山東省近期育成小麥品種(系)的遺傳多樣性及其與產(chǎn)量性狀的關(guān)聯(lián)分析

程西永，呂建華，毛瑞喜，王春陽，李南南，李斯深

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院/作物生物學(xué)國家重點實驗室，山東泰安 271018； 2.山東省種子管理總站,山東濟南 250100)

山東省近期育成小麥品種(系)的遺傳多樣性及其與產(chǎn)量性狀的關(guān)聯(lián)分析

程西永1，呂建華2，毛瑞喜2，王春陽1，李南南1，李斯深1

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院/作物生物學(xué)國家重點實驗室，山東泰安 271018； 2.山東省種子管理總站,山東濟南 250100)

為了解山東省近年來育成品種(系)的遺傳多樣性，并篩選出與產(chǎn)量性狀相關(guān)的分子標(biāo)記及其等位變異，選用58對分布于小麥21條染色體上的SSR標(biāo)記，對109個山東省近年來育成的品種(系)進行遺傳多樣性和關(guān)聯(lián)分析。SSR標(biāo)記多態(tài)性分析表明，本研究共檢測到176個等位位點，各標(biāo)記等位位點變化范圍為2～6個，平均為3.034個；SSR標(biāo)記多態(tài)性信息量(PIC)變化范圍為0.111～0.829，平均為0.552。聚類分析顯示，同一育種單位育成的或具有共同親本的品種往往聚為一類。關(guān)聯(lián)分析表明，與產(chǎn)量性狀顯著關(guān)聯(lián)(P<0.01)的標(biāo)記有18對。對相對穩(wěn)定的等位變異作進一步分析，發(fā)掘了一批與產(chǎn)量性狀相關(guān)的優(yōu)異等位變異,如增加產(chǎn)量的等位變異 barc187-A240和 cfd11-A270，降低株高的等位變異 barc21-A110、 cfd53-A240和 Xwmc765-A190，增加穗粒數(shù)的等位變異 barc181-A190 ，增加總莖數(shù)的等位變異 cfd27-A220 和 swes247-A200，提高越冬率的等位變異 barc177-A110。

小麥；SSR標(biāo)記；遺傳多樣性；關(guān)聯(lián)分析；等位變異

小麥?zhǔn)俏覈匾Z食作物之一，有著悠久的種植歷史和廣闊的種植面積。長期以來，小麥育種家通過雜交育種等方法，育成了大批高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、多抗的小麥品種。然而，隨著近年來人工選擇的加劇，親本遺傳基礎(chǔ)狹窄、遺傳多樣性水平較低成為影響優(yōu)質(zhì)小麥品種選育的主要問題之一[1]。通過對育成品種(系)的遺傳多樣性分析，可以了解種質(zhì)資源的遺傳信息，指導(dǎo)雜交親本的選配，提高小麥育種效率[2]。分子標(biāo)記技術(shù)在種質(zhì)資源的遺傳多樣性分析中已被廣泛應(yīng)用。其中，SSR分子標(biāo)記具有穩(wěn)定性好、多態(tài)性高、共顯性分離、位點?；浴?biāo)記覆蓋整個基因組且分布均勻等優(yōu)點，被應(yīng)用最為廣泛[3-4]。此外，在遺傳多樣性分析基礎(chǔ)上進行關(guān)聯(lián)分析，有利于發(fā)掘有效基因，對后期分子標(biāo)記輔助選擇具有重要意義。李小軍等[5]利用SSR標(biāo)記與農(nóng)藝性狀進行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)了與穗粒數(shù)、產(chǎn)量緊密相關(guān)的標(biāo)記。劉新倫等[6]利用SSR標(biāo)記與54份小麥品種進行麥長管蚜抗性關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)了與小麥長管蚜抗性相關(guān)聯(lián)的標(biāo)記。姜 朋等[7]利用SSR標(biāo)記與弱筋小麥進行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)了與小麥籽粒蛋白質(zhì)含量關(guān)聯(lián)的標(biāo)記。本研究采用58對SSR標(biāo)記對109個山東省近年來育成的小麥品種(系)進行遺傳多樣性分析，旨在了解山東省近年來育成的小麥品種(系)之間的差異和親緣關(guān)系，拓寬小麥品種的遺傳基礎(chǔ)；同時通過分子標(biāo)記與性狀的關(guān)聯(lián)分析，進一步發(fā)掘與小麥產(chǎn)量等性狀相關(guān)聯(lián)的分子標(biāo)記，為小麥育種工作提供參考。

