基于MAGIC群体的水稻镉含量全基因组关联分析

【目的】基于水稻MAGIC-Hei(Multi-parent advanced generation inter-cross)群体,在多环境下挖掘镉含量相关新位点/基因,并筛选含有低镉等位基因的优良株系,为选育低镉积累品种提供新的基因和种质资源。【方法】将由8个亲本衍生的MAGIC群体分别于2017、2018、2019和2020年度种植于湖南长沙并开展稻米镉含量表型测试分析。利用GBS(genotyping by sequencing)简化基因组测序获得基因型数据,对稻米镉含量开展全基因组关联分析(genome-wide association analysis,GWAS),发掘QTL位点,解析其遗传机制。【结果】检测到了14个镉积累相关的QTL位点,除了第8染色体之外,其他11条染色体上均有分布。其中6个位点与已报道基因一致,8个为新发现位点。另外,这8个位点分布在第2、4、7、9和12染色体上,均可以在两个及以上环境中检测到,效应较为稳定,可用于下一步精细定位及功能研究。结合基因注释和基因表达分析结果,推测LOC_Os02g37160、LOC_Os02g49560、LOC_Os04g39010和LOC_Os06g46310为镉含量相关位点候选基因,这些基因与重金属转运和积累等功能相关。另外,我们筛选到10个携带有利等位基因的优良株系,可用于低镉积累水稻材料的创制。【结论】发掘了8个水稻镉积累相关性状的QTL位点和低镉优异材料,对于镉积累相关遗传研究和利用分子标记辅助选育低镉积累品种具有一定意义。     

小麦产量相关性状的全基因组关联分析

为挖掘小麦产量相关性状的优异等位变异,利用筛选的106对多态性SSR标记扫描236份小麦种质资源组成的自然群体,并进行遗传多样性分析。结果表明,利用106对引物共检测到874个等位变异,每对引物平均为8.24个,变化范围为2～23个;主要等位变异频率的变化范围为0.177～0.987,平均为0.545;多态性信息指数(PIC)的变化范围0.026～0.895,平均0.550。采用混合线性模型对4个环境的株高、穗长、主穗粒数、单株穗数和千粒重进行关联分析后,共关联到20对SSR标记,有26个显著关联位点(P0.01),其表型解释率范围为6.25%～18.97%。其中,标记 Xgwm164(1A)在4个环境下均与株高显著关联;Xgwm55(6D)同时与株高和穗长两个性状显著关联; Xwmc415(5B)在2个环境下与单株穗数显著关联。通过对等位变异表型效应的解析筛选出各关联位点的优异等位变异,包括可以降低株高4.24cm的优异等位变异 Xgwm164-1A_(118)、可以增加穗长0.75cm的优异等位变异 Xgwm429-2B_(207)、可以增加单株穗数1.07个的优异等位变异 Xwmc415-5B_(154)、可以增加主穗粒数1.93粒的优异等位变异 Xgwm232-1D_(138)及可以增加千粒重0.92g的优异等位变异 Xgwm610-4A_(170)。     

基于高效SNP芯片的小麦产量相关性状全基因组关联分析

挖掘小麦产量相关性状的稳定关联位点,为相关基因克隆和分子标记辅助选择提供理论依据。本研究以248个中国北部冬麦区育成品种为材料,利用自主研发的Affymetrix BAAFS Wheat 90K SNP芯片对株高、穗长、小穗数、穗粒数、有效分蘖数、粒长、粒宽和千粒重共8个产量相关性状进行全基因组关联分析。共检测到158个与8个性状显著关联(P≤0.00001)的SNP位点,其中45个位点至少在两个环境中稳定表达,解释平均表型变异的3.60%~10.51%。在这45个位点中,有8个稳定关联位点与以往的研究结果一致;37个为新发现稳定位点,其中3个与株高稳定关联的位点,分布在7D染色体上,解释表型变异的3.60%~4.39%;9个与穗长稳定关联的位点,分别分布在1D、3A、5B和7D染色体上,解释表型变异的5.61%~8.42%;1个与穗粒数稳定关联的位点,分布在7D染色体上,解释表型变异的6.06%~7.22%;8个与有效分蘖数稳定关联的位点,分布在1B染色体上,解释表型变异的6.33%~8.73%;6个与粒长稳定关联的位点,分别分布在2A和5B染色体上,解释表型变异的5.45%~6.62%;7个与粒宽稳定关联的位点,分别分布在4B和5A染色体上,解释表型变异的6.90%~10.51%;3个与千粒重稳定关联的位点,分布在3A染色体上,解释表型变异的7.05%~7.69%;对稳定位点进行候选基因分析,筛选到45个候选基因,其中有功能注释的基因41个,其中4个位于基因内。     

