谷子分蘗相關(guān)QTL定位及緊密連鎖標(biāo)記開發(fā)

杜曉芬，王 軍，李云飛，王智蘭，袁國(guó)保，杜國(guó)華，韓 芳，彭建祥，張文娜，蔡 偉，袁 峰，崔巨多，郭二虎，鄒洪鋒，張林義，彭書忠

(1.山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 谷子研究所，山西省特色雜糧種質(zhì)資源發(fā)掘與育種重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 長(zhǎng)治 046011；2.華大農(nóng)業(yè)應(yīng)用研究院，廣東 深圳 518083；3.華大小米產(chǎn)業(yè)股份有限公司，廣東 深圳 518083；4.延安市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所，陜西 延安 716000)

對(duì)于許多主要農(nóng)作物(如小麥、水稻、大麥和高粱等)來(lái)說(shuō)，分蘗是與產(chǎn)量直接相關(guān)的重要農(nóng)藝性狀之一[1]。一方面，分蘗會(huì)影響整個(gè)植株的株型，導(dǎo)致植株的光吸收能力、開花和結(jié)實(shí)率發(fā)生變化，最終使產(chǎn)量發(fā)生改變[2]；另一方面，分蘗可以產(chǎn)生不定根，這使得分蘗株能夠在沒(méi)有主莖的情況下正常生長(zhǎng)，從而維持一定的群體產(chǎn)量[1,3]。

分蘗是由主莖基部的節(jié)發(fā)生的分枝，其形成是許多因子相互作用的結(jié)果，這些因子包括環(huán)境信號(hào)、激素途徑和基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)[4-5]。前人已經(jīng)對(duì)一些主要禾谷類作物的分蘗遺傳機(jī)制進(jìn)行了廣泛研究。水稻的研究結(jié)果表明，光、溫、水、肥等環(huán)境因素[6-7]，生長(zhǎng)素、細(xì)胞分裂素、獨(dú)腳金內(nèi)酯[8]等激素都會(huì)影響水稻分蘗的形成和生長(zhǎng)發(fā)育。同時(shí)，水稻中相繼克隆了11個(gè)控制分蘗的基因，包括水稻分蘗過(guò)程中的關(guān)鍵調(diào)控基因MOC1[9]，其余幾個(gè)為多蘗矮稈基因(D3、D17、D10等)[10-18]，這些基因與激素共同調(diào)控分蘗形成的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)也得到解析[19-20]。除此之外，分蘗通常還受數(shù)量性狀位點(diǎn)(QTL)控制。根據(jù)Gramene網(wǎng)站(http://archive.gramene.org/qtl)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，目前水稻在不同群體中已經(jīng)鑒定分蘗相關(guān)QTL共計(jì)213個(gè)，高粱中共計(jì)19個(gè)。小麥中也有一些控制分蘗主效位點(diǎn)的研究報(bào)道[21-23]。近年來(lái)，谷子中分蘗相關(guān)QTL的定位研究也有相繼報(bào)道。Doust等[24-25]利用F2∶3群體分別在不同溫度和不同密度種植條件下共鑒定了41個(gè)谷子分蘗相關(guān)QTL；Jia等[26]利用全基因組關(guān)聯(lián)方法鑒定了5個(gè)環(huán)境條件下共計(jì)57個(gè)與分蘗相關(guān)的位點(diǎn)；Mauro-Herrera等[3]利用重組自交系群體分別在溫室和大田條件下，檢測(cè)到谷子苗期、開花期和成熟期共42個(gè)控制分蘗相關(guān)QTL；Zhang等[27]利用重組自交系群體分別在長(zhǎng)日照和短日照條件下共檢測(cè)到6個(gè)控制分蘗相關(guān)QTL。盡管如此，有關(guān)環(huán)境因素和激素因子如何影響谷子分蘗的形成和生長(zhǎng)發(fā)育，其機(jī)制還不清楚。

