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    利用小麥90K SNP芯片研究泰山22的遺傳組成

    2022-06-14 01:00:12王瑞霞翟曉靈李玉剛牟秋煥孫盈盈孫憲印米勇呂廣德蓋紅梅錢兆國
    中國農(nóng)業(yè)科技導報 2022年4期
    關鍵詞:親本泰山染色體

    王瑞霞, 翟曉靈, 李玉剛, 牟秋煥, 孫盈盈, 孫憲印,米勇, 呂廣德, 蓋紅梅*, 錢兆國*

    (1.泰安市農(nóng)業(yè)科學院,山東 泰安 271000;2.青島市農(nóng)業(yè)科學研究院,山東 青島 266100)

    在水資源短缺、耕地面積銳減、耕作環(huán)境惡化、新的病原菌和害蟲不斷出現(xiàn)、極端氣候頻繁危害的背景下,為滿足老百姓“吃的好、吃的安全、吃的健康、吃的放心”的新需求,小麥產(chǎn)量、品質、抗性等方面的遺傳育種工作面臨前所未有的挑戰(zhàn)[1]。在小麥遺傳改良中,突破性小麥新品種的選育與優(yōu)異種質資源密切相關[2],而骨干親本的創(chuàng)制和應用又是取得突破性進展的關鍵[3]。小麥骨干親本如碧螞4號、南大2419和小偃6號等的利用使我國小麥單產(chǎn)得到大幅提高[4],促成了我國主要麥區(qū)小麥品種數(shù)次更新?lián)Q代[5]。因此,闡明小麥骨干親本或主推品種在后代育成品種中的傳遞規(guī)律和遺傳貢獻,對更好地利用骨干親本培育高產(chǎn)、優(yōu)質、多抗小麥新品種具有重要意義[6]。魯麥14具有穩(wěn)產(chǎn)、廣適、高抗等優(yōu)點,曾成為20世紀90年代初期黃淮冬麥區(qū)推廣面積最大的品種(累計推廣783.5萬hm2)[7-8],也是重要的育種親本,8個省份的34家科研單位和育種企業(yè)利用魯麥14為親本,育成濟麥20、青豐1號、煙農(nóng)5158、淮麥20、皖麥46等39個品種;間接應用魯麥14為親本,7省1市的68家科研單位和育種企業(yè)共育成濟麥22、煙農(nóng) 999、煙1212、石麥26、淮麥22、中麥29等92個品種[9-12]。魯麥18在3年區(qū)域試驗中平均產(chǎn)量均位居前列,其冬前大蘗多、成穗率高;不孕小穗少,結實率高;千粒重穩(wěn)定性好,容重高、品質好,是黃淮麥區(qū)重要的主推品種之一。

    近年來,許多學者對小麥主推品種或骨干親本的遺傳構成進行了研究,李小軍等[13]通過SSR(simple sequence repeat)分子標記對小麥品種百農(nóng)AK58的遺傳構成進行了分析,發(fā)現(xiàn)周麥11對百農(nóng)AK58的遺傳貢獻更大,且多數(shù)特異位點與許多控制重要農(nóng)藝性狀基因相關;李俊等[14]用SSR標記和DArT(diversity arrays technology)標記解析了川麥104,認為其更多地繼承了川麥42的遺傳物質,且發(fā)現(xiàn)川麥104來源于雙親的遺傳物質在不同染色體上分布不同;鄒少奎等[15]通過SSR標記分析了大面積推廣品種周麥22的分子遺傳基礎,發(fā)現(xiàn)親本對周麥22的遺傳貢獻率在不同染色體間差異較大,其中親本溫麥6號對周麥22的遺傳貢獻較大;孔子明等[16]利用90K SNP標記對小麥周麥16及其親本進行了全基因組掃描,發(fā)現(xiàn)周8425B對周麥16的遺傳貢獻率遠遠高于周麥9號;楊子博等[5]通過625個SSR標記分析了淮麥33及其雙親的遺傳構成,發(fā)現(xiàn)其更多地繼承了母本煙農(nóng)19的遺傳物質;李玉剛等[17]利用350個SSR標記和26 026個SNP標記分析了魯麥14對青麥2號的遺傳貢獻,發(fā)現(xiàn)魯麥14對青農(nóng)2號的貢獻遠遠大于煙農(nóng)15。

