大豆巢式关联作图群体蛋白质含量的遗传解析

【目的】大豆是重要的经济作物,是人类植物蛋白质和油脂的主要来源。蛋白质含量作为大豆育种的主要目标之一,属于多基因控制的复杂数量性状,并且受环境条件的影响。通过对大豆巢式关联作图群体的蛋白质含量进行全基因组关联分析,解析其遗传构成,为高蛋白质含量的大豆品种育种提供理论基础。【方法】以蒙8206为共同亲本,对临河×蒙8206、正阳×蒙8206、蒙8206×通山与蒙8206×WSB分别杂交,通过单粒传法自交7代衍生的4个重组自交系群体,共计623个家系,整合为一个大豆巢式关联作图群体,利用RAD-seq技术进行SNP标记基因分型,并于2012年至2014年将该群体种植在5个不同田间环境,在大豆完熟期R8时测定蛋白质含量,利用限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法(RTM-GWAS)来解析蛋白质含量的遗传构成。【结果】试验群体的蛋白质含量变异较大,蛋白质含量性状遗传率较高,遗传变异可解释85.00%的表型变异。多环境联合方差分析表明,蛋白质含量的基因型、环境以及基因型×环境均达到差异极显著水平。全基因组关联分析共检测到90个蛋白质含量QTL,其中新检测到20个QTL,每个QTL的表型变异解释率为0.06%—3.99%,贡献率总和为45.60%。每个QTL包含2—5个等位变异,等位变异效应为-2.434%—2.845%,大多数等位变异效应为-1.000%—1.000%,表明大多数等位变异的效应较小。根据检测的90个蛋白质含量QTL,预测了73个蛋白质含量相关基因,其中Glyma20g24830参与甘氨酸与芳香族氨基酸代谢,Glyma18g03540参与半胱氨酸生物合成,推测其为重要蛋白质含量候选基因。根据试验群体的蛋白质含量QTL-allele矩阵,预测出潜在杂交组合的纯系后代的蛋白质含量育种潜力高达56.5%。【结论】检测到90个大豆蛋白质含量QTL,新检测到20个QTL,预测到73个蛋白质含量相关基因,表明大豆蛋白质含量是由多基因控制的数量性状。     

东北大豆种质群体百粒重QTL-等位变异的全基因组解析

【目的】对东北大豆种质群体百粒重性状进行全基因组关联分析,全面解析中国大豆主产区百粒重QTL-等位变异遗传构成,为东北地区大豆籽粒大小遗传改良提供理论基础。【方法】以东北地区育种和生产上常用的290份大豆材料作为试验群体,于2013和2014年在东北第二生态亚区的克山、牡丹江、佳木斯和长春4个地点进行百粒重表型鉴定试验。利用RAD-seq方法对试验群体进行基因组测序分析,对原始SNP数据进行过滤及填补缺失数据后,最终获得了82 966个高质量的SNP标记。根据限制性两阶段多位点全基因组关联分析（restricted two-stage multi-locus genome-wide association analysis,RTM-GWAS）方法,首先构建获得15 546个具有复等位变异的SNPLDB标记,然后使用两阶段多位点模型对百粒重性状进行全基因组关联分析。对检测到的百粒重关联SNPLDB标记位点附近（50 kb范围内）的基因进行分析,根据基因内SNP与SNPLDB标记位点之间关联性的卡方测验,筛选可能与百粒重性状相关的候选基因并进行功能注释。最后基于检测的百粒重QTL-等位变异体系分析了不同熟期组材料间的遗传分化。【结果】试验群体百粒重变异范围为18.3—20.7 g,性状遗传率为92.3%。RTM-GWAS方法共检测到76个与大豆百粒重性状关联的SNPLDB标记位点,其中15个位点主效不显著,另外61个主效显著位点解释了65.40%的表型变异;68个与环境互作效应显著的位点解释了17.46%的表型变异,另外8个位点与环境互作效应不显著。在检测到的76个位点中有34个位点与已报道的30个百粒重QTL重叠,另外42个位点为本研究新检测百粒重位点。基于检测的SNPLDB标记位点,共筛选到137个百粒重相关候选基因,功能注释显示这些候选基因不仅参与大豆百粒重的调节,还参与了初级新陈代谢、蛋白质修饰、物质运输、胁迫响应和信号转导等。对各熟期组间QTL-等位变异的遗传分化分析显示,尽管熟期组间百粒重差异不明显,但其QTL-等位变异遗传结构却发生了新生和汰除的变化。【结论】RTM-GWAS方法能相对全面地解析东北大豆种质群体百粒重QTL-等位变异遗传构成。东北大豆种质群体百粒重由大量QTL调控,且QTL与环境互作效应大,QTL存在丰富的复等位变异。由RTM-GWAS方法建立的QTL-等位变异矩阵为群体遗传及演化研究提供了新工具。     

