科创中国

行业领域

农、林、牧、渔业

需求背景

获得5个大菊新品种 以前期基于灰度分析联合层次分析获得的具有产业开发潜力的品种作为亲本，利用有性杂交技术结合层次分析方法，选育出了‘东篱金辉’、‘东篱雅韵’、东篱雅致’、‘东篱知秋’、‘东篱紫蛟’5个大菊新品种，并获得农业部植物新品种保护办公室授权证书。这些品种花色艳丽，形态各异，与其他大菊品种相比具有开花期早、植株低矮、直立性强、长势强健、易栽培管理的特点，适合盆栽观赏，不仅可以满足北京地区节日布景需求，也为规模化生产和标准栽培体系建立提供了优异品种。 在分子标记辅助育种上取得进展 （1）构建分子身份证数据库。在前期利用SSR技术获得480个大菊品种分子身份证的基础上，进一步利用EST-SSR技术构建了876个大菊品种分子身份证，使得库容量由1560个增加至1795个。为进一步构建能涵盖更多菊花品种的分子身份证数据库奠定了基础。 （2）开发SNP标记挖掘花型相关基因。筛选出具有单一瓣型的300份菊花样本构建关联群体，利用混合线性模型进行菊花花型全基因组关联分析，筛选出与菊花花型性状显著关联的位点或区段56个，其中7个SNP与花瓣形态显著相关，31个SNP与花瓣数量显著相关，13个SNP与花瓣指向显著相关，5个SNP与花瓣排列组合方式显著相关。借助已发表的菊属近缘野生种菊花脑的基因组进行序列比对，挖掘到控制菊花花型的相关基因118个。为菊花花部性状改良的分子标记辅助育种提供了参考。 

需解决的主要技术难题

基于SLAF-seq标记解析菊花花型形成的机理。在多年观测和分析的基础上，将菊花花型解析为舌状花和管状花的形态，以及两者之间的相对数量。据此重新定义了两个影响花型的重要性状：一个是舌状花花冠筒基部合生程度（花冠筒长/舌状花长，简称CTMD）；另一个是舌状花相对数量（舌状花数量/头状花序小花总数量或舌状花轮数/头状花序小花总轮数，简称RNRF）。遗传分析发现这两个复杂数量性状均符合主基因+多基因混合遗传模型。以CTMD和RNRF差异较大的亲本杂交获得305个F1后代。利用SLAF-seq技术，构建了一张平均图距为*** cM的菊花高密度遗传连锁图谱。基于这一图谱，经过连续两年检测共获得123个与花型性状相关的QTLs，其中包括控制CTMD的3个主效QTLs和控制RNRF的4个主效QTLs。结合向日葵和生菜的基因组注释信息，经检测得到了8个与上述花型性状相关的候选基因。利用甘野菊参考基因组，以及毛华菊和甘菊（转录组数据进行比对分析，得到与上述花型性状相关的31个候选基因。为菊花花型改良的分子标记辅助育种、基因定位以及相关基因的图位克隆奠定了基础。

期望实现的主要技术目标

育苗技术实现生产用穗条生根率与移植成活率达到95%以上；种苗清洁程度达到国际优质种苗建议标准；周年开花调控技术实现开花时间的准确率达到95%以上。 最后是推进新品种产业化生产示范。基于关键繁殖技术的创新突破，实现具有独立知识产权的中国传统菊花新品种的规模化与标准化生产，繁殖优质种苗 10 万株以上，开发出盆栽菊花新商品。

需求解析

解析单位：“科创中国”乡村振兴（自然资源价值保育）科技服务团（中国国土经济学会） 解析时间：2022-11-08

梁慎

河南省农业科学院园艺研究所

副研究员

综合评价

建立大菊品种图像识别技术 在前期建立的设备和方法的基础上，使用深度学习的方法对大菊品种图像的识别和分类问题进行了新的探讨，通过测试提出大菊品种图像ResNet18非预训练模型为目前最佳的网络模型，Top-1的校验精度达到70%以上，并提出将大菊品种瓣型和花型等植物学信息融入深度网络模型的新思路。利用聚类分析建立了126个大菊品种图像深度特征的17类分类体系，为大菊品种鉴定和保护提供了新的方法和数据，优化了已有的大菊品种分类体系。建立了毛华菊遗传转化方法 通过对大菊品种近缘野生种的收集和研究发现，毛华菊是栽培菊花品种的重要亲本之一，为了利用其作为研究菊花花型形成机理的模式材料，课题组建立起了一种农杆菌介导的毛华菊遗传转化方法。这一专利技术为大菊重要观赏性状形成机理研究提供了技术支撑。 优化大菊品种栽培体系 经过试验优化了大菊栽培体系，相较于传统栽培技术体系，节水30%，节电30%；完善了育苗技术体系，实现了种苗成活率达到95%以上，种苗清洁程度达到国际优质种苗水平。新品种培育。建立把传统有性杂交育种与分子标记辅助选择育种相结合的菊花育种技术平台，把遗传调控机理研究和表型性状分析结合的种质

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