青稞籽粒飼草性狀遺傳特征

劉新春，賴運(yùn)平,2，余 毅，袁金娥,2，巴桑玉珍,4，馮宗云

(1.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院作物遺傳育種學(xué)系大麥青稞研究中心，四川 成都，611130； 2.成都農(nóng)業(yè)科技職業(yè)學(xué)院，四川 成都，611130；3.四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所 農(nóng)業(yè)部植物新品種測(cè)試(成都)分中心，四川 成都，610066；4.西藏自治區(qū)農(nóng)牧科學(xué)院農(nóng)業(yè)研究所，西藏 拉薩，850032)

青稞(Hordeumvulgarevar.nudumHook. f.)是我國(guó)青藏高原藏民族對(duì)裸大麥的稱呼，是青藏高原海拔4 500 m以上的地區(qū)唯一能正常成熟的糧食作物，是我國(guó)藏族人民的口糧和畜牧的飼料的主要來(lái)源[1]，隨著近年來(lái)藏區(qū)畜牧業(yè)的發(fā)展，傳統(tǒng)的主糧型青稞已不適應(yīng)藏區(qū)畜牧業(yè)的發(fā)展。因此，培育具有高產(chǎn)特征、優(yōu)異主糧和飼草品質(zhì)的青稞品種對(duì)于維護(hù)藏區(qū)社會(huì)穩(wěn)定和促進(jìn)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展有著重要實(shí)踐意義。目前有關(guān)籽粒飼草品質(zhì)遺傳特征的研究主要集中在大麥(H.vulgare)上，青稞的相關(guān)研究較少，許多研究者對(duì)粗蛋白、酸性洗滌纖維、中性洗滌纖維、酸性洗滌木質(zhì)素等飼草性狀進(jìn)行了QTL定位研究[2-5]，但這些QTL都是從連鎖作圖群體中挖掘出來(lái)的，而且這些QTL通常只代表著少數(shù)優(yōu)質(zhì)飼草品種的遺傳特征，存在檢測(cè)時(shí)間花費(fèi)多、育種實(shí)踐效果差等缺點(diǎn)[6]。

為克服連鎖作圖方法的缺點(diǎn)，一種基于群體連鎖不平衡的關(guān)聯(lián)分析方法已被大量運(yùn)用于作物的新基因的發(fā)掘與相關(guān)優(yōu)質(zhì)等位基因變異的鑒定[7]。Cai等[8]利用1 319個(gè)DArT標(biāo)記對(duì)158份中國(guó)西藏大麥資源材料籽?？偟鞍缀啃誀钸M(jìn)行關(guān)聯(lián)作圖，在6條染色體(除了4H染色體)上檢測(cè)到了與大麥籽?？偟鞍紫嚓P(guān)的遺傳位點(diǎn)，這些位點(diǎn)所在區(qū)域多數(shù)是前人報(bào)道的籽粒蛋白QTL的熱點(diǎn)區(qū)域。Shu等[9]利用大麥的9K iselect SNP芯片對(duì)歐洲過(guò)去100年的大麥商業(yè)品種中的抗性淀粉進(jìn)行了全基因組關(guān)聯(lián)分析，在10個(gè)與籽?？剐缘矸巯嚓P(guān)的SNP的LD衰減區(qū)域內(nèi)，發(fā)現(xiàn)了與籽粒淀粉合成相關(guān)的結(jié)構(gòu)基因。隨后，運(yùn)用相同的方法，在254份歐洲春性大麥中發(fā)現(xiàn)了多個(gè)與籽粒淀粉相關(guān)性狀相關(guān)聯(lián)的SNP標(biāo)記，并結(jié)合大麥基因組的相關(guān)信息，將這些位點(diǎn)定位于淀粉合成與植物細(xì)胞壁合成的相關(guān)基因的附近[10]。但這些研究只是對(duì)影響單個(gè)遺傳性狀變異的基因進(jìn)行了遺傳解析，而對(duì)這些基因在植物發(fā)育過(guò)程中和受其他因素影響情況的研究較少，為更好地解析這些基因的影響類型，Zhu[11]提出的凈遺傳效應(yīng)的QTL能夠較好地解析這些問(wèn)題，并同時(shí)提高傳統(tǒng)QTL的精確性和完整度。該種方法已在小麥(Triticumaestivum)[12]、玉米(Zeamays)[13]、水稻(Oryzasativa)[14]等多種作物上有大量的運(yùn)用。最近，Jiang等[15]為了能加快水稻的生育期與產(chǎn)量性狀進(jìn)行分子標(biāo)記聚合育種，結(jié)合條件QTL和關(guān)聯(lián)分析方法，發(fā)現(xiàn)多個(gè)同時(shí)影響水稻單株有效穗數(shù)和生育期的SSR標(biāo)記，而這些SSR標(biāo)記也在前人的文獻(xiàn)報(bào)道中出現(xiàn)[16]。而運(yùn)用條件與非條件關(guān)聯(lián)分析的方法發(fā)掘調(diào)控青稞籽粒飼草相關(guān)性狀的QTL(基因)未見(jiàn)相關(guān)報(bào)道，因此，本研究運(yùn)用該方法解析影響青稞品種籽粒飼草相關(guān)性狀的遺傳基礎(chǔ)，以期為優(yōu)質(zhì)飼草青稞品種的選育提供一定的理論基礎(chǔ)與實(shí)踐指導(dǎo)。