大豆重组自交系群体异黄酮含量QTL连锁定位与关联定位的比较研究

【目的】异黄酮是大豆等豆类植物中富含的一类次生代谢产物,对食品和保健产业有重要作用。大豆籽粒可分离出12种异黄酮组分,可归为三大类：大豆苷类异黄酮、染料木苷类异黄酮和黄豆苷类异黄酮。通过鉴定大豆籽粒异黄酮总含量及3个组分含量性状的加性及上位性QTL,进而全面解析其复杂的遗传构成。【方法】利用先进2号和赶泰2-2双亲衍生的大豆重组自交系群体NJRSXG,在5个环境下测定4个异黄酮含量性状：异黄酮总含量（total isoflavone content,SIFC）、大豆苷类异黄酮总含量（total daidzin group content,TDC）、染料木苷类异黄酮总含量（total genistin group content,TGC）和黄豆苷类异黄酮总含量（total glycitin group content,TGLC）。选用混合模型复合区间作图法（mixed-model-based composite interval mapping,MCIM）和限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（restricted two-stage multi-locus genome-wide association analysis,RTM-GWAS）进行异黄酮含量QTL检测。【结果】2个亲本在4个异黄酮含量性状上均存在较大差异,重组自交系群体异黄酮含量在高值、低值2个方向上均出现超亲分离,低值方向分离趋势强于高值方向。利用连锁定位MCIM方法共检测到4个异黄酮含量性状的19个加性QTL和16对上位性QTL,分布于15条染色体上。第14染色体重要标记区间GNE186b—Sat020内检测到3个新加性QTL：qSifc-14-1、qTdc-14-2和qTgc-14-1,且表型变异解释率最高。利用关联定位RTM-GWAS方法分别检测到4个异黄酮含量性状的51、66、42和36个关联标记位点,表型变异解释率为39.7%—52.5%,检测到的位点中覆盖了MCIM方法检测的19个加性QTL中的11个以及11个上位性QTL。候选基因分析分别在加性QTL区域和上位性QTL区域检测到93和100个候选基因,富集分析显示在第14染色体重要标记区间GNE186b—Satt020内,Glyma14g33227、Glyma14g33244和Glyma14g33715的功能与异黄酮代谢有关。【结论】连锁定位和关联定位2种方法结合能相对全面地检测异黄酮含量QTL。与连锁定位方法MCIM相比,关联定位方法RTM-GWAS检测的QTL更多,总遗传贡献率更高,但尚不能检测上位性QTL,2种方法定位结果可相互验证补充,大豆籽粒异黄酮含量由大量QTL/基因控制。     

东北大豆种质群体百粒重QTL-等位变异的全基因组解析

【目的】对东北大豆种质群体百粒重性状进行全基因组关联分析,全面解析中国大豆主产区百粒重QTL-等位变异遗传构成,为东北地区大豆籽粒大小遗传改良提供理论基础。【方法】以东北地区育种和生产上常用的290份大豆材料作为试验群体,于2013和2014年在东北第二生态亚区的克山、牡丹江、佳木斯和长春4个地点进行百粒重表型鉴定试验。利用RAD-seq方法对试验群体进行基因组测序分析,对原始SNP数据进行过滤及填补缺失数据后,最终获得了82 966个高质量的SNP标记。根据限制性两阶段多位点全基因组关联分析(restricted two-stage multi-locus genome-wide association analysis,RTM-GWAS)方法,首先构建获得15 546个具有复等位变异的SNPLDB标记,然后使用两阶段多位点模型对百粒重性状进行全基因组关联分析。对检测到的百粒重关联SNPLDB标记位点附近(50 kb范围内)的基因进行分析,根据基因内SNP与SNPLDB标记位点之间关联性的卡方测验,筛选可能与百粒重性状相关的候选基因并进行功能注释。最后基于检测的百粒重QTL-等位变异体系分析了不同熟期组材料间的遗传分化。【结果】试验群体百粒重变异范围为18.3—20.7 g,性状遗传率为92.3%。RTM-GWAS方法共检测到76个与大豆百粒重性状关联的SNPLDB标记位点,其中15个位点主效不显著,另外61个主效显著位点解释了65.40%的表型变异;68个与环境互作效应显著的位点解释了17.46%的表型变异,另外8个位点与环境互作效应不显著。在检测到的76个位点中有34个位点与已报道的30个百粒重QTL重叠,另外42个位点为本研究新检测百粒重位点。基于检测的SNPLDB标记位点,共筛选到137个百粒重相关候选基因,功能注释显示这些候选基因不仅参与大豆百粒重的调节,还参与了初级新陈代谢、蛋白质修饰、物质运输、胁迫响应和信号转导等。对各熟期组间QTL-等位变异的遗传分化分析显示,尽管熟期组间百粒重差异不明显,但其QTL-等位变异遗传结构却发生了新生和汰除的变化。【结论】RTM-GWAS方法能相对全面地解析东北大豆种质群体百粒重QTL-等位变异遗传构成。东北大豆种质群体百粒重由大量QTL调控,且QTL与环境互作效应大,QTL存在丰富的复等位变异。由RTM-GWAS方法建立的QTL-等位变异矩阵为群体遗传及演化研究提供了新工具。     

