基于SSR標(biāo)記的谷子主要農(nóng)藝性狀關(guān)聯(lián)位點(diǎn)檢測(cè)及等位變異分析

李劍峰，張博，全建章，王永芳，張小梅，趙淵，袁璽壘，賈小平，董志平

基于SSR標(biāo)記的谷子主要農(nóng)藝性狀關(guān)聯(lián)位點(diǎn)檢測(cè)及等位變異分析

李劍峰1，張博1，全建章2，王永芳2，張小梅1，趙淵1，袁璽壘1，賈小平1，董志平2

（1河南科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院，河南洛陽(yáng) 471023；2河北省農(nóng)林科學(xué)院谷子研究所/國(guó)家谷子改良中心，石家莊 050035）

【目的】通過(guò)在海南省樂(lè)東縣、河南省洛陽(yáng)市、吉林省吉林市和公主嶺市4個(gè)不同地理環(huán)境調(diào)查谷子10個(gè)主要性狀，進(jìn)行SSR標(biāo)記與性狀的關(guān)聯(lián)分析，獲得單一環(huán)境特異表達(dá)位點(diǎn)及多個(gè)環(huán)境共同表達(dá)位點(diǎn)，發(fā)掘優(yōu)異等位變異，探究谷子可能的生態(tài)適應(yīng)性形成機(jī)制，為開(kāi)展谷子分子輔助選擇育種奠定基礎(chǔ)?！痉椒ā窟B續(xù)2年在吉林省吉林市和公主嶺市、河南省洛陽(yáng)市、海南省樂(lè)東縣調(diào)查102份谷子資源株高、穗長(zhǎng)、葉片數(shù)、穗粗、抽穗期、穗碼數(shù)、碼粒數(shù)、穗重、穗粒重、千粒重10個(gè)主要農(nóng)藝性狀的基礎(chǔ)上，首先利用SPSS19.0軟件對(duì)每個(gè)地理環(huán)境進(jìn)行性狀間相關(guān)性分析，再用70個(gè)多態(tài)性SSR標(biāo)記對(duì)谷子資源進(jìn)行基因型鑒定，分析102份谷子資源的遺傳多樣性和群體遺傳結(jié)構(gòu)，最后用TASSEL5.0軟件進(jìn)行標(biāo)記間的連鎖不平衡分析，并用GLM和MLM 2種模型開(kāi)展分子標(biāo)記與表型性狀的關(guān)聯(lián)分析。【結(jié)果】除了千粒重，其余9個(gè)性狀間在4個(gè)地理環(huán)境普遍存在顯著或極顯著正相關(guān)，千粒重只在在吉林市、公主嶺市、洛陽(yáng)市3個(gè)環(huán)境與穗粒重、株高、穗長(zhǎng)、穗重呈顯著或極顯著正相關(guān)，在海南樂(lè)東縣與其他9個(gè)性狀沒(méi)有顯著相關(guān)性；70對(duì)SSR引物共檢測(cè)到397個(gè)等位基因，平均每個(gè)標(biāo)記的觀測(cè)等位基因數(shù)、有效等位基因數(shù)、期望雜合度、Shannon指數(shù)分別為6、2.24、0.4637、0.7738；遺傳多樣性和群體結(jié)構(gòu)分析均將102份谷子材料分為4個(gè)群，來(lái)自河南的谷子材料散布在4個(gè)群中，表現(xiàn)較豐富的遺傳多樣性；70對(duì)SSR標(biāo)記間連鎖不平衡分析未發(fā)現(xiàn)明顯的連鎖不平衡結(jié)構(gòu)；GLM、MLM 2種模型共檢測(cè)到10個(gè)關(guān)聯(lián)標(biāo)記，結(jié)合等位效應(yīng)分析確定b115、MPGC13、b227、b194、p56在吉林市、公主嶺市2個(gè)環(huán)境與穗重、穗長(zhǎng)、葉片數(shù)、抽穗期4個(gè)性狀關(guān)聯(lián)，sigms9034、b125在洛陽(yáng)市與穗長(zhǎng)、穗碼數(shù)關(guān)聯(lián)，P18和p59在樂(lè)東縣與穗重關(guān)聯(lián)，p6在吉林市、公主嶺市和洛陽(yáng)市分別與葉片數(shù)和穗碼數(shù)關(guān)聯(lián)，單個(gè)標(biāo)記對(duì)表型變異的平均貢獻(xiàn)率在7.76%—34.05%；3個(gè)標(biāo)記等位基因sigms9034-168、P18-166、p56-244分別能夠顯著增加穗長(zhǎng)、穗重，縮短抽穗期?！窘Y(jié)論】連續(xù)2年獲得了5個(gè)在吉林市、公主嶺市穩(wěn)定表達(dá)的標(biāo)記位點(diǎn)b115、MPGC13、b227、b194和p56，2個(gè)在洛陽(yáng)市穩(wěn)定表達(dá)的標(biāo)記位點(diǎn)sigms9034、b125，2個(gè)在樂(lè)東縣穩(wěn)定表達(dá)的位點(diǎn)P18和p59，1個(gè)在洛陽(yáng)市和吉林市、公主嶺市同時(shí)穩(wěn)定表達(dá)的標(biāo)記位點(diǎn)p6；獲得了3個(gè)可用于穗部性狀、生育期標(biāo)記輔助選擇的優(yōu)異等位基因sigms9034（168 bp）、P18（166 bp）、p56（244 bp）。