油料作物品质相关性状全基因组关联分析研究进展

油料作物是人们日常生活中必不可少的食用油及营养来源之一。随着人们对食用油品质要求的提高,品质性状成为近年来油料作物品种选育的重要育种目标之一。品质性状是一种复杂的数量性状,所以传统育种选育效率低,周期长。然而,基于连锁不平衡原理的全基因组关联分析为挖掘多基因控制的数量性状候选基因提供了新的途径。目前由于其定位精度高、广度大、周期短等优点已经在许多作物上得到了应用。本文对全基因组关联分析在揭示大豆、油菜、花生、芝麻、胡麻、向日葵等几种重要油料作物的含油率、脂肪酸、蛋白质含量等品质相关性状中的研究进行了总结,并对目前研究存在的不足进行了剖析,最后对未来发展趋势进行了展望,旨在为今后利用GWAS解析各种油料作物品质相关性状的遗传基础及选育高品质油料作物材料提供理论依据和参考。     

小麦旗叶相关性状全基因组关联分析

为发掘小麦旗叶性状相关基因位点,以384个小麦品种（系）为材料,对2个年份获得的旗叶长、宽、面积、长宽比和55K SNP芯片分型数据进行全基因组关联分析。结果发现,共检测到60个与旗叶性状显著关联的SNP,分布于除了1D、2A、4D和6D外的17对染色体上,解释表型变异的4.11%~9.70%,平均为5.64%。与旗叶长、宽、面积、长宽比相关的位点分别有12、24、18和16个,其中10个SNP为多性状相关位点。旗叶长相关SNP中,7D染色体上的3个SNP（AX-110826147、AX-111061288和AX-111843581）与2个年份旗叶长及其平均值均显著相关,1个SNP（AX-108882010）与2018年旗叶长及2个年份平均值均显著相关,这4个SNP位于7D染色体63.48~67.45 Mb区段,SNP标记间R²的平均值为0.78（P<0.000 1）,呈现较大的连锁不平衡。遗传效应分析发现,该区段存在8种单倍型,其中单倍型III和IV在2个年份的旗叶长基本一致,分别为18.30和18.20 cm,高于其他6种单倍型的旗叶长;这2种单倍型分别占供试材料的40.36%和2.08%,可能是一个新的控制旗叶长的基因位点。     

陆地棉自然群体纤维强度性状的全基因组关联分析

纤维强度是衡量棉花纤维品质的重要指标之一。了解棉纤维强度形成的遗传基础对棉花纤维品质的遗传改良具有重要的指导意义。本研究利用83份纤维强度差异显著的陆地棉材料,采用广义线性模型（General linear model, GLM）,对5个环境的纤维强度及最佳线性无偏估计值（Best linear unbiased prediction,BLUP）进行全基因组关联分析（Genome-wide association study,GWAS）。结果表明,各环境纤维强度基本符合正态分布,且存在丰富的变异,变异系数为5.55%～8.44%,广义遗传力达到88.67%。GWAS共检测到19个稳定的显著关联SNP位点,分布在A01、A06、D05、D08、D10、D11和D13等7条染色体上,合并为9个数量性状位点（Quantitative trait locus, QTL）区间,其中4个QTL区间与前人定位的QTL区间重叠,其它5个QTL区间是本研究新发现的控制纤维强度性状的稳定位点。根据区间内基因的表达模式及功能注释,共筛选出4个可能与纤维强度相关的候选基因。本研究通过对棉花纤维强度进行全基因组关联分析,为棉花纤维品质性状的分子遗传改良奠定了基础。     