限制性两阶段多位点全基因组关联分析法在遗传育种中的应用

全基因组关联分析（genome-wide association studies,GWAS）通过建立全基因组高密度分子标记以检测基因型与表型间的关联性,已成为动植物数量性状遗传解析的主要方法。然而,以往GWAS方法只注重于个别主要QTL的检测,而且使用仅有2个等位变异的SNP标记不能检测自然群体中广泛存在的复等位变异,一定程度限制了GWAS的应用。限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（RTM-GWAS）首先根据全基因组高密度SNP标记间的连锁不平衡程度,将多个相邻且紧密连锁的SNP标记组成为具有复等位变异（单倍型）的连锁不平衡区段（SNPLDB）标记。其次,RTM-GWAS使用由SNPLDB标记计算的遗传相似系数矩阵作为群体结构偏差的通用估计,并提取该矩阵的特征向量作为模型协变量以降低由群体结构偏差导致的假阳性。最后,利用具有复等位变异的SNPLDB标记与建立的多位点复等位变异模型,RTM-GWAS将性状遗传率作为QTL表型变异解释率的上限,通过两阶段分析策略高效地进行全基因组QTL及其复等位变异的检测,并最终构建多QTL遗传模型。该法还可以基于性状小区观测值,建立QTL与环境互作多位点模型,不仅能检测与环境有交互作用的主效应QTL,还能检测仅与环境有交互作用的无主效应QTL。RTM-GWAS不仅解决了以往GWAS不能估计复等位变异的问题,而且通过使用多位点模型拟合多个QTL提高了检测功效并能有效地控制假阳性的膨胀,为全面解析自然群体QTL及其复等变异提供了通道。该法能估计出等位基因的效应及其在群体内的相对频率,由其结果建立的QTL-allele矩阵代表了目标性状在群体中的全部遗传组成,不仅可用于候选基因发掘,还为群体内QTL及其复等位变异（基因及其复等位基因）的动态研究（群体遗传分化以及特有与新生等位变异）提供了新的工具。依据QTL-allele矩阵,还能进一步利用计算机模拟产生杂交组合后代基因型,并预测杂交组合后代纯合群体的表现,从而进行优化组合设计与分子设计育种。此外,RTM-GWAS还适用于双亲杂交后代重组自交系群体以及多亲杂交后代巢式关联作图群体,因避免了群体结构偏离的干扰,检测功效更高。本文归纳了RTM-GWAS的原理和方法,并综述了其在遗传育种研究中的应用。     

RTM-GWAS方法应用于大豆RIL群体百粒重QTL检测的功效

【目的】为全面解析大豆重组自交系群体中调控百粒重性状的QTL体系,将限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（RTM-GWAS）和不同定位方法进行比较、优选,为后续候选基因体系探索及分子标记辅助育种设计提供依据。【方法】利用以科丰1号和南农1138-2为亲本衍生的重组自交系群体NJRIKY的427个家系,通过由全基因组39 353个SNP构建的3 683个SNPLDB标记及3个环境下的百粒重表型数据,选用复合区间作图法（CIM）、基于混合线性模型的全基因组关联分析方法（MLM-GWAS）和RTM-GWAS3种方法检测百粒重QTL,通过QTL数目和总的表型变异解释率比较检测功效,挑选最佳定位结果进行NJRIKY群体中的百粒重遗传体系解析。通过候选基因体系的功能注释,挖掘调控大豆百粒重的生物学途径。【结果】科丰1号与南农1138-2的百粒重差异较大,多环境平均数分别为9.0和17.9 g,遗传变异系数为12.4%,遗传率为85.4%,适用于百粒重性状的遗传解析。比较3种方法定位结果表明RTM-GWAS方法表现最佳,检测QTL数目最多（57个）,解释表型变异最多（70.78%）。而CIM仅检测到14个QTL,解释了56.47%的表型变异,MLM-GWAS仅定位到6个QTL,解释了18.47%的表型变异。RTM-GWAS共检测到57个QTL,分布在19条染色体上,表型变异解释率为0.03%—7.57%,其中41个QTL覆盖了已报道的来自30个双亲群体的81个百粒重QTL,16个QTL为新发现位点,包含一个表型变异解释率大于3%的大效应位点Sw-09-2。此外,检测的57个QTL中有20个位点与环境存在互作效应。这57个QTL构成了影响NJRIKY群体百粒重性状的遗传体系。通过SNPLDB标记与预测基因内的SNP进行χ²检验,共筛选到36个候选基因,其中4个候选基因来自大效应QTL,剩余32个候选基因来自小效应QTL。通过GO注释发现这些候选基因功能注释丰富,其中13个候选基因与籽粒发育直接相关,剩余的候选基因功能丰富,包含转运、转录调节因子等,表明不同生物学途径的基因共同调控NJRIKY群体中百粒重性状的表达。【结论】3种定位方法中,高效的RTM-GWAS方法检测到较为全面的NJRIKY群体的百粒重QTL,更适用于双亲RIL群体的QTL定位。不同功能的候选基因共同调控了复杂的百粒重性状的表达。     