谷子；SSR；地理環(huán)境；農(nóng)藝性狀；關(guān)聯(lián)分析

0 引言

【研究意義】谷子（Beauv.）屬禾本科一年生草本植物，具有抗旱、耐貧瘠、高光合效率等特點(diǎn)，籽粒和谷草均有較高的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，糧飼兼用，是中國(guó)北方干旱半干旱地區(qū)重要的雜糧作物[1]。然而作為一種短日照喜溫作物，谷子對(duì)光溫反應(yīng)敏感，生產(chǎn)上跨區(qū)種植的廣適應(yīng)性品種較缺少，開(kāi)展谷子廣生態(tài)適應(yīng)性相關(guān)QTL定位研究，可以揭示谷子生態(tài)適應(yīng)性形成的遺傳基礎(chǔ)，為利用標(biāo)記輔助選擇育種技術(shù)選育廣生態(tài)適應(yīng)性品種奠定基礎(chǔ)，具有重要理論價(jià)值和實(shí)踐意義。【前人研究進(jìn)展】目前，有關(guān)谷子生態(tài)適應(yīng)性的報(bào)道極少，部分學(xué)者對(duì)光周期和環(huán)境溫度2個(gè)影響谷子生態(tài)適應(yīng)性的主要因素開(kāi)展了研究，如Margarita等[2]以開(kāi)花期為指標(biāo)性狀開(kāi)展了谷子光周期敏感性位點(diǎn)的QTL定位研究，鑒定了8個(gè)不同環(huán)境下控制開(kāi)花期的一些QTL；Doust等[3-4]先定位了控制谷子分蘗的4個(gè)QTL和控制分枝的4個(gè)QTL，后又通過(guò)QTL共聚焦定位了控制谷子開(kāi)花的一些QTL，并得到候選基因包括開(kāi)花位點(diǎn)T（FT）同源物；Zhang等[5]在2個(gè)光周期條件下對(duì)14個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行了QTL定位和遺傳效應(yīng)分析，長(zhǎng)日照和短日照下的的14個(gè)農(nóng)藝性狀共鑒定出59個(gè)QTL；Jia等[6]對(duì)5個(gè)不同地理環(huán)境下的960個(gè)品種進(jìn)行表型分析，通過(guò)全基因組關(guān)聯(lián)分析確定了與47個(gè)農(nóng)藝性狀相關(guān)聯(lián)的52個(gè)基因位點(diǎn)；Ni等[7]發(fā)現(xiàn)控制抽穗期的3個(gè)QTL；謝麗莉[8]整合了94個(gè)長(zhǎng)短日照環(huán)境下光周期敏感相關(guān)性狀QTL，獲得了8個(gè)一致性QTL。此外，有關(guān)谷子光溫敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究近期也有報(bào)道，如賈小平等[9-10]利用建立光溫敏感性指數(shù)進(jìn)行回歸分析和光溫相對(duì)敏感度比較2種方法篩選谷子光溫敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)，篩選出抽穗期、穗長(zhǎng)、穗碼數(shù)、葉片數(shù)4個(gè)適合谷子光溫敏感性評(píng)價(jià)的性狀指標(biāo)，為開(kāi)展谷子光溫敏感性遺傳規(guī)律分析及QTL定位研究奠定了基礎(chǔ)。上述QTL定位研究多數(shù)是基于2個(gè)親本雜交產(chǎn)生的分離群體進(jìn)行的，發(fā)掘的變異位點(diǎn)有限，且所用的SNP標(biāo)記也存在成本高、不方便不同圖譜間進(jìn)行整合等缺點(diǎn)。此外定位所選擇的性狀主要局限于開(kāi)花期，事實(shí)上除了開(kāi)花期，其他的農(nóng)藝性狀對(duì)不同環(huán)境條件也存在不同程度的敏感性[9-10]，因此，在不同地理環(huán)境下開(kāi)展多個(gè)性狀的QTL定位研究能夠更充分揭示谷子生態(tài)適應(yīng)性的遺傳基礎(chǔ)。SSR（simple sequence repeat）作為第二代分子標(biāo)記，具有重復(fù)性好、多態(tài)性高、變異豐富、呈共顯性且廣泛分布于植物基因組等優(yōu)點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用于高粱[11-12]、大麥[13]、小麥[14]、青稞[15]、水稻[16]、大豆[17-18]、甘蔗[19]和玉米[20]等作物遺傳多樣性分析和基因發(fā)掘研究。相比SNP標(biāo)記，SSR標(biāo)記的優(yōu)勢(shì)是成本低、試驗(yàn)技術(shù)簡(jiǎn)單，但也存在分布密度低、不能將目標(biāo)基因精細(xì)定位的缺點(diǎn)，因此，可以利用SSR標(biāo)記對(duì)基因進(jìn)行初步定位，然后在定位區(qū)間開(kāi)發(fā)新的SNP、Indel標(biāo)記進(jìn)行精細(xì)定位，充分利用各自的優(yōu)勢(shì)。目前，谷子全基因組序列已經(jīng)測(cè)定并公布到公共數(shù)據(jù)庫(kù)[21-22]，利用這些序列信息已開(kāi)發(fā)了大量SSR標(biāo)記[23-27]，這些標(biāo)記已經(jīng)廣泛用于谷子遺傳多樣性研究[28-32]、基于雜交分離群體的農(nóng)藝性狀QTL定位[33-38]?；谶B鎖不平衡的關(guān)聯(lián)分析法以自然群體為對(duì)象來(lái)定位目標(biāo)性狀，獲得的等位變異較基于雙親雜交分離群體定位法更豐富，Gupta等[39]首次開(kāi)展了谷子SSR標(biāo)記與農(nóng)藝性狀的關(guān)聯(lián)分析，獲得了與9個(gè)農(nóng)藝性狀顯著相關(guān)的8個(gè)SSR標(biāo)記?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】作物的生態(tài)適應(yīng)性受光周期、環(huán)境溫度、土壤水肥狀況等多種因素影響，揭示作物生態(tài)適應(yīng)性形成的遺傳機(jī)制，是開(kāi)展廣生態(tài)適應(yīng)性分子育種的前提和基礎(chǔ)。谷子作為一個(gè)理想的C4作物模型，全基因組序列已經(jīng)測(cè)定，海量SSR標(biāo)記的開(kāi)發(fā)為開(kāi)展生態(tài)適應(yīng)性相關(guān)QTL定位研究提供了保障，而對(duì)谷子生態(tài)適應(yīng)性形成遺傳基礎(chǔ)的揭示對(duì)其他C4作物生態(tài)適應(yīng)性形成機(jī)理的闡明也有重要的借鑒作用。雖然近些年谷子農(nóng)藝性狀定位的研究已經(jīng)大量報(bào)道，但是多數(shù)研究選擇的地理環(huán)境有限、環(huán)境間光周期、溫度等環(huán)境條件差異不明顯，此外這些研究主要基于雙親雜交產(chǎn)生的分離群體開(kāi)展定位，檢測(cè)到的等位變異數(shù)目有限，不能充分揭示谷子生態(tài)適應(yīng)性相關(guān)的QTL位點(diǎn)?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究在海南省樂(lè)東縣、河南省洛陽(yáng)市、吉林省吉林市和公主嶺市4個(gè)光周期、溫度、土壤條件、水肥條件存在差異的環(huán)境連續(xù)2年調(diào)查102份谷子資源的10個(gè)農(nóng)藝性狀，用70對(duì)多態(tài)性SSR標(biāo)記對(duì)谷子資源進(jìn)行基因型鑒定，開(kāi)展SSR標(biāo)記與10個(gè)農(nóng)藝性狀關(guān)聯(lián)分析，發(fā)掘不同地理環(huán)境與表型性狀顯著關(guān)聯(lián)的SSR標(biāo)記，揭示谷子生態(tài)適應(yīng)性形成的遺傳基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 谷子材料及種植方法

102份谷子資源包括95份來(lái)自河南、河北、山東、內(nèi)蒙古、北京、陜西、黑龍江幾個(gè)國(guó)內(nèi)地區(qū)的材料以及7份來(lái)自朝鮮、法國(guó)、印度、日本、美國(guó)、德國(guó)的國(guó)外材料（電子附表1）。2015年5月中旬至10月中旬，2016年5月中旬至10月中旬將102份谷子種植于地理環(huán)境Ⅰ：河南科技大學(xué)試驗(yàn)田（洛陽(yáng)市，34°37′N，112°26′E）；2015年5月中旬至10月中旬、2016年5月中旬至10月中旬分別將102份谷子材料種植于吉林市農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗(yàn)田（吉林市，42°31′N，125°40′E）、吉林省農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗(yàn)田（公主嶺市，43°11′N，124°02′E），吉林省的這兩個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)分別為地理環(huán)境Ⅱ和地理環(huán)境Ⅲ；2015年11月中旬至2016年2月中旬，2016年11月中旬至2017年2月中旬，將102份谷子種植于地理環(huán)境Ⅳ：海南樂(lè)東縣九所鎮(zhèn)（18°45′N，109°10′E）。

種植方式為每品種（系）種植1行，行長(zhǎng)2 m，行距為45 cm，株距為3—4 cm，地兩頭設(shè)2行保護(hù)行，4個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)谷子材料均在雨季種植，隨后整個(gè)生育期未進(jìn)行灌溉，種植前施基肥量為600 kg·hm-2，隨后整個(gè)生育期未進(jìn)行施肥處理，最大程度保證不同環(huán)境間水肥管理一致性；所有試驗(yàn)點(diǎn)均在谷子長(zhǎng)到3葉期間苗，4葉期定苗，定苗后嚴(yán)格控制雜草生長(zhǎng)。所測(cè)定的10個(gè)表型性狀包括抽穗期（heading stage，HS）、株高（plant height，PH）、葉片數(shù)（number of leaves，NL）、穗長(zhǎng)（panicle length，PL）、穗粗（panicle diameter，PD）、穗碼數(shù)（spikelet number，SN）、碼粒數(shù)（grain number per branch，GN）、穗重（spike weight，SW）、穗粒重（grain weight per panicle，GW）和千粒重（1000-grain weight，1000-GW），其中抽穗期以每個(gè)品種（系）從出苗至超過(guò)50%植株抽穗的天數(shù)表示，其他各性狀均選擇每個(gè)品種（系）行中部10株進(jìn)行測(cè)量，取均值作為該性狀的最終測(cè)量值。

1.2 DNA提取

待各試驗(yàn)點(diǎn)田間谷子材料長(zhǎng)至4葉期時(shí)分別提取洛陽(yáng)、海南試驗(yàn)點(diǎn)每份谷子材料基因組DNA，提取吉林市、公主嶺市2個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)每份谷子材料基因組DNA，用于后續(xù)SSR標(biāo)記擴(kuò)增模板。采用改良的CTAB法提取谷子基因組DNA，用超微量分光光度計(jì)測(cè)量DNA濃度，用無(wú)菌ddH2O將每份谷子材料DNA稀釋為試驗(yàn)所需濃度。