1　材料與方法

1.1　材料

供試材料來(lái)自中國(guó)青藏高原地區(qū)60份青稞品種。其中，25份來(lái)自四川，17份來(lái)自西藏，18份來(lái)自青海。其材料編號(hào)、名稱及來(lái)源地參見(jiàn)文獻(xiàn)[17]，將試驗(yàn)材料于2013年10月種植在四川崇州國(guó)家大麥產(chǎn)業(yè)體系基地，每個(gè)品種種植 2 行，行長(zhǎng) 2 m,株距0.4 m，行距0.3 m。小區(qū)按完全隨機(jī)區(qū)組排布，共2個(gè)重復(fù)。肥水管理按正常田間水肥管理進(jìn)行。試驗(yàn)材料于2014年5月按小區(qū)混收。

1.2　青稞品種籽粒飼草品質(zhì)相關(guān)性狀考察

將每個(gè)小區(qū)收獲的植株混合脫粒，隨機(jī)獲取200～300粒，置于博通谷物近紅外品質(zhì)分析儀，進(jìn)行青稞籽粒飼草品質(zhì)相關(guān)性狀(包括籽粒粗蛋白質(zhì)含量、總淀粉含量、灰分含量)的非損傷性考察，每個(gè)小區(qū)重復(fù)3次。

1.3　青稞品種的基因型與群體結(jié)構(gòu)分析

該群體的分子基因型數(shù)據(jù)為64對(duì)顯性SRAP標(biāo)記數(shù)據(jù)，具體參見(jiàn)文獻(xiàn)[18]，為了降低后續(xù)關(guān)聯(lián)分析研究中的假陽(yáng)性結(jié)果出現(xiàn)，將該群體分子數(shù)據(jù)中的稀有等位變異頻率小于10%的位點(diǎn)剔除。共形成191個(gè)SRAP位點(diǎn)。利用Structure 2.3.4軟件分析群體結(jié)構(gòu)[19]。軟件的參數(shù)設(shè)定參見(jiàn)文獻(xiàn)[20]，并得到相關(guān)的Q矩陣。

1.4　青稞籽粒飼草品質(zhì)相關(guān)性狀統(tǒng)計(jì)分析

利用SPSS21.0軟件對(duì)群體籽粒飼草相關(guān)性狀表型數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)性分析，用平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤表示測(cè)定結(jié)果。采用基于混合線性模型的數(shù)量性狀分析軟件QGAStation[21]對(duì)表型數(shù)據(jù)進(jìn)行條件化轉(zhuǎn)化。將某個(gè)籽粒飼草品質(zhì)性狀數(shù)據(jù)表現(xiàn)值轉(zhuǎn)化為基于其他飼草品質(zhì)性狀為同一水平的表現(xiàn)值；以籽粒粗蛋白含量為例，將籽粒粗蛋白質(zhì)含量(Crude protein content)分別轉(zhuǎn)化為基于灰分含量(Ash content)、淀粉含量(Starch content)、纖維含量(Fiber content)為同一水平的條件表型值Crude protein|Ash、Crude protein|Starch、Crude protein|Fiber。籽粒淀粉含量以此處理，并將各個(gè)性狀的非轉(zhuǎn)化值命名為該性狀的非條件化值。

