黃麻核心種質的遴選

徐 益 張列梅 郭艷春 祁建民 張力嵐 方平平 張立武,*

黃麻核心種質的遴選

徐 益1,2,3,**張列梅1,2,**郭艷春1,2,3祁建民1,2張力嵐1,2,3方平平1,2張立武1,2,3,*

1福建農林大學作物遺傳育種與綜合利用教育部重點實驗室 / 福建省作物設計育種重點實驗室 / 作物科學學院, 福建福州 350002;2福建農林大學農業(yè)農村部東南黃紅麻實驗觀測站 / 福建省麻類種質資源共享平臺 / 福建省南方經濟作物遺傳育種與多用途開發(fā)國際科技合作基地, 福建福州 350002;3福建農林大學海峽聯(lián)合研究院基因組與生物技術中心, 福建福州 350002

遴選黃麻核心種質可為黃麻種質創(chuàng)新及新品種選育奠定基礎。本研究以300份黃麻種質資源為基礎, 基于SSR分子標記和農藝性狀考察, 結合地理來源構建核心種質。結果表明, 11個農藝性狀變異系數(shù)變幅在13.06%~ 84.87%, 表現(xiàn)出豐富的遺傳多樣性。按農藝性狀聚類分析可劃分為8個類群, 按分子標記聚類可劃分為10個類群。結合2個聚類分析、地理位置并按比例取樣, 建立一個由108份品種(系)組成的預選核心種質。采用44對SSR引物對其進行遺傳差異分析, 在遺傳相似系數(shù)為0.65時, 可把108份品種(系)分成圓果種和長果種兩大類。根據遺傳差異分析, 剔除遺傳相似系數(shù)大于或等于0.85的遺傳冗余, 獲得84份品種(系)的核心種質, 其中圓果種60份和長果種24份。比較84份核心種質與300份種質的農藝性狀變異系數(shù)及Shannon-Wiener指數(shù)發(fā)現(xiàn), 兩者之間相差不大, 表明遴選的84份核心種質可以最大限度代表300份黃麻種質資源的遺傳多樣性加以利用和保存。

黃麻; 農藝性狀; 分子標記; 核心種質

黃麻是世界上重要的次生韌皮部纖維作物, 包括圓果種黃麻(L.)和長果種黃麻(L.) 2個栽培種, 染色體數(shù)均為2= 14。主要在印度、孟加拉國、中國、尼泊爾、泰國、緬甸等國家種植, 由于黃麻纖維具有典型的高光澤、吸濕性能好、失水快、強力大、易降解等特點, 被廣泛應用于紡織、造紙和吸附材料等領域[1-2]。

種質資源收集、保存, 進而鑒定評價, 對所有物種都是一項具有重要現(xiàn)實意義的工作[3]。目前, 全世界已有各類植物遺傳資源610多萬份。如此巨大的種質資源數(shù)量, 并沒有加速作物育種的進展, 反而給育種家們利用、研究和評價種質資源帶來許多不便, 導致許多國家的育種工作發(fā)展緩慢甚至停滯不前[4-5]。面對這一問題, 1984年澳大利亞科學家Frankel提出了“核心資源”的概念[6], 隨后各國各領域的學者對核心種質的基本特征、構建核心種質的步驟和方法進一步完善, 已經在作物領域取得廣泛成就, 使許多作物遺傳多樣性研究取得顯著成就和突破性成果[7-8]。賈繼增等[4]提出核心種質的遴選是“第二次綠色革命”基因挖掘的第一步。

黃麻的遺傳多樣性和親緣關系研究報道較多[9-10]。陶愛芬等[9]利用SRAP結合ISSR分子標記對來自13個不同國家的96份黃麻種質資源進行起源與演化研究, 認為野生長果種黃麻及栽培長果種黃麻的起源中心均在非洲; 中國南部地區(qū)是栽培圓果種黃麻的起源中心。張加強等[10]以引進或育成的20個長果種和40個圓果種黃麻品種為供試材料, 采用親緣系數(shù)與聚類分析的方法, 進行親緣關系和遺傳多樣性分析。但在黃麻核心種質遴選方面鮮有報道, 核心種質是以最小的資源數(shù)量和遺傳重復最大程度地代表整個遺傳資源的多樣性, 它的建立既保證了遺傳多樣性, 又減少了資源數(shù)量。隨著黃麻種質資源的不斷引進、收集和新品種的選育, 龐大的種質資源數(shù)量不但對種質資源的保存是一個挑戰(zhàn), 而且對種質資源的利用評價和研究也帶來諸多不便。構建一批具有多樣性和代表性的黃麻核心種質資源加以保存和利用, 是目前黃麻育種上亟須解決的問題。本研究旨在遴選黃麻核心種質, 促進黃麻種質資源保存和利用工作由數(shù)量保存型向質量創(chuàng)新型轉變, 為種質創(chuàng)新及新品種選育奠定基礎。