大麦耐盐相关性状的全基因组关联分析

为挖掘控制大麦耐盐相关性状的重要位点及候选基因,以国内外不同遗传背景的164份大麦品种为材料,在大麦萌发期,用200 mmol·L^-1NaCl处理种子,测定大麦相对发芽率、生根数、根长、芽长、鲜重5个指标并分析其相关性。结果发现,200 mmol·L^-1NaCl处理显著影响了大麦的生长,5个被测指标的变异系数为20.29%~63.00%。除相对发芽率外,其他性状间均呈显著正相关,相关系数为0.41~0.68。通过全基因组关联分析,发现148个SNP位点与大麦耐盐性显著关联;筛选出5个可靠SNP位点,分别分布在1号、 2号、3号、6号、7号染色体上。通过比较大麦基因组,挖掘出26个可能与大麦耐盐性状密切相关的候选基因,包括HORVU7Hr1G097370和HORVU7Hr1G097390编码碱性亮氨酸拉链域转录因子家族蛋白、HORVU7Hr1G096920编码高亲和K⁺转运体、多个基因家族编码过氧化物酶超家族蛋白等。这些候选基因可为大麦耐盐品种选育提供参考。     

小麦关联RIL群体产量性状与品质性状的相关分析

为给小麦高产优质育种提供参考依据,以潍麦8号/烟农19和潍麦8号/济麦20构建的分别含229和485个家系的两个关联重组自交系（RIL）群体为材料,在三个环境下对12个产量相关性状和品质性状进行了分析评价。结果表明,小麦单株产量与其构成因素、每穗小穗数、株高和加工品质正相关,与蛋白含量等营养品质负相关,与抽穗期和开花期无显著相关性。产量构成因素间呈显著负相关,穗粒数和千粒重与每穗小穗数和株高正相关,而单株穗数与每穗小穗数负相关。穗粒数与蛋白含量和湿面筋含量负相关,与吸水率和硬度正相关。单株穗数与品质性状负相关,但多数未达到显著水平。千粒重与蛋白含量负相关,与湿面筋含量显著正相关。说明增加产量与提高蛋质白含量等营养品质确实存在矛盾,但高产和优良的加工品质不矛盾,二者可以协调。在育种中,可以通过调节产量构成因素实现与营养品质的协调,如千粒重和湿面筋含量可以共同提高。此外,各性状间的相关性在两个群体中略有差异,在不同环境中变化很大甚至相反,说明性状间的相关性受到遗传背景和环境因素（如土壤、气候、前茬等）及其互作的影响较大。     

甘蓝型油菜RIL群体株高性状的全基因组关联分析

为提高甘蓝型油菜株高的分子标记辅助育种效率,挖掘与株高相关的功能基因以构建理想株型,利用单个重组自交系(RIL)群体在3个环境下的株高表型数据及7 877个SNP标记的基因型分型数据进行全基因组关联分析。在2个或2个以上环境下同时检测到5个与株高显著相关的SNP(Bn-scaff_15794_3-p62430、Bn-A02-p9599263、Bn-A02-p9409799、Bn-A02-p9993945和Bn-A02-p9636219),均位于A02染色体上。比较利用连锁分析方法的QTL定位结果,发现标记Bn-A02-p9599263和Bn-scaff_15794_3-p62430分别位于QTL(q PH2-2和q PH2-4)峰值处,标记Bn-A02-p9636219和Bn-A02-p9993945分别落在QTL(q PH2-3和q PH2-4)2-LOD的置信区间内,标记Bn-A02-p9409799距离QTL(q PH2-2)的置信区间0.3c M。利用关联分析定位的区间(69.5~80.7c M)比利用连锁方法定位的QTL区间(60.7~95.9c M)缩小了24c M。依据参考基因组信息,在标记Bn-scaff_15794_3-p62430附近2kb处找到1个与株高性状相关的候选基因(GSBRNA2T00090973001)。结果表明,单个RIL群体进行全基因组关联分析可以对连锁QTL分析结果进行补充,缩小QTL置信区间。     