栽培大豆农艺性状的关联分析及优异等位变异挖掘

【目的】发掘大豆农艺性状稳定表达的QTL、优异等位变异及其携带优异等位变异的载体材料,为大豆分子标记辅助选择和分子设计育种等后续研究提供重要依据。【方法】利用大豆基因组上均匀分布的135对SSR引物对通过分层随机抽取的6大生态区的257个栽培大豆品种进行全基因组扫描以获得分子标记信息,2009年和2010年在南京农业大学江浦农场对供试群体株高、分枝数、主茎节数、茎粗和单株荚数进行表型鉴定以获得数量性状表型观测值,用广义线性模型、优化压缩混合线性模型和上位性关联分析3种方法,实施农艺性状表型与SSR标记基因型间的关联分析。【结果】供试品种株高、分枝数、主茎节数、茎粗和单株荚数变异系数介于24.62%-52.34%,品种间和品种与环境互作差异极显著;广义线性模型、优化压缩混合线性模型和上位性关联分析3种方法分别检测到年份间稳定表达的上述5性状的47、11和58个QTL,其中,2种方法间和3种方法间分别有34和4个共同QTL,上位性关联分析检测到1对上位性QTL和32个环境互作QTL;检测得到的主效QTL中,有18个主效QTL与前人鉴定的QTL位置一致或紧密连锁;发掘了一批农艺性状的优异等位基因及携带优异等位基因的载体材料,其中,satt669-145bp、satt102-154bp、satt382-395 bp和satt534-161bp分别是主茎节数、分枝数、茎粗和株高的增效效应最大的等位基因,其载体材料分别为白花豆、合肥两塘焦双青豆、油葫芦和浦霞大豆。【结论】检测到年份间或方法间稳定表达的株高、分枝数、主茎节数、茎粗和单株荚数5个农艺性状的107个主效 QTL。     

限制性两阶段多位点全基因组关联分析法在遗传育种中的应用

全基因组关联分析(genome-wide association studies,GWAS)通过建立全基因组高密度分子标记以检测基因型与表型间的关联性,已成为动植物数量性状遗传解析的主要方法。然而,以往GWAS方法只注重于个别主要QTL的检测,而且使用仅有2个等位变异的SNP标记不能检测自然群体中广泛存在的复等位变异,一定程度限制了GWAS的应用。限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法(RTM-GWAS)首先根据全基因组高密度SNP标记间的连锁不平衡程度,将多个相邻且紧密连锁的SNP标记组成为具有复等位变异(单倍型)的连锁不平衡区段(SNPLDB)标记。其次,RTM-GWAS使用由SNPLDB标记计算的遗传相似系数矩阵作为群体结构偏差的通用估计,并提取该矩阵的特征向量作为模型协变量以降低由群体结构偏差导致的假阳性。最后,利用具有复等位变异的SNPLDB标记与建立的多位点复等位变异模型,RTM-GWAS将性状遗传率作为QTL表型变异解释率的上限,通过两阶段分析策略高效地进行全基因组QTL及其复等位变异的检测,并最终构建多QTL遗传模型。该法还可以基于性状小区观测值,建立QTL与环境互作多位点模型,不仅能检测与环境有交互作用的主效应QTL,还能检测仅与环境有交互作用的无主效应QTL。RTM-GWAS不仅解决了以往GWAS不能估计复等位变异的问题,而且通过使用多位点模型拟合多个QTL提高了检测功效并能有效地控制假阳性的膨胀,为全面解析自然群体QTL及其复等变异提供了通道。该法能估计出等位基因的效应及其在群体内的相对频率,由其结果建立的QTL-allele矩阵代表了目标性状在群体中的全部遗传组成,不仅可用于候选基因发掘,还为群体内QTL及其复等位变异(基因及其复等位基因)的动态研究(群体遗传分化以及特有与新生等位变异)提供了新的工具。依据QTL-allele矩阵,还能进一步利用计算机模拟产生杂交组合后代基因型,并预测杂交组合后代纯合群体的表现,从而进行优化组合设计与分子设计育种。此外,RTM-GWAS还适用于双亲杂交后代重组自交系群体以及多亲杂交后代巢式关联作图群体,因避免了群体结构偏离的干扰,检测功效更高。本文归纳了RTM-GWAS的原理和方法,并综述了其在遗传育种研究中的应用。     