與其他主要農(nóng)作物相比，谷子農(nóng)藝性狀基因或QTL發(fā)掘研究還比較落后。隨著谷子參考基因組的公布[28-29]，谷子中許多遺傳研究相繼開展，尤其是多種類型的分子標(biāo)記被開發(fā)并應(yīng)用于基因精細(xì)定位、基因克隆和分子標(biāo)記輔助選擇。Sato等[30]和Masumoto等[31]利用SSR(Simple sequence repeat)和TD(Transposon display)標(biāo)記完成了谷子stb1和NEKODE1基因的精細(xì)定位；利用SNP(Single nucleotide polymorphism)、CAPS(Cleaved-amplified polymorphic sequence)和InDel(Insertion-deletion)等不同分子標(biāo)記，谷子SiDWARF2、SiDWARF3、SiYGL1、SiAGO1b和Loosepanicle1等基因相繼精細(xì)定位和克隆[26, 32-37]。隨著下一代測(cè)序技術(shù)的發(fā)展，涌現(xiàn)出了不少新的快速對(duì)目標(biāo)基因或QTL進(jìn)行定位的方法，其中包括簡(jiǎn)化基因組測(cè)序技術(shù)-RAD-seq，該技術(shù)利用限制性內(nèi)切酶對(duì)基因組進(jìn)行酶切，產(chǎn)生一定大小的片段，構(gòu)建測(cè)序文庫(kù)，對(duì)酶切后產(chǎn)生的RAD標(biāo)記進(jìn)行高通量測(cè)序，具有通量高、準(zhǔn)確性高、性價(jià)比高、試驗(yàn)周期短和不受基因組序列限制等優(yōu)點(diǎn)[38]，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于SNP標(biāo)記開發(fā)、高密度遺傳圖譜構(gòu)建、植物重要性狀的QTL定位等研究領(lǐng)域。谷子中也有利用RAD-seq技術(shù)對(duì)株高、米色等重要農(nóng)藝性狀進(jìn)行QTL定位的研究報(bào)道[39-40]。

本研究采用簡(jiǎn)化基因組測(cè)序技術(shù)(RAD-seq)，以2個(gè)谷子分蘗型農(nóng)家種(母本)和2個(gè)不分蘗育成種(父本)，為親本雜交獲得F1，F(xiàn)1各自自交后獲得的2個(gè)F2群體為主要研究對(duì)象， 對(duì)谷子分蘗相關(guān)QTL進(jìn)行了分析；同時(shí)，新開發(fā)了與分蘗QTL(qAJTN7-3和qHCTN7)緊密連鎖的分子標(biāo)記，旨在為谷子分蘗基因的克隆和解析分蘗遺傳機(jī)制奠定基礎(chǔ)。

1 材料和方法

1.1 試驗(yàn)材料

本研究分別以2個(gè)F2分離群體為主要研究對(duì)象，其中，矮寧黃×?xí)x谷21號(hào)雜交組合，以分蘗農(nóng)家種矮寧黃為母本、不分蘗育成種晉谷21號(hào)為父本，命名為Cross AJ；紅苗粘谷×長(zhǎng)農(nóng)35號(hào)雜交組合，以分蘗農(nóng)家種紅苗粘谷為母本、不分蘗育成種長(zhǎng)農(nóng)35號(hào)為父本，命名為Cross HC(圖1)。于2014年獲得2個(gè)雜交組合的F1單株，2015年將收獲的F1單株及其親本種植于山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院谷子研究所試驗(yàn)田，通過(guò)2個(gè)雜交組合F1單株分別自交，獲得了2個(gè)不同的F2遺傳群體(Cross AJ、Cross HC)。為便于調(diào)查，親本及群體均采用寬窄行種植模式，寬行行距0.48 m，窄行行距0.18 m，行長(zhǎng)3 m。于谷子分蘗期調(diào)查分蘗數(shù)(含主莖)，親本取5株調(diào)查，取其平均數(shù)作為分蘗數(shù)值，F(xiàn)2群體逐株掛牌調(diào)查。另外，在本研究中，用于驗(yàn)證InDel標(biāo)記和分蘗數(shù)間相關(guān)性的160份谷子種質(zhì)(部分種質(zhì)由中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院國(guó)家農(nóng)作物種質(zhì)資源庫(kù)提供)的種植模式、調(diào)查方式與F2群體及其親本相同。