1.3 SSR引物及分子標(biāo)記

70對(duì)SSR多態(tài)性引物來(lái)于文獻(xiàn)[23-24,27]，引物信息見(jiàn)電子附表2。引物由北京鼎國(guó)昌盛生物技術(shù)有限責(zé)任公司合成。PCR擴(kuò)增體系為20 μL，包含50 ng DNA、2×Es Taq MasterMix (Dye) 10 μL（康為世紀(jì)生物科技有限公司）、10 μmol·L-1正、反向引物各0.5 μL，最后用ddH2O補(bǔ)足到20 μL。PCR擴(kuò)增條件為94℃5 min；94℃30 s；55—59℃30 s；72℃60 s，35個(gè)循環(huán)，72℃5 min。取8 μL PCR擴(kuò)增產(chǎn)物于 8%的非變性聚丙烯酰胺凝膠中電泳，電壓為120 v恒壓，電泳時(shí)間2—3 h。電泳結(jié)束后銀染、顯影，最后觀察并照相，人工觀察確定每對(duì)引物擴(kuò)增的等位基因數(shù)。

1.4 遺傳多樣性分析及聚類分析

根據(jù)SSR引物擴(kuò)增產(chǎn)生的基因型數(shù)據(jù)，用GenAlEx v6.5插件計(jì)算引物的多樣性基礎(chǔ)遺傳參數(shù)，用MEGA 6.05軟件中的UPGMA算法對(duì)102份谷子資源進(jìn)行聚類分析。

1.5 群體結(jié)構(gòu)分析及LD分析

用Structure 2.3.4軟件進(jìn)行群體遺傳結(jié)構(gòu)分析，估計(jì)最佳群體組群數(shù)K，其取值范圍為2—10，將參數(shù)iterations設(shè)為10 000，burn-in period設(shè)為100 000，每個(gè)K值重復(fù)運(yùn)行10次，依據(jù)似然值最大原則選取合適的K值為群體數(shù)目，以此K值為亞群數(shù)，重新運(yùn)行Structure 2.3.4軟件計(jì)算Q參數(shù)。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為T(mén)assel 2.1軟件能夠識(shí)別的格式，進(jìn)行連鎖不平衡（linkage disequilibrium，LD）分析。

1.6 標(biāo)記與性狀間的關(guān)聯(lián)分析

采用Tassel 5.0軟件簡(jiǎn)單計(jì)算Kinship矩陣，用一般線性模型（general linear model，GLM）和混合線性模型（mixed linear model，MLM）2種程序進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。在GLM分析中，以群體結(jié)構(gòu)分析Q值作為協(xié)變量，將SSR標(biāo)記與102份谷子2年（2015和2016）4地（海南樂(lè)東縣、河南洛陽(yáng)市、吉林市、公主嶺市）的抽穗期、株高、葉片數(shù)、穗長(zhǎng)、穗粗、穗碼數(shù)、碼粒數(shù)、穗重、穗粒重和千粒重10個(gè)表型數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，尋找與之相關(guān)聯(lián)的標(biāo)記，并確定其對(duì)表型變異的貢獻(xiàn)度；在MLM分析中，在群體結(jié)構(gòu)分析的基礎(chǔ)上采用Q+K方法，分別運(yùn)用2年4地試驗(yàn)表型數(shù)據(jù)結(jié)合分子標(biāo)記數(shù)據(jù)和群體結(jié)構(gòu)分析數(shù)據(jù)、Kinship數(shù)據(jù)，進(jìn)行標(biāo)記-性狀關(guān)聯(lián)分析，確定關(guān)聯(lián)位點(diǎn)（<0.05），并計(jì)算標(biāo)記對(duì)表型變異的貢獻(xiàn)度。

2 結(jié)果

2.1 10個(gè)農(nóng)藝性狀的相關(guān)性分析

102份谷子材料2年4地的抽穗期、株高、葉片數(shù)、穗長(zhǎng)、穗粗、穗碼數(shù)、碼粒數(shù)、穗重、穗粒重和千粒重10個(gè)表型數(shù)據(jù)各自求平均值，利用SPSS 19.0軟件進(jìn)行相關(guān)性分析（表1）。在4個(gè)不同地理環(huán)境下，HS與NL、SN均呈極顯著正相關(guān)；GW與PD、GN、SW呈極顯著正相關(guān)；NL與HS、PD、SN、GN、SW均呈顯著正相關(guān)；PL與SN、SW呈顯著正相關(guān)；PD與GW、NL、GN、SW均呈極顯著正相關(guān)；SN與HS、NL、PL呈顯著正相關(guān)；GN與GW、NL、PD、SW均呈顯著正相關(guān)；SW與GW、NL、PL、PD、GN均呈顯著正相關(guān)；1000-GW與GN無(wú)顯著相關(guān)性。

2.2 SSR標(biāo)記分析

70對(duì)SSR引物在102份谷子材料中均表現(xiàn)多態(tài)性，共檢測(cè)到397個(gè)等位變異，單個(gè)引物檢測(cè)到3—9個(gè)等位變異，平均每對(duì)引物檢測(cè)出6個(gè)。sigms11641和P18標(biāo)記檢測(cè)出的等位變異最少（3個(gè)），p95X標(biāo)記的等位變異最多（9個(gè)）。70對(duì)標(biāo)記檢測(cè)出有效等位基因數(shù)為1.519—3.092，平均有效等位基因數(shù)為2.24，期望雜合度范圍為0.448—0.642，平均期望雜合度為0.4637。SSR標(biāo)記的Shannon指數(shù)變幅為0.439—1.118，平均為0.7738（表2）。

2.3 聚類分析

102份谷子材料按UPGMA法被聚為4組，第一組包含17份材料，多數(shù)來(lái)自山東??；第二組包含38份材料，多數(shù)來(lái)自河北??；第三組包含16份材料，全部來(lái)自河南??；第四組包含31份材料，成員來(lái)源復(fù)雜，包括了來(lái)自國(guó)內(nèi)各地區(qū)的種質(zhì)24份以及來(lái)自法國(guó)、美國(guó)、德國(guó)、印度、朝鮮和日本的種質(zhì)7份（圖1）。

表1 不同地理環(huán)境谷子主要農(nóng)藝性狀相關(guān)性分析

HS：抽穗期；GW：穗粒重；PH：株高；NL：葉片數(shù)；PL：穗長(zhǎng)；PD：穗粗；SN：穗碼數(shù)；GN：碼粒數(shù)；SW：穗重；1000-GW：千粒重。*：在0.05水平上顯著相關(guān)；**：在0.01水平上顯著相關(guān)

HS: Heading stage; GW: Grain weight per panicle; PH: Plant height; NL: Number of leaves; PL: Panicle length; PD: Panicle diameter; SN: Spikelet number; GN: Grain number per branch; SW: Spike weight; 1000-GW: 1000-grain weight. *: significant correlation at the level of 0.05; **: significant correlation at the level of 0.01

表2 70對(duì)SSR標(biāo)記在102份谷子材料中的多態(tài)性

續(xù)表2 Continued table 2

2.4 群體遺傳結(jié)構(gòu)分析

通過(guò)ΔK確定102份谷子的等位變異頻率特征類型數(shù)K值，從圖2-A可以看出，當(dāng)K為4時(shí)ΔK出現(xiàn)峰值，因此，將102份谷子材料分為4個(gè)亞群（圖2-B）。群體1包含18份材料，其中11份來(lái)自山東省，6份來(lái)自河南省，1份來(lái)自河北??；群體2包括38份材料，其中27份來(lái)自河北省，4份來(lái)自河南省，1份來(lái)自北京市，6份未知來(lái)源；群體3包含17份材料，全部來(lái)自河南??；群體4包含29份材料，其中8份來(lái)自河北省，4份來(lái)自河南省，3份來(lái)自內(nèi)蒙古自治區(qū)，3份來(lái)自陜西省，1份來(lái)自北京市，2份未知來(lái)源，余下的8份材料來(lái)自中國(guó)黑龍江省、美國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、印度、朝鮮和日本。因此，在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)應(yīng)將群體結(jié)構(gòu)納入計(jì)算。

圖1 基于SSR標(biāo)記的102份谷子材料的聚類圖

A：ΔK隨K值的變化趨勢(shì)，峰值表明該自然群體可分為4個(gè)類群。B：表示102份材料的群體遺傳結(jié)構(gòu)

2.5 連鎖不平衡（LD）分析

關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)是連鎖不平衡分析，LD是群體內(nèi)同一條染色體上或不同染色體之間不同座位上等位基因非隨機(jī)關(guān)聯(lián)的結(jié)果，LD水平越高，則連鎖越緊密，進(jìn)行GWAS分析時(shí)需要標(biāo)記的數(shù)目就越少[40]。對(duì)70個(gè)SSR標(biāo)記位點(diǎn)進(jìn)行連鎖不平衡分析，發(fā)現(xiàn)存在顯著連鎖不平衡的成對(duì)位點(diǎn)有335對(duì)，僅占所有位點(diǎn)組合的13.87%（圖3）。