1.5　青稞籽粒飼草相關(guān)性狀的條件和非條件值的關(guān)聯(lián)分析

運(yùn)用TASSEL2.0[22]軟件中混合線性模型(MLM)[23]下進(jìn)行青稞籽粒飼草品質(zhì)相關(guān)性狀的條件與非條件關(guān)聯(lián)分析，以群體分析的Q矩陣和TASSEL軟件生成的品種間的親緣關(guān)系矩陣(K)為協(xié)變量，以P=0.05(-lgP=1.3)水平來(lái)判定SRAP標(biāo)記位點(diǎn)與相關(guān)性狀的條件與非條件值間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。

1.6　BSA法檢測(cè)青稞籽粒飼草相關(guān)品質(zhì)性狀的關(guān)聯(lián)位點(diǎn)

分別選取青稞籽粒飼草性狀具有極端非條件表型值的20個(gè)品種，構(gòu)建兩個(gè)品種極端性狀表現(xiàn)集團(tuán)池，按Takagi等[24]提出的QTL-SEQ理論，對(duì)每個(gè)SRAP位點(diǎn)在兩個(gè)群體池的頻率的差值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以差值為0.3來(lái)判斷青稞籽粒飼草品質(zhì)相關(guān)性狀與該SRAP位點(diǎn)是否存在著相關(guān)性[25]。

2　結(jié)果與分析

2.1　青稞品種籽粒飼草品質(zhì)性狀表現(xiàn)分布

利用博通近紅外谷物品質(zhì)分析儀中的大麥分析模塊對(duì)青稞品種的籽粒飼草品質(zhì)性狀進(jìn)行相關(guān)掃描分析(表1)，結(jié)果表明除了粗蛋白在青海地區(qū)呈顯著差異(P<0.05) 外，所有的飼草品質(zhì)性狀在各個(gè)地區(qū)內(nèi)均呈極顯著差異(P<0.01)。青海地區(qū)青稞品種的平均粗蛋白含量最高，為12.78%。西藏地區(qū)品種的平均粗蛋白質(zhì)含量最低，為12.20%。總?cè)后w的粗蛋白平均含量為12.41%，而最高和最低粗蛋白含量的品種載體分別出現(xiàn)在地區(qū)平均值極差的區(qū)域，即最高含量(18.60%)品種出現(xiàn)在青海的門農(nóng)1號(hào)材料中，而來(lái)源于西藏的藏青21號(hào)品種擁有最低的粗蛋白含量(8.00%)。淀粉含量以四川地區(qū)的青稞品種最大，為48.55%，青海地區(qū)次之，為48.24%, 而西藏地區(qū)的材料最小，為47.44%?？?cè)后w的平均淀粉含量為48.14%。而西藏地區(qū)材料淀粉含量的極差(4.8)遠(yuǎn)小于其他兩個(gè)地區(qū)，來(lái)源于青海的北青5號(hào)表現(xiàn)出最高的淀粉含量(51.70%)，來(lái)源于四川的東升黑材料具有最低的淀粉含量(44.50%)。纖維含量總?cè)后w的平均值為6.38%，西藏地區(qū)青稞品種的平均纖維含量最高，四川、青海地區(qū)材料的平均纖維含量低于總體平均纖維含量，表現(xiàn)為西藏>四川>青海，來(lái)源于西藏的藏青21號(hào)、QB23表現(xiàn)出最高的纖維含量(7.80%)，而來(lái)源于青海的東青2號(hào)材料具有最低的纖維含量(5.10%)。對(duì)于和纖維具有相似性質(zhì)的灰分，來(lái)源于四川地區(qū)的品種平均灰分含量大于總平均值，西藏和青海地區(qū)品種的平均值較為接近，且小于總體平均值，3個(gè)地區(qū)內(nèi)的灰分極差均為0.5，60份青稞品種的灰分在1.45%～2.05%，以四川地區(qū)的俄母1號(hào)材料最高，青海地區(qū)的北青8號(hào)材料最低。總體來(lái)看，總?cè)后w粗蛋白含量的變異系數(shù)較大(20.31%)，這說(shuō)明中國(guó)青藏高原青稞品種擁有較豐富的控制蛋白質(zhì)編碼位點(diǎn)，而淀粉和灰分性狀的總體變異系數(shù)較小，可能與這兩個(gè)性狀代表的碳水化合物受到一定的人工選擇有關(guān)。利用SPSS軟件中對(duì)籽粒的品質(zhì)性狀進(jìn)行表型相關(guān)性分析(表2)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，除粗蛋白含量與纖維含量，其余的品質(zhì)性狀間均呈現(xiàn)顯著(P<0.05)或者極顯著(P<0.01)相關(guān)。