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 DNA樣品準(zhǔn)備和提取 DNA取樣：待幼苗長(zhǎng)至三葉一心時(shí)，剪取適量葉片放入2 mL離心管內(nèi)，然后迅速放入-80 ℃超低溫冰箱保存?zhèn)溆谩９茸踊蚪MDNA提取采用CTAB法[41]。

1.2.2 連鎖圖譜構(gòu)建和QTL分析 RAD-seq試驗(yàn)方法及步驟參照Baird等[42]描述進(jìn)行，參考基因組版本Setaria_italica_v2.0(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/?term=foxtail+millet)，選取限制性內(nèi)切酶EcoRⅠ(Cross AJ)和TaqⅠ(Cross HC)分別酶切基因組DNA用于構(gòu)建RAD-seq DNA文庫(kù)，使用Illumina HiSeq X Ten平臺(tái)進(jìn)行測(cè)序。根據(jù)識(shí)別標(biāo)簽序列得到每個(gè)個(gè)體的測(cè)序reads，使用BWA(Burrows-Wheeler Aligner)[43]軟件將個(gè)體reads與參考基因組進(jìn)行序列比對(duì)。比對(duì)結(jié)果進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換后使用GATK(Genome Analysis ToolKit)[44]軟件和SAMtools[45]軟件用于檢測(cè)SNP和過(guò)濾SNP，SNP鑒定和基因分型方法參照Wang等[39]描述。使用MSTmap[46]軟件用于分子標(biāo)記排序(主要參數(shù)：作圖函數(shù)為Haldane、P值為0.000 000 1、缺失閾值為0.3、目標(biāo)函數(shù)為最大似然法)和連鎖圖譜構(gòu)建(取最小閾值LOD 5.0對(duì)所有標(biāo)記進(jìn)行分組，每個(gè)連鎖群上標(biāo)記順序通過(guò)兩兩標(biāo)記之間的最小重組頻率計(jì)算)。

利用WinQTLCart 2.5[47]軟件中復(fù)合區(qū)間作圖法(CIM)進(jìn)行分蘗數(shù)QTL定位。進(jìn)行CIM分析時(shí)，選用步長(zhǎng)(Walking speed)1 cM和滑窗(Scanning window)10 cM，按照模型6，選取1 000次排列測(cè)驗(yàn)，顯著水平設(shè)置為0.05，判斷是否存在QTL。QTL的命名方法為：q加群體簡(jiǎn)稱(AJ、HC)，后面加性狀簡(jiǎn)寫(TN)，最后加染色體名稱(當(dāng)同一條染色有多個(gè)QTL時(shí)加-1，-2)。

1.2.3 分子標(biāo)記開發(fā) 本研究利用GATK[44]軟件搜索InDel，InDel長(zhǎng)度設(shè)定在1～10 bp。根據(jù)選定InDel位點(diǎn)的側(cè)翼序列(上游250 bp，下游250 bp)設(shè)計(jì)引物進(jìn)行驗(yàn)證，引物設(shè)計(jì)采用Primer 3.0(http://primer3.ut.ee/)在線設(shè)計(jì)，引物由天一輝遠(yuǎn)(北京)有限公司合成，本研究用到引物序列為MRI5F：5′-GTAGTCGTCCGTCCAAGC-3′，MRI5R：5′-CACCAC CATCAAACAAAGG-3′；MRI322F：5′-GGCAATCCCAA GTATGTGCA-3′，MRI322R：5′-AAGGGAGGAAGTGAA GGTGG-3′；MRI348F：5′-TCTGGTCACCTGTCGTTCTC-3′，MRI348R：5′-AAGTAAGCCACCGTAGCCTT-3′；MRI351F：5′-AAGTTGCCCTTAACCCACCT-3′，MRI351R：5′-GACATTGCCTCGCCGTAAAA-3′；MRI381F：5′-AACC TCCACCATGAAACCCT-3′，MRI381R：5′-CTGGGAGG AAAGAGGGAGTG-3′。

PCR反應(yīng)體系為10 μL，包括：1 μL 10×PCR Buffer，1 μL 雙向引物(2 μmol/L)，0.8 μL dNTP(2.5 mmol/L)，0.1 μLTaqDNA聚合酶，1 μL 模板DNA(50 ng/μL)，滅菌水 6.1 μL。PCR反應(yīng)程序?yàn)椋?4 ℃預(yù)變性5 min；94 ℃變性30 s，58 ℃退火30 s，72 ℃延伸30 s，35個(gè)循環(huán)；最后72 ℃終延伸5 min。