1 材料與方法

1.1 供試材料和產(chǎn)量性狀數(shù)據(jù)來源

供試材料共109份，包括9個山東省近期育成品種和100個2014-2015年山東省小麥高肥區(qū)域試驗的品系(表1)。產(chǎn)量性狀數(shù)據(jù)來源于山東省12個區(qū)試點調(diào)查結(jié)果，包括100個新品系和對照品種濟麥22。

1.2 基因組DNA的提取和SSR分析

將小麥種子置于鋪放雙層濾紙的培養(yǎng)皿中，加入適量蒸餾水潤濕，待種子露白后，點播在育苗穴盤內(nèi)，然后置于RXZ智能型人工氣候箱內(nèi)培養(yǎng)。待幼苗長至二葉一心期時，稱取幼苗葉片0.2 g，液氮冷凍下快速研磨成粉末，采用CTAB法提取基因組DNA[8]。加入RNaseA(北京天根生化科技有限公司)去除DNA樣品中的RNA。用1%瓊脂糖凝膠電泳檢測所提DNA樣品的質(zhì)量。用超微量蛋白核酸分析儀Bio Drop Duo (Bio Drop, UK)測定DNA濃度。用超純水將DNA樣品稀釋到50 ng·μL-1，4 ℃保存?zhèn)溆谩?/p>

利用20份小麥品種進行SSR標(biāo)記篩選，凝膠電泳后去除無多態(tài)性和擴增條帶模糊的標(biāo)記，最終從陳海梅等[9]、Roder等[10]和Gupta等[11]所開發(fā)的83對SSR標(biāo)記中篩選出分布在小麥21條染色體上的58對SSR標(biāo)記(表2)用于遺傳多樣性分析。PCR反應(yīng)在T1型PCR擴增儀(Biotech, DEU)上進行。反應(yīng)體系15 μL，包括Reaction Mix 7.5 μL、75 ng DNA、1.5 μL引物、0.2 μL Golden DNA Polymerase、4.3 μL ddH2O。PCR擴增程序：94 ℃預(yù)變性5 min；94 ℃變性30 s，50～65 ℃(因引物而異)退火30 s，72 ℃延伸40 s，35個循環(huán)；72 ℃延伸10 min，4 ℃保存。PCR擴增產(chǎn)物用8%非變性聚丙烯酰胺凝膠電泳(Native-PAGE)，經(jīng)0.2%硝酸銀染色后于白熾燈下觀察結(jié)果并進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計和拍照。

1.3 數(shù)據(jù)分析

在相同遷移率位置上有擴增條帶賦值“1”，無條帶賦值“0”，缺失數(shù)據(jù)用“9”表示，統(tǒng)計每對標(biāo)記的帶型，構(gòu)建二元矩陣[12]。多態(tài)性信息含量(polymorphism information content, PIC)計算公式如下：

其中，Pij為i位點第j等位變異的頻率，標(biāo)記i的總帶型從1到n。

根據(jù)Breseghello等[13]的無效等位變異理論，估測位點等位變異的表型效應(yīng)，計算公式如下：

αi=∑xij/nj-∑Nk/nk

式中，αi表示等位變異的表型效應(yīng)值，xij表示具有第i個等位變異的第j個材料的表型值，nj表示攜帶第i個等位變異的材料數(shù)，Nk表示具有無效等位變異的第k個材料的表型值，nk表示具有無效等位變異的材料數(shù)。如果αi大于0，則認(rèn)為該等位變異與性狀正關(guān)聯(lián)，反之則認(rèn)為負(fù)關(guān)聯(lián)。