RTM-GWAS方法应用于大豆RIL群体百粒重QTL检测的功效

【目的】为全面解析大豆重组自交系群体中调控百粒重性状的QTL体系,将限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法(RTM-GWAS)和不同定位方法进行比较、优选,为后续候选基因体系探索及分子标记辅助育种设计提供依据。【方法】利用以科丰1号和南农1138-2为亲本衍生的重组自交系群体NJRIKY的427个家系,通过由全基因组39 353个SNP构建的3 683个SNPLDB标记及3个环境下的百粒重表型数据,选用复合区间作图法(CIM)、基于混合线性模型的全基因组关联分析方法(MLM-GWAS)和RTM-GWAS 3种方法检测百粒重QTL,通过QTL数目和总的表型变异解释率比较检测功效,挑选最佳定位结果进行NJRIKY群体中的百粒重遗传体系解析。通过候选基因体系的功能注释,挖掘调控大豆百粒重的生物学途径。【结果】科丰1号与南农1138-2的百粒重差异较大,多环境平均数分别为9.0和17.9 g,遗传变异系数为12.4%,遗传率为85.4%,适用于百粒重性状的遗传解析。比较3种方法定位结果表明RTM-GWAS方法表现最佳,检测QTL数目最多(57个),解释表型变异最多(70.78%)。而CIM仅检测到14个QTL,解释了56.47%的表型变异,MLM-GWAS仅定位到6个QTL,解释了18.47%的表型变异。RTM-GWAS共检测到57个QTL,分布在19条染色体上,表型变异解释率为0.03%—7.57%,其中41个QTL覆盖了已报道的来自30个双亲群体的81个百粒重QTL,16个QTL为新发现位点,包含一个表型变异解释率大于3%的大效应位点Sw-09-2。此外,检测的57个QTL中有20个位点与环境存在互作效应。这57个QTL构成了影响NJRIKY群体百粒重性状的遗传体系。通过SNPLDB标记与预测基因内的SNP进行χ2检验,共筛选到36个候选基因,其中4个候选基因来自大效应QTL,剩余32个候选基因来自小效应QTL。通过GO注释发现这些候选基因功能注释丰富,其中13个候选基因与籽粒发育直接相关,剩余的候选基因功能丰富,包含转运、转录调节因子等,表明不同生物学途径的基因共同调控NJRIKY群体中百粒重性状的表达。【结论】3种定位方法中,高效的RTM-GWAS方法检测到较为全面的NJRIKY群体的百粒重QTL,更适用于双亲RIL群体的QTL定位。不同功能的候选基因共同调控了复杂的百粒重性状的表达。     

中国玉米骨干亲本黄早四杂种优势形成的遗传基础解析

【目的】杂种优势利用是实现玉米高产育种的重要途径。解析玉米骨干亲本黄早四杂种优势形成的遗传基础,对指导中国玉米骨干亲本高效利用和高产育种具有重要的理论研究意义与生产利用价值。【方法】以玉米黄改系杂种优势类群的骨干亲本黄早四为共同亲本与11个代表性自交系构建的、包含2 000个重组自交系（recombination inbred line,RIL）的巢式关联分析群体（nested association mapping population,NAM）为试验材料,分别与改良瑞德×黄改系杂优利用模式的代表自交系郑58和昌7-2进行测交,并在全国4个玉米主产区10个试验点开展测交群体的多环境产量及重要农艺性状鉴定。在开展NAM测交群体产量和重要农艺性状相关性分析、各性状在NAM群体及其测交群体之间相关性分析基础上,基于高密度遗传图谱,利用联合逐步回归（Joint stepwise regression）模型进行了NAM及其测交群体QTL定位和产量QTL的复等位遗传分析,并对NAM及其测交群体定位QTL所在区域的遗传重组率进行了比较。【结果】表型分析结果表明,2个测交群体的株高和产量相关性状（主要是行粒数和百粒重）与小区产量均表现出较高的正相关关系。但强优势测交组合（郑58测交群体）的产量表现与NAM群体自身的产量表现相关性较低,表明相对于弱优势测交组合（昌7-2测交群体）,强优势测交组合的产量表现受RIL家系自身的产量影响较小。QTL定位结果表明,与NAM群体相比,利用其测交群体检测到的QTL数目较少,但能解释更高的表型变异。昌7-2和郑58测交群体定位到的QTL中,分别仅有27%和25%的位点与NAM群体定位结果重叠或相邻。主效位点的复等位分析结果表明,对于郑58测交群体（强优势测交组合）,在单穗产量QTL中,68.69%的增产等位变异来自骨干亲本黄早四。但在昌7-2测交群体中（弱优势测交组合）,仅有36.36%的增产等位变异来自黄早四。利用郑58测交群体共鉴定到13个重要的产量相关基因组区段,来自黄早四的等位变异在其中的11个区段表现为增产,这些区段对黄早四杂种优势的形成可能具有重要作用。QTL所在区域的重组率分析结果表明,利用郑58测交群体检测到的QTL所在区域具有较低的遗传重组率,符合杂种优势相关位点更容易分布于低重组区的基因组基本特征。【结论】在强优势测验种郑58遗传背景下,来自黄早四的等位变异对测交组合的产量具有重要遗传贡献,定位到的相关遗传区段与玉米杂种优势形成密切相关。     

