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    利用抗旱選擇導(dǎo)入系定位向日葵產(chǎn)量性狀QTL

    2018-03-13 06:54:26于海峰侯建華
    作物學(xué)報(bào) 2018年3期
    關(guān)鍵詞:供體親本向日葵

    呂 品 于海峰 侯建華,*

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    利用抗旱選擇導(dǎo)入系定位向日葵產(chǎn)量性狀QTL

    呂 品1于海峰2侯建華1,*

    1內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院;2內(nèi)蒙古農(nóng)牧業(yè)科學(xué)院作物育種與栽培研究所, 內(nèi)蒙古呼和浩特 010010

    干旱是造成向日葵減產(chǎn)的最主要因素之一。利用綜合性狀優(yōu)良的自交系K55作為輪回親本與抗旱自交系K58雜交構(gòu)建回交導(dǎo)入系, 在干旱條件下進(jìn)行單株產(chǎn)量篩選, 得到45個(gè)BC3F2抗旱定向選擇導(dǎo)入系。通過(guò)全基因組SSR及SNP標(biāo)記掃描, 以方差分析和基于遺傳搭車(chē)原理的卡方檢驗(yàn)對(duì)呼和浩特市及武川縣兩點(diǎn)、兩種水分條件下的5個(gè)產(chǎn)量性狀進(jìn)行QTL檢測(cè)。方差分析檢測(cè)到的QTL根據(jù)不同環(huán)境下的表達(dá)情況分為三類(lèi), 第一類(lèi)在兩種水分條件下穩(wěn)定表達(dá), 包括武川的4個(gè)百粒重QTL及呼和浩特的2個(gè)單株產(chǎn)量QTL、3個(gè)單株實(shí)粒數(shù)QTL, 這些QTL可能對(duì)向日葵抗旱性有直接貢獻(xiàn); 第二類(lèi)受干旱脅迫表達(dá), 包括呼和浩特的30個(gè)和武川的27個(gè); 第三類(lèi)僅在正常供水條件下被檢測(cè)到, 包括呼和浩特的38個(gè)和武川的64個(gè)??ǚ綑z驗(yàn)檢測(cè)到極顯著位點(diǎn)274個(gè)。用兩種方法共檢測(cè)到一致性位點(diǎn)14個(gè), 可能是與向日葵抗旱性相關(guān)的關(guān)鍵位點(diǎn)。本研究結(jié)果可為向日葵高效抗旱分子育種奠定基礎(chǔ)并提供相關(guān)材料。

    向日葵; 抗旱性; 選擇回交導(dǎo)入系; 產(chǎn)量性狀; QTL定位

    我國(guó)是向日葵種植大國(guó), 西北、華北及東北的干旱、半干旱地區(qū)是主要的向日葵種植區(qū), 這些地區(qū)降水量不足且時(shí)空分布不均, 干旱是向日葵減產(chǎn)的最主要因素之一。干旱對(duì)作物的影響最終體現(xiàn)在產(chǎn)量上, 直接以產(chǎn)量進(jìn)行選擇可以有效提高作物的抗旱性[1-2]。產(chǎn)量及抗旱性均屬于多基因控制的數(shù)量性狀, 隨著分子標(biāo)記技術(shù)的發(fā)展, 可定位目標(biāo)數(shù)量性狀位點(diǎn)(QTL), 通過(guò)QTL的準(zhǔn)確追蹤, 挖掘與耐旱基因緊密關(guān)聯(lián)的分子標(biāo)記, 促進(jìn)分子標(biāo)記輔助選育(MAS), 可以加快培育耐旱品種的進(jìn)程[3]。