1 材料與方法

1.1 供試材料

來自印度、孟加拉國、中國等11個國家或地區(qū)的300份黃麻種質資源[11]均由福建農林大學麻類作物遺傳育種與綜合利用實驗室提供。

1.2 試驗設計

不同來源的300份黃麻種質資源分別于2016年5月1日和2017年4月20日在福建省三明市尤溪縣福建農林大學洋中科教基地農場按2行區(qū)種植, 行長3.5 m, 行株距1.20 m × 0.10 m, 采用單因素隨機區(qū)組設計, 邊行種植2行保護行, 田間管理同大田。

1.3 標記來源

所用的SSR標記包括編號為CcID[11]、CcSSR[12]等引物(表1), 由生工生物工程(上海)股份有限公司合成。

表1 本研究所用的SSR引物

(續(xù)表1)

1.4 PCR體系及電泳檢測

PCR體系為10 μL, 含2.0 μL DNA (50 ng μL–1)、0.5 μL引物(10 μmol μL–1)、3.75 μL 2×Master Mix (試劑購自上海進岸生物科技有限公司)、3.75 μL ddH2O。用10 μL石蠟油覆蓋。PCR程序為94℃預變性3 min; 94℃變性30 s, 60℃退火30 s, 72℃延伸45 s, 共10個循環(huán), 每個循環(huán)退火溫度降低0.5℃; 94℃變性30 s, 55℃退火30 s, 72℃延伸45 s, 共35個循環(huán); 最后72℃延伸10 min, 4℃保存。采用9%非變性聚丙烯酰胺凝膠電泳檢測PCR擴增產物, 銀染顯帶[12]。

1.5 農藝性狀考察

參考《黃麻種質資源描述規(guī)范和數(shù)據標準》[13], 黃麻工藝成熟時, 從小區(qū)隨機選取10株, 考察株高、分枝高、莖粗、皮厚、單株鮮莖重、單株鮮皮重、節(jié)數(shù)、分枝數(shù)等性狀, 將單株鮮皮重自然晾干后稱量得單株干皮重。

1.6 讀帶與數(shù)據統(tǒng)計分析

電泳結果的讀帶采取0/1方式, 0表示無帶, 1表示有帶。利用NTSYS v2.10軟件對種質資源進行聚類分析。

1.7 核心種質挑選的原則與方法

11個農藝性狀分別按從高到低將300份種質資源按7個等級進行劃分, 根據農藝性狀聚類圖挑選核心種質, 從每個類群挑選若干種質, 確保每個農藝性狀的每個等級都有種質被挑選, 將挑選出來的核心種質對應到分子標記聚類圖, 繼續(xù)挑選核心種質, 確保分子標記聚類圖中每個類群都有種質被挑選。在以上挑選過程中, 盡量挑選來源地不同的種質。

2 結果與分析

2.1 黃麻種質資源農藝性狀的遺傳多樣性分析

以株高、分枝高、莖粗、鮮皮厚、節(jié)數(shù)、分枝數(shù)、單株鮮莖重、單株鮮皮重、單株干皮重、始花天數(shù)、種子成熟天數(shù)等農藝性狀對288份黃麻種質資源進行農藝性狀聚類(由于有12份材料長出的單株較少, 故未考種)。以歐式距離0.036為分界線, 可將288份黃麻種質資源分為8個類群。第1個類群含34份種質資源, 其主要特征是開花期和成熟期均較晚; 第2個類群含21份種質資源, 其主要特征是開花期適中但成熟期較晚; 第3個類群含68份種質資源, 其主要特征是株高適中且分枝數(shù)較少; 第4個類群含57份種質資源, 其主要特征是株高和分枝高均較低; 第5個類群含45份種質資源, 其主要特征是開花期和成熟期均較早; 第6個類群含29份種質資源, 其主要特征是株高較高且鮮皮厚較厚; 第7個類群含31份種質資源, 其主要特征是分枝高較高但節(jié)數(shù)卻適中; 第8個類群含3份種質資源, 其主要特征是單株鮮莖重較大。