上三角中給出了每對(duì)標(biāo)記的平方相關(guān)系數(shù)（R2），下三角中給出了相應(yīng)的p值

2.6 利用GLM、MLM 2種模型進(jìn)行SSR標(biāo)記與農(nóng)藝性狀的關(guān)聯(lián)分析

利用群體結(jié)構(gòu)Q矩陣（GLM模型）、群體結(jié)構(gòu)Q矩陣和親緣關(guān)系K矩陣（MLM模型）分別對(duì)吉林市、公主嶺市、洛陽(yáng)市和樂(lè)東縣4個(gè)地理環(huán)境2年的谷子表型性狀進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析（表3），2種模型共檢測(cè)到10個(gè)標(biāo)記位點(diǎn)與7個(gè)農(nóng)藝性狀顯著或極顯著關(guān)聯(lián)，其中，吉林市和公主嶺市檢測(cè)到的位點(diǎn)最多，2地2個(gè)年份穩(wěn)定地檢測(cè)到5個(gè)SSR標(biāo)記：b115用GLM模型檢測(cè)到同時(shí)與穗粒重、穗重顯著關(guān)聯(lián)，平均可解釋的表型貢獻(xiàn)率分別為為0.3406和0.3591，用MLM模型檢測(cè)到與穗長(zhǎng)顯著關(guān)聯(lián)，平均可解釋的表型貢獻(xiàn)率為0.1614；MPGC13用GLM模型檢測(cè)到與葉片數(shù)極顯著關(guān)聯(lián)，平均可解釋的表型貢獻(xiàn)率為0.2778；b227用GLM、MLM模型均檢測(cè)到與抽穗期顯著或極顯著關(guān)聯(lián)，平均可解釋的表型貢獻(xiàn)率為0.1836；b194、p56用MLM模型均檢測(cè)到與抽穗期顯著關(guān)聯(lián)，平均可解釋的表型貢獻(xiàn)率分別為0.1206和0.1069。洛陽(yáng)市檢測(cè)到2個(gè)SSR標(biāo)記與穗長(zhǎng)、碼粒數(shù)關(guān)聯(lián)：sigms9034用GLM模型檢測(cè)到與穗長(zhǎng)極顯著關(guān)聯(lián)，平均可解釋的表型貢獻(xiàn)率為0.2130；b125用GLM、MLM模型分別檢測(cè)到與穗長(zhǎng)和穗碼數(shù)顯著或極顯著關(guān)聯(lián)，平均可解釋的表型貢獻(xiàn)率分別為0.2563和0.1525。樂(lè)東縣用MLM模型檢測(cè)到2個(gè)SSR標(biāo)記P18和p59，均與穗重顯著關(guān)聯(lián)，平均可解釋的表型貢獻(xiàn)率分別為0.0953和0.1033。還有1個(gè)標(biāo)記p6在洛陽(yáng)市、吉林市、公主嶺市同時(shí)檢測(cè)到，在洛陽(yáng)市用MLM模型檢測(cè)到與穗碼數(shù)顯著相關(guān)，平均可解釋的表型貢獻(xiàn)率為0.0987；在吉林市、公主嶺市用GLM、MLM模型均檢測(cè)到與穗長(zhǎng)顯著關(guān)聯(lián)，平均可解釋的表型貢獻(xiàn)率為0.1374，用MLM模型檢測(cè)到與株高、葉片數(shù)顯著關(guān)聯(lián)，平均可解釋的表型貢獻(xiàn)率分別為0.1146和0.0776。

表3 4個(gè)地理環(huán)境GLM、MLM模型關(guān)聯(lián)分析結(jié)果

常規(guī)體和粗體數(shù)字分別表示標(biāo)記與相關(guān)性狀達(dá)到顯著水平（＜0.05）和極顯著水平（＜0.01）

The normal and bold number represented the correlations between the markers and the traits reached significant (＜0.05) and very significant (＜0.01) levels, respectively

2.7 顯著關(guān)聯(lián)位點(diǎn)等位效應(yīng)分析

通過(guò)對(duì)10個(gè)與農(nóng)藝性狀顯著或極顯著關(guān)聯(lián)的位點(diǎn)進(jìn)行等位效應(yīng)分析，在吉林（吉林市、公主嶺市）特異表達(dá)的位點(diǎn)b115，不同等位基因間穗重、穗長(zhǎng)和穗粒重3個(gè)性狀差異達(dá)到顯著或極顯著水平，其中，大小為226和232 bp的等位基因穗重、穗長(zhǎng)和穗粒重顯著或極顯著高于其他等位基因類型，為優(yōu)勢(shì)等位基因，具有改善谷子穗部性狀的潛力（圖4-A—圖4-C）；MPGC13不同等位基因間葉片數(shù)差異達(dá)到顯著水平，其中，大小為320 bp的等位基因?yàn)閮?yōu)勢(shì)等位基因，可以增加谷子葉片數(shù)（圖4-D）；b227不同等位基因間抽穗期差異達(dá)到顯著水平，其中，大小為156 bp的等位基因抽穗期最短，在吉林地區(qū)（吉林市、公主嶺市）具有縮短谷子生育期的應(yīng)用潛力（圖4-I）；b194不同等位基因間抽穗期差異達(dá)到顯著或極顯著水平，其中，大小為256 bp的等位基因抽穗期顯著或極顯著低于其他等位基因，同樣可以在吉林地區(qū)（吉林市、公主嶺市）用于縮短谷子生育期（圖4-J）；p56大小為244 bp的等位基因抽穗期極顯著短于其他等位基因類型，效應(yīng)明顯，也是一個(gè)較理想的縮短谷子生育期的等位基因（圖4-K）。在洛陽(yáng)環(huán)境特異表達(dá)的位點(diǎn)sigms9034，大小為168 bp的等位基因穗長(zhǎng)極顯著高于其他等位基因類型，可以作為改良谷子穗部性狀的有利等位基因（圖4-G）；b125不同等位基因間穗碼數(shù)差異達(dá)到顯著水平（圖4-H）。在樂(lè)東環(huán)境特異表達(dá)的位點(diǎn)P18，大小為166 bp的等位基因穗重極顯著高于其他兩類等位基因，在海南地理環(huán)境具有改善谷子穗部性狀的潛力（圖4-L）；p59不同等位基因之間穗重差異達(dá)到顯著水平，其中，為201 bp的等位基因?yàn)橛欣任换颍▓D4-M）。p6在吉林市、公主嶺市、洛陽(yáng)市同時(shí)檢測(cè)到，在吉林關(guān)聯(lián)到的葉片數(shù)和在洛陽(yáng)關(guān)聯(lián)到的穗碼數(shù)在不同等位基因間存在顯著或極顯著差異，其中，大小為188 bp的等位基因?qū)θ~片數(shù)和穗碼數(shù)都具有正向作用（圖4-E和圖4-F）。

3 討論

3.1 不同地理環(huán)境谷子主要農(nóng)藝性狀間的相關(guān)性分析

通過(guò)4個(gè)不同地理環(huán)境性狀間相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)一些農(nóng)藝性狀間關(guān)系比較穩(wěn)定，不受環(huán)境條件影響，如抽穗期與葉片數(shù)、穗碼數(shù)之間，穗粒重與株高、葉片數(shù)、穗粗、碼粒數(shù)、穗重之間，株高和葉片數(shù)、穗粗、穗碼數(shù)、穗重之間，葉片數(shù)和穗長(zhǎng)、穗粗、穗碼數(shù)、碼粒數(shù)、穗重之間，穗長(zhǎng)與穗粗、穗碼數(shù)、穗重之間，穗長(zhǎng)與穗粗、穗碼數(shù)、穗重之間，穗粗與碼粒數(shù)、穗重之間，穗碼數(shù)與穗重之間，碼粒數(shù)和穗重之間，在樂(lè)東縣、洛陽(yáng)市、吉林市、公主嶺市4個(gè)不同地理環(huán)境均穩(wěn)定表現(xiàn)顯著或極顯著正相關(guān)，說(shuō)明在實(shí)際育種中可以通過(guò)其中一個(gè)或幾個(gè)性狀改良使谷子綜合表現(xiàn)得到提高。研究發(fā)現(xiàn)千粒重與其他各性狀的關(guān)系在不同地理環(huán)境間存在差異，一些性狀如穗粒重、株高、穗長(zhǎng)、穗重與千粒重之間在吉林市、公主嶺市和洛陽(yáng)市均呈顯著或極顯著正相關(guān)，但在樂(lè)東縣并未達(dá)到顯著水平，這表明海南地理環(huán)境與洛陽(yáng)市、吉林市、公主嶺市3個(gè)地理環(huán)境間存在較大的差異，在海南地理環(huán)境，株高、穗長(zhǎng)、穗重、穗粒重幾個(gè)性狀對(duì)千粒重沒(méi)有明顯的影響。