基于RIL和CSSL群体定位大豆脂肪酸组分QTL

【目的】 大豆（Glycine max）原产于中国,高品质的大豆在食品、饲料、纺织品等多种加工业中广泛应用,因此,选育高品质大豆已成为育种者和生产者的聚焦问题。通过对大豆脂肪酸各组分进行QTL定位及候选基因的筛选,为大豆品质改良奠定分子基础。【方法】 以美国大豆品种Charleston和东农594为亲本构建重组自交系（RILs）、以栽培大豆绥农14与野生大豆ZYD00006为亲本构建染色体片段代换系（CSSLs）为试验材料。利用气相色谱法测定2个群体的脂肪酸含量,根据东北农业大学农学院大豆遗传改良实验室已构建的遗传图谱,通过Windows QTL Cartographer 2.5和ICIMapping软件对2017—2018年RIL群体与CSSL群体中的大豆脂肪酸组分进行QTL定位研究,并对所获得的QTL置信区间进行候选基因的挖掘。【结果】 2017—2018年,RIL群体和CSSL群体分别定位到34和20个与脂肪酸组分相关的QTL,分布在除B2、C1、G、H、J、M和O以外的13个连锁群上。比较2个群体的QTL定位结果,发现在2个群体中重复检测到10对QTL,其中,分布在A1、C2、D1a、F、K和N连锁群上的QTL与多种脂肪酸含量相关,在A1连锁群上检测到亚油酸和油分含量重叠的QTL;在C2连锁群上检测到硬脂酸和油分含量重叠的QTL;在D1a连锁群上检测到硬脂酸和油分含量重叠的QTL;在F连锁群上检测到棕榈酸、硬脂酸和油分含量重叠的QTL;在K连锁群上检测到亚油酸和亚麻酸含量重叠的QTL;在N连锁群上检测到棕榈酸和油分含量重叠的QTL、油酸和亚油酸含量重叠的QTL。对QTL定位获得的所有置信区间进行候选基因的挖掘,从基因注释数据集中共筛选出485个候选基因,其中,271个候选基因具有GO注释,进一步进行GO富集数据分析,共有15个候选基因与脂肪酸相关。主要通过编码植物酰基-酰基载体蛋白（ACP）硫酯酶、脂肪酸去饱和酶、磷脂酶D1、脂肪酸-羟化酶、丙酮酸激酶和参与酰基辅酶A生物合成、调节脂肪酸链的延伸,从而影响脂肪酸的合成。【结论】 共检测到54个与大豆脂肪酸各组分相关的QTL,在2个群体中重复检测到10对QTL,对QTL定位获得的置信区间进行候选基因的筛选,共有15个候选基因与脂肪酸相关。这些稳定的脂肪酸相关的QTL和脂肪酸相关的候选基因可用于大豆脂肪酸改良的分子标记辅助选择。     

小麦籽粒蛋白质含量的动态QTL定位

 【目的】检测灌浆过程中控制小麦籽粒蛋白质含量（GPC）的条件及非条件QTL,阐明不同时期及不同时段内QTL的表达方式,揭示籽粒蛋白质积累的分子遗传机理。【方法】以花培3号×豫麦57的168个双单倍体（doubled haploid,DH）群体为材料,于6个不同的环境下种植,在籽粒灌浆的5个时期取样,对小麦GPC进行动态QTL分析。【结果】共检测到影响GPC的9个非条件QTL和10个条件QTL。QGpc3A为整个灌浆过程都能表达的非条件QTL,其余条件和非条件QTL只在几个或单独一个时期表达。花后12 d,控制GPC的基因表达活跃,非条件QTL和条件QTL总共能解释表型变异贡献率的42.62%;花后22 d,条件QTL和非条件QTL总共可解释表型变异的贡献率较低,仅为17.43%,GPC降到“低谷”。 QGpc4A-1对GPC前期积累有重要意义,QGpc1D和QGpc4A-2对GPC灌浆中后期积累有重要意义。【结论】GPC呈现出“高-低-高”的变化规律,控制GPC的基因在灌浆过程中以一定的时空方式表达。     

