穗轴粗和出籽率均是典型的数量性状,在不同程度上影响玉米产量。全基因组选择整合全基因组关联分析(GWAS,genome-wide association study)的先验信息是提高性状预测准确性的有效方法。本研究利用309份玉米自交系穗轴粗和出籽率表型和基因分型测序技术获得的基因型数据,研究基因组最佳线性无偏预测(GBLUP,genomic best linear unbiased prediction)、贝叶斯A(Bayes A)和再生核希尔伯特空间(RKHS,reproducing kernel Hilbert space)模型对2种GWAS方法即固定和随机模型交替概率统一(FarmCPU,fixed and random model circulating probability unification)和压缩混合线性模型(CMLM,compressed mixed linear model)衍生的不同数量标记集、随机选择标记集和所有标记对预测准确性的影响。对于2个性状FarmCPU和CMLM衍生标记集,3个预测模型间的预测准确性差异较小,差值变异范围介于0~0.03。对于随机标记集,相比其他2个模型的预测准确性,RKHS对穗轴粗可提高3.57%~15.91%,而3个预测模型对出籽率具有相似的预测效果。除了50和100个标记,3个模型利用CMLM衍生标记对2个性状的预测效果均优于FarmCPU。相比随机标记集,穗轴粗GWAS衍生标记的预测准确性可提高15.52%~88.37%;出籽率利用衍生标记可提高1~5.89倍。所有衍生标记集的预测准确性均高于所有标记。这些结果均表明,全基因组选择整合GWAS衍生标记有利于提高穗轴粗和出籽率的预测准确性。
为了进行鲜食型糯玉米(Zea mays L. sinensis Kulesh)种质资源的创新、改良加工品质、选育优质高产的新品种。本试验以7个糯玉米自交系为亲本,按照GriffingⅣ配制21个杂交组合,分析了糯玉米产量和出籽率的配合力效应。结果表明,糯玉米的产量和出籽率受加性基因和非加性基因共同控制;7个亲本的产量一般配合力效应大小顺序为N23>N17>N28>N47>N51>N15>N27,出籽率一般配合力效应大小值为N51>N27>N47>N23>N28>N17>N15;综合一般配合力效应及特殊配合力效应结果表明,N15×N23是相对高产的组合;N27×N51是出籽率相对较高的组合;对自交系综合评价表明,N23、N17可作为选育高产优良组合的理想亲本,N27可作为选育高出籽率的理想亲本。本研究结果可为糯玉米育种实践提供一定的参考。
