青藏高原东南部湿润地区,紫花针茅则主要分布在高原干旱区域。4)在RCP 2.6和RCP 8.5情景下,老芒麦、垂穗披碱草和紫花针茅3种牧草适生区质心位置存在差异,主要受到牧草适生区空间分布的影响。老芒麦和垂穗披碱草的质心位置均向高纬度位移,紫花针茅的质心位置变化不大。5)当前,这3种牧草的高适生区最适宜混播区主要分布在河湟谷地周围。预计未来,牧草适宜混播区的面积将减少,主要原因是紫花针茅的适生区面积将减少。

关键词：青藏高原气候变化牧草适生区变化环境因子最大熵模型空间分布

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基于SSR标记的青藏高原野生大颖草遗传多样性分析

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中国草地学报 2024年第9期46卷 15-22页

作者：钟怡均陈文杰刘瑞娟中国科学院西北高原生物研究所中国科学院高原生物适应与进化重点实验室/青海省作物分子育种重点实验室/青藏高原作物种质资源研究与利用实验室青海西宁810008 中国科学院大学生命科学学院北京100049

大颖草是分布在青藏高原且适应沙生和高寒环境的一种多年生禾草,对其进行遗传多样性评估是种质资源利用的前提,但目前其在居群水平的遗传多样性仍不清楚。本研究应用SSR标记对4个代表性生境下大颖草居群的55份材料进行了遗传多样性分析... 详细信息

大颖草是分布在青藏高原且适应沙生和高寒环境的一种多年生禾草,对其进行遗传多样性评估是种质资源利用的前提,但目前其在居群水平的遗传多样性仍不清楚。本研究应用SSR标记对4个代表性生境下大颖草居群的55份材料进行了遗传多样性分析。结果表明,4个居群的平均等位基因数、有效等位基因数、香农信息指数和遗传多样性指数分别为1.3750、1.1685、0.1624和0.1042,指示大颖草遗传多样性偏低。4个居群之间的遗传多样性存在差异,其中,GN居群最高,YS居群最低。有70.21%的遗传变异存在于居群内不同个体间,说明居群内变异可以作为遗传多样性主要来源。群体基因流为1.1783,说明居群间存在一定的基因流能有效抑制种群间的遗传分化。UPGMA和群体遗传结构分析结果显示,55份大颖草材料被划分为7个亚群,并与其地理分布具有一定的相关性。本研究初步获得了大颖草居群水平遗传多样性信息,为今后大颖草种质资源的保护及利用提供参考。

关键词：大颖草遗传多样性 SSR标记群体结构

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基于MaxEnt模型的青藏高原青稞适生区对气候变化响应的分析

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中国生态农业学报（中英文） 2024年第10期32卷 1626-1638页

作者：赵佳丽兰措卓玛王伟王寒冬王稳沈纪萍青海大学西宁810016 中国科学院高原适应与进化重点实验室/青海省作物分子育种重点实验室/青藏高原作物种质资源研究与利用实验室/中国科学院西北高原生物研究所西宁810001 青海大学省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室西宁810016

青藏高原对气候变化的响应十分敏感,研究长时间序列气候变化对青藏高原青稞适生区的影响可以为高原农业应对气候变化和优化青稞种植空间格局提供参考。本文以163个青藏高原青稞样点为研究对象,运用ArcGIS软件和最大熵模型(Maximum Entro... 详细信息