    向日葵抗旱QTL定位研究多利用自交系群體進(jìn)行[4-7]。自交系定位易受背景干擾, 研究群體脫離育種實(shí)踐, 再加上產(chǎn)量及抗旱性本身的復(fù)雜性, 存在定位精度不高的問(wèn)題。高代回交導(dǎo)入系群體可有效克服此類(lèi)缺陷, 尤其是Li等[8]提出的選擇導(dǎo)入系概念, 推動(dòng)了作物QTL準(zhǔn)確定位與基因型分析的發(fā)展[9]。利用選擇導(dǎo)入系進(jìn)行QTL定位的研究在水稻、大豆中報(bào)道較多[10-18], 卓壯[11]利用黃華占為輪回親本構(gòu)建的兩個(gè)抗旱選擇群體分別定位到20個(gè)和11個(gè)產(chǎn)量性狀位點(diǎn); 趙秀琴等[12]利用Lemont導(dǎo)入到特青背景的高代回交導(dǎo)入系在2種水分條件下檢測(cè)到籽粒產(chǎn)量及其穗部相關(guān)性狀QTL 32個(gè), 其中對(duì)耐旱性可能有直接貢獻(xiàn)的為在兩種條件下均檢測(cè)到的3個(gè)QTL (、和)及影響兩種條件下性狀差值的9個(gè)QTL; 李燦東等[17]對(duì)36個(gè)耐旱定向選擇導(dǎo)入系進(jìn)行方差分析共檢測(cè)到14個(gè)控制相對(duì)發(fā)芽率的QTL, 其中Satt156、Satt423、Sattt167等位點(diǎn)與卡方測(cè)驗(yàn)檢測(cè)的結(jié)果具有一致性。但利用抗旱選擇群體進(jìn)行QTL的定位在向日葵上還未見(jiàn)報(bào)道。本研究利用油用向日葵高代回交抗旱選擇導(dǎo)入系群體, 以SSR及SNP標(biāo)記進(jìn)行基因型分析, 在干旱脅迫和正常供水條件下定位產(chǎn)量性狀的QTL, 研究結(jié)果可為向日葵抗旱及產(chǎn)量性狀QTL的精細(xì)定位、克隆及向日葵高效抗旱分子育種奠定基礎(chǔ)。

    1 材料與方法

    1.1 抗旱選擇回交導(dǎo)入群體的構(gòu)建

    選取油用向日葵抗旱自交系K58為供體親本、綜合性狀優(yōu)良的非抗旱自交系K55為輪回親本雜交后再回交2代, 產(chǎn)生BC2F1群體。2013年春季, 將BC2F1群體種植于內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)試驗(yàn)農(nóng)場(chǎng), 與輪回親本K55繼續(xù)回交并進(jìn)行抗旱初次篩選, 田間干旱脅迫處理為作水播種后全生育期雨養(yǎng), 成熟期收獲單株產(chǎn)量高于輪回親本的單株, 共得到80個(gè)BC3F1單株。2013年冬季, 將80個(gè)BC3F1單株材料種植于海南, 進(jìn)一步抗旱篩選, 田間處理同2013年春季, 自交套袋, 成熟期收獲產(chǎn)量高于輪回親本的單株, 共45株作為試驗(yàn)材料。

    1.2 田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    2014年和2015年春季, 將篩選到的45個(gè)BC3F2株系及其親本分別種植于內(nèi)蒙古呼和浩特市內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)場(chǎng)(兩年間全生育期降雨量分別為364.9 mm和274.9 mm)和內(nèi)蒙古武川縣農(nóng)業(yè)部?jī)?nèi)蒙古耕地保育科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站(兩年間全生育期降雨量分別為366.1 mm和307.5 mm), 兩點(diǎn)均采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì), 3次重復(fù), 2個(gè)處理(干旱脅迫和正常供水條件, 兩處理間設(shè)置隔離區(qū)), 行長(zhǎng)4 m, 行株距0.50 m× 0.35 m, 干旱脅迫處理為作水播種后全生育期完全雨養(yǎng), 正常供水條件為播種期、現(xiàn)蕾期和花末期灌水3次。