3.2 SSR標(biāo)記多樣性與谷子群體遺傳結(jié)構(gòu)

本研究所用的70個(gè)SSR標(biāo)記共在谷子群體中檢測(cè)到397個(gè)等位基因，平均每個(gè)SSR標(biāo)記擴(kuò)增出6個(gè)等位基因，與Jia等[23]報(bào)道的6.16個(gè)等位基因/標(biāo)記接近，低于朱學(xué)海等[28]報(bào)道的14.5個(gè)等位基因/標(biāo)記以及Wang等[32]報(bào)道的20.9個(gè)等位基因/標(biāo)記，但高于楊天育等[29]報(bào)道的2.71個(gè)等位基因/標(biāo)記。谷子育成品種親本來(lái)源較狹窄，因此遺傳多樣性水平較低。從圖1中可以看出，總體上來(lái)源于同一地區(qū)的育成品種容易聚在一個(gè)亞群里，如第一個(gè)亞群主要是來(lái)自山東省的品種，還有少量來(lái)自河南省的品種；第二個(gè)亞群主要是來(lái)自河北省的品種，還有少數(shù)來(lái)自河南省的品種；第三個(gè)亞群主要是來(lái)自河南省的品種；第四個(gè)亞群成分比較復(fù)雜，包括了所有國(guó)外種質(zhì)及來(lái)自全國(guó)各地區(qū)的品種。這種結(jié)果反映了同一地區(qū)選育谷子品種所用親本材料的單一性。值得注意的是在4個(gè)亞群中都有河南的品種分布，說(shuō)明來(lái)自河南省的谷子品種遺傳多樣性較豐富，可以作為親本來(lái)源，拓寬谷子的遺傳基礎(chǔ)。

3.3 分子標(biāo)記與表型性狀的關(guān)聯(lián)分析

本研究共檢測(cè)到10個(gè)SSR位點(diǎn)與農(nóng)藝性狀關(guān)聯(lián)，其中5個(gè)標(biāo)記b115、MPGC13、b227、b194、p56在吉林省的2個(gè)地區(qū)吉林市、公主嶺市特異檢測(cè)到，2個(gè)標(biāo)記sigms9034、b125在洛陽(yáng)市特異性檢測(cè)到，2個(gè)標(biāo)記P18和p59在海南樂(lè)東縣特異性檢測(cè)到，1個(gè)標(biāo)記p6在洛陽(yáng)市、吉林市、公主嶺市3個(gè)地理環(huán)境均檢測(cè)到。10個(gè)標(biāo)記中有2個(gè)在前人的研究中被報(bào)道，如王曉宇等[34]將谷子株高性狀定位到標(biāo)記p56附近區(qū)間，而在本研究中p56與抽穗期關(guān)聯(lián)，已有研究表明谷子抽穗期與株高之間呈顯著正相關(guān)[5]，推測(cè)標(biāo)記p56與株高和抽穗期都相關(guān)，而受環(huán)境條件影響可能導(dǎo)致定位的性狀有所不同，本研究在吉林關(guān)聯(lián)到抽穗期，而王曉宇等[34]是在山西省關(guān)聯(lián)到株高，兩地環(huán)境的差異可能導(dǎo)致定位性狀的不同。Gupta等[39]通過(guò)SSR標(biāo)記與谷子產(chǎn)量性狀的關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)標(biāo)記p59與旗葉寬度顯著關(guān)聯(lián)，該標(biāo)記在本研究中發(fā)現(xiàn)在海南樂(lè)東縣環(huán)境與穗重顯著關(guān)聯(lián)。旗葉離穗部較近，其寬度影響光合效率，進(jìn)而影響碳水化物向穗部的輸送，可能會(huì)影響穗重。有研究表明旗葉寬度與穗重之間存在正相關(guān)[5]，因此，標(biāo)記p59可能和旗葉寬、穗重都有關(guān)聯(lián)，只是在不同的環(huán)境標(biāo)記位點(diǎn)對(duì)2個(gè)性狀的效應(yīng)有差異，導(dǎo)致不能被同時(shí)檢測(cè)到。盡管在谷子上已經(jīng)定位了許多控制抽穗期、株高、穗長(zhǎng)、穗重、穗碼數(shù)的QTL位點(diǎn)[5-7,34,39]，一些控制谷子光周期敏感性的QTL位點(diǎn)也被定位于第3、4、9染色體[2,8]，但是除了p56和p59，本研究獲得的另外8個(gè)與穗長(zhǎng)、穗重、穗碼數(shù)、株高、抽穗期關(guān)聯(lián)的位點(diǎn)均未見(jiàn)報(bào)道，屬于新發(fā)現(xiàn)的位點(diǎn)，這些位點(diǎn)多數(shù)在特定地理環(huán)境表達(dá)，由于不同地理環(huán)境間除了光周期和環(huán)境溫度不同，在降雨量、土壤特性等方面也存在差異，因此這些位點(diǎn)是否只受光周期和溫度調(diào)控仍需進(jìn)一步在人工控制環(huán)境下深入研究來(lái)確定。

對(duì)10個(gè)關(guān)聯(lián)位點(diǎn)進(jìn)行等位效應(yīng)分析，發(fā)現(xiàn)b115所關(guān)聯(lián)到的穗重、穗長(zhǎng)，MPGC13所關(guān)聯(lián)到的葉片數(shù)，b227、b194、p56所關(guān)聯(lián)到的抽穗期，sigms9034所關(guān)聯(lián)到的穗長(zhǎng)，b125所關(guān)聯(lián)到的穗碼數(shù)，P18、p59所關(guān)聯(lián)到的穗重，p6所關(guān)聯(lián)到的葉片數(shù)和穗碼數(shù)在對(duì)應(yīng)標(biāo)記的不同等位基因間均達(dá)到顯著或極顯著差異（圖4-A—圖4-L）。其中在洛陽(yáng)市地理環(huán)境特異表達(dá)的位點(diǎn)sigms9034，大小為168 bp的等位基因?qū)λ腴L(zhǎng)具有正向效應(yīng)，且明顯高于其他等位基因類型，因此可用于洛陽(yáng)地區(qū)谷子穗長(zhǎng)的標(biāo)記輔助選擇；在吉林2個(gè)環(huán)境特異表達(dá)的位點(diǎn)p56，大小為244 bp的等位基因?qū)Τ樗肫诰哂胸?fù)向效應(yīng)，明顯比其他等位基因類型抽穗期短。吉林省地區(qū)日照長(zhǎng)，多數(shù)谷子品種從海南省樂(lè)東縣或者河南省洛陽(yáng)市轉(zhuǎn)移到吉林市、公主嶺市，抽穗期會(huì)推遲，甚至一些品種由于抽穗太晚而不能正常成熟影響產(chǎn)量，因此，可以在吉林地理環(huán)境利用244 bp的等位基因開(kāi)展標(biāo)記輔助選擇縮短生育期，降低谷子的光周期敏感性；在海南省樂(lè)東縣特異表達(dá)的位點(diǎn)P18，大小為166 bp的等位基因?qū)λ胫鼐哂姓蛐?yīng)，且明顯高于其他兩類等位基因，海南省地理環(huán)境谷子品種普遍生育期短，穗小，產(chǎn)量潛能受到限制，利用166 bp的等位基因可以在海南開(kāi)展谷子穗重的標(biāo)記輔助選擇，提高產(chǎn)量潛能。