采用NTSYS 2.10e軟件中similarity程序計算遺傳距離，然后導(dǎo)入MEGA 6.0程序中進行Neighbor-Joining聚類分析[14]。以Structure 2.3.1軟件分析群體遺傳結(jié)構(gòu)，估計最佳群體組群K，其取值范圍1～10，將MCMC(Markov Chain Monte Carlo)開始時的不作數(shù)迭代(length of burn-in period)設(shè)為50 000次，再將不作數(shù)迭代后的MCMC設(shè)為100 000次，重復(fù)20次，計算Q參數(shù)。若K值持續(xù)增大，參照Evanno等[15]的方法計算ΔK確定K值。應(yīng)用TASSEL 3.0軟件中的GLM模型進行性狀和標(biāo)記之間的關(guān)聯(lián)分析。當(dāng)標(biāo)記的P<0.01時認(rèn)為標(biāo)記與性狀存在顯著相關(guān)。

表1 小麥品種(系)名稱Table 1 Name of wheat varieties(lines)

表2 SSR標(biāo)記及其所在染色體位置、退火溫度、等位位點數(shù)和位點多態(tài)性信息含量Table 2 Information of SSRs and their positions on chromosomes,Tm, number of allelic loci and values of polymorphic information content(PIC)

料及其抗旱指數(shù)和加權(quán)隸屬函數(shù)U代表所在染色體未知。

U means the unknown location on chromosome.

2 結(jié)果與分析

2.1 SSR標(biāo)記的多態(tài)性分析

利用58對SSR標(biāo)記對109個小麥品種(系)的基因組DNA進PCR擴增，共檢測出176個等位位點，每對SSR標(biāo)記的等位位點數(shù)目為2～6個，平均3.034個(表2，圖1)。根據(jù)Botstein等[16]的研究，當(dāng)PIC≥0.50時，該標(biāo)記為高度多態(tài)性標(biāo)記；當(dāng)0.25

2.2 聚類分析

根據(jù)58對SSR標(biāo)記的讀帶數(shù)據(jù)，利用MEGA 6.0軟件進行了聚類分析，109個品種(系)可以聚為4大類(圖2)。第I類群包括潤農(nóng)1382、AN02、中麥175、泰田麥118、魯寧麥1302、東旱1號、山農(nóng)3050、山農(nóng)10788、FC0017、淄麥35、東麥15和山農(nóng)981等12個品種(系)。該類群與其他3個類群關(guān)系較遠(yuǎn)，育成單位也比較復(fù)雜，是一個新的類群，在育種中值得注意。

第II類群包括泰農(nóng)18、裕田麥119、岱麥3166、圣田麥69、樂旱6255、SNW612、岱麥3270、岱麥3640、泰麥1918、山農(nóng)29、泰農(nóng)2432、LS4393、淄麥28、HF8327、岱麥2638、山農(nóng)82573、好麥301、博農(nóng)麥7號、泰農(nóng)107、淄麥29、陽光505、鑫秋808、泰山5059、岱麥2173、LS1387、博農(nóng)麥8號、魯原231、魯原502和魯原304等29個品種(系)。其中，泰農(nóng)18、泰麥1918為山東省審定品種，山農(nóng)29和魯原502為國家審定品種。該類群中許多品種與泰農(nóng)18有密切親緣關(guān)系，如山農(nóng)29、LS號、岱麥號、SNW612、淄麥29等均是用泰農(nóng)18或其姊妹系做親本之一，可稱之為泰農(nóng)18群。

第III類群包括徐麥1008、濟麥45、淄麥27、菏麥0605、濟麥31、HF6012、邦麥7號、青麥H055、SNW961、禾元11號、濱麥6號、陽光603、濟麥30、鴻翔519、紅地167、煙農(nóng)1212、紅地166、紅地168、菏麥0666、藁優(yōu)5766和泰山5328等21個品種(系)。其中，煙農(nóng)1212正在生產(chǎn)試驗中，2016年紅地166和菏麥0666通過了山東省品種審定，該類群與第IV類群關(guān)系較近。

M：pUC18 marker(北京天根)；1～31：菲達(dá)1號、臨091、QX159、SNW634、山農(nóng)981、紅地166、青麥H012、HF8327、陽光603、鴻翔519、FC0017、ZH4261、Kf2014、AN02、SNW961、濟麥45、泰農(nóng)107、淄麥35、良星638、山農(nóng)82573、東旱1號、聊麥149、青麥H055、東麥15、山農(nóng)02-1、邦麥7號、陽光505、博農(nóng)麥8號、濟麥50、青14-7-13、德旱13-10、紅地168、樂旱6255、岱麥2638、LS4393、煙5102、泰科麥5366。