    1.3 產(chǎn)量測(cè)定

    考察2點(diǎn)(呼和浩特和武川)、2種水分條件下(干旱脅迫和正常供水)的5個(gè)產(chǎn)量性狀, 成熟后每小區(qū)選取5株測(cè)量花盤(pán)直徑(DS, cm), 單株收獲。收獲后單株脫粒曬干至種子含水量8%以下, 測(cè)量單株產(chǎn)量(SY, g plant-1)、百粒重(HSW, g), 數(shù)取單株實(shí)粒數(shù)(FSP), 計(jì)算結(jié)實(shí)率(SSR, %), 結(jié)實(shí)率=單株實(shí)粒數(shù)/ (單株實(shí)粒數(shù)+空粒數(shù))×100%。

    1.4 基因型分析

    選取向日葵苗期鮮嫩真葉, 用TIANGEN試劑盒提取雙親及選擇導(dǎo)入系群體的基因組DNA。利用已有在親本K55、K58間具有多態(tài)性的177對(duì)SSR引物[7]對(duì)抗旱選擇群體進(jìn)行標(biāo)記分析, 參照房冬梅改進(jìn)的PCR體系及程序 [19], 由北京百邁克生物科技有限公司對(duì)雙親及選擇導(dǎo)入系群體進(jìn)行高通量測(cè)序開(kāi)發(fā)SNP標(biāo)記。

    SSR及SNP標(biāo)記條帶統(tǒng)計(jì)以親本為依據(jù), 將與輪回親本K55相同的帶型記為“A”, 與供體親本K58相同的帶型記做“B”, 雜合型條帶記為“H”, 模糊不清或者缺失的帶型記為“–”。使用引物名稱(chēng)命名SSR標(biāo)記, 同一引物擴(kuò)增出多條多態(tài)性位點(diǎn)的情況以“–1、–2、–3”等區(qū)分, 順序?yàn)槠斡纱蟮叫? 使用M+數(shù)字命名SNP標(biāo)記。

    1.5 QTL定位

    根據(jù)遺傳搭車(chē)?yán)碚揫20]及基因型數(shù)據(jù), 將選擇群體的供體等位基因?qū)腩l率與BC3代的預(yù)期值(0.0625)的偏離情況進(jìn)行卡方檢測(cè), 顯著水平為<0.005, 當(dāng)某一片段可能攜帶有與目標(biāo)性狀有關(guān)的QTL時(shí), 其供體片段的基因型頻率將顯著偏離其期望頻率。

    以5株平均值代表該株系性狀值, 2年間3次重復(fù)的平均值進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和QTL定位。對(duì)抗旱選擇群體及親本的目標(biāo)性狀計(jì)算平均值及標(biāo)準(zhǔn)差, 利用兩點(diǎn)、兩種水分條件下分別測(cè)得的產(chǎn)量性狀數(shù)據(jù), 采用SAS PROC GLM 軟件進(jìn)行性狀-標(biāo)記間單向方差分析檢測(cè)QTL, 顯著水平為<0.001。在QTL定位過(guò)程中, 為了避免采用同一個(gè)固定的閾值時(shí)出現(xiàn)在一個(gè)環(huán)境下檢測(cè)到QTL在另一個(gè)環(huán)境下卻檢測(cè)不到的情況即統(tǒng)計(jì)學(xué)上第II類(lèi)錯(cuò)誤, 可將受環(huán)境影響較大的性狀的閾值進(jìn)行調(diào)整[21], 用<0.01或<0.05作為該性狀QTL定位的顯著水平, 將結(jié)果一并列出。采用地點(diǎn)+QTL+性狀命名QTL, 性狀以英文縮寫(xiě)表示, 地點(diǎn)以大寫(xiě)首字母代表(呼和浩特H, 武川W)。同一性狀的多個(gè)QTL以“–1、–2、–3”等區(qū)分。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 選擇導(dǎo)入系群體及親本的性狀表現(xiàn)