在上述3個(gè)可用于標(biāo)記輔助選擇育種的標(biāo)記附近區(qū)域?qū)ふ液蜻x基因，發(fā)現(xiàn)sigms9034位于一個(gè)晚期胚胎發(fā)生豐富蛋白LEA_2基因內(nèi)（Seita.6G003000）。在擬南芥中發(fā)現(xiàn)LEA_2蛋白基因的表達(dá)受干旱脅迫、冷脅迫、鹽脅迫、和強(qiáng)光的誘導(dǎo)[41]，說(shuō)明該基因受光溫調(diào)控，可能與谷子光溫敏感性有關(guān)。P18位于一個(gè)E3泛素-蛋白連接酶RBBP6基因內(nèi)（Seita.5G427100），在水稻和小麥中E3泛素-蛋白連接酶是控制粒寬和粒重的主效基因，這種酶蛋白可以調(diào)控糖信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)途徑、氮缺乏適應(yīng)信號(hào)途徑及光敏形態(tài)發(fā)生過(guò)程[42-43]。在p56標(biāo)記一側(cè)發(fā)現(xiàn)葡萄糖醛苷轉(zhuǎn)移酶基因（Seita.2G324800），該基因是植物花青素合成途徑中的一種關(guān)鍵基因，在植物果實(shí)顏色調(diào)控方面具有重要的作用，目前尚未有調(diào)控植物抽穗期的報(bào)道。因此對(duì)這3個(gè)候選基因需要進(jìn)一步進(jìn)行功能驗(yàn)證，才能確定其具體的作用。

4 結(jié)論

所調(diào)查的10個(gè)農(nóng)藝性狀除千粒重外多數(shù)表現(xiàn)一致的正相關(guān)，不受地理環(huán)境影響，千粒重隨地理環(huán)境的改變與其他9個(gè)性狀的關(guān)系也發(fā)生改變，在海南樂(lè)東縣千粒重與其他9個(gè)性狀沒(méi)有明顯相關(guān)性；關(guān)聯(lián)分析共檢測(cè)到10個(gè)標(biāo)記位點(diǎn)，其中4個(gè)標(biāo)記位點(diǎn)在單一環(huán)境表達(dá)，6個(gè)標(biāo)記位點(diǎn)在多環(huán)境表達(dá)，10個(gè)標(biāo)記位點(diǎn)分布在谷子的第1、2、5、6、7、8和9染色體上，表明谷子地區(qū)適應(yīng)性的遺傳基礎(chǔ)較復(fù)雜，受多個(gè)基因位點(diǎn)調(diào)控；3個(gè)優(yōu)勢(shì)等位基因sigms9034（168 bp）、P18（166 bp）、p56（244 bp）可以顯著增加穗重、穗長(zhǎng)，縮短抽穗期。

[1] 王海崗, 賈冠清, 智慧, 溫琪汾, 董俊麗, 陳凌, 王君杰, 曹曉寧, 劉思辰, 王綸, 喬治軍, 刁現(xiàn)民. 谷子核心種質(zhì)表型遺傳多樣性分析及綜合評(píng)價(jià). 作物學(xué)報(bào), 2016, 42(1): 19-30.

WANG H G, JIA G Q, ZHI H, WEN Q F, DONG J L, CHEN L, WANG J J, CAO X N, LIU S C, WANG L, QIAO Z J, DIAO X M. Phenotypic diversity evaluations of foxtail millet core collections., 2016, 42(1): 19-30. (in Chinese)

[2] MARGARITA M H, WANG X W, BARBIER H, BRUTNELL T P, DEVOS K M, AND DOUST A N. Genetic control and comparative genomic analysis of flowering time in setaria (Poaceae)., 2013, 3: 283-295.

[3] DOUST A N, DEVOS K M, GADBERRY M D, GALE M D, KELLOGG E A. Genetic control of branching in foxtail millet., 2004, 101(24): 9045-9050.

[4] DOUST A N, MAURO-HERRERA M, HODGEAND J G, STROMSK J. The C4 model grass setaria is a short day plant with secondary long day genetic regulation., 2017, 8: 1-10.

[5] ZHANG K, FAN G Y, ZHANG X X, ZHAO F, WEI W, DU G H, FENG X L, WANG X M, WANG F, SONG G L, ZOU H F, ZHANG X L, LI S D, NI X M, ZHANG G Y, ZHAO Z H. Identification of QTLs for 14 agronomically important traits inbased on SNPs generated from high-throughput sequencing., 2017, 7(5): 1587-1594.

[6] JIA G Q, HUANG X H, ZHI H, ZHAO Y, ZHAO Q, LI W J, CHAI Y, YANG L F, LIU K Y, LU H Y, ZHU C R, LU Y Q, ZHOU C C, FAN D L, WENG Q J, GUO Y L, HUANG T, ZHANG L, LU T T, FENG Q, HAO H F, LIU H K, LU P, ZHANG N, LI Y H, GUO E H, WANG S J, WANG S Y, LIU J R, ZHANG W F, CHEN G Q, ZHANG B J, LI W, WANG Y F, LI H Q, ZHAO B H, LI J Y, DIAO X M, HAN B. A haplotype map of genomic variations and genome-wide association studies of agronomic traits in foxtail millet ()., 2013, 45(8): 957-961.

[7] NI X M, XIA Q J, ZHANG H B, CHENG S, LI H, FAN G Y, GUO T, HUANG P, XIANG H T, CHEN Q C, LI N, ZOU H F, CAI X M, LEI X J, WANG X M, ZHOU C S, ZHAO Z H, ZHANG G Y, DU G H, CAI W, QUAN Z W. Updated foxtail millet genome assembly and gene mapping of nine key agronomic traits by resequencing a RIL population., 2017, 6(2): 1-8.

[8] 謝麗莉. 谷子光周期敏感相關(guān)性狀的QTL定位與分析[D]. 鄭州: 河南農(nóng)業(yè)大學(xué), 2012.

XIE L L. QTL mapping and analysis of the photoperiod-sensitive traits in foxtail millet[D]. Zhengzhou: Henan Agricultural University, 2012. (in Chinese)

[9] 賈小平, 李劍峰, 全建章, 王永芳, 董志平, 張博, 袁璽壘. 不同光周期條件下谷子農(nóng)藝性狀的光周期敏感性評(píng)價(jià). 植物遺傳資源學(xué)報(bào), 2018, 19(5): 919-924.

JIA X P, LI J F, QUAN J Z, WANG Y F, DONG Z P, ZHANG B, YUAN X L. Evaluation of photoperiod sensitivity of agronomic traits of foxtail millet varieties () under different photoperiod conditions., 2018, 19(5): 919-924. (in Chinese)

[10] 賈小平, 袁璽壘, 李劍峰, 張博, 張小梅, 郭秀璞, 陳春燕. 不同光溫條件谷子資源主要農(nóng)藝性狀的綜合評(píng)價(jià). 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2018, 51(13): 2429-2441.

JIA X P, YUAN X L, LI J F, ZHANG B, ZHANG X M, GUO X P, CHEN C Y. Comprehensive evaluation of main agronomic traits of millet resources under different light and temperature conditions., 2018, 51(13): 2429-2441. (in Chinese)

[11] GAMAR Y A, BASHIR E M, KIMANI W, ALARAIDH I A, SHAIKHALDEIN H O, KYALLO M, NZUKI I, SKILTON R. analysis of genetic difference within and between of wild relatives ofin sudan, using SSRs., 2018, 50(6): 2231-2236.

[12] 王瑞, 王金勝, 張福耀, 程慶軍, 田承華, 凌亮. 1970s—2000s中國(guó)高粱雜交種親本遺傳距離演變的SSR分析. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 48(3): 415-425.

WANG R, WANG J S, ZHANG F Y, CHENG Q J, TIAN C H, LING L. Evolution of genetic distance between parental lines of Chinese sorghum hybrids from1970s-2000s based on SSR analysis., 2015, 48(3): 415-425. (in Chinese)

[13] 賴勇, 王鵬喜, 范貴強(qiáng), 司二靜, 王晉, 楊軻, 孟亞雄, 李葆春, 馬小樂(lè), 尚勛武, 王化俊. 大麥SSR標(biāo)記遺傳多樣性及其與農(nóng)藝性狀關(guān)聯(lián)分析. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2013, 46(2): 233-242.

LAI Y, WANG P X, FAN G Q, SI E J, WANG J, YANG K, MENG Y X, LI B C, MA X L, SHANG X W, WANG H J. Genetic diversity and association analysis using SSR markers in barley., 2013, 46(2): 233-242. (in Chinese)

[14] 楊子博, 王安邦, 冷蘇鳳, 顧正中, 周羊梅. 小麥新品種淮麥33的遺傳構(gòu)成分析. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2018, 51(17): 3237-3248.