青藏高原对气候变化的响应十分敏感,研究长时间序列气候变化对青藏高原青稞适生区的影响可以为高原农业应对气候变化和优化青稞种植空间格局提供参考。本文以163个青藏高原青稞样点为研究对象,运用ArcGIS软件和最大熵模型(Maximum Entropy Model, MaxEnt)对其进行模拟预测,得到影响青藏高原青稞分布的主要环境因子和气候变化下古气候时期(末次间冰期、末次冰盛期和全新世中期)、当代(1970—2000年)、未来(2021—2100年) SSP126和SSP585两种情景下青稞在青藏高原的分布范围以及空间格局变化。结果表明:1)影响青稞分布的最关键环境因子是年降水量、年平均气温、最干季度平均温度和海拔,当气候处于不稳定和极端干冷化情况下,海拔是控制青稞适生区面积的关键因子。2)从末次间冰期到全新世中期再到当代,青稞适生区面积增大,逐渐扩张到青藏高原东北部的河湟谷地、东南缘的川西地区和藏南谷地的一江两河流域,未来青稞适生区向高原中部和北部扩张,东南部面积缩减。3)在SSP126情景气候变化条件下,青稞适生区质心点向高纬度、高海拔地区移动,并且未来青稞适生区海拔上限增加207 m。结合其他研究可得出,末次冰期到全新世,青稞种植区发生扩张受制于气候暖湿化和人类在高原定居并进行农牧业传播的双重影响;当代到未来,青稞潜在适生区发生扩张可能是由于气候变暖使得种植青稞的海拔上限提高,青稞潜在适生区缩减可能是由于一些气候突变事件导致气温变化幅度超过了青稞发育的最适温度。

关键词：气候变化青藏高原青稞适生区环境因子最大熵模型

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燕麦种质资源表型多样性及综合评价

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应用与环境生物学报 2024年第6期30卷 1236-1244页

作者：唐有林王蕾王寒冬徐金青边海燕陈同睿尤恩邓超卢露王一航沈裕虎中国科学院西北高原生物研究所青海省作物分子育种重点实验室/中国科学院高原生物适应与进化重点实验室/青藏高原作物种质资源研究与利用实验室西宁810001 中国科学院大学生命科学学院北京100049

为建立燕麦种质资源评价体系,对两年两点间276份燕麦种质资源的11个表型性状(株高、穗长、轮层数、穗铃数、穗粒数、粒长、粒宽、长宽比、籽粒周长、籽粒面积、千粒重)进行了多样性、相关性、主成分、聚类以及综合评价等分析,并构建了... 详细信息

为建立燕麦种质资源评价体系,对两年两点间276份燕麦种质资源的11个表型性状(株高、穗长、轮层数、穗铃数、穗粒数、粒长、粒宽、长宽比、籽粒周长、籽粒面积、千粒重)进行了多样性、相关性、主成分、聚类以及综合评价等分析,并构建了线性回归方程.结果显示,基于BLUP值,276份燕麦资源遗传多样性指数以穗铃数(2.08)、轮层数(2.08)和穗粒数(2.08)最大,粒长最小(1.64);变异系数以穗铃数(20.82%)最大,粒宽(7.88%)最小.相关性分析显示,千粒重与除籽粒长宽比外的籽粒性状均呈极显著正相关(P<0.01),穗粒数与其他农艺性状均呈现极显著正相关(P<0.01).主成分分析发现第1主成分反映的是籽粒大小的相关因子,第2主成分反映的是植株形态的相关因子,第3主成分是穗部性状相关的因子.聚类分析将所有资源划分为3个大类,其中第Ⅰ、Ⅱ类群均为皮燕麦,第Ⅰ类可作为筛选大粒燕麦的优良亲本;第Ⅱ类可作为选育多目标性状的优良亲本;第Ⅲ类为裸燕麦种质资源,由于数据样本量较小,可依据实际需求进行选择.通过综合评价和线性回归分析得到了276份种质的综合得分排名,并建立了预测方程,筛选了参与评价的重要指标,结果可为后续燕麦资源鉴定、品种改良和选育提供一定的理论依据.