    眾多學者利用SSR標記對小麥基因組開展了很多研究[5,13-20],但是SSR標記密度相對較低,無法滿足當前高通量基因組研究需要。基于分子遺傳學和基因組學獲得的單核苷酸多態(tài)性SNP標記具有數(shù)量多、分布廣、高度穩(wěn)定、適于快速規(guī)?;Y查、易于基因分型等特點,為小麥育種提供了廣闊的前景[21]。目前,小麥檢測SNP常用的方法有重測序、小麥55K芯片、90K芯片、660K芯片等。本研究采用小麥90K芯片檢測SNP標記,并分析了魯麥14衍生品種泰山22號的遺傳組成,結合農(nóng)藝性狀解析了親本魯麥18和魯麥14對泰山22號的遺傳貢獻,為小麥分子標記輔助育種提供了依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 試驗材料

    供試材料泰山22號及其親本魯麥18(母本)和魯麥14(父本)均由山東省泰安市農(nóng)業(yè)科學研究院小麥研究所提供。

    泰山22號系譜為魯麥18/魯麥14,于2004年通過山東省和國家審定,審定編號分別為魯種審字〔2004〕027和國審麥2004013。系譜追蹤發(fā)現(xiàn)其親本魯麥18和魯麥14遺傳基礎特別豐富,魯麥18含有豐產(chǎn)3號、阿勃、泰山4號等豐產(chǎn)源,螞蚱麥、碧瑪6號等抗病源,咸農(nóng)39、輝縣紅、矮豐3號等矮源。魯麥14含有我國蚰包麥、美國包打300炮、智利歐柔等豐產(chǎn)源,日本農(nóng)林10號、小罌粟等抗旱源和矮源,羅馬尼亞的洛夫林13、意大利Virgilio、智利Rulofen和L277/4等著名的抗病源。供試材料葉片取自青島市農(nóng)業(yè)科學研究院城陽基地。

    1.2 供試材料的90K芯片分析

    供試材料的iSelect Illumina 90K芯片分析由北京博奧晶典生物技術有限公司完成,采用Genome studio v2011.1軟件對返回的*.bmp文件和*.idat文件進行數(shù)據(jù)校正和SNP分型[17]。

    1.3 親本遺傳貢獻及泰山22的遺傳組成圖譜繪制

    統(tǒng)計親本間存在差異的位點,當泰山22號的分型與魯麥18一致時計為魯麥18的貢獻位點,當與魯麥14一致時計為魯麥14的貢獻位點,計算母本和父本遺傳貢獻率。采用Python語言(https://www.python.org)繪制泰山22號遺傳組成圖譜[17]。

    1.4 農(nóng)藝性狀調查及統(tǒng)計分析

    供試材料自2013—2016年連續(xù)3個小麥生長季,在山東省3個試點(青島城陽、青島平度和泰安肥城)及河南新鄉(xiāng)進行種植,共計10個年點。每品種2行,行長2 m,行距25 cm。其中,2014—2015和2015—2016年度在青島城陽進行了雨養(yǎng)和灌溉對比研究,用于比較供試材料農(nóng)藝性狀在2種水分供應條件下的差異。調查株高、抽穗期、開花期、旗葉長、旗葉寬、穗長、穗下節(jié)間長、穗葉距、抽穗度、小穗數(shù)、最大小穗粒數(shù)、穗粒數(shù)、千粒重、粒長、粒寬和粒厚共16個性狀。利用SAS軟件進行最優(yōu)無偏估計(best linear unbiased prediction,BLUP),獲得不同環(huán)境條件下親本和子代的農(nóng)藝性狀最優(yōu)估計值[17]。