YANG Z B, WANG A B, LENG S F, GU Z Z, ZHOU Y M. Genetic analysis of the novel high-yielding wheat cultivar Huaimai33., 2018, 51(17): 3237-3248. (in Chinese)

[15] 孟亞雄, 孟祎林, 汪軍成, 司二靜, 張海娟, 任盼榮, 馬小樂(lè), 李葆春, 楊軻, 王化俊. 青稞遺傳多樣性及其農(nóng)藝性狀與SSR標(biāo)記的關(guān)聯(lián)分析. 作物學(xué)報(bào), 2016, 42(02): 180-189.

MENG Y X, MENG Y L, WANG J C, SI E J, ZHANG H J, REN P R, MA X L, LI B C, YANG K, WANG H J. Genetic diversity and association analysis of agronomic characteristics with SSR markers in., 2016, 42(02): 180-189. (in Chinese).

[16] 李新江, 范文忠, 王淑玲, 胡延生, 劉玉蘭, 趙文若, 楊祥波. 利用SSR標(biāo)記對(duì)吉林省雜草稻遺傳多樣性的研究. 分子植物育種, 2018, 16(3): 1020-1026.

LI X J, FAN W Z, WANG S L, HU Y S, LIU Y L, ZHAO W R, YANG X B. Research on the genetic diversity of weedy rice in Jilin province by using SSR marker., 2018, 16(3): 1020-1026. (in Chinese)

[17] 金尚昆, 朱玉萍, 繆依琳, 孔可可, 孔杰杰, 趙團(tuán)結(jié). 黃淮海地區(qū)新育成大豆品系SSR標(biāo)記多樣性分析. 大豆科學(xué), 2018, 37(2): 173-178.

JIN S K, ZHU Y P, MIAO Y L, KONG K K, KONG J J, ZHAO T J. SSR Marker diversity of newly developed soybean breeding lines from Huang-Huai-Hai Region., 2018, 37(2): 173-178. (in Chinese)

[18] 楊勝先, 牛遠(yuǎn), 李夢(mèng), 魏世平, 劉曉芬, 呂海燕, 章元明. 栽培大豆農(nóng)藝性狀的關(guān)聯(lián)分析及優(yōu)異等位變異挖掘. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2014, 47(20): 3941-3952.

YANG S X, NIU Y, LI M, WEI S P, LIU X F, Lü H Y, ZHANG Y M. Association mapping of agronomic traits in soybean (L. Merr.) and mining of novel alleles., 2014, 47(20): 3941-3952. (in Chinese)

[19] PARTHIBAN S, GOVINDARAJ P, SENTHILKUMAR S. Comparison of relative efficiency of genomic SSR and EST-SSR markers in estimating genetic diversity in sugarcane., 2018, 8(3): 144.

[20] 劉志齋, 吳迅, 李永祥, 丁曉雨, 王鳳格, 石云素, 宋燕春, 趙久然, 黎裕, 王天宇. 中國(guó)玉米地方品種種族的遺傳變異評(píng)估. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 48(16): 3101-3124.

LIU Z Z, WU X, LI Y X, DING X Y, WANG F G, SHI Y S, SONG Y C, ZHAO J R, LI Y, WANG T Y. Assessment of genetic variation in different races of maize landraces in China., 2015, 48(16): 3101-3111. (in Chinese)

[21] BENNETZEN J L, SCHMUTZ J, WANG H, PERCIFIELD R, HAWKINS J, PONTAROLI A C, ESTEP M, FENG L, VAUGHN J N, GRIMWOOD J, JENKINS J, BARRY K, LINDQUIST E, HELLSTEN U, DESHPANDE S, WANG X W, WU X M, THERESE MITROS T, TRIPLETT J, YANG X H, YE C Y, MAURO-HERRERA M, WANG L, LI P H, SHARMA M, SHARMA R, RONALD P C, PANAUD O, KELLOGG E A, BRUTNELL T P, DOUST A N, TUSKAN G A, ROKHSAR D, DEVOS K M. Reference genome sequence of the model plant setaria., 2012, 30: 555-564.

[22] ZHANG G Y, LIU X, QUAN Z W, CHENG S F, XU X, PAN S K,XIE M, ZENG P, YUE Z, WANG W L, TAO Y, BIAN C, HAN C L, XIA Q J, PENG X H, CAO R, YANG X H, ZHAN D L, HU J C, ZHANG Y X, LI H N, LI H, LI N, WANG J Y, WANG C C, WANG R Y, GUO T, CAI Y J, LIU C Z, XIANG H T, SHI Q X, HUANG P, CHEN Q C, LI Y R, WANG J, ZHAO Z H, WANG J. Genome sequence of foxtail millet () provides insights into grass evolution and biofuel potential., 2012, 30: 549-556.

[23] JIA X P, ZHANG Z B, LIU Y H, ZHANG C W, SHI Y S, SONG Y C, WANG T Y, LI Y. Development and genetic mapping of SSR markers in foxtail millet [(L.)]., 2009, 118: 821-829.

[24] OBIDIEGWU O N, OBIDIEGWU J E, PARZIES H. Development of SSR for foxtail millet ((L.) P. Beauv) and its utility in genetic discrimination of a core set., 2013, 35(5): 609-615.

[25] VENKATA S B, MUTHAMILARASAN M, MISRA G, PRASAD M. Fmmdb: a versatile database of foxtail millet markers for millets and bioenergy grasses research., 2013, 8(8): e71418.

[26] GUPTA S, KUMARI K, MUTHAMILARASAN M, SUBRAMANIAN A, PRASAD M. Development and utilization of novel SSRs in foxtail millet [(L.) P. Beauv]., 2013, 132(4): 367-374.

[27] ZHANG S, TANG C, ZHAO Q, LI J, YANG L, QIE L, FAN X, LI L, ZHANG N, ZHAO M, LIU X, CHAI Y, ZHANG X, WANG H, LI Y, LI W, ZHI H, JIA G, DIAO X. Development of highly polymorphic simple sequence repeat markers using genome-wide microsatellite variant analysis in Foxtail millet [(L.) P. Beauv.]., 2014, 15(1): 78.

[28] 朱學(xué)海, 張艷紅, 宋燕春, 趙治海, 劉志齋, 石云素, 黎裕, 王天宇. 基于SSR標(biāo)記的谷子遺傳多樣性研究. 植物遺傳資源學(xué)報(bào), 2010(6): 698-702.

ZHU X H, ZHANG Y, SONG Y C, ZHAO Z H, LIU Z Z, SHI Y S, LI Y, WANG T Y. Genetic diversity analysis of foxtail millet accessions revealed by SSR markers., 2010(6): 698-702. (in Chinese)

[29] 楊天育, 牟平, 孫萬(wàn)倉(cāng), 何繼紅, 董孔軍. 中國(guó)北部高原地區(qū)谷子品種遺傳差異的SSR分析. 西北植物學(xué)報(bào), 2010, 30(09): 1786-1791.

YANG T Y, MOU P, SUN W C, HE J H, DONG K J. Genetic variation of foxtail millet cultivars in North Plateau Region of China by SSR markers., 2010, 30(9): 1786-1791. (in Chinese)

[30] 丁銀燈, 胡相偉, 聶石輝, 王仙, 馮國(guó)郡, 耿洪偉, 郭丁. 谷子種質(zhì)資源表型及SSR遺傳多樣性分析. 植物遺傳資源學(xué)報(bào), 2018, 19(06): 1210-1221.

DING Y H, HU X W, NIE S H, WANG X, FENG G J, GENG H W, GUO D. Analysis of phenotypic traits and SSR genetic diversity of foxtail millet germplasms., 2018, 19(6): 1210-1221. (in Chinese)

[31] LIU Z, BAI G, ZHANG D, ZHU C, XIA X, CHENG R, SHI Z. Genetic diversity and population structure of elite foxtail millet [(L.)Beauv.] germplasm in China., 2011, 51(4): 1655.

[32] WANG C, JIA G, ZHI H, NIU Z, CHAI Y, LI W, WANG Y, LI H, LU P, ZHAO B, DIAO X. Genetic diversity and population structure of chinese foxtail millet [(L.)Beauv.] landraces., 2012, 2(7): 769-777.

[33] 楊坤. 谷子SSR標(biāo)記連鎖圖譜構(gòu)建及幾個(gè)主要性狀QTL分析[D]. 石家莊: 河北師范大學(xué), 2008.