    從輪回親本及供體親本兩點(diǎn)的產(chǎn)量表現(xiàn)(表1)看出, 干旱脅迫條件下兩點(diǎn)輪回親本單株產(chǎn)量降低8.61 g (30.16%)、9.61 g (33.60%), 供體親本單株產(chǎn)量降低6.30 g (19.02%)、7.02 g (21.89%)。與正常供水條件相比, 干旱脅迫下兩親本的其余各性狀值在兩點(diǎn)間亦表現(xiàn)降低, 且不同性狀對(duì)水分脅迫響應(yīng)有所差異。兩點(diǎn)間兩種水分條件下輪回親本百粒重均優(yōu)于供體親本, 盤(pán)徑略?xún)?yōu)于供體親本, 其他性狀則供體親本優(yōu)于輪回親本。

    選擇群體各產(chǎn)量性狀在兩點(diǎn)間均表現(xiàn)為正常供水條件下優(yōu)于干旱條件。與輪回親本相比, 選擇群體干旱脅迫條件下除呼和浩特的盤(pán)徑及兩點(diǎn)間百粒重低于輪回親本外, 其余各性狀均優(yōu)于輪回親本, 其中2點(diǎn)間單株產(chǎn)量高于輪回親本1.65 g (8.27%)、0.70 g (3.69%), 結(jié)實(shí)率高于輪回親本4.70%、10.00%, 單株實(shí)粒數(shù)高于輪回親本85.7個(gè)(18.12%)、62.8個(gè)(13.39%); 正常供水條件下除武川的盤(pán)徑及呼和浩特的百粒重低于輪回親本外, 其余各性狀均優(yōu)于輪回親本, 其中兩點(diǎn)間單株產(chǎn)量高于輪回親本2.74 g (9.60%)、9.78 g (34.20%), 結(jié)實(shí)率高于輪回親本6.16%、10.11%, 單株實(shí)粒數(shù)高于輪回親本100.8個(gè)(17.11%)、210.0個(gè)(36.78%)。說(shuō)明回交育種結(jié)合外部選擇的策略能夠使輪回親本優(yōu)良性狀得到保持的同時(shí)彌補(bǔ)了輪回親本的不足, 使輪回親本得到改良。

    2.2 卡方檢驗(yàn)

    通過(guò)178個(gè)SSR標(biāo)記和2433個(gè)高質(zhì)量SNP標(biāo)記分析得到的供體基因?qū)腩l率與BC3代預(yù)期值(0.0625)進(jìn)行卡方檢驗(yàn), 檢測(cè)到0.005水平下的極顯著位點(diǎn)274個(gè)(表2), 卡方值范圍8.01~70.86。這些位點(diǎn)可能與抗旱性密切相關(guān)。

    表1 選擇群體及親本的性狀表現(xiàn)

    選擇群體大小為45個(gè)株系。P1: 輪回親本; P2: 供體親本; 環(huán)境E1和E2為2個(gè)試驗(yàn)點(diǎn), 分別在呼和浩特和武川。群體的性狀表型值為2年3次重復(fù)的平均值±標(biāo)準(zhǔn)差。

    Selected backcrossing introgression lines including 45 lines. P1: recurrentparent; P2: donor parent; E1 and E2 are two sites Hohhot and Wuchuan. The phenotypic values of selected backcrossing introgression lines are mean of three replicates in two years ± standard deviation.

    表2 選擇群體卡方檢驗(yàn)結(jié)果

    (續(xù)表2)

    2.3 產(chǎn)量及其相關(guān)性狀的QTL定位

    在呼和浩特市和武川縣兩點(diǎn)的干旱脅迫及正常供水條件下, 通過(guò)性狀-標(biāo)記間單項(xiàng)方差分析檢測(cè)到154個(gè)QTL (表3和表4) , 可分為三類(lèi), 第一類(lèi)為兩種水分條件下穩(wěn)定表達(dá)的QTL; 第二類(lèi)為受干旱脅迫誘導(dǎo)表達(dá)的QTL; 第三類(lèi)為僅在正常供水條件下表達(dá)的QTL。