M:pUC18 marker(TIANGEN, Beijing); 1-31:Feida 1, Lin 091, QX 159, SNW 634, Shannong 981, Hongdi 166, Qingmai H012, HF8327, Yangguang 603, Hongxiang 519, FC0017, ZH4261, Kf2014, AN02, SNW961, Jimai 45, Tainong 107, Zimai 35, Liangxing 638, Shannong 82573, Donghan 1, Liaomai 149, Qingmai H055, Dongmai 15, Shannong 02-1, Bangmai 7, Yangguang 505, Bonongmai 8, Jimai 50, Qing 14-7-13, Dehan 13-10, Hongdi 168, Lehan 6255, Daimai 2638, LS4393, Yan 5102, Taikemai 5366.

圖1標(biāo)記gwm186(5A)在部分小麥品種(系)中的擴增條帶圖

Fig.1Amplificationof31wheatvarietieswithprimerpairgwm186(5A)

第IV類群包括濟麥50、良星638、聊麥149、ZH4261、青宇14-7-13、良星517、Kf2014、臨091、煙農(nóng)25、泰山6038、臨麥4、S13-2、DH51303、SNW634、QX159、煙農(nóng)24、DH51202、鴻翔1213、德旱13-10、XR-4429、煙農(nóng)187、菲達(dá)1號、泰科麥5366、煙農(nóng)5158、煙5102、煙農(nóng)194、泰山6436、泰農(nóng)3018、濟麥34、鑫麥803、良星505、齊都5號、科源026、濟麥32、石農(nóng)086、濟麥37、中冠麥3號、濟麥22、山農(nóng)誘02-1、青麥H012、良星667、良星66、良星99、良星77、濟麥23、DH51302和FC009等47個品種(系)，是最大的一個類群。其中，濟麥22和良星66為國家審定品種，良星77、煙農(nóng)24、臨麥4號、登海202(DH51202)、濟麥23和峰川9號(FC009)為山東省審定品種，良星99為河北省審定品種，煙5158為山東省和安徽省審定品種。該類群審定品種多、生產(chǎn)上推廣面積大。許多品種與濟麥22或良星號有密切關(guān)系，可稱之為濟麥22群，總體表現(xiàn)與第II類群差別較大。

2.3 群體結(jié)構(gòu)分析

對供試的109個小麥品種(系)進行基于一般線性模型的群體結(jié)構(gòu)分析，設(shè)定推測亞群數(shù)K=1～10，而L(K)雖然隨著K值發(fā)生變化，但并沒有明顯的最大值。根據(jù)計算出的ΔK值繪制ΔK值隨K值變化的折線圖，在K=3時，ΔK值出現(xiàn)明顯的最大值，隨后急劇下降(圖3)，說明109個小麥品種(系)的最優(yōu)亞群數(shù)為3。這3個亞群分別由37、25、47個品種(系)組成，在群體中所占比例分別為33.94%、22.94%、43.12%。

2.4 關(guān)聯(lián)分析

以100個2014-2015年山東省小麥區(qū)試品系和對照品種濟麥22為材料，進行58對SSR標(biāo)記與產(chǎn)量性狀關(guān)聯(lián)分析，共獲得顯著關(guān)聯(lián)標(biāo)記18對(表3)。與產(chǎn)量顯著關(guān)聯(lián)的分子標(biāo)記有4對(barc187、barc45、cfd11、cfd27)，貢獻(xiàn)率為9.3%～12.5%；與生育期顯著關(guān)聯(lián)的分子標(biāo)記有3對(barc139、barc187、gpw2082)，貢獻(xiàn)率為15.9%～23.5%；與株高顯著關(guān)聯(lián)的分子標(biāo)記有5對(barc187、barc21、cfd53、gwm369、Xwmc765)，貢獻(xiàn)率為8.2%～13.5%；與穗粒數(shù)顯著關(guān)聯(lián)的分子標(biāo)記有3對(barc181、cfd168、gwm577)，貢獻(xiàn)率為9.1%～10.6%；與總莖數(shù)顯著關(guān)聯(lián)的分子標(biāo)記有2對(cfd27、swes247)，貢獻(xiàn)率為10.2%～12.4%；與越冬率顯著關(guān)聯(lián)的分子標(biāo)記有4對(brac177、barc240、cfd18、gwm369)，貢獻(xiàn)率為12.8%～21.5%；與倒伏性顯著關(guān)聯(lián)的分子標(biāo)記有1對(wmc179)，貢獻(xiàn)率為10.5%。其中，部分標(biāo)記與多個性狀關(guān)聯(lián)，標(biāo)記barc187與生育期、株高和產(chǎn)量相關(guān)聯(lián)，貢獻(xiàn)率分別為16.3%、13.5%和9.3%；cfd27與產(chǎn)量和總莖數(shù)相關(guān)聯(lián)，貢獻(xiàn)率分別為12.5%和10.2%；gwm369與株高和越冬率相關(guān)聯(lián)，貢獻(xiàn)率分別為9.9%和13.7%。在18對相關(guān)聯(lián)的標(biāo)記中，有3對標(biāo)記與性狀關(guān)聯(lián)(gpw2082與生育期、barc187與株高、barc177與越冬率)的P值小于0.001，且貢獻(xiàn)率較高(分別為23.5%、13.5%、21.5%)。