YANG K. Construction of SSR based linkage map and QTL analysis of several important traits in foxtail millet,Beauv.[D]. Shijiazhuang: Hebei Normal University, 2008. (in Chinese)

[34] 王曉宇, 刁現(xiàn)民, 王節(jié)之, 王春芳, 王根全, 郝曉芬, 梁增浩, 王雪梅, 趙芳芳. 谷子SSR分子圖譜構(gòu)建及主要農(nóng)藝性狀QTL定位. 植物遺傳資源學(xué)報(bào), 2013, 14(5): 871-878.

WANG X Y, DIAO X M, WANG J Z, WANG C F, WANG G Q, HAO X F, LIANG Z H, WANG X M, ZHAO F F. Construction of genetic map and QTL analysis of some main agronomic traits in millet., 2013, 14(5): 871-878. (in Chinese)

[35] 李雯, 智慧, 張碩, 房雪嬌, 王海龍, 賈冠清, 韓淵懷, 刁現(xiàn)民. 谷子Si-SP1小穗突變基因的遺傳分析和定位. 植物遺傳資源學(xué)報(bào), 2015, 16(3): 581-587.

LI W, ZHI H, ZHANG S, FANG X J, WANG H L, JIA G Q, HAN Y H, DIAO X M. Morphological effect and genomic mapping of Si-SP1 (small panicle 1) in foxtail millet., 2015, 16(3): 581-587. (in Chinese)

[36] 王小勤. 谷子高密度遺傳圖譜構(gòu)建及產(chǎn)量和農(nóng)藝性狀QTL分析[D]. 重慶: 西南大學(xué), 2017.

WANG X Q. Construction of high-density genetic map and QTL analysis of yield and agronomic traits in Foxtail millet[D]. Chongqing: Southwest University, 2017. (in Chinese)

[37] SATO K, MUKAINARI Y, NAITO K, FUKUNAGA K. Construction of a foxtail millet linkage map and mapping of spikelet-tipped bristles1(stb1) by using transposon display markers and simple sequence repeat markers with genome sequence information., 2013, 31(3): 675-684.

[38] FANG X, DONG K, WANG X, LIU T, HE J, REN R, ZHANG L, LIU R, LIU X, LI M, HUANG M, ZHANG Z, YANG T. A high density genetic map and QTL for agronomic and yield traits in Foxtail millet [(L.)Beauv.]., 2016, 17(1): 336.

[39] GUPTA S, KUMARI K, MUTHAMILARASAN M, PARIDA S K, PRASAD M. Population structure and association mapping of yield contributing agronomic traits in foxtail millet., 2014, 33(6): 881-893.

[40] 姜洪真, 馬伯軍, 錢(qián)前, 高振宇. 全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)在作物農(nóng)藝性狀研究中的應(yīng)用. 農(nóng)業(yè)生物技術(shù)學(xué)報(bào), 2018, 26(7): 1244-1257.

JIANG H Z, MA B J, QIAN Q, GAO Z Y. The application of genome-wide association study (GWAS) in crop agronomic traits., 2018, 26(7): 1244-1257. (in Chinese)

[41] 周麗, 姬向楠, 何非, 潘秋紅, 段長(zhǎng)青. 植物胚胎發(fā)育晚期豐富蛋白的結(jié)構(gòu)與功能. 熱帶生物學(xué)報(bào), 2012, 3(2): 191-196.

ZHOU L, JI X N, HE F, PAN Q H, DUAN C Q. Structure and function of LEA Proteins in higher plants., 2012, 3(2): 191-196. (in Chinese)

[42] SONG X J, HUANG W, SHI M, ZHU M Z, LIN H X. A QTL for rice grain width and weight encodes a previously unknown RING-type E3 ubiquitin ligase., 2007, 39(5): 623-630.

[43] SU Z Q, HAO C Y, WANG L F, DONG Y C, ZHANG X Y. Identification and development of a functional marker of TaGW2 associated with grain weight in bread wheat (L.)., 2011, 122(1): 211-223.

Associated Loci Detection and Elite Allelic Variations Analysis of Main Agronomic Traits in Foxtail Millet (L.) Based on SSR Markers

LI JianFeng1, ZHANG Bo1, QUAN JianZhang2, WANG YongFang2, ZHANG XiaoMei1, ZHAO Yuan1, YUAN XiLei1, JIA XiaoPing1, DONG ZhiPing2

(1College of Agriculture, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471023, Henan;2Institute of Millet, Hebei Academy of Agriculture and Forestry Sciences/National Millet Improvement Center, Shijiazhuang 050035)

【Objective】Through the investigation of 10 major traits in foxtail millet at Ledong, Hainan province, Luoyang, Henan province, Jilin and Gongzhuling, Jilin province, totally four different geographical environments, association analysis between SSR markers and the ten traits was performed to obtain loci expressed in single environment or multiple environments, excavate elite allelic variations, explore the probable mechanism forming ecological adaptation and provide foundation for launching molecular-assistant selection breeding in foxtail millet.【Method】Based on the survey of ten traits (plant height, panicle length, number of leaves, panicle diameter, heading stage, spikelet number, grain number per branch, spike weight, grain weight per panicle and 1000-grain weight) from 102 foxtail millet varieties at Jilin and Gongzhuling, Jilin province, Luoyang, Henan province and Ledong, Hainan province for two consecutive years, correlation analysis of ten traits at each geographical environment was first performed by SPSS 19.0 software, then the 102 foxtail millet varieties were genotyped by 70 polymorphic SSR markers, and further genetic diversity and population genetic structure of these varieties were analyzed. Finally, linkage disequilibrium analysis among markers and association analysis between molecular markers and phenotypic traits were carried out by GLM and MLM models of TASSEL 5.0 software. 【Result】There existed significant or very significant positive correlations among most of the nine agronomic traits except 1000-grain weight across four geographical environments. Only significant or very significant positive correlations were found between 1000-grain weight and grain weight per panicle, plant height, panicle length, spike weight at Jilin, Gongzhuling and Luoyang, no significant correlations were found between 1000-grain weight and other nine traits at Ledong environment. Totally 397 alleles were detected in 70 pairs of SSR primers, giving average observed allele number, effective allele number, expected heterozygosity, Shannon index of 6, 2.24, 0.4637 and 0.7738 per marker respectively. Both genetic diversity analysis and population structure analysis divided 102 foxtail millet materials into 4 groups, and the varieties from Henan province scattered in each of the four groups, showing more abundant genetic diversity. Linkage disequilibrium analysis showed that no obvious LD structures were found among 70 SSR markers. Totally 10 associated markers were detected by GLM and MLM models, combined with allele effect analysis results, it could be determined that b115, MPGC13, b227, b194 and p56 were associated with spike weight, panicle length, number of leaves and heading stage at Jilin, Gongzhuling, sigms9034 and b125 were associated with panicle length and spikelet number at Luoyang, P18 and p59 were associated with spike weight at Ledong, p6 was associated with number of leaves and spikelet number at Jilin, Gongzhuling and Luoyang respectively. The average contribution rates of single marker to phenotypic variation ranged from 7.76% to 34.05%. Three alleles, sigms9034-168, P18-166 and p56-244, could increase panicle length and spike weight, shorten heading stage significantly, which would be used to improve panicle traits and shorten growth period by marker-assisted selection breeding.【Conclusion】Five marker loci (b115, MPGC13, b227, b194 and p56) were steadily detected at Jilin and Gongzhuling, two marker loci (sigms9034, b125), two marker loci (P18, p59) were steadily detected at Luoyang and Ledong respectively for two consecutive years. One marker locus (p6) was steadily detected at Jilin, Gongzhuling and Luoyang, three geographical environments for two consecutive years. Three elite alleles (sigms9034-168bp, P18-166bp, p56-244bp) that could be used to carry out marker-assisted selection for panicle traits and growth period were obtained.

foxtail millet; SSR; geographical environment; agronomic traits; correlation analysis

2019-05-28；

2019-06-25

國(guó)家自然科學(xué)基金（31471569）、國(guó)家“十二五”科技支撐計(jì)劃（2011BAD06B01-1）

李劍峰，E-mail：1299569468@qq.com。通信作者賈小平，E-mail：jiaxiaoping2007@163.com。通信作者董志平，E-mail：dzp001@163.com

（責(zé)任編輯 李莉）