表1　青稞品種籽粒飼草品質(zhì)性狀的表型分布Table 1　Phenotypic distribution of grain forage traits in hulless barley cultivars

** 表示差異達(dá)到極顯著水平(P<0.01)，* 表示差異達(dá)到顯著水平(P<0.05)。下同。

** and * indicate significant differences at 0.01 and 0.05 levels, respectively; similarly for the following tables.

表2　青稞品種籽粒飼草品質(zhì)相關(guān)性狀的相關(guān)性分析Table 2　Correlation analysis of grain forage traits in hulless barley cultivars

2.2　基于群體結(jié)構(gòu)和條件表型的條件的標(biāo)記關(guān)聯(lián)作圖

2.2.1群體結(jié)構(gòu)分析運(yùn)用Structure軟件對(duì)60份中國(guó)青藏高原青稞品種的群體分化進(jìn)行分析(圖1)，可以看出，隨著K值的不斷增加(2～11)，最大似然值的對(duì)數(shù)值在不斷地增加，在K=3明顯出現(xiàn)一個(gè)拐點(diǎn)，初步認(rèn)為該群體由3個(gè)小亞群構(gòu)成，結(jié)合Evanno等[26]在2005年提出的ΔK的算法對(duì)該群體進(jìn)行了ΔK發(fā)掘(圖2)。在K=3時(shí)，ΔK峰值出現(xiàn)，認(rèn)為該群體應(yīng)由3個(gè)亞群構(gòu)成。結(jié)合其來(lái)源地信息，以Q=0.6為閾值判斷該品種所屬的遺傳類群，除了阿青4號(hào)、阿青5號(hào)和拉薩勾芒3個(gè)品種屬于混合類群外，其余的57份品種按其來(lái)源地，適當(dāng)?shù)胤植加诟髯缘倪z傳類群里，遺傳類群與來(lái)源地的分布相關(guān)性高達(dá)100%，這說(shuō)明青藏高原的青稞品種的選育與種植地適應(yīng)性有緊密的聯(lián)系(圖3)。

2.2.2籽粒飼草品質(zhì)相關(guān)性狀的條件與非條件關(guān)聯(lián)分析運(yùn)用Tassel軟件中MLM模型對(duì)青稞品種的飼草品質(zhì)性狀進(jìn)行非條件關(guān)聯(lián)分析(表3-5)。以P=0.05為閾值，基于一般混合線性模型共發(fā)現(xiàn)了5個(gè)控制籽粒粗蛋白含量變異的非條件SRAP標(biāo)記位點(diǎn)(表3)，5個(gè)位點(diǎn)的平均解釋表型變異率為9.41%，其中me11 em14-1位點(diǎn)的R2值最大(13.62%)，其余4個(gè)位點(diǎn)的R2相差較小，在7.34%～8.73%，以me7 em17-4位點(diǎn)的R2最小。9個(gè)影響籽粒總淀粉含量的非條件SRAP標(biāo)記位點(diǎn)被發(fā)掘出來(lái)，9個(gè)位點(diǎn)的R2平均值為8.11%(表4)，最高的是me7 em17-4，為15.13%，最低的是me10 em15-1，為5.59%，除了me7 em17-4位點(diǎn)外，me11 em14-1位點(diǎn)的R2值也大于10%。與淀粉具有同源性的粗灰分含量性狀，也同樣發(fā)現(xiàn)了9個(gè)影響灰分含量的非條件SRAP位點(diǎn)，9個(gè)位點(diǎn)的平均解釋表型變異率為7.89%(表5)，范圍在5.72%～10.04%，me11 em19-2為最大R2的載體位點(diǎn)，me10 em15-1為最小R2的載體位點(diǎn)。其中me10 em15-1、me6 em13-3和me7 em17-4這3個(gè)位點(diǎn)也與籽粒淀粉含量相關(guān)聯(lián)。在P=0.05時(shí)，沒(méi)有檢測(cè)到與籽粒纖維含量顯著相關(guān)的SRAP位點(diǎn)。

圖1　K值與lnP(D)值的關(guān)系圖Fig. 1　Relationship between K and change in lnP(D) values

圖2　Structure軟件分析推定的種群分類數(shù)K值所對(duì)應(yīng)的ΔK散點(diǎn)圖Fig. 2　ΔK for different numbers of populations assumed(K)in the Structure analys