关键词：燕麦表型性状遗传多样性 BLUP值综合评价

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青海省青稞主栽品种昆仑14与昆仑15的基因组序列多态性比较

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中国农业科学 2024年第21期57卷 4192-4205页

作者：徐金青边海燕陈同睿王蕾王寒冬尤恩邓超唐有林沈裕虎中国科学院西北高原生物研究所/中国科学院高原适应与进化重点实验室/青海省作物分子育种重点实验室/青藏高原作物种质资源研究与利用实验室中国科学院大学生命科学学院中国科学院种子创新研究院

【目的】昆仑14和昆仑15是目前青海省青稞的主栽品种，也是青稞育种工作中重要的骨干亲本。比较昆仑14和昆仑15的基因组序列，为青稞重要性状区间/位点追溯、系谱分析及其二者在分子设计育种方面的利用提供参考。【方法】在田间调查昆... 详细信息

【目的】昆仑14和昆仑15是目前青海省青稞的主栽品种，也是青稞育种工作中重要的骨干亲本。比较昆仑14和昆仑15的基因组序列，为青稞重要性状区间/位点追溯、系谱分析及其二者在分子设计育种方面的利用提供参考。【方法】在田间调查昆仑14和昆仑15的农艺性状和籽粒性状，并进行全基因组重测序（测序深度≥15×）。系统比较2个品种拷贝数变异（CNV）、单核苷酸多态性（SNP）和插入/缺失（InDel）等序列差异。以SNP分布规律为依据，鉴定二者之间的多态性热点区间和序列相似区间。比较分析多态性热点区间和序列相似区间的突变类型。对2个品种的特有CNV变异区间和多态性热点区间内的基因进行富集分析。【结果】除株高和穗下节长度外，二者在其他农艺性状和籽粒性状上存在较高的相似性。与大麦Morex参考基因组相比，2个品种有83 Mb共有CNV变异区间，昆仑14和昆仑15特有的CNV变异区间总长分别为37和38 Mb。昆仑14特有CNV区间内含有564个基因，显著富集在15个GO条目中。昆仑15特有CNV区间内含有519个基因，显著富集在7个GO条目中。在全基因组水平鉴定出昆仑14和昆仑15存在1 706 Mb多态性热点区间和2 411 Mb序列相似区间。多态性热点区间内含有16 768个基因，其功能主要与植物生长发育相关。多态性热点区间和序列相似区间在SNP变异类型、InDel长度分布、突变影响编码功能的比例上差别不大。多态性热点区间和序列相似区间中基因序列上的SNP与InDel变异的类型主要是错义突变，其次是同义突变。【结论】昆仑14和昆仑15的田间表型相似，全基因组水平上，二者之间存在75 Mb的CNV变异区间，差异多态性热点区间主要分布在3H、6H和7H。

关键词：青稞昆仑14 昆仑15 重测序多态性

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气候变化下青藏高原三种优良牧草适生区的动态变化特征

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草业科学 2024年

作者：沈纪萍兰措卓玛王伟王寒冬王稳赵佳丽青海大学中国科学院高原适应与进化重点实验室青海省作物分子育种重点实验室青藏高原作物种质资源研究与利用实验室中国科学院西北高原生物研究所青海大学省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室

青藏高原作为世界第三极对气候变化的响应非常敏感。研究长时间序列的气候变化对青藏高原牧草适生区的影响，可以为高原畜牧业应对气候变化和优化草畜矛盾提供建议。本研究基于ArcGIS软件和最大熵模型（MaxEnt）模拟构建了老芒麦（Elymu... 详细信息