玉米叶片表皮蜡质相关性状的全基因组关联分析

为发掘玉米叶片表皮蜡质合成与调控相关基因,以218份由温带、亚热带和热带自交系组成的关联群体为材料,在原阳对其3个生物学重复叶片表皮挂水能力进行调查,利用1.25 M覆盖玉米全基因组的SNPs进行Q、K和Q+K这3种模型下的全基因组关联分析。结果表明,Q模型较K模型和Q+K模型能更好地评价叶片表皮的挂水能力。Q模型下,共检测到88个覆盖玉米9条染色体的显著SNPs（P ≤ 2.04E-6）,88个SNPs分布于47个QTLs内,单个QTL可解释13.6%~45.6%的叶片挂水能力表型变异,47个QTL内共有97个候选基因,其中,77个具有功能注释。位于第2染色体上的转录因子NAC77（GRMZM2G018436）和第3条染色体上的亚油酸酯氧合酶（GRMZM2G156861）编码基因,是叶片表皮蜡质性状的重要候选基因。     

抽穗期干旱对水稻生理性状和产量的影响

以籼型常规稻黄华占(HHZ)、籼型三系杂交稻珞优8号(LY8)和冈优527(GY527)、粳稻WDR129等4个水稻品种为材料,研究了抽穗期干旱胁迫对水稻生理性状(光合速率、蒸腾速率、叶片水势、气叶温差等)和产量的影响。结果表明,抽穗期干旱胁迫导致水稻产量严重下降,产量下降的主要原因在于结实率和千粒重的下降;干旱胁迫使叶片的水势下降,叶片温度升高,气叶温差减小,气孔导度降低,叶片气孔关闭,蒸腾速率下降,最终导致光合能力下降;一定程度干旱胁迫下光合能力的下降不是导致水稻产量降低的主导因子,花后干物质积累与分配有待进一步研究;在常规淹水灌溉和抽穗期干旱胁迫下,籼稻LY8、HHZ、GY27的产量无显著差异,但都显著高于粳稻WDR129。     

337份小麦品种籽粒相关性状的全基因组关联分析

小麦籽粒大小和形态是决定产量的主要因素之一,挖掘籽粒相关性状的关联位点,筛选相关候选基因为提高小麦产量奠定了重要基础。本研究以337份小麦品种作为研究对象,利用Q+K混合线性模型(MLM)在3个环境(E1:2020年陕西杨凌;E2:2020年陕西斗口;E3:2021年陕西杨凌)下对小麦的千粒重、粒长、粒宽以及籽粒长宽比4个性状进行了全基因组关联分析(GWAS)。在3种环境中,不同小麦品种的4个籽粒性状都表现出了广泛的表型差异,变异系数为5.31%～14.76%,其中粒长的变异幅度最小,千粒重的变异幅度最大。GWAS结果表明,49个显著SNP位点至少在2个环境中被检测到,分布在除1B、4A和7D外的染色体上,解释了3.36%～12.73%的表型变异。检测到一因多效位点31个,在5A染色体上检测到3个环境下与3个籽粒性状(千粒重、粒长、粒宽)稳定相关的位点,表型贡献率为3.51%～7.74%。对稳定关联的SNP位点上下游各200 kb的物理区间内进行候选基因挖掘,筛选到5个(TraesCS2B01G225400、TraesCS4D01G016900、TraesCS5A01G454100、T...     