品種名稱詳見表1。 Variety names are listed in table 1.

圖3 109份小麥材料的群體遺傳結(jié)構(gòu)圖

2.5 關(guān)聯(lián)位點優(yōu)異等位變異分析

在獲得與產(chǎn)量性狀關(guān)聯(lián)的標(biāo)記基礎(chǔ)上，進行了優(yōu)異等位變異分析(表3)。產(chǎn)量關(guān)聯(lián)標(biāo)記barc187、barc45、cfd11和cfd27的等位變異的表型效應(yīng)范圍為-10.38～12.62、-2.91～4.12、8.74～21.04和-18.64～2.89，4對標(biāo)記等位變異效應(yīng)最大的分別為 A240、 A110、 A270和 A170；生育期關(guān)聯(lián)標(biāo)記barc139、barc187、gpw2082和Xwmc765的等位變異的表型效應(yīng)范圍為-1.56～1.79、-1.76～0.49、-2.49～3.16和-0.36～0.25，4對標(biāo)記等位變異效應(yīng)最大的分別為 A270、 A230、 A230和 A170；倒伏性關(guān)聯(lián)標(biāo)記wmc179的等位變異的表型效應(yīng)范圍為0.55～2.40，等位變異 A240的表型效應(yīng)最大；株高關(guān)聯(lián)標(biāo)記barc187、barc21、cfd53、gwm369和Xwmc765的等位變異的表型效應(yīng)范圍為-1.24～5.38、-4.22～-1.35、-3.44～3.81、-1.83～1.98和-3.40～2.01，5對標(biāo)記等位變異效應(yīng)最大的分別為 A240、 A120、 A210、 A230和 A150；穗粒數(shù)關(guān)聯(lián)標(biāo)記barc181、cfd168和gwm577的等位變異的表型效應(yīng)范圍為0.31～1.29、-0.99～0.75和0.24～0.34，3對標(biāo)記等位變異效應(yīng)最大的分別為 A190、 A240和 A190；總莖數(shù)關(guān)聯(lián)標(biāo)記cfd27和swes247的等位變異的表型效應(yīng)范圍為-1.44～6.32和0.30～7.67，2對標(biāo)記等位變異效應(yīng)最大的分別為 A220和 A200；越冬率關(guān)聯(lián)標(biāo)記barc177、barc240、cfd18和gwm369的等位變異的表型效應(yīng)范圍為6.09～9.73、-3.73～-0.85、-2.50～4.69和-3.29～2.76，4對標(biāo)記等位變異效應(yīng)最大的分別為 A110、 A210、 A190和 A180。

從表3還可以看出，同一標(biāo)記不同等位變異的表型效應(yīng)不同。標(biāo)記barc187對產(chǎn)量和株高的等位變異效應(yīng)最大的是 A240，而對生育期的等位變異效應(yīng)最大的是 A230；標(biāo)記Xwmc765對生育期的等位變異效應(yīng)最大的是 A170，而對株高的等位變異效應(yīng)最大的是 A150；標(biāo)記gwm369對株高的等位變異效應(yīng)最大的是 A230，而對越冬率的等位變異效應(yīng)最大的是 A180。