圖3　利用Structure軟件獲得的60份青稞品種的群體遺傳結(jié)構(gòu)Fig. 3　Population structure of hulless barley cultivars by Structure software

標(biāo)記Marker粗蛋白Crude protein粗蛋白/淀粉Crude protein/Starch粗蛋白/粗纖維Crude protein/Crude fiber粗蛋白/粗灰分Crude protein/Crude ashme12 em12-12.07 (10.68)1.55 (7.73)me8 em18-21.67 (8.68)1.61 (8.22)me7 em12-21.52 (7.39)1.58 (7.93)me7 em17-41.45 (7.34)me12 em19-32.10 (10.84)1.31 (6.29)me11 em14-12.46 (13.62)2.40 (13.00)1.99 (10.46)me11 em17-31.68 (8.73)2.07 (10.65)1.72 (8.85)1.93 (10.09)me10 em14-102.08 (10.70)me10 em16-31.30 (6.30)me9 em15-11.59 (7.99)me9 em18-12.00 (10.29)me9 em19-11.76 (8.84)1.41 (6.90)me9 em19-21.66 (8.66)1.53 (7.71)me8 em12-31.57 (7.69)

括號(hào)內(nèi)數(shù)值表示為該位點(diǎn)的表型變異的解釋率(%)，括號(hào)外的數(shù)值該位點(diǎn)的顯著頻率的lg對(duì)數(shù)的負(fù)值，粗蛋白/淀粉表示剔除了淀粉影響的籽粒粗蛋白含量的效應(yīng)值，粗蛋白/粗纖維表示剔除了纖維影響的籽粒粗蛋白含量的效應(yīng)值，粗蛋白/粗灰分表示剔除了粗灰分影響的籽粒粗蛋白含量的效應(yīng)值，下同。

The numbers within bracket represent the explained phenotypic variation of the allele (%), whereas the numbers preceding the brackets represent the negative value of the logarithm of the significance rate of the allele. Crude protein/Starch indicates the content of grain crude protein without the effect of starch content. Crude protein/Fiber indicates the content of grain crude protein without the effect of fiber content. Crude protein/Ash indicates the content of grain crude protein without the effect of ash content. similarly for the following tables

表4　青稞品種中與籽粒淀粉顯著相關(guān)的SRAP位點(diǎn)及其對(duì)表型變異的解釋率Table 4　Sequence-related amplified polymorphism markers significantly associated with grain starch and corresponding explained-phenotypic variation in hulless barley cultivars

淀粉/粗蛋白表示剔除了粗蛋白影響的籽粒淀粉含量的效應(yīng)值，淀粉/粗纖維表示剔除了纖維影響的籽粒淀粉含量的效應(yīng)值，淀粉/粗灰分表示剔除了灰分影響的籽粒淀粉含量的效應(yīng)值。

Starch/Crude protein indicates the content of grain starch without the effect of crude protein content. Starch/Fiber indicates the content of grain starch without the effect of fiber content. Starch/Ash indicates the content of grain starch without the effect of ash content.

表5　青稞品種中與灰分性狀顯著相關(guān)的SRAP位點(diǎn)及其對(duì)表型變異的解釋率Table 5　Sequence-related amplified polymorphism markers significantly associated with ash content and corresponding explained-phenotypic variation in hulless barley cultivars