PCR擴(kuò)增產(chǎn)物在8%非變性聚丙烯酰胺凝膠進(jìn)行電泳，根據(jù)Marklund等[48]描述方法銀染顯色，拍照后統(tǒng)計(jì)存檔。

1.3 數(shù)據(jù)分析

親本和F2群體的表型分析、分子標(biāo)記分型與160份谷子種質(zhì)(包括112不分蘗種質(zhì)和48份分蘗種質(zhì))表型相關(guān)性分析采用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS 17.0。

2 結(jié)果與分析

2.1 表型分析

矮寧黃×?xí)x谷21號(hào)群體(Cross AJ)共獲得543個(gè)F2單株，紅苗粘谷×長(zhǎng)農(nóng)35號(hào)群體(Cross HC)共獲得131個(gè)F2單株。親本表型如圖1所示，2個(gè)F2群體及其親本分蘗數(shù)統(tǒng)計(jì)如表1所示。對(duì)于Cross AJ，親本之間有較大差異，其F2群體變異范圍為1～9；對(duì)于Cross HC，親本差異較Cross AJ群體的親本略小，F(xiàn)2群體變異范圍為1～4。

表1 兩個(gè)F2群體及其親本分蘗數(shù)分析Tab.1 Phenotypic data of tiller number in two F2 populations

圖1 兩個(gè)F2群體親本的表型Fig.1 The phenotype of four parents in two F2 populations

2.2 基于RAD-seq的高密度遺傳圖譜的構(gòu)建

本研究利用RAD-seq技術(shù)，對(duì)Cross AJ的親本和543個(gè)F2單株、Cross HC的親本和131個(gè)F2單株進(jìn)行測(cè)序。結(jié)果表明，Cross AJ共獲得88.33 Gb的原始數(shù)據(jù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)初步分析后，統(tǒng)計(jì)出數(shù)據(jù)的平均測(cè)序深度為4.55×，平均上圖率為89.77%；Cross HC共獲得872 Mb的原始數(shù)據(jù)，平均測(cè)序深度3.12×，平均上圖率89.37%(表2)。

通過(guò)SNP鑒定后，篩選親本間可信度高的SNP多態(tài)性標(biāo)記，然后對(duì)群體個(gè)體進(jìn)行基因型檢測(cè)，最后利用MSTmap軟件繪制遺傳連鎖圖譜。Cross AJ共獲得48 790個(gè)上圖SNP標(biāo)記，總圖距為1 461 cM；Cross HC共獲得9 968個(gè)上圖SNP標(biāo)記，總圖距為1 648.8 cM(表2)。

表2 兩個(gè)F2群體的RAD-seq統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.2 Summary of RAD-seq in two F2 populations

2.3 分蘗相關(guān)QTL分析

結(jié)合2個(gè)F2群體的表型數(shù)據(jù)和SNP標(biāo)記分型結(jié)果，利用WinQTLCart 2.5軟件進(jìn)行分蘗相關(guān)QTL定位。本研究共鑒定出8個(gè)QTL(表3)。在Cross AJ群體中，共鑒定了6個(gè)QTL，分別為qAJTN1、qAJTN5、qAJTN7-1、qAJTN7-2、qAJTN7-3和qAJTN9，解釋表型變異0.7%～9.8%；在Cross HC群體中，共鑒定了2個(gè)QTL，分別為qHCTN5和qHCTN7，解釋表型變異1.4%～8.3%。在這些QTL中，效應(yīng)較大的有qAJTN5、qAJTN7-3和qHCTN7，分別解釋表型變異的9.8%，9.3%和8.3%，其加性效應(yīng)值分別為0.58，0.45和0.43，說(shuō)明其增效等位基因來(lái)自母本矮寧黃或紅苗粘谷。

表3 分蘗相關(guān)QTL分析Tab.3 QTL analysis of tillering in two F2 populations of foxtail millet