表3 與表型性狀關(guān)聯(lián)的SSR標(biāo)記及等位變異的表型效應(yīng)Table 3 SSR markers associated with phenotypic traits and phenotypic effect of alleles

(續(xù)表3Continuedtable3)

性狀Trait標(biāo)記Marker染色體ChromosomepR2/%等位變異Allele品種數(shù)No.ofvariety表型效應(yīng)Phenotypiceffect倒伏性Lodgingresistancewmc1796B9.64×10-310.5A240572.40A220370.55A200380.64株高Plantheightbarc1871B7.07×10-413.5A250550.95A240565.38A23022-1.24barc216D5.51×10-39.4A12060-1.35A11055-4.22cfd532D9.81×10-38.2A24048-3.44A230122.99A22048-3.08A210123.81gwm3693A4.34×10-39.9A230471.98A20020-1.06A180600.04A14013-1.83Xwmc7655D7.60×10-38.7A19010-3.40A170390.75A150112.01穗粒數(shù)Grainnumberperspikebarc1811B/7B6.39×10-310.1A190431.29A180201.25A160600.31cfd1682A/2D5.15×10-310.6A240600.75A20012-0.99gwm5777B9.97×10-39.1A190370.34A165440.31A13060.24總莖數(shù)Totalstemnumbercfd271D9.83×10-310.2A240115.83A220556.32A200162.00A17044-1.44A150161.01swes2471B/1D4.10×10-312.4A250600.73A230430.30A200157.67越冬率Winteringratebarc1775D1.81×10-421.5A110419.73A90516.09barc2401B/1A/1D/5B4.96×10-312.8A21053-0.85A19016-3.73cfd185D1.84×10-315.4A23093.77A22049-2.50A21093.78A20049-2.24A19094.69A18051-1.47gwm3693A3.49×10-313.7A230472.11A20020-3.29A180602.76A14013-2.21

根據(jù)標(biāo)記的凝膠電泳圖，用“A+不同條帶大小”表示該標(biāo)記不同的等位變異。

‘A+different fragment sizes amplified with a marker’ indicates different alleles of the marker.

3 討 論

遺傳多樣性分析是后期進行關(guān)聯(lián)分析進而發(fā)掘有利基因的基礎(chǔ)和前提[17-18]。本研究利用SSR標(biāo)記進行遺傳多樣性分析，確定供試材料在不同標(biāo)記上所含有的等位變異及基因型，在一定程度上反映了材料間的親緣關(guān)系。聚類分析發(fā)現(xiàn)，山東省近期育成的品種(系)中，具有共同親本或同一育種單位育成的品種往往聚為一類，如來源于同一育種單位的良星66、良星77和良星99聚在IV類；親緣關(guān)系較近的泰農(nóng)18、山農(nóng)29和淄麥28聚在II類。該結(jié)果在程 斌等[19]、蒲艷艷等[12]的研究中均有所體現(xiàn)。本試驗發(fā)現(xiàn)，濟麥22、良星66、良星77等主要推廣品種相似性較高，這與彭 芹等[20]試驗結(jié)果一致。聚類分析是研究品種(系)遺傳差異、雜交親本選育的重要依據(jù)。倪中福等[21]利用65對SSR標(biāo)記分析了23個小麥品種(系)D染色體組的遺傳多樣性，供試材料間的平均遺傳距離為0.428。耿惠敏等[22]利用43對SSR標(biāo)記分析了40份河南審定小麥品種的遺傳多樣性，供試材料間平均遺傳距離為0.404。本試驗利用58對SSR標(biāo)記對山東省小麥品種(系)進行分析，供試品種(系)間遺傳距離為0.04～0.55，平均遺傳距離為0.269，遺傳距離較近，相似性較高，說明山東省近期育成的品種(系)遺傳多樣性水平較低，遺傳基礎(chǔ)狹窄。如第IV類群品種(系)數(shù)目高達(dá)47個，且與第III類群關(guān)系較近，在育種親本選配時應(yīng)該注意增加遺傳多樣性。造成這種現(xiàn)象的主要原因可能是育種中大量使用相同的骨干親本或以骨干親本衍生材料做親本。因此，本試驗結(jié)果可以為小麥育種過程中親本的選擇提供一定的理論依據(jù)，避免相似親本的重復(fù)利用，有利于拓寬遺傳基礎(chǔ)，提高小麥品種(系)的遺傳多樣性。