春小麦主要籽粒性状的全基因组关联分析

为挖掘控制春小麦主要籽粒性状的关联SNP及候选基因,以国外引进品种、新疆地方品种、新疆自育品种共298份春小麦品种为材料,利用小麦55K SNP芯片,对5个环境下小麦千粒重、粒长、粒宽3个主要籽粒性状进行基于Q+K混合线性模型(mixed linear model, MLM)的全基因组关联分析(genome-wide association study, GWAS)。结果表明,供试小麦品种的3个主要籽粒性状在5个环境下的变异系数为3.89%～19.77%,其中粒宽的变异幅度最小,千粒重的变异幅度最大。不同环境中,新疆育成品种的3个主要籽粒性状的平均值均最高,而新疆地方品种的3个籽粒性状的平均值均最低。GWAS结果表明,共检测到84个与小麦主要籽粒性状显著关联的稳定SNP位点,它们分布在小麦的21条染色体上,单个SNP位点可解释3.74%～11.18%的表型变异。在1B、2B、3B、4B、5A、5D染色体上检测到6个同时关联多个籽粒性状的稳定位点。对84个SNP位点进行候选基因筛选,筛选到6个可能与小麦主要籽粒性状相关的候选基因,可作为小麦籽粒研究的重要基因。     

全基因组关联分析定位水稻分蘖角度QTL

【目的】水稻分蘖角度是影响水稻产量的关键农艺性状,挖掘水稻分蘖角度QTL（基因）及其优势单倍型,有助于构建水稻理想株型。【方法】以333份来自水稻3K资源的核心种质为研究材料,于2020年和2022年分别在湖南农业大学耘园基地和春华基地种植,在抽穗期测量分蘖角度,结合基因型,利用TASSEL 5.2的MLM模型进行全基因组关联分析。【结果】共检测到6个分蘖角度QTL位点,分布在水稻2、5、6、9和12号染色体上,分别命名为qTA2、qTA5、qTA6.1、qTA6.2、qTA9和q TA12,这些QTL的表型贡献率为6.23%～16.22%。除了qTA9与分蘖角度主效QTLTAC1共定位外,其余5个QTL均为新的位点。进一步对5个QTL位点进行候选基因分析,初步筛选到qTA2和qTA6.1的候选基因别为Os02g0817900和Os06g0682800,候选基因Os02g0817900编码水稻细胞色素P450家族蛋白,候选基因Os06g0682800编码锌指结构域蛋白。【结论】本研究挖掘到新的水稻分蘖角度相关位点并对候选基因进行了分析,为分蘖角度新QTL（基因）的克隆以及分蘖角度的遗传...     

水稻抽穗期QTL及其与产量性状遗传控制的关系

 产量和抽穗期是评价水稻品种应用价值的基本性状。水稻QTL分析已经历了从初定位到基因克隆的发展过程,并以抽穗期和产量性状最受重视。总结了亚洲栽培稻抽穗期QTL的基因组分布,分析了这些QTL与产量性状遗传控制的关系,为进一步筛选和鉴定具有较高育种应用潜力的水稻抽穗期QTL和产量性状QTL提供参考。     

水稻株高QTL及其与产量性状和抽穗期关系的研究进展

株高是一个与水稻品种丰产潜力密切相关的重要性状。主效半矮秆基因背景下的水稻株高变异,一般表现为受多基因控制的数量性状。最近的研究表明,已定位的株高QTL分布于水稻的所有12条染色体,其中4个QTL已克隆。克隆研究和QTL初定位结果表明,株高QTL往往存在对产量性状和（或）抽穗期的多效作用,可利用于提高水稻产量潜力。     

黄淮麦区部分小麦品种(系)重要产量性状全基因组关联分析

为挖掘与小麦产量性状的相关等位变异及给分子标记辅助育种提供参考,选取SSR与SNP标记对52个黄淮麦区品种(系)材料进行全基因组扫描,对株高、穗长、单株穗数、可育小穗数、穗粒数、千粒重等6个重要产量性状进行标记,并进行遗传多样性、群体遗传结构与全基因组关联定位等分析。结果表明,供试群体可被划分为4个亚群,5种环境间所测产量性状差异均达到0.05显著水平,且穗长和单株穂数的变异系数最大。利用Powermarker进行标记遗传多样性分析,共检测到899个等位变异,平均等位变异丰富度为3.625,遗传多样性指数平均值为0.586,多态性信息含量(PIC)平均值为0.510。利用Tassel的MLM(Q+K)模型关联得到与产量显著关联的分子标记共13个(6个SSRs和7个SNPs),这些与产量相关性状的优异等位变异可为发掘和利用小麦育种优良基因提供依据,并为今后的遗传育种工作提供参考。     