2.2 SSR聚類分析

利用44對SSR引物對300份黃麻種質資源進行聚類分析, 得到300份黃麻種質資源的遺傳相似系數(shù)。從整個黃麻群體結構分析中, 300份供試黃麻種質資源總共可以組成44,850種組合, 其遺傳相似系數(shù)變化范圍在0.105~1.000之間, 遺傳相似系數(shù)總共為28,305.110, 平均值為0.631, 說明供試的300份黃麻種質資源有豐富的遺傳多樣性。以遺傳相似系數(shù)0.674為分界線, 可將300份黃麻種質資源分為10個類群, 其中有3個類群為長果種黃麻, 其余7個類群為圓果種。第1個類群含140份圓果種黃麻, 其遺傳相似系數(shù)變化范圍在0.424~1.000之間, 遺傳相似系數(shù)總共為7355.212, 平均值為0.756; 第2個類群含17份長果種黃麻, 遺傳相似系數(shù)變化范圍在0.697~ 0.970之間, 遺傳相似系數(shù)總共為112.727, 平均值為0.829; 第3個類群含12份長果種黃麻, 遺傳相似系數(shù)變化范圍在0.737~1.000之間, 遺傳相似系數(shù)總共為60.105, 平均值為0.835; 第4個類群含2份圓果種黃麻, 其遺傳相似系數(shù)為0.788; 第5個類群含19份圓果種黃麻, 遺傳相似系數(shù)變化范圍在0.485~1.000之間, 遺傳相似系數(shù)總共為125.242, 平均值為0.732;第6個類群含32份圓果種黃麻, 遺傳相似系數(shù)變化范圍在0.364~0.970之間, 遺傳相似系數(shù)總共為365.818, 平均值為0.738; 第7個類群含23份長果種黃麻, 遺傳相似系數(shù)變化范圍在0.515~0.970之間, 遺傳相似系數(shù)總共為201.606, 平均值為0.797; 第8個類群含10份圓果種黃麻, 遺傳相似系數(shù)變化范圍在0.606~1.000之間, 遺傳相似系數(shù)總共為33.909, 平均值為0.754; 第9個類群含30份圓果種黃麻, 遺傳相似系數(shù)變化范圍在0.394~0.970之間, 遺傳相似系數(shù)總共為324.608, 平均值為0.746; 第10個類群含15份圓果種黃麻遺傳相似系數(shù)變化范圍在0.576~1.000之間, 遺傳相似系數(shù)總共為81.910, 平均值為0.780。

2.3 核心種質的聚類分析

根據農藝性狀聚類圖和分子標記聚類圖的聚類結果, 分別在2個聚類圖的每個類群挑選不同品系和不同來源的若干個種質資源構成預選黃麻核心種質, 共選出108份黃麻種質資源(圖1)。剔除遺傳相似系數(shù)大于等于0.85的遺傳冗余, 得到84份黃麻核心種質資源(圖2和附表1), 遺傳相似系數(shù)變化范圍在0.211~0.970之間, 遺傳相似系數(shù)總和為2181.78, 平均值為0.626, 84份黃麻核心種質在分子標記聚類圖中可劃分為8個類群, 其中第1個類群含35份圓果種黃麻, 第2個類群含9份長果種黃麻, 第3個類群含12份圓果種黃麻, 第4個類群含12份長果種黃麻, 第5個類群含2份長果種黃麻, 第6個類群含3份圓果種黃麻, 第7個類群含4份圓果種黃麻, 第8個類群含7份圓果種黃麻。