    檢測(cè)到影響單株產(chǎn)量的QTL 44個(gè): 第一類(lèi)QTL僅在呼和浩特檢被測(cè)到2個(gè)(和), 增加目標(biāo)性狀的等位基因均來(lái)自供體親本K58。第二類(lèi)QTL在呼和浩特被檢測(cè)到7個(gè)(), 武川被檢測(cè)到12個(gè)(), 其中、在呼和浩特被同時(shí)檢測(cè)到(和), 增加目標(biāo)性狀的等位基因均來(lái)自供體親本K58。第三類(lèi)QTL在呼和浩特被檢測(cè)到15個(gè)(), 武川被檢測(cè)到10個(gè)(), 除和由K55提供等位基因外, 其余增加目標(biāo)性狀的等位基因均來(lái)自供體親本K58。

    檢測(cè)到影響結(jié)實(shí)率的QTL 28個(gè):兩點(diǎn)均未檢測(cè)到第一類(lèi)QTL。第二類(lèi)QTL僅在呼和浩特被檢測(cè)到1個(gè)(), 增加目標(biāo)性狀的等位基因來(lái)自供體親本K58。第三類(lèi)QTL在呼和浩特被檢測(cè)到5個(gè)(), 均由K55提供等位基因; 在武川被檢測(cè)到22個(gè)(), 其中共6個(gè)QTL增加目標(biāo)性狀的等位基因來(lái)自供體親本K58, 其余QTL增加目標(biāo)性狀的等位基因均來(lái)自輪回親本K55。

    檢測(cè)到影響百粒重的QTL 30個(gè): 第一類(lèi)QTL僅在武川被檢測(cè)到4個(gè)(), 增加目標(biāo)性狀的等位基因均來(lái)自輪回親本K55。第二類(lèi)QTL僅在呼和浩特被檢測(cè)到1個(gè)(), 增加目標(biāo)性狀的等位基因來(lái)自供體親本K58。第三類(lèi)QTL在呼和浩特被檢測(cè)到8個(gè)(), 除由K55提供等位基因外, 其余7個(gè)QTL增加目標(biāo)性狀的等位基因均來(lái)自供體親本K58; 在武川被檢測(cè)到17個(gè)(), 共有5個(gè)QTL (、)增加目標(biāo)性狀的等位基因來(lái)自供體親本K58, 其余QTL增加目標(biāo)性狀的等位基因均由輪回親本K55提供。

    檢測(cè)到影響單株實(shí)粒數(shù)的QTL 17個(gè), 第一類(lèi)QTL在呼和浩特被檢測(cè)到3個(gè)(), 而且這3個(gè)QTL在武川干旱條件下被檢測(cè)到()。第二類(lèi)QTL在呼和浩特被檢測(cè)到13個(gè)(、), 在武川被檢測(cè)到11個(gè)(~), 其中在呼和浩特被同時(shí)檢測(cè)到()。第三類(lèi)QTL在呼和浩特被檢測(cè)到1個(gè)(), 其在武川正常供水條件下被同時(shí)檢測(cè)到(), 兩點(diǎn)、兩種水分條件下檢測(cè)到的單株實(shí)粒數(shù)QTL增加目標(biāo)性狀的等位基因均來(lái)自供體親本K58。

    到影響盤(pán)徑的QTL 35個(gè), 兩點(diǎn)均未檢測(cè)到第一類(lèi)QTL。第二類(lèi)QTL在呼和浩特被檢測(cè)到8個(gè)(), 武川被檢測(cè)到4個(gè)(~), 增加目標(biāo)性狀的等位基因均來(lái)自輪回親本K55。第三類(lèi)QTL在呼和浩特被檢測(cè)到9個(gè)(), 增加目標(biāo)性狀的等位基因均來(lái)自供體親本K58; 在武川被檢測(cè)到14個(gè)(~), 其中、、由K55提供等位基因, 其余QTL增加目標(biāo)性狀的等位基因來(lái)自供體親本K58。