青藏高原作为世界第三极对气候变化的响应非常敏感。研究长时间序列的气候变化对青藏高原牧草适生区的影响，可以为高原畜牧业应对气候变化和优化草畜矛盾提供建议。本研究基于ArcGIS软件和最大熵模型（MaxEnt）模拟构建了老芒麦（Elymus sibiricus L.）、垂穗披碱草（Elymus nutans）和紫花针茅（Stipa purpurea）三种牧草的潜在适生区空间分布。研究得出了影响青藏高原牧草分布的主要环境因子和在气候变化下古气候时期（末次间冰期、末次冰盛期、全新世中期）、当前（1970—2000年）和未来80年Rcp2.6和Rcp8.5两种情景下牧草在青藏高原的潜在适生区分布及其空间格局变化。结果显示：（1）影响老芒麦和垂穗披碱草适生区分布的主要气候因子是温度，而影响紫花针茅适生区分布的主要气候因子是降水，紫花针茅具有更强的耐寒耐旱性。（2）在末次间冰期至全新世中期，老芒麦和垂穗披碱草的适生区面积增加，而紫花针茅的适生区面积减少。未来，老芒麦和垂穗披碱草的适生区面积呈继续增加趋势，向高寒草原地区扩展，紫花针茅适生区面积呈减少趋势。（3）当前，老芒麦和垂穗披碱草主要分布在青藏高原东南部湿润地区，紫花针茅则主要分布在高原干旱区域。（4）在Rcp2.6和Rcp8.5情景下，老芒麦、垂穗披碱草和紫花针茅三种牧草适生区质心位置存在差异，这是受到牧草适生区空间分布的影响。老芒麦和垂穗披碱草的质心位置均向高纬度位移，紫花针茅的质心位置变化不大。（5）当前，这三种牧草的高适生区最适宜混播区主要分布在河湟谷地周围。预计未来，牧草适宜混播区的面积将减少，主要原因是紫花针茅的适生区面积将减少。

关键词：青藏高原气候变化牧草适生区变化环境因子

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青稞HvCDS1基因的克隆与表达特征

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应用与环境生物学报 2024年第6期30卷 1214-1221页

作者：邓超王蕾徐金青黄志伟王寒冬陈同睿尤恩边海燕唐有林沈裕虎中国科学院西北高原生物研究所青海省作物分子育种重点实验室/中国科学院高原生物适应与进化重点实验室/青藏高原作物种质资源研究与利用实验室西宁810001 中国科学院大学生命科学学院北京100049 东华大学生物与医学工程学院上海201620

CDS1基因编码的磷脂酸胞苷酰转移酶(phosphatidate cytidylyltransferase,CDS1p)在脂质代谢中扮演着关键的角色,参与酵母对低温胁迫的响应.以青稞为研究对象,探究HvCDS1基因在植物低温胁迫中的作用.首先,对HvCDS1编码区序列和启动子序... 详细信息

CDS1基因编码的磷脂酸胞苷酰转移酶(phosphatidate cytidylyltransferase,CDS1p)在脂质代谢中扮演着关键的角色,参与酵母对低温胁迫的响应.以青稞为研究对象,探究HvCDS1基因在植物低温胁迫中的作用.首先,对HvCDS1编码区序列和启动子序列进行克隆,并对其编码蛋白的结构、理化性质和进化关系进行分析.同时,采用实时荧光定量PCR(qRT-PCR)技术,对HvCDS1基因在不同低温胁迫处理条件下进行表达分析.结果显示,HvCDS1基因编码区长1278 bp,编码一个具有425个氨基酸不具信号肽的跨膜蛋白,其二级结构以α螺旋为主,该基因的启动子中含有植物逆境响应的相关元件;亚细胞定位显示该蛋白位于细胞膜和细胞质中;系统发育进化树结果显示HvCDS1p与普通小麦具有较高同源性,亲缘关系较近;qRT-PCR分析显示,青稞幼苗在低温处理后,叶片中HvCDS1基因表达量显著性升高,本研究表明HvCDS1基因可能与青稞耐低温胁迫响应相关,结果为揭示青稞耐寒性提供了新的研究思路和理论参考.

关键词：青稞 HvCDS1 克隆低温胁迫生物信息学分析

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利用SNP标记鉴定青稞种质资源

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麦类作物学报 2024年第1期44卷 65-73页

作者：陈同睿王蕾王寒冬尤恩邓超边海燕沈裕虎徐金青中国科学院高原适应与进化重点实验室/青海省作物分子育种重点实验室/青藏高原作物种质资源研究与利用实验室中国科学院西北高原生物研究所青海西宁810008 中国科学院大学生命科学学院北京100049 中国科学院种子创新研究院青海西宁810008