運(yùn)用Zhu[11]提出的條件QTL的觀點(diǎn)，將相關(guān)表型數(shù)據(jù)進(jìn)行條件化，運(yùn)算得到青稞品種的籽粒飼草品質(zhì)性狀的條件關(guān)聯(lián)標(biāo)記。對(duì)于蛋白含量性狀來(lái)說(shuō)(表3)，分別將各種影響籽粒粗蛋白含量飼草品質(zhì)性狀調(diào)至同一水平時(shí)，發(fā)現(xiàn)了多個(gè)與籽粒粗蛋白顯著關(guān)聯(lián)的條件SRAP位點(diǎn)，在將籽粒淀粉含量的影響調(diào)整至同一水平時(shí)，分別發(fā)現(xiàn)了8個(gè)影響籽粒粗蛋白含量的條件性SRAP位點(diǎn)，這兩個(gè)性狀是所有品質(zhì)性狀中檢測(cè)到最多的條件性關(guān)聯(lián)位點(diǎn)的性狀。纖維則是在粗蛋白條件性關(guān)聯(lián)分析中發(fā)掘的最少位點(diǎn)個(gè)數(shù)(5個(gè))性狀。在將淀粉含量調(diào)至同一水平時(shí)，發(fā)現(xiàn)的8個(gè)影響粗蛋白含量的條件性位點(diǎn)，僅有1個(gè)位點(diǎn)在非條件下被檢測(cè)出來(lái)，而將纖維含量調(diào)到同一水平時(shí)，5個(gè)條件關(guān)聯(lián)性位點(diǎn)有4個(gè)能在非條件下檢測(cè)出來(lái)。對(duì)于籽粒淀粉性狀(表4)，當(dāng)消除籽粒灰分含量變異時(shí)，能夠檢測(cè)到最多數(shù)目(12個(gè))的影響籽粒淀粉含量的條件關(guān)聯(lián)性位點(diǎn)。而當(dāng)將籽粒纖維調(diào)至同一水平時(shí)，僅有4個(gè)條件性位點(diǎn)被檢測(cè)出來(lái)，2個(gè)位點(diǎn)在非條件情況下也能檢測(cè)，說(shuō)明在這2個(gè)影響籽粒淀粉的SRAP位點(diǎn)不是通過(guò)改變籽粒纖維含量的變異來(lái)改變籽粒淀粉含量，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)在12個(gè)去掉籽?；曳肿儺惗绊懽蚜５矸酆康臈l件性SRAP位點(diǎn)中，有8個(gè)位點(diǎn)在非條件環(huán)境下沒(méi)有被檢測(cè)出來(lái)，說(shuō)明這些調(diào)控籽粒淀粉含量是被灰分含量的變異所抑制的，當(dāng)灰分變異拉至同一水平，即灰分因素的影響去掉后，這些被抑制的位點(diǎn)才能消除抑制影響，表現(xiàn)出影響籽粒淀粉的表現(xiàn)型出來(lái)。

2.3　基于BSA思路發(fā)掘籽粒飼草品質(zhì)相關(guān)的SRAP位點(diǎn)

利用QTL-SEQ思路結(jié)合群分離基因的觀點(diǎn)發(fā)掘控制籽粒飼草品質(zhì)相關(guān)的SRAP位點(diǎn)，以閾值0.3為標(biāo)準(zhǔn)(表6)，分別發(fā)現(xiàn)了3個(gè)、18個(gè)、4個(gè)和12個(gè)影響籽粒粗蛋白含量、淀粉含量、纖維含量、灰分含量的SRAP位點(diǎn)，me11 em14-1和me11 em17-3兩個(gè)影響蛋白含量的位點(diǎn)也在非條件環(huán)境檢測(cè)到，me12 em17-1等4個(gè)調(diào)控籽粒淀粉含量的SRAP位點(diǎn)也在非條件關(guān)聯(lián)分析中檢測(cè)到，而影響灰分的SRAP位點(diǎn)均未在非條件關(guān)聯(lián)分析中找到。