    2 結果與分析

    2.1 多態(tài)性SNP位點在染色體上的分布

    采用90K SNP芯片共獲得20 139個具有染色體定位的SNP位點,這些位點不均勻地分布于小麥的21條染色體上(圖1)。每條染色體分布72~141個SNP標記,這些標記在染色體間差異較大,1B、5B和2B染色體上分布最多,4D上分布最少;SNP標記在A、B、D基因組上分布也不均勻,以B基因組最多(10 253個,占50.91%),A基因組次之(8 049個,占39.97%),D基因組最少(1 837個,占9.12%)。其中,有7 513個SNP在泰山22及其雙親魯麥18和魯麥14上有差異,差異性標記的頻率為37.31%。

    圖1 總SNP位點及差異SNP位點在染色體上的分布Fig.1 Distribution of total SNPs and differential SNPs on each chromosome

    2.2 魯麥18和魯麥14對泰山22號的遺傳貢獻

    在染色體水平,母本魯麥18對泰山22號的遺傳貢獻范圍為4.51%(6A)~99.02%(5B),5B和2B幾乎整條染色體的遺傳信息從魯麥18傳遞至子代;父本魯麥14對子代的遺傳貢獻率為0.98%~95.49%,遺傳貢獻率超過80.00%的染色體有3條,分別為3B、6A、7A,其中6A染色體絕大部分傳遞至泰山22。從全基因組水平,兩親本對泰山22號的遺傳貢獻大致相當(母本51.87%,父本48.13%),如在1D、2B等12條染色體均表現(xiàn)為魯麥14的遺傳貢獻小于魯麥18,在1A、1B等9條染色體均表現(xiàn)為魯麥14貢獻超過魯麥18(圖2、表1)。從3個亞基因組看,在A基因組上,魯麥18的遺傳貢獻率為36.41%,魯麥14的遺傳貢獻率為63.59%;在B基因組上,魯麥18和魯麥14的遺傳貢獻率分別為58.16%和41.84%;在D基因組上,魯麥18的遺傳貢獻率為61.04%,魯麥14的遺傳貢獻率為38.96%。

    表1 魯麥18和魯麥14在21條染色體對泰山22號的遺傳貢獻Table 1 Genetic contribution of Lumai 18 and Lumai 14 on Taishan 22 with SNP on 21 chromosomes

    圖2 SNP標記分析魯麥18和魯麥14對泰山22號的遺傳貢獻Fig.2 Genetic contribution of Lumai 18 and Lumai14 to Taishan 22 revealed by SNP markers

    2.3 親本遺傳信息在泰山22號染色體上的分布

    從圖3可以看出,親本遺傳信息主要以染色體大片段形式傳遞到子代,如1B、2D、4A、5A、5B、6B、7A等染色體。有的染色體大片段是由位于同一遺傳距離的數(shù)十甚至數(shù)百個SNP位點構成,如2D、5A、5B等的大片段;有的染色體大片段在整合遺傳圖譜中有較多重組,但泰山22號組合中表現(xiàn)為保守遺傳,如2D、5B、6B等的大片段。

    圖3 泰山22號的遺傳組成圖譜Fig.3 Genetic composition map of Taishan 22

    D組染色體由于標記數(shù)量較少,泰山22集成雙親魯麥18和魯麥14的區(qū)段較為集中,但是魯麥18遺傳給泰山22的區(qū)段較多。泰山22號的2B、2D、3A、5A、5B、5D、6B、6D染色體上遺傳信息絕大部分來自魯麥18,在1B、2A、3B、4A、5A、7A、7B染色體上則分布著較多的魯麥14的遺傳位點。