圖1 108份預選黃麻核心種質聚類分析

2.4 核心種質與所有種質資源的多樣性比較

從表2可以看出, 288份黃麻種質資源群體各性狀的變異系數(shù)為13.06%~84.87%, 最大的是分枝數(shù), 最小的是始花期, 表現(xiàn)出豐富的遺傳多樣性。而84份黃麻核心種質資源各性狀的變異系數(shù)為13.27%~ 90.42%, 最大的是節(jié)數(shù), 最小的是始花期。與288份種質資源相比, 各性狀的變異系數(shù)變化均不大。因此, 遴選出的84份黃麻核心種質可以最大限度代表288份黃麻種質資源的遺傳多樣性。

與300份黃麻分子標記聚類圖相比, 最終得到的84份黃麻核心種質中(圖2), 有34份來自第1個類群, 8份來自第2個類群, 2份來自第3個類群, 1份來自第4個類群, 4份來自第5個類群, 10份來自第6個類群, 12份來自第7個類群, 3份來自第8個類群, 7份來自第9個類群, 3份來自第10個類群。300份黃麻種質資源和84份黃麻核心種質的Shannon-Wiener指數(shù)分別為-2.574,192,203、-2.481,606,678, 兩者相差較小, 再次驗證84份黃麻核心種質可以代表300份黃麻種質資源。

表2 黃麻主要農藝性狀統(tǒng)計分析

DF: days to flowering; DM: days to seeds mature; PH: plant height; SD: stem diameter; FBT: fresh bark thickness; NMS: nodes of main stem; FSW: fresh stem weight per plant; FBW: fresh bark weight per plant; DBW: dry bark weight per plant; BR: bark rate; BH: branching height; NB: number of branches.

3 討論

利用分子標記對種質資源進行分類鑒定在諸多領域已經完善成熟[14-15], 合適的分子標記直接關系到能否準確評價物種遺傳多樣性和親緣關系等[3]。Basu等[16]利用10對引物和49份黃麻種質資源來分析黃麻遺傳多樣性, 能將黃麻圓果種和長果種完全區(qū)分開來, 本研究在增加引物數(shù)量和黃麻種質資源數(shù)量的情況下, 得到的結論一致, 說明圓果種黃麻與長果種黃麻之間遺傳差異較大、親緣關系較遠, 這應該與圓果種黃麻和長果種黃麻有著不同的起源地有關。圓果種黃麻種間遺傳距離小于長果種, 說明圓果種的遺傳多樣性小于長果種, Huq等[17]用27對引物對16個黃麻品種進行遺傳多樣性分析也得到了相同結論, 這應該是因為圓果種黃麻屬于自花授粉作物, 而長果種黃麻屬于常異花授粉作物。

核心種質構建中取樣方式和比例至關重要。李自超等[18]認為, 取樣比例應根據具體物種遺傳結構及數(shù)量規(guī)模狀況而定, 總資源份數(shù)多的物種其核心種質所取比例可小一些, 總資源份數(shù)少的物種其核心種質所取比例可相對大一些。國內外不同物種構建的核心種質, 占總資源的比例一般為5%~ 40%[19-21]。而構建核心資源的關鍵因素是材料的分組, 常見的分組方法有按種質資源地理分布、系譜來源、農藝性狀和分子標記等[22-23]。任麗平等[3]按種質資源地理來源結合分子標記分類, 在500余份甘藍型油菜種質中遴選出87份核心種質資源。劉艷陽等[19]利用表型數(shù)據和分子標記在5020份芝麻種質資源中遴選出501份核心種質, 便于作物核心種質的管理、研究利用, 為后續(xù)育種提供了優(yōu)異基因資源。本研究利用11個農藝性狀聚類及分子標記聚類結果, 在300份黃麻種質資源中遴選出84份核心種質資源, 核心種質的構建將有助于加速黃麻種質創(chuàng)新的相關研究進程。比較84份核心種質與300份大群體的多樣性, 發(fā)現(xiàn)84份黃麻核心種質遺傳多樣性豐富; 且兩者變異系數(shù)和Shannon-Wiener指數(shù)比較接近, 表明84份核心種質資在遺傳多樣性方面可以最大限度代表300份黃麻種質資源。但是, 聚類分析發(fā)現(xiàn)黃麻種質資源并不總是與其地理來源一致[24]。因此廣泛引種, 深入研究, 對核心種質實時進行動態(tài)調整, 不斷補充新搜集的黃麻種質資源, 不斷優(yōu)化核心種質結構, 使其遺傳變異最大化將更有利于其開發(fā)利用。