水稻品种农艺性状与产量的相关分析

对2005年度辽宁省审定的10个水稻品种农艺性状与产量等资料进行分析,结果表明:千粒重、每穗粒数与产量的关联度最大,通径分析表明:每穗粒数和每穴穗数对产量产生的直接效应较大,因子分析表明:成穗率、每穴穗数、每穗粒数、结实率取得累计贡献率62.37%,表明上述因子是影响产量的决定因子。     

芝麻产量相关性状与SSR标记的关联分析

为挖掘控制芝麻产量相关性状的基因位点,本研究利用多态性较高的７２个ＳＳＲ标记,对来自国内外９６ 份芝麻品种资源进行遗传多样性和群体遗传结构分析,在此基础上采用ＴＡＳＳＥＬ３．０软件的ＭＬＭ （ＭｉｘｅｄＬｉｎｅａｒ Ｍｏｄｅｌ）方法对株高、株蒴数、每蒴粒数、蒴长、蒴宽、千粒重、始蒴部位、空稍尖８个产量相关性状进行ＳＳＲ标记的关联分析。结果表明：７２个标记共检测出４４６个等位变异,变异范围为２～１４个,平均６．２个;引物的多态性信息含量（ＰＩＣ）变异范围为０．２４２１～０．８２１０,平均为０．５４０７;基因多样性指数的变异范围在０．５５０４～０．９８９７,平均值为 ０．７４７７。群体遗传结构分析将供试材料分为３个亚群。关联分析结果显示,５１个标记位点与株高、蒴长、每蒴粒数、始蒴部位、空稍尖显著关联,各标记对表型变异的解释率在１３．２９％ ～３２．０８％。有５个位点在多个环境或均值 下被重复检测到,是较为稳定等位变异,如与株高相关联的位点Ｈｓ１７７５－Ａ２、ＳＩＭ２０１－Ａ１;与每蒴粒数、始蒴部位和株蒴数分别关联的标记位点Ｈｓ１５１４－Ａ１、ＳＩＭ００４－Ａ３和ＳＩＭ００２－Ａ１。     

彩色小麦株高与籽粒性状的全基因组关联分析

彩色小麦的产量通常低于普通白粒和红粒小麦,籽粒偏小是原因之一。为解析控制彩色小麦产量性状的遗传基础,分析了239份彩色小麦品种（系）在4个环境下的表型特性和16 K SNP芯片基因型数据,对株高和籽粒性状（千粒重、籽粒长、籽粒宽和籽粒长宽比）的QTL进行了全基因组关联分析（genome-wide-association-study, GWAS）。结果显示,各表型性状的变异系数为5.11%~32.91%,广义遗传力为71.88%~97.00%,多数性状之间具有显著相关性。通过GWAS共筛选出26 728个多态性SNP标记,定位到了17个与目标性状显著相关的稳定QTL位点,分布在1A、1B、1D、2B等12条染色体上,单个QTL解释5.26%~11.66%的表型变异,其中在3个环境下均被检测到的QTL有5个,分别为QPh.nwafu-4B.1、QKlwr.nwafu-1D、QKlwr.nwafu-4D、QKlwr.nwafu-5B.1和QKlwr.nwafu-6A.2;共发现10个未见报道的新QTL位点,分别为与株高相关的QPh.nwafu-4B.3,与千粒重相关的QTkw.nwafu-3B和QTkw.nwafu-6A,与籽粒长宽比相关的QKlwr.nwafu-1A、QKlwr.nwafu-1B、QKlwr.nwafu-4A、QKlwr.nwafu-5B.2、QKlwr.nwafu-6A.1和QKlwr.nwafu-6A.2。这些QTL位点初步表明了彩色小麦株高与籽粒性状基因位点的分布、组成,可为彩色小麦产量遗传改良提高参考。