    2.4 泰山22號及親本的農(nóng)藝性狀表現(xiàn)

    農(nóng)藝性狀BLUP分析(圖4)表明,泰山22號的株高無論在自然降雨條件下還是灌溉和全部環(huán)境條件下,均高于高值親本魯麥18。泰山22號的抽穗期介于兩親本之間,并與兩親本差別不大。泰山22的開花期較兩親本提前。泰山22號的旗葉長和寬在自然降雨條件下介于兩親本之間,在灌溉和全部環(huán)境條件下,泰山22旗葉變長、變窄,更傾向于低值親本魯麥14。穗長在自然降雨條件下介于親本之間,在灌溉和全部環(huán)境條件下變短,傾向于低值親本。在3種不同的水分條件下,穗下節(jié)間長和穗葉距均高于高值親本魯麥18。自然降雨條件下,抽穗度相差不大,在灌溉和全部環(huán)境條件下高于高值親本魯麥18。泰山22號的有效小穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重在自然降雨條件下介于二者之間,在灌溉和全部環(huán)境條件下顯著高于高值親本魯麥18,呈明顯的超親遺傳。泰山22號粒長性狀在不同水分條件下均高于高值親本魯麥18,其粒寬和粒厚均介于兩親本之間。

    圖4 泰山22號及其親本魯麥18、魯麥14在多個環(huán)境下的農(nóng)藝性狀表現(xiàn)Fig.4 Agronomic traits of Taishan22 and its parents in several cultivated environments

    3 討論

    本研究利用小麥90K芯片獲得SNP標記,繪制了小麥新品種泰山22的基因型圖譜,明確了其遺傳構成,發(fā)現(xiàn)基因組整體偏向性選擇不明顯,父母本對后代品種的貢獻接近1:1。但A、B和D 3個亞基因組差別較大,A基因組魯麥14的貢獻(63.59%)遠大于魯麥18(36.41%),除3A、5A外,魯麥14在其他A組染色體的遺傳貢獻遠超過魯麥18,尤其是6A染色體幾乎整條染色體傳遞至子代泰山22。眾所周知,A基因組在小麥進化過程中起著基礎性核心作用,具有較多產(chǎn)量相關性狀位點;而魯麥14作為高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)、適應性好的骨干親本對子代泰山22的A基因組具有很大的貢獻,可能是泰山22表現(xiàn)高產(chǎn)的重要基礎。此外發(fā)現(xiàn),泰山22在2B和5B染色體幾乎全部從母本魯麥18傳遞至子代,SNP位點傳遞率達98.38%和99.02%;6A染色體95.49%的遺傳信息從魯麥14傳遞至子代;這種染色體的極端偏分離現(xiàn)象在青農(nóng)2號的遺傳組成中也有發(fā)現(xiàn)[17]。這應與育種家對不同性狀的選擇息息相關,即育種家選擇的性狀跟這條染色體沒有關系或者該染色體在育種家關心的性狀方面已經(jīng)達到最優(yōu)。從另一個方面看,通過雜交組合產(chǎn)生的后代分離群體,可能還有許許多多的個體,會存在其他的整條染色體遺傳現(xiàn)象,存在這種現(xiàn)象的原因有待于進一步深入分析。

    小麥骨干親本可以直接用來培育品種,由其能衍生出很多有廣泛利用價值的育種材料[7,22],借助不同類型的分子標記,骨干親本重要遺傳區(qū)段研究已有較多報道[17,22-28],但多數(shù)還未將傳遞到衍生材料的保守基因組區(qū)段與重要農(nóng)藝性狀建立起直接聯(lián)系,更未進入到基因的研究層面[29]。本研究雖然調查了10個環(huán)境的農(nóng)藝性狀數(shù)據(jù),但也無法獲得每個性狀對應的染色體區(qū)段,它們之間的聯(lián)系需要基于遺傳群體的數(shù)量性狀位點進行更深入的定位。

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