核心種質建立后, 要建立完善的繁種、供種體制, 可以保證核心種質的有效利用。加強對所構建核心種質的后續(xù)評價研究, 挖掘資源特異基因; 同時加強資源應用研究, 建立各類專項核心種質, 滿足生產、育種對不同資源類型的需要[19]。

圖2 84份黃麻核心種質聚類分析

4 結論

本研究利用44對核心引物對300份黃麻種質資源進行聚類分析, 可將300份黃麻種質資源分為10個類群; 農藝性狀聚類分析可分為8個類群。根據2個聚類圖, 挑選出108份預選黃麻核心種質, 然后對其進行遺傳差異性分析, 剔除遺傳相似系數(shù)大于等于0.85遺傳冗余, 得到84份核心種質, 可最大限度代表300份黃麻種質資源, 應加以保存和利用。

[1] 熊和平. 麻類作物育種學. 北京: 中國農業(yè)科學技術出版社, 2008. pp 156–207. Xiong H P. Breeding Sciences of Bast and Leaf Fiber Crops. Beijing: China Agricultural Science and Technology Press, 2008. pp 156–207 (in Chinese).

[2] Tao A F, Huang L, Wu G F, Reza K A, Qi J M, Fang P P, Lin L H, Zhang L W, Lin P Q. High-density genetic map construction and QTLs identification for plant height in white jute (L.) using specific locus amplified fragment (SLAF) sequencing., 2017, 18: 355.

[3] 任麗平, 倪西源, 黃吉祥, 雷偉俠, 曹明富, 趙堅義. 甘藍型油菜一個代表性核心種質的遴選. 中國農業(yè)科學, 2008, 41: 3521–3531. Ren L P, Li X Y, Huang J X, Lei W X, Cao M F, Zhao J Y. Core collection of a representative germplasm population in., 2008, 41: 3521–3531 (in Chinese with English abstract).

[4] 賈繼增, 張啟發(fā). 為第二次“綠色革命”發(fā)掘基因資源——國家重點基礎研究發(fā)展規(guī)劃項目“農作物核心種質構建、重要新基因發(fā)掘與有效利用研究”總體設計及研究進展. 中國基礎科學, 2001, (7): 4–8. Jia J Z, Zhang Q F. Exploring gene resources for “the Second Green Revolution”— the overall design and research progress of “crop core germplasm construction, new important genes disco-very and effective utilization researches” in the national key basic research and development planning project., 2001, (7): 4–8 (in Chinese with English abstract).

[5] 陳學軍, 雷剛, 周坤華, 方榮. 蔬菜核心種質研究進展. 江西農業(yè)大學學報, 2015, (1): 60–66. Chen X J, Lei G, Zhou K H, Fang R. Review of the studies on core collection for vegetables.2015, (1): 60–66 (in Chinese with English abstract).

[6] Frankel O H. Genetic Perspectives of Germplasm Conservation. Cambridge: Cambridge University Press, 1984. pp 161–170.

[7] Coimbra R R, Miranda G V, Cruz C D, Silvad J H, Vilelar A. Development of a Brazilian maize core collection., 2009, 32: 538–545.

[8] 邱麗娟, 李英慧, 關榮霞, 劉章雄, 王麗俠, 常汝鎮(zhèn). 大豆核心種質和微核心種質的構建、驗證與研究進展. 作物學報, 2009, 35: 571–579. Qiu L J, Li Y H, Guan R X, Liu Z X, Wang L X, Chang R Z. Establishment, representative testing and research progress of soybean core collection and mini core collection., 2009, 35: 571–579 (in Chinese with English abstract).

[9] 陶愛芬, 祁建民, 粟建光, 方平平, 林荔輝, 徐建堂, 吳建梅, 林培清. 黃麻種質資源遺傳多樣性的SRAP 分析. 植物科學學報, 2012, 30(2): 178–187. Tao A F, Qi J M, Li J G, Fang P P, Lin L H, Xu J T, Wu J M, Lin P Q. Analysis of genetic diversity of jute (L.) germplasm revealed by SRAP., 2012, 30(2): 178–187 (in Chinese with English abstract).