近年來，關(guān)聯(lián)分析在作物中得到廣泛應(yīng)用。張國華等[23]利用64對SSR、2對EST-SSR、47對功能標(biāo)記和黃淮麥區(qū)小麥4個環(huán)境變量下的產(chǎn)量性狀進行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)49對標(biāo)記與4個環(huán)境的產(chǎn)量性狀及其均值顯著關(guān)聯(lián)。司二靜等[24]利用86對SSR標(biāo)記和156份大麥材料進行關(guān)聯(lián)分析，得到了18個與株高、穗長、芒長、穗粒數(shù)和千粒重等性狀相關(guān)聯(lián)的標(biāo)記。Agrama等[25]利用123對SSR標(biāo)記分析了92個水稻品種，得到與產(chǎn)量、千粒重、粒長和粒寬顯著關(guān)聯(lián)的分子標(biāo)記。本研究分析了58對標(biāo)記與產(chǎn)量性狀的相關(guān)性，共檢測到18對與小麥產(chǎn)量性狀相關(guān)聯(lián)的SSR標(biāo)記。結(jié)果顯示，barc45(3A/2B)與產(chǎn)量顯著相關(guān)，barc177(5D)與小麥的越冬率顯著關(guān)聯(lián)，barc181(1B/7B)與小麥穗粒數(shù)具有顯著相關(guān)性，這與武玉國等[26]、靳 婷[27]、宋彥霞[28]的研究結(jié)果一致，說明試驗結(jié)果較為可靠，可以用作分子標(biāo)記輔助選擇。本試驗還發(fā)現(xiàn)，與穗粒數(shù)相關(guān)的標(biāo)記還有cfd168(2A/2D)和gwm577(7B)，前人在2A、2D和7B上均發(fā)現(xiàn)過與穗粒數(shù)相關(guān)聯(lián)的標(biāo)記或者QTL[29-30]。本研究還發(fā)現(xiàn)了兩個與總莖數(shù)關(guān)聯(lián)的標(biāo)記，分別為cfd27(1D)與swes247(1B/1D)，尚未見相關(guān)報道。本研究也發(fā)現(xiàn)了一些優(yōu)異等位變異，在育種中應(yīng)注意利用。

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GeneticDiversityofRecentWheatVarietiesinShandongProvinceandTheirAssociationAnalysiswithYieldTraits

CHENGXiyong1,LüJianhua2,MAORuixi2,WANGChunyang1,LINannan1,LISishen1

(1.College of Agronomy, Shandong Agricultural University/State Key Laboratory of Crop Biology, Tai'an, Shandong 271018, China; 2.Shandong Seed Management Station, Jinan, Shandong 250100, China)

The objective of this study is to reveal the genetic diversity of wheat varieties in recent years in Shandong province and to identify the association between SSR markers and important agronomic traits. A number of 109 wheat varieties of Shandong province were analyzed using 58 SSR markers on 21 chromosomes. Totally, 176 alleles were detected among 109 varieties. For a single SSR locus, 2-6 alleles could be detected, with an average of 3.034. The range of polymorphism information content(PIC) was 0.111-0.829, with an average of 0.552. Cluster analysis showed that most of the varieties with the common parent or from the same breeding institution were trend to be clustered into one group. Eighteen markers were significantly associated with plant yield related traits(P<0.01). Some favorable alleles associated with yield traits in multiple environments were discovered, such as barc187-A240 and cfd11-A270 for increasing yield, barc21-A110, cfd53-A240 and Xwmc765-A190 for reducing plant height, barc181-A190 for increasing kernel number per spike, cfd27-A220 and swes247-A200 for increasing the number of all stems and barc177-A110 for increasing the wintering rate.

Wheat; SSR; Genetic diversity; Association analysis; Allele

時間：2017-11-14

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1359.S.20171114.1027.002.html

2017-03-11

2017-09-25

山東省自然科學(xué)基金項目(ZR2010CZ003)；山東省農(nóng)業(yè)良種工程項目

E-mail：chengxiyong2010@163.com

李斯深(E-mail:ssli@sdau.edu.cn)

S512.1；S330

A

1009-1041(2017)11-1399-10