    2.4 QTL的“一因多效”

    方差分析檢測(cè)到“一因多效”位點(diǎn)14個(gè), ORS883-1、M26331、M65672和M48345處同時(shí)檢測(cè)到影響單株產(chǎn)量和百粒重的QTL; M40130、M45907、M45908、M45909、M45910、M159248、M159250、M53398、M53399、M53340處同時(shí)定位到影響單株產(chǎn)量和單株實(shí)粒數(shù)的QTL。

    2.5 兩種方法定位一致性位點(diǎn)

    方差分析檢測(cè)到的QTL中, ORS883-1、M70648、M38509、ORS525-1、M67939、M67940、M91206、M24719、M158109、ORS710-2、M48359、M35489、M73285、M108409共14個(gè)位點(diǎn)與卡方檢驗(yàn)位點(diǎn)一致, 這些可能是控制向日葵抗旱性的關(guān)鍵QTL。

    3 討論

    3.1 抗旱QTL分析

    多數(shù)抗(耐)旱QTL定位分析認(rèn)為, 水、旱環(huán)境下表現(xiàn)相似的QTL可能對(duì)抗旱性有直接貢獻(xiàn), 而受干旱誘導(dǎo)的QTL可能與耐旱適應(yīng)性反應(yīng)有關(guān), 未必對(duì)耐旱性有實(shí)質(zhì)性貢獻(xiàn)[3,22-23]。本研究中檢測(cè)到的QTL受干旱脅迫表達(dá)水平不同,方差分析檢測(cè)到的154個(gè)QTL中, 102個(gè)在單一試驗(yàn)點(diǎn)的正常供水條件下被檢測(cè)到, 占比66.23%; 57個(gè)在單一試驗(yàn)點(diǎn)的干旱脅迫條件下被檢測(cè)到, 占比37.01%, 其中同一水分條件下2個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)重復(fù)檢測(cè)到影響單株產(chǎn)量、單株實(shí)粒數(shù)的QTL共10個(gè), 占比6.49%, 這些QTL受環(huán)境誘導(dǎo)在不同點(diǎn)穩(wěn)定表達(dá), 其與抗旱性關(guān)系有待研究。同一試驗(yàn)點(diǎn)兩種水分條件下檢測(cè)到影響單株產(chǎn)量、百粒重及單株實(shí)粒數(shù)的9個(gè)QTL, 占比5.84%, 這些QTL可能對(duì)向日葵抗旱性有直接貢獻(xiàn), 其中影響實(shí)粒數(shù)的3個(gè)QTL在兩點(diǎn)、多種水分條件下均被檢測(cè)到, 且加性效應(yīng)方向一致, 可靠性較高, 可能是向日葵抗旱的重要QTL, 在未來(lái)的工作中可以進(jìn)一步驗(yàn)證, 對(duì)向日葵抗旱性分子育種研究具有重要意義。

    3.2 統(tǒng)計(jì)分析方法比較

    本文利用方差分析和卡方檢驗(yàn)兩種方法對(duì)向日葵定向選擇群體進(jìn)行QTL定位。經(jīng)干旱脅迫, 通過(guò)單株產(chǎn)量篩選獲得了明顯優(yōu)于輪回親本的抗旱回交選擇導(dǎo)入系。選擇群體經(jīng)連續(xù)定向選擇, 理論上應(yīng)保留有大部分的耐旱相關(guān)基因, 與抗(耐)旱性有關(guān)的等位基因?qū)腩l率偏離嚴(yán)重, 基于遺傳搭車(chē)原理的卡方檢驗(yàn)使抗旱相關(guān)位點(diǎn)的定位得以實(shí)現(xiàn), 方差分析則能夠直接定位與性狀表型數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位點(diǎn), 兩者結(jié)合可提高定位結(jié)果的可靠性[16]。本試驗(yàn)用卡方檢驗(yàn)檢測(cè)到274個(gè)極顯著偏分離位點(diǎn), 其中有14個(gè)與方差分析檢測(cè)到的QTL一致, 這些位點(diǎn)是向日葵抗旱性相關(guān)的關(guān)鍵位點(diǎn)。兩種方法檢測(cè)到的一致性位點(diǎn)較少, 與鄭天清等人的研究結(jié)果類(lèi)似, 一些在方差分析中較穩(wěn)定表達(dá)的QTL在導(dǎo)入位點(diǎn)上未表現(xiàn)為等位基因位點(diǎn)的顯著偏分離, 而一些極顯著偏分離位點(diǎn)則未在方差分析中定位到相關(guān)性狀的QTL, 其研究表明這些定位到的位點(diǎn)無(wú)法簡(jiǎn)單地以表型選擇或改變?nèi)后w的基因頻率來(lái)加以利用[24]。張金巍的研究也發(fā)現(xiàn)一些在單向方差分析中檢測(cè)到的解釋表型貢獻(xiàn)率較大的位點(diǎn)并未在卡方測(cè)驗(yàn)法中被檢測(cè)到, 其推測(cè)可能是由于選擇的力度抵消了位點(diǎn)原本較高的效應(yīng)[18]。