2.4 分蘗數(shù)緊密連鎖InDel標(biāo)記開發(fā)

在2個(gè)群體中各選擇了1個(gè)效應(yīng)較大的QTL(qAJTN7-3和qHCTN7)，并在其定位區(qū)間內(nèi)開發(fā)了新的緊密連鎖分子標(biāo)記，以有利于分蘗性狀的分子標(biāo)記輔助選擇。首先，將親本基因組測(cè)序結(jié)果與豫谷1號(hào)參考基因組進(jìn)行序列比對(duì)，搜索插入缺失位點(diǎn)，設(shè)計(jì)引物進(jìn)行PCR擴(kuò)增，擴(kuò)增片段進(jìn)行聚丙烯酰胺凝膠電泳驗(yàn)證，篩選在親本之間具有多態(tài)性的標(biāo)記，進(jìn)一步獲得在F2后代中能夠良好分型的InDel標(biāo)記(圖2-A)。其次，利用MSTmap軟件對(duì)新標(biāo)記進(jìn)行遺傳連鎖分析。連鎖分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，標(biāo)記MRI351和MRI322定位在qAJTN7-3區(qū)間內(nèi)；MRI351、MRI5、MRI348和MRI381定位在qHCTN7區(qū)間內(nèi)(圖2-B)。

A.標(biāo)記MRI351和MRI381在親本和2個(gè)F2群體部分單株中的聚丙烯酰胺凝膠電泳結(jié)果；B、C.標(biāo)記MRI5、MRI348、MRI322、MRI351和MRI381在各自染色體上的位置。P1.矮寧黃，P2.晉谷21，P3.紅苗粘谷，P4.長(zhǎng)農(nóng)35；1-9為Cross AJ的部分F2單株，其中，1-3單株表型為分蘗，4-9表型為不分蘗；10-18為Cross HC的部分F2單株，其中，10-12單株表型為分蘗，13-18表型為不分蘗。

為了進(jìn)一步確認(rèn)InDel標(biāo)記和分蘗數(shù)間的相關(guān)性，選取了2個(gè)F2群體中的標(biāo)記MRI351和MRI381，對(duì)160份谷子種質(zhì)進(jìn)行了基因分型和相關(guān)性分析(表4)。根據(jù)分子標(biāo)記檢測(cè)結(jié)果，將與分蘗親本帶型一致的基因型標(biāo)記為“1”，與不分蘗親本帶型一致的基因型標(biāo)記為“0”，與雙親帶型均不一致的基因型標(biāo)記為“2”，沒(méi)有擴(kuò)增結(jié)果的標(biāo)記為“-”。利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS 17.0的Pearson′s雙側(cè)檢驗(yàn)，得到相關(guān)系數(shù)R分別為0.280(標(biāo)記MRI351)和0.242(標(biāo)記MRI381)，且差異達(dá)到極顯著水平(表5)。上述結(jié)果表明，MRI351和MRI381與分蘗性狀緊密連鎖，可應(yīng)用于分蘗型谷子分子標(biāo)記輔助育種。

表4 160份谷子種質(zhì)和標(biāo)記MRI351、MRI381基因分型結(jié)果Tab.4 The genotype of MRI351 and MRI381 in the 160 foxtail millet accessions

表4(續(xù))

表4(續(xù))

表5 分蘗數(shù)與標(biāo)記間的相關(guān)性分析Tab.5 Correlation analysis between tiller number and markers

注：**表示差異極顯著(P<0.01)。

Note：**indicate extremely significant difference (P<0.01).

3 討論

本研究基于簡(jiǎn)化基因組測(cè)序技術(shù)(RAD-seq)，以2個(gè)F2群體(Cross AJ和Cross HC)為主要研究對(duì)象，共鑒定了8個(gè)控制分蘗數(shù)的QTL。其中，qAJTN1、qAJTN5、qAJTN7-2、qAJTN9和qHCTN5等5個(gè)QTL為本研究新鑒定的位點(diǎn)，其余3個(gè)QTL(qAJTN7-1、qAJTN7-3和qHCTN7)與Jia等[26]和Mauro-Herrera等[3]檢測(cè)的QTL相一致。