玉米叶绿素含量的全基因组关联分析

目的 叶绿素含量与作物产量呈正相关。通过提高叶绿素含量来提高作物产量是作物育种的方向之一。因此,利用全基因组关联分析（genome-wide association study, GWAS）解析玉米叶绿素含量的遗传基础,可为玉米高光效理想株型设计育种提供理论指导。方法 以538份玉米自交系构成的关联群体为研究对象,在5个环境下,通过对其授粉后5 d的棒三叶（穗位叶、穗上叶、穗下叶）叶绿素含量进行测定,并借助覆盖玉米全基因组的558 629个单核苷酸多态性标记（SNPs）,利用3种模型（Q、K和Q+K）对叶绿素含量进行全基因组关联分析,随后选择最优模型的GWAS结果并结合eQTL（expression quantitative trait loci）分析对叶绿素含量的自然变异进行解析。结果 5个环境下,棒三叶叶绿素含量均遵从正态分布且叶绿素含量间呈正相关;方差分析表明棒三叶叶绿素含量的环境效应、基因型效应、基因型与环境互作效应均达到了极显著水平;此外,穗上叶、穗位叶和穗下叶叶绿素含量的遗传力分别为0.66、0.66和0.67。比较3种模型发现K模型对假阳性（I型错误）控制最好,在此模型下共检测到29个与棒三叶叶绿素含量显著关联的SNP（P≤3.99×10^-6）,涉及到18个位点,共有76个候选基因落在这18个位点内,其中85.5%（65/76）的候选基因具有eQTL,11.8%（9/76）的候选基因与对应表型显著相关（P＜0.05）,说明这9个基因可能是通过表达量变化来调控表型变异。在这76个基因中,60个候选基因有功能注释,功能涉及到能量代谢、物质输送代谢途径和生物合成调节等过程。此外还发现2个可以在不同环境或不同叶片共定位的位点,其中,共定位位点内的基因GRMZM2G074759编码一种与AAE3高度相似的酰基活化酶,该基因通过提高α-酮戊二酸（ALA）和草酰乙酸含量进而影响氨基酸生物合成,提高籽粒赖氨酸含量,改善玉米品质。此外,ALA的合成会促使叶绿素含量升高,进而提高作物产量,推测该基因为最可能的候选基因。结论 K模型对假阳性的控制效果最好,基于K模型,共检测到18个玉米叶绿素含量显著关联位点,发现多个参与叶绿素合成途径相关基因。     

多环境下玉米保绿相关性状遗传位点的挖掘

【目的】功能性保绿通常被认为是包括玉米在内的主要作物品种的理想性状。挖掘新的控制玉米保绿相关位点和候选基因,为玉米保绿遗传研究提供理论基础。【方法】以150份由许178和K12组配的重组自交系（recombinant inbred lines,RIL）群体为材料,通过Windows QTL Cartographer V2.5的复合区间作图法（composite interval mapping,CIM）对3个保绿相关性状（保绿度（visual stay green,VSG）、吐丝期绿叶数（green leaf number at silking stage,GLNS）和成熟期绿叶数（green leaf number at mature stage,GLNM））进行QTL定位。同时,以139份自然材料组成的关联群体为材料,基于混合线性模型（mixed linear model,MLM）,结合50 790个高质量SNP标记,对这3个性状进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）。【结果】基于CIM,利用单环境下的表型值和最佳线性无偏估计值（best linear unbiased prediction,BLUP）对GLNM、GLNS和VSG进行定位,共检测到37个QTL,分布在除第10染色体以外的其他染色体上,LOD范围为2.58—11.36,表型贡献率为4.34%—22.40%。GLNM、GLNS和VSG性状分别检测到14、12和11个位点。其中,4个遗传稳定的QTL（qGLNS2-1、qVSG1-1、qVSG1-2和qVSG7-1）,在3个及以上不同单环境中同时被检测到。利用MLM对保绿相关性状进行全基因组关联分析,共检测到44个超过阈值线的显著SNP,根据SNP标记在B73参考基因组的物理位置,发现共有15个位点落在连锁分析定位到的QTL区间内。【结论】通过QTL定位和全基因组关联分析共同检测到4个遗传稳定的共定位遗传区段（对应的B73参考基因组V4版物理位置区间为第1染色体6.2—8.2 Mb、第2染色体209.1—221.4 Mb、第6染色体96.8—102.1 Mb、第7染色体4.9—11.4 Mb）,并挖掘到4个与光合作用和抗逆相关的候选基因（Zm00001d006119、Zm00001d018975、Zm00001d006535和Zm00001d036763）。     