3　討論

3.1　青稞群體的基于貝葉斯模型的群體結(jié)構(gòu)分析

了解青稞品種的遺傳組成與遺傳背景是改良現(xiàn)有低產(chǎn)品種和選育新的優(yōu)質(zhì)青稞品種的前提。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，作物育種家多使用自己熟悉的原始品種和能具有廣泛適應(yīng)性的品種[27]，這客觀上造成了當(dāng)前作物品種的遺傳基礎(chǔ)狹窄，以及改良舊有品種的困難。Yang等[18]利用64對(duì)SRAP引物對(duì)中國(guó)青藏高原青稞品種的遺傳多樣性進(jìn)行考察，得到了青稞品種的遺傳多樣性低，遺傳基礎(chǔ)狹窄的結(jié)論。這些不同來(lái)源地的品種在群體遺傳學(xué)上呈現(xiàn)什么樣的特征，對(duì)于后期的青稞分子標(biāo)記育種有重要的影響。本研究針對(duì)前期的分子數(shù)據(jù)，利用基于貝葉斯模型的Structure 軟件[19]對(duì)青稞品種的遺傳構(gòu)成進(jìn)行劃分，發(fā)現(xiàn)來(lái)自于3個(gè)地區(qū)的青稞品種由3個(gè)亞群構(gòu)成， 除了3個(gè)品種外，其余57個(gè)材料分別分成3個(gè)亞群。分群的個(gè)體與其來(lái)源地存在100%相關(guān)性。與原來(lái)基于遺傳距離的聚類分群結(jié)果相比，按群體遺傳學(xué)分類更能反映出青稞品的遺傳基礎(chǔ)，這與魏世平等[28]利用3種分群法探索中國(guó)栽培大豆(Glycinemax)群體結(jié)構(gòu)時(shí)，得到的基于貝葉斯模型的Structure軟件最適宜反映中國(guó)栽培大豆的遺傳結(jié)構(gòu)的結(jié)論一致，同時(shí)也支持了Kline等[29]認(rèn)為的群體結(jié)構(gòu)分析更能清楚地反映單個(gè)個(gè)體趨向群體的趨勢(shì)和各個(gè)亞群體之間的基因交流情況。這些結(jié)果也反映出中國(guó)當(dāng)代青稞品種的趨勢(shì)，即在當(dāng)?shù)氐倪m應(yīng)性良好的品種之間雜交選育品種，而外來(lái)資源利用較少，不同于中國(guó)小麥品種在選育過(guò)程大量使用少數(shù)幾個(gè)如南大2419等骨干品種[30]，導(dǎo)致品種與來(lái)源地存在沒(méi)有一定的相關(guān)性。但同時(shí)從Q值矩陣來(lái)看(因數(shù)據(jù)太多，結(jié)果未列出)，發(fā)現(xiàn)在歸于某些亞群的個(gè)體在歸類的概率比較接近，說(shuō)明在亞群內(nèi)部的遺傳差異較小，暗示群體內(nèi)部的遺傳多樣性較小，也驗(yàn)證利用SRAP位點(diǎn)發(fā)現(xiàn)該群體遺傳狹窄的觀點(diǎn)。孟亞雄等[1]、賴勇等[31]、巴桑玉珍等[20]分別利用SSR分子標(biāo)記解析了中國(guó)青稞種質(zhì)資源材料的遺傳多樣性和其遺傳群體結(jié)構(gòu)，均發(fā)現(xiàn)我國(guó)青稞種質(zhì)資源材料的遺傳基礎(chǔ)差異小，群體結(jié)構(gòu)與品種的來(lái)源地沒(méi)有聯(lián)系(即沒(méi)有清晰來(lái)源地亞群的分類)，但是本研究結(jié)果(亞群的分類與地理來(lái)源密切相關(guān))卻與上述觀點(diǎn)相反，可能與本研究利用的材料為品種，與前面利用的資源材料有所不同。另外，本研究利用的SRAP標(biāo)記是一種基于外顯子和內(nèi)含子邊界保守性來(lái)設(shè)計(jì)的目的引物[32]，與SSR主要擴(kuò)增的基因組中的重復(fù)區(qū)域有所不同，不同的基因區(qū)域一般反映的基因組的信息不同，功能區(qū)域的變異更能準(zhǔn)確地反映植物在進(jìn)化上的適應(yīng)情況，因此本研究的分子數(shù)據(jù)能更良好地反映中國(guó)青藏高原青稞品種的差異。

表6　青稞品種中基于類ΔSNP index 值發(fā)掘與籽粒飼草品質(zhì)相關(guān)性狀顯著相關(guān)的SRAP標(biāo)記Table 6　Sequence-related amplified polymorphism markers significantly associated with grain forage traits based on ΔSNP index-like value in hulless barley cultivars

3.2　青稞籽粒飼草品質(zhì)性狀條件關(guān)聯(lián)分析

在大量作物QTL定位報(bào)道研究中，發(fā)現(xiàn)表型上具有緊密相關(guān)性的多個(gè)性狀的QTL位點(diǎn)多以緊密連鎖形式或以一因多效在染色體上分布[33]。Zhao等[34]認(rèn)為這種一因多效的QTL是一種對(duì)于兩個(gè)關(guān)系密切、且又相互獨(dú)立的性狀間的遺傳關(guān)系的條件QTL的表現(xiàn)形式，Jiang等[15]結(jié)合條件QTL定位和關(guān)聯(lián)分析的思路，發(fā)現(xiàn)影響水稻生育期的SSR標(biāo)記中，有些是通過(guò)影響群體的株高或單株有效穗數(shù)的表達(dá)來(lái)調(diào)控水稻生育期的表現(xiàn)，而有些SSR標(biāo)記則是直接調(diào)控水稻生育期的表現(xiàn)。本研究對(duì)青稞籽粒飼草相關(guān)性狀進(jìn)行遺傳解析，也發(fā)現(xiàn)相似的現(xiàn)象；即影響籽粒飼草品質(zhì)性狀的條件化關(guān)聯(lián)性狀的SRAP位點(diǎn)也大量在非條件化關(guān)聯(lián)分析中找到。因此，條件性關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果具有進(jìn)一步更好地對(duì)相關(guān)性緊密的多性狀的遺傳特點(diǎn)進(jìn)行深層次的解析的能力，隨著高通量測(cè)序技術(shù)和基因組信息的完善，這種基于條件化的關(guān)聯(lián)分析結(jié)果可以與轉(zhuǎn)錄組和基因共表達(dá)等數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，為動(dòng)植物復(fù)雜數(shù)量性狀的研究提供一種新的思路。