[10] 張加強, 陳常理, 駱霞虹, 金關榮. 中國育成黃麻主要品種間的親緣關系分析. 中國農業(yè)科學, 2015, 48: 4008–4020. Zhang J Q, Chen C L, Luo X H, Jin G R. Analysis of the coefficient of parentage among major jute cultivars in China., 2015, 48: 4008–4020 (in Chinese with English abstract).

[11] 張力嵐. 黃麻InDel標記開發(fā)與纖維品質相關性狀的關聯(lián)分析. 福建農林大學碩士學位論文, 福建福州, 2018.Zhang L L. Development of InDel Markers and Association Analysis of Fiber Quality Related Traits in Jute (spp.). MS Thesis of Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, Fujian, China, 2018 (in Chinese with English abstract).

[12] 張立武, 袁民航, 何雄威, 劉星, 方平平, 林荔輝, 陶愛芬, 徐建堂, 祁建民. GenBank數(shù)據庫中黃麻EST-SSR標記的開發(fā)及其通用性評價. 作物學報, 2014, 40: 1213–1219. Zhang L W, Yuan M H, He X W, Liu X, Fang P P, Lin L H, Tao A F, Xu J T, Qi J M. Development and universality evaluation of EST-SSR markers from GenBank in jute., 2014, 40:1213–1219 (in Chinese with English abstract).

[13] 粟建光, 龔有才. 黃麻種質資源描述和數(shù)據標準. 北京: 中國農業(yè)出版社, 2015. pp 7–27. Su J G, Gong Y C. Descriptors and Data Standard for Jute (L. &L.). Beijing: China Agriculture Press, 2005. pp 7–27 (in Chinese).

[14] 馬冰, 代帥帥, 程亞增, 蔣彩虹, 任民, 程立銳, 楊愛國. 烤煙種質資SSR 核心引物的篩選及驗證. 中國煙草科學, 2016, 37(5): 1–5. Ma B, Dai S S, Cheng Y Z, Jiang C H, Ren M, Cheng L R, Yang A G. Screen and identification of SSR core primers for flue-cured tobacco germplasm., 2016, 37(5): 1–5 (in Chinese with English abstract).

[15] 楊美, 付杰, 向巧彥, 劉艷玲. 利用AFLP分子標記技術構建花蓮核心種質資源. 中國農業(yè)科學, 2011, 44: 3193–3205. Yang M, Fu J, Xiang Q Y, Liu Y L. The core-collection construction of flower lotus based on AFLP molecular markers., 2011, 44: 3193–3205 (in Chinese with English abstract).

[16] Basu A, Ghosh M, Meyer R, Powell W, Basak S L, Sen S K. Analysis of genetic diversity in cultivated jute determined by means of SSR markers and AFLP profiling., 2004, 44: 678–685.

[17] Huq S, Islam M S, Sajib A, Ashraf N, Haque S, Khan H. Genetic diversity and relationships in jute (spp.) revealed by SSR markers., 2009, 38: 153–161.

[18] 李自超, 張洪亮, 曾亞文, 楊忠義, 申時全, 孫偉清, 王象坤. 云南地方稻種質資源核心種質取樣方案研究. 中國農業(yè)科學, 2000, 33(5): 1–7. Li Z C, Zhang H L, Zeng Y W, Yang Z Y, Sheng S Q, Sun W Q, Wang X K. Study on sampling schemes of core collection of local varieties of rice in Yunnan, China., 2000, 33(5): 1–7 (in Chinese with English abstract).

[19] 劉艷陽, 梅鴻獻, 杜振偉, 武軻, 鄭永戰(zhàn), 崔向華, 鄭磊. 基于表型和SSR分子標記構建芝麻核心種質. 中國農業(yè)科學, 2017, 50: 2433–2441. Liu Y Y, Mei H X, Du Z W, Wu K, Zheng Y Z, Cui X H, Zheng L. Construction of core collection of sesame based on phenotype and molecular markers., 2017, 50: 2433–2441 (in Chinese with English abstract).

[20] Hu J B, Wang P Q, Su Y, Wang R J, Li Q, Sun K L. Microsatellite diversity, population structure, and core collection formation in melon germplasm., 2015, 33: 439–447.

[21] Xu Q J, Zeng X Q, Lin B, Li Z Q, Yuan H J, Wang Y L, Sang Z, Nyima T. A microsatellite diversity analysis and the development of core-set germplasm in a large hulless barley (L.) collection., 2017, 18: 102.