近年来,青稞(Hordeum vulgare *** Hook.f.)育种速度逐步加快,青稞品种的类别和数量日渐增多,形成了丰富的青稞品种资源。然而,在青稞资源的大量引种和品种资源交换过程中,造成了同名异物、同物异名的现象,因而建立高效、准确的青稞品... 详细信息

近年来,青稞(Hordeum vulgare *** Hook.f.)育种速度逐步加快,青稞品种的类别和数量日渐增多,形成了丰富的青稞品种资源。然而,在青稞资源的大量引种和品种资源交换过程中,造成了同名异物、同物异名的现象,因而建立高效、准确的青稞品种鉴定技术体系和数据系统迫在眉睫。为基于青稞品种基本信息实现青稞品种的快速和准确鉴定,本研究利用简化基因组(GBS)测序获得的青稞基因组高通量SNP基因分型数据,对314份青稞种质资源进行群体结构分析;根据SNP注释结果,筛选获得位于外显子区的SNP并计算其杂合率和遗传多态性指数;用Genstat的去冗余(IRREDUNDANT)指令通过顺序算法(sequential algorithm)获得能够区分参试青稞种质资源的核心SNP位点组合,并构建DNA指纹图谱,结合参试材料地理来源等基本信息构建青稞品种的分子身份证。结果表明,群体遗传结构分析可将314份参试青稞材料划分为3个类群,类群划分与其材料类型密切相关。从4954个位于外显子区域的高质量SNP位点中筛选出14个多态性高且能完全区分青稞种质资源的SNP位点,称其为核心SNP;由14个核心SNP组成青稞种质资源DNA指纹图谱,同时结合种质资源地理来源等的基本信息进行数字编码,最终构建了每份青稞品种资源由17位数字组成的具有唯一标识的分子身份证,并生成相应的条形码和二维码。本研究构建的青稞种质资源DNA指纹图谱和分子身份证,可为青稞品种真实性和纯度鉴定、种质管理及知识产权保护等提供参考。

关键词：青稞种质资源核心SNP 指纹图谱分子身份证

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基于全基因组SNP高效鉴定燕麦种质资源

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麦类作物学报 2022年第6期42卷 677-684页

作者：徐金青边海燕王寒冬王蕾张波尤恩李晓兰陈文杰沈裕虎中国科学院高原适应与进化重点实验室/青海省作物分子育种重点实验室/青藏高原作物种质资源研究与利用实验室中国科学院西北高原生物研究所青海西宁810001 中国科学院种子创新研究院青海西宁810001 中国科学院大学生命科学学院北京100049

为探究鉴别燕麦品种特异性所需SNP标记的最少数量与鉴别效果,以25个生产上大面积推广的栽培燕麦品种为材料,利用燕麦***6K微珠芯片进行基因分型,按照具有多态性、最小等位基因频率(MAF)大于0.05、缺失率小于0.50的条件进行筛选,获得221... 详细信息

为探究鉴别燕麦品种特异性所需SNP标记的最少数量与鉴别效果,以25个生产上大面积推广的栽培燕麦品种为材料,利用燕麦***6K微珠芯片进行基因分型,按照具有多态性、最小等位基因频率(MAF)大于0.05、缺失率小于0.50的条件进行筛选,获得2214个高质量的SNP标记。所有SNP标记的平均MAF为0.75,平均多态性信息含量(PIC)为0.28。群体遗传结构分析将25个燕麦品种划分为5个类群。通过去冗余分析,获得8个能够高效鉴别燕麦参试品种的SNP标记。这8个SNP标记的平均MAF为0.62,平均PIC为0.35,表现出丰富的遗传多样性。测序结果显示,所筛选的8个SNP标记具有较好的稳定性和重现性。进一步利用这8个SNP标记构建了25个燕麦栽培品种的SNP指纹图谱,为燕麦栽培品种真实性鉴定和纯度检测提供了可用的标记组合。

关键词：燕麦(AvenasativaL.) SNP 品种鉴定 DNA指纹图谱

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