3.3　BSA法檢測(cè)青稞籽粒飼草性狀相關(guān)性位點(diǎn)

BSA(bulked sample analysis)是在傳統(tǒng)的分離群體群分離法發(fā)掘基因的基礎(chǔ)上，結(jié)合新一代測(cè)序技術(shù)發(fā)展而來(lái)的檢測(cè)目的性狀的功能性分子標(biāo)記方法，該方法具有花費(fèi)少和精確性高等優(yōu)良特點(diǎn)；同時(shí)運(yùn)用這種方法的檢測(cè)標(biāo)記也不局限于DNA標(biāo)記，可以與相關(guān)材料的基因表達(dá)數(shù)據(jù)或蛋白表達(dá)相結(jié)合，從轉(zhuǎn)錄或翻譯水平上，發(fā)現(xiàn)與驗(yàn)證與性狀相關(guān)的標(biāo)記所聯(lián)系的功能候選基因[35]。Jin等[36]利用BSA+RNA-SEQ(BSR)方法發(fā)掘出了影響茶葉(Camelliasinensis)兒茶素含量變異的重要候選基因F3’5’H基因，并在兒茶素代謝基因的表達(dá)譜數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了BSR的結(jié)果。Zeng等[25]運(yùn)用BSA的方法，發(fā)現(xiàn)了多個(gè)抗柳枝稷(Panicumvirgatum)白粉病的SLAF標(biāo)記，并在這些標(biāo)記中發(fā)現(xiàn)4個(gè)具有NBS結(jié)構(gòu)的R基因。本研究也利用該方法找到69個(gè)與青稞籽粒飼草品質(zhì)相關(guān)的SRAP位點(diǎn)，但與非條件關(guān)聯(lián)分析結(jié)果相比，僅有8個(gè)位點(diǎn)是相同的。說(shuō)明這些位點(diǎn)很可能與青稞品種的飼草品質(zhì)性狀有一定的相關(guān)性。但同時(shí)也發(fā)現(xiàn)了多個(gè)未在關(guān)聯(lián)分析篩選出的，而在BSA方法中獲得與籽粒飼草性狀相關(guān)的SRAP位點(diǎn)，這可能是由于BSA方法檢測(cè)相關(guān)受到標(biāo)記種類、混合群體個(gè)體數(shù)目等多方面影響。針對(duì)這些問(wèn)題，下一步將對(duì)該群體進(jìn)行多種標(biāo)記掃描，并對(duì)該群體的飼草品質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多年多點(diǎn)檢測(cè)，以期能夠找到影響青稞籽粒飼草品質(zhì)性狀穩(wěn)定表達(dá)的遺傳位點(diǎn)，為進(jìn)一步改良青稞和培育優(yōu)質(zhì)飼草青稞品種提供理論依據(jù)。

4　結(jié)論

本研究利用遺傳群體結(jié)構(gòu)分析了中國(guó)青藏高原青稞品種的群體結(jié)構(gòu)，60份品種分成3個(gè)亞群，群體的類群與品種的來(lái)源地密切相關(guān)，非條件關(guān)聯(lián)分析一共發(fā)現(xiàn)23個(gè)影響籽粒飼草品質(zhì)性狀變異的SRAP標(biāo)記，影響淀粉或粗灰分含量的SRAP標(biāo)記最多，而在條件關(guān)聯(lián)分析研究中發(fā)現(xiàn)44個(gè)SRAP標(biāo)記能影響籽粒飼草品質(zhì)凈遺傳變異值。發(fā)現(xiàn)6個(gè)SRAP標(biāo)記在BSA分析中和非條件關(guān)聯(lián)分析中均能影響籽粒的飼草品質(zhì)變異，這些標(biāo)記有助于加快青稞籽粒飼草性狀的分子育種進(jìn)程。