    3.3 SNP分子標(biāo)記的應(yīng)用

    本試驗(yàn)的研究結(jié)果表明, 利用高代回交結(jié)合抗旱篩選得到的選擇群體進(jìn)行向日葵抗旱QTL的發(fā)掘定位是可行且有效的。盡可能多地鑒定出影響目標(biāo)性狀的供體導(dǎo)入片段是采用導(dǎo)入系定位QTL的目的與前提, 采用更飽和的分子標(biāo)記可以防止小的供體導(dǎo)入片段被漏檢, 從而鑒定出盡可能多的供體導(dǎo)入片段[25]。SNP標(biāo)記因其具有高通量、遺傳穩(wěn)定性好、密度高等優(yōu)點(diǎn), 在QTL研究中應(yīng)用廣泛。本試驗(yàn)首次將SNP標(biāo)記結(jié)合SSR標(biāo)記對(duì)選擇群體基因組進(jìn)行掃描, 比僅用SSR標(biāo)記掃描得到了更多的位點(diǎn)(2611個(gè)), 在此基礎(chǔ)上進(jìn)行QTL檢測(cè), 卡方檢驗(yàn)得到274個(gè)偏分離位點(diǎn), 占總位點(diǎn)數(shù)的10.49%; 方差分析每個(gè)性狀在兩點(diǎn)、兩種水分條件下檢測(cè)到的QTL數(shù)目為17~44個(gè), 平均為30.8個(gè); 每個(gè)性狀在單個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)、單種水分條件下單獨(dú)統(tǒng)計(jì)檢測(cè)到的QTL數(shù)目為0~22個(gè), 平均為8.85個(gè)。與以往利用SSR標(biāo)記檢測(cè)QTL相比, 本試驗(yàn)檢測(cè)到了更多的QTL, 提高了QTL檢測(cè)的效率, 未來(lái)定位到圖譜上則體現(xiàn)為區(qū)間更小, 定位更加精準(zhǔn), 同時(shí)在目標(biāo)QTL區(qū)域進(jìn)一步開(kāi)發(fā)SNP標(biāo)記, 可實(shí)現(xiàn)QTL的精細(xì)定位。

    3.4 QTL應(yīng)用探討

    選擇導(dǎo)入系是經(jīng)過(guò)目標(biāo)性狀定向選擇的群體, 高強(qiáng)度的選擇導(dǎo)致群體的規(guī)模較小、等位基因頻率偏離嚴(yán)重, 因而無(wú)法實(shí)施傳統(tǒng)的連鎖作圖分析。借助已構(gòu)建完成的物理圖譜可以明確QTL在圖譜上的相對(duì)位置[26-27], 但向日葵的參考圖譜目前尚未明確[28],因而本試驗(yàn)中僅檢測(cè)到與QTL緊密連鎖的標(biāo)記而無(wú)法明確其在連鎖群的位置, 也無(wú)法排除檢測(cè)到的QTL存在重復(fù)檢測(cè)的可能, 但是仍具有參考價(jià)值。隨著向日葵圖譜的發(fā)展, 借助參考圖譜可明確本研究定位到的QTL在連鎖群的位置, 并進(jìn)行QTL定位結(jié)果間的比較分析, 從而應(yīng)用于分子標(biāo)記輔助育種。