[22] 欒明寶, 陳建華, 許英, 王曉飛, 孫志明. 苧麻核心種質構建方法. 作物學報, 2010, 36: 2099–2106. Luan M B, Chen J H, Xu Y, Wang X F, Sun Z M. Method of establishing ramie core collection., 2010, 36: 2099–2106 (in Chinese with English abstract).

[23] 郎彬彬, 黃春輝, 朱博, 謝敏, 張文標, 鐘敏, 曲雪艷, 陶俊杰, 徐小彪. 基于果實相關性狀的江西野生毛花獼猴桃初級核心種質的構建方法研究. 果樹學報, 2016, 33: 794–803.Lang B B, Huang C H, Zhu B, Xie M, Zhang W B, Zhong M, Qu X Y, Tao J J, Xu X B. Study on the method of constructing a primary core collection of Jiangxi wildbased on fruit traits., 2016, 33: 794–803 (in Chinese with English abstract).

[24] Zhang L, Cai R, Yuan M, Tao A, Xu J, Lin L, Fang P, Qi J. Genetic diversity and DNA fingerprinting in jute (spp.) based on SSR markers., 2015, 3: 416–422.

附表1 黃麻84份核心種質類型及來源

Supplementary table 1 Type and origin of 84 core germplasms in jute

(續(xù)附表1)

Core collection screening of a germplasm population in jute (spp.)

XU Yi1,2,3,**, ZHANG Lie-Mei1,2,**, GUO Yan-Chun1,2,3, QI Jian-Min1,2, ZHANG Li-Lan1,2,3, FANG Ping-Ping1,2, and ZHANG Li-Wu1,2,3,*

1Key Laboratory for Genetics, Breeding and Multiple Utilization of Crops of Ministry of Education / Fujian Key Laboratory for Crop Breeding by Design / College of Crop Science, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, Fujian, China;2Experiment Station of Jute and Kenaf in Southeast China of Ministry of Agriculture and Rural Affairs / Fujian Public Platform for Germplasm Resources of Bast Fiber Crops / Fujian International Science and Technology Cooperation Base for Genetics, Breeding and Multiple Utilization Development of Southern Economic Crops, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, Fujian, China;3Center for Genomics and Biotechnology of Haixia Institute of Science and Technology, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, Fujian, China

Innovation of jute germplasm and breeding new varieties are based on core collection. In this study, 300 jute accessions were systematically identified. The core collections were constructed by SSR molecular markers, agronomic traits and geographical sources. The variation coefficient of 11 agronomic traits ranged from 13.06% to 84.87%, indicating an abundant genetic diversity. These jute germplasm was divided into eight groups based on agronomic traits while ten groups based on the clustering analysis of molecular markers. Combining the two cluster analyses, and geographic location of these jute accessions, a preselected core collection including 108 accessions was established. Furthermore, 44 pairs of SSR primers were used to analyze the genetic differences. The 108 varieties were divided into white jute and dark jute at the genetic similarity coefficient of 0.65. According to the analysis of genetic differences, genetic redundancy with genetic similarity greater than or equal to 0.85 was excluded and 84 core collections, including 60 white jute accessions and 24 dark jute ones, were obtained. By comparison in the coefficient of variation and Shannon-Wiener index of agronomic traits between 84 core collections and 300 germplasm, it was found that there was no significant difference between them, indicating that the 84 jute core collections could represent the genetic diversity of 300 jute germplasm resources to the maximum extent.

jute (spp); agronomic traits; molecular marker; core collections

本研究由國家自然科學基金項目(31771369)和國家現(xiàn)代農業(yè)產業(yè)技術體系建設專項(CARS-19-E06)資助。

This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (31771369) and the China Agriculture Research System (CARS-19-E06).

張立武, E-mail: lwzhang@fafu.edu.cn, zhang_liwu@hotmail.com

**同等貢獻(Contributed equally to this work)

徐益, E-mail: 1275924118@qq.com; 張列梅, E-mail: zhangliemei@126.com

2019-01-11;

2019-05-12;

2019-05-20.

URL: http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20190520.0924.004.html

10.3724/SP.J.1006.2019.94008