不同环境下大豆荚粒性状的遗传与QTL分析

【目的】探讨大豆荚粒性状之间以及与产量之间的相互关系及其遗传机制,并定位控制其性状的QTL。【方法】以栽培大豆晋豆23为母本,半野生大豆灰布支黑豆为父本所衍生的474个重组自交系,通过3年2个重复的试验结果,用多年多点联合分析方法对荚粒及产量等9个性状进行遗传分析及数量性状定位。【结果】相关分析结果表明,产量与百粒重、粒长、单株粒重、2粒荚、3粒荚呈现显著或极显著正相关,在三年两地共定位了6个产量QTL、4个百粒重QTL、10个单株粒重QTL、2个粒宽QTL、5个粒长QTL、7个1粒荚QTL、5个2粒荚QTL、7个3粒荚QTL和5个4粒荚QTL。【结论】在不同年份和环境下检测到的QTL,可作为荚粒性状改良的候选染色体区段,用于分子标记辅助选择,同时也要注意环境的影响。     

葡萄果粒质量相关性状全基因组关联分析

【目的】果粒大小是葡萄外观和产量的重要构成因子之一,为受多基因调控的复杂数量性状,挖掘葡萄果粒大小相关性状的关键遗传调控位点和基因,将有助于葡萄产量的提高。【方法】本研究以150份葡萄品种资源为材料,分别于2019年和2020年对葡萄果实单粒重、种子数目和种子质量等进行测定,并结合重测序获得的高密度基因型数据进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）,挖掘调控各性状的遗传位点和基因。【结果】各性状在关联群体中呈现广泛的连续变异,变异系数为39.55%—68.89%;在不同年份均服从正态分布,符合数量性状遗传特征;相关性分析表明葡萄果实单粒重、种子数目和种子质量呈显著正相关。全基因组关联分析共检测到150个与果实单粒重显著关联的SNP,在2019年检测到99个SNP,解释表型变异的14.48%—25.59%;在2020年检测到73个SNP,解释表型变异的16.08%—26.83%;其中24个SNP位点在两个年份均检测到,主要位于1号、5号、11号和16号染色体。相较于果实单粒重,检测到的与种子数目显著关联的SNP较少,2019年检测到1个...     

西双版纳黄瓜多心室性状的QTL定位

【目的】西双版纳黄瓜是中国特有的黄瓜种质资源,有多心室特性。在探明西双版纳黄瓜多心室性状表现及遗传规律的基础上进行多心室QTL定位,为进一步了解其分子机理和标记辅助育种奠定基础,也为黄瓜果实性状改良提供有益参考和帮助。【方法】对‘北京截头’黄瓜（CC3,3心室）和西双版纳黄瓜（SWCC8,5心室）不同时期的子房进行石蜡切片观察;基于以‘北京截头’黄瓜和西双版纳黄瓜为亲本构建的含124个株系的F₉代RIL群体,利用已完成的遗传图谱,结合两个季节的RIL群体心室数目统计结果进行多心室QTL定位分析。【结果】石蜡切片观察发现,西双版纳黄瓜子房由5个心皮内卷构成多心室的结构,与3心室黄瓜相比,其子房横径大且胎座数量多;QTL定位分析发现5个控制多心室性状的QTL（LOD＞2.5）,分别分布在1、2、6号染色体上,其中位于1号染色体上的QTL ln1.1和ln1.3在2013年秋季、2014年春季这两季统计结果中都稳定存在,ln1.1在两季的LOD值分别为10.96和9.24,贡献率分别为39.24%和20.49%,位于标记SSR16472-SSR12070。ln1.3在两季的LOD值分别为27.31和21.45,贡献率分别为75.90%和47.11%,位于标记UW083751-SSR04278,认为这两个位点是控制多心室的主效QTL,其余位点为微效位点。ln1.1区段的遗传距离为6.3 cM,物理距离为0.97 Mb,包含159个基因。ln1.3区段的遗传距离为4.9 cM,物理距离为2.07 Mb,包含227个基因。在ln1.1和ln1.3区段内分别预测了2个调控多心室性状的基因,包括2个WD40重复蛋白基因（Csa1M071910.1和Csa1M072490.1）和2个Aux/IAA生长素应答基因(Csa1M231530.1和Csa1M207820.1)。【结论】位于1号染色体上的ln1.1和ln1.3是控制多心室性状的主效QTL。预测2个参与植物激素信号转导的基因Csa1M207820.1和Csa1M231530.1,以及2个与WD40重复蛋白相关的基因Csa1M071910.1和Csa1M072490.1为候选基因。