    4 結(jié)論

    利用45個(gè)選擇導(dǎo)入系方差分析檢測(cè)到154個(gè)QTL, 其中2種水分條件下穩(wěn)定表達(dá)的9個(gè), 包括武川影響百粒重的4個(gè)()、呼和浩特影響單株產(chǎn)量的2個(gè)(和)及影響單株實(shí)粒數(shù)的3個(gè)(), 這些QTL可能對(duì)抗旱性有直接貢獻(xiàn)??ǚ綑z驗(yàn)檢測(cè)到極顯著偏分離位點(diǎn)274個(gè), 其中14個(gè)與方差分析的結(jié)果一致, 可能是與抗旱性相關(guān)的關(guān)鍵位點(diǎn)。

    [1] 王韻. 利用雙向?qū)胂到馕鏊井a(chǎn)量相關(guān)性狀的遺傳背景效應(yīng)及環(huán)境互作效應(yīng). 沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文, 遼寧沈陽(yáng), 2009 Wang Y. Genetic Background Effect and Environment Interaction Effect on QTL Expression of Yield Related Traits Revealed by Reciprocal Introgression Lines in Rice. PhD Dissertation of Shenyang Agricultural University, Shenyang, China, 2009 (in Chinese with English abstract)

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    QTL Mapping of Yield Traits Using Drought Tolerance Selected Backcrossing Introgression Lines in Sunflower

    LYU Pin1, YU Hai-Feng2, and HOU Jian-Hua1,*

    1College of Agriculture, Inner Mongolia Agricultural University;2Institute of Crop Research, Inner Mongolia Academy of Agricultural and Animal Husbandry Sciences, Hohhot 010010, Inner Mongolia, China

    Drought is one of the most important factors to decrease the yield of sunflower. The BC3F2selected backcrossing introgression lines of oil sunflower population including 45 lines were developed by drought-tolerance screening for yield usingK55 with excellent comprehensive characters and drought sensitivity as recurrent parent and K58 with drought-tolerance as donor parent. The genotypes of selected backcrossing introgression lines were obtained with the whole genome SSR and SNP markers.QTLs affecting five yield traits were detected under both drought stress and well watered conditions in Hohhot and Wuchuan respectively by one-way ANOVA and Chi-square test based on the Genetic Hitchhiking Effect.The QTLs detected by one-way ANOVA were grouped into three types based on their behaviors: type I was the QTLs detected in both watered conditions, including four QTLs affecting hundred-seed weight (HSW) in Wuchuan and two QTLs affecting seed yield (SY) and three QTLs affecting filled seeds per plant (FSP) in Hohhot, which were considered to be able to directly contribute to drought tolerance; type II was the QTLs detected only under drought stress, including 30 QTLs in Hohhot and 27 QTLs in Wuchuan; type III was the QTLs detected only in well watered condition, including 38 QTLs in Hohhot and 64 QTLs in Wuchuan. There 274 loci were detected by chi-square test, among them 14 loci could be detected by ANOVA and chi-square test simultaneously, which might be the key loci for drought tolerance of sunflower. The results lay a foundation of efficient drought tolerance molecular breeding and provide useful drought tolerance materials for sunflower.

    sunflower; droughttolerance; selected backcrossing introgression lines; yield traits; QTL

    2017-05-15;

    2017-11-21;

    2017-12-25.

    10.3724/SP.J.1006.2018.00385

    本研究由國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31160288)資助。

    This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (31160288).

    Corresponding author侯建華, E-mail: houjh68@163.com

    E-mail: 18847123096@163.com

    http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20171225.0843.002.html

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