在本研究中，鑒定的較大效應(yīng)位點(diǎn)qAJTN5(9.8%)的臨近區(qū)域，Doust等[24]檢測(cè)到的分蘗相關(guān)QTL可解釋表型變異率為28.1%，Mauro-Herrera等[3]檢測(cè)到的分蘗相關(guān)QTL(Br5c)可解釋表型變異率為23.6%，Zhang等[27]檢測(cè)到的分蘗相關(guān)QTL(qtn5)可解釋表型變異率為25.72%和11.31%，這些QTL效應(yīng)值都比較大，這很可能是由于控制同一性狀的QTL成簇分布或群體差異造成的。這些結(jié)果也暗示，在谷子第5染色體存在穩(wěn)定的控制分蘗相關(guān)的QTL，相關(guān)QTL區(qū)間是發(fā)掘控制分蘗相關(guān)基因的關(guān)鍵區(qū)間。

同時(shí)，數(shù)量性狀QTL定位準(zhǔn)確性很容易受作圖群體和環(huán)境因素影響。同一性狀QTL在不同群體(F2、F2∶3、RIL和NIL)中效應(yīng)大小可能不同，相對(duì)于F2和F2∶3群體來(lái)說(shuō)，由于RIL和NIL群體能進(jìn)行多年多點(diǎn)重復(fù)試驗(yàn)，其QTL定位結(jié)果更加可靠、穩(wěn)定[3, 24-25, 49]。F2群體的表型數(shù)據(jù)不能重復(fù)，因此，利用F2群體鑒定的QTL效應(yīng)需要用高級(jí)群體進(jìn)一步驗(yàn)證。盡管如此，目前在農(nóng)作物中也有一些利用F2群體定位QTL的研究報(bào)道[50-52]，尤其是結(jié)合下一代測(cè)序技術(shù)能對(duì)目標(biāo)性狀進(jìn)行快速定位[53-54]。本研究采用下一代測(cè)序技術(shù)，分別利用F2大群體(543個(gè)單株)和小群體(131個(gè)單株)對(duì)控制分蘗數(shù)的QTL進(jìn)行定位研究，與前人研究相比，有一致位點(diǎn)QTL(qAJTN7-1、qAJTN7-3和qHCTN7)，也有臨近位點(diǎn)QTL(qAJTN5)，比較而言，利用大群體檢測(cè)到了更多與前人研究結(jié)果相同或相近的位點(diǎn)，而利用小群體定位的相同或相近位點(diǎn)較少，這表明基于F2大群體的簡(jiǎn)化基因組測(cè)序定位QTL可靠性較F2小群體更強(qiáng)，至于F2大群體與高級(jí)群體間的效率差異，還需要進(jìn)一步利用該F2群體的重組近交系群體進(jìn)行多年多點(diǎn)試驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證。

InDel標(biāo)記具有帶型簡(jiǎn)單、密度高、變異穩(wěn)定、多態(tài)性強(qiáng)、易檢測(cè)等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于作物種質(zhì)資源品種鑒定、遺傳多樣性分析和分子標(biāo)記輔助育種中。趙慶英等[55]利用晉谷21重測(cè)序結(jié)果開發(fā)了一個(gè)晉谷21特異的InDel標(biāo)記2G5501976，該標(biāo)記可快速鑒定該品種是否為晉谷21或其衍生品種。姜童等[56]利用25對(duì)InDel標(biāo)記對(duì)8個(gè)魯西南地區(qū)簇生朝天椒品種構(gòu)建InDel分子遺傳圖譜，從而對(duì)不同品種的相似度進(jìn)行評(píng)價(jià)。田希輝等[57]開發(fā)了11個(gè)與白菜苗期TuMV-C4抗性連鎖的InDel標(biāo)記，這些標(biāo)記對(duì)高抗單株選擇的準(zhǔn)確率達(dá)78%以上，這為白菜TuMV抗性分子育種奠定了良好基礎(chǔ)。本研究開發(fā)的InDel標(biāo)記MRI351和MRI381，統(tǒng)計(jì)分析表明，與分蘗性狀緊密連鎖，這為分蘗基因的克隆和分蘗型谷子分子標(biāo)記輔助育種奠定了基礎(chǔ)。