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        利用分子標(biāo)記早期篩選光皮樺核心種質(zhì)

        2011-07-30 10:58:04李海英梁志偉黃華宏童再康盧泳全
        浙江林業(yè)科技 2011年3期
        關(guān)鍵詞:光皮等位基因種質(zhì)

        李海英,梁志偉,陳 沖,黃華宏,童再康,盧泳全

        (浙江農(nóng)林大學(xué) 亞熱帶森林培育國家重點實驗室培育基地,浙江 臨安 311300)

        植物遺傳資源是物種多樣性保護(hù)及品種選育的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。理論上保存的遺傳資源越多越好,但種質(zhì)資源保存過多會耗費巨大的人力物力,也難以對所保存的材料進(jìn)行合理評價,制約了種質(zhì)的利用。因此,F(xiàn)rankel于1984年提出了核心種質(zhì)(core collection)的概念[1],即以最少數(shù)量的種質(zhì)材料代表一個物種及其近緣野生種最大限度的遺傳多樣性。核心庫中入選的遺傳材料都要有代表性,并包括盡可能多的遺傳多樣性。

        構(gòu)建核心種質(zhì)庫主要涉及兩方面的內(nèi)容,一是構(gòu)建核心種質(zhì)所采用的抽樣方法;二是核心種質(zhì)遺傳多樣性的評價指標(biāo)。在傳統(tǒng)的方法中,一般是以形態(tài)學(xué)及農(nóng)藝性狀為評價指標(biāo)[2~4]。但是,由于木本植物形態(tài)學(xué)性狀觀察周期長,與經(jīng)濟(jì)價值相關(guān)的材性性狀往往需要幾十年的時間才能準(zhǔn)確觀測,因而制約了多年生木本植物核心種質(zhì)庫的構(gòu)建。目前,只在白樺[5]、臘梅[6]和棗[7]等幾個物種中有相關(guān)報道。

        近年來,隨著生物技術(shù)的迅猛發(fā)展,分子標(biāo)記越來越多地應(yīng)用到種質(zhì)資源研究中。由于分子標(biāo)記是以個體間遺傳物質(zhì)—核苷酸序列變異為基礎(chǔ)的遺傳標(biāo)記,是DNA水平遺傳變異的直接反映。因此,在生物發(fā)育的不同階段,不同組織的DNA都可用于遺傳資源的標(biāo)記分析[8]。由于分子標(biāo)記所揭示的多態(tài)性不受外界環(huán)境和內(nèi)在發(fā)育階段的影響,所以非常適于多年生木本植物種質(zhì)資源的早期/幼苗期鑒定。劉勇等[9]利用分子標(biāo)記技術(shù)確立了柚的核心種質(zhì)資源。研究結(jié)果表明,核心種質(zhì)能代表初始種質(zhì)群。

        光皮樺(Betula luminifera)是我國南方山地常見的優(yōu)良速生用材闊葉樹種,耐貧瘠,生長快,材質(zhì)好,是一種極具推廣價值的造林樹種。本研究于2005年和2006年分別從浙江、廣西、福建、貴州四省的9個光皮樺天然種源采集種子,溫室內(nèi)種植。實生苗生長1 a后,采優(yōu)株穗條嫁接于浙江農(nóng)林大學(xué)光皮樺種質(zhì)園。目前,該種子園共有材料519份。本研究旨在利用分子標(biāo)記技術(shù),從這些資源中篩選具有代表性的核心資源,為光皮樺種質(zhì)資源的合理保存及早期利用奠定理論基礎(chǔ)。

        1 材料與方法

        1.1 初始種質(zhì)的選取

        本實驗采用分組取樣法,根據(jù)種源差異將整個群體分為9個組(見表1)。然后組內(nèi)采用隨機取樣,結(jié)合組內(nèi)個體的表現(xiàn)型差異大小確定各組的取樣比例。最終,從519份共9組光皮樺樣本中抽取62份作為初始種質(zhì)。于2009年5月,取正常生長的嫩葉,采用CTAB+硅珠吸附法[10]提取葉片總DNA。

        表1 光皮樺種源地理位置Table 1 Geographic location of samples

        1.2 分子標(biāo)記方法

        采用由本實驗室開發(fā)的擴(kuò)增共有序列遺傳標(biāo)記(Amplified Consensus Genetic Markers, ACGM)分子標(biāo)記[11]對光皮樺進(jìn)行遺傳多樣性分析,共得到137個多態(tài)性位點。以1和0記錄等位基因的有和無,獲得矩陣。利用系統(tǒng)分析軟件POPGENE 32計算居群的多態(tài)位點數(shù)、多態(tài)位點百分率(percentage of polymorphic belt, PPB%)、觀測等位基因數(shù)(Na)、有效等位基因數(shù)(Ne)、Nei基因多樣性指數(shù)和 Shannon信息指數(shù)[9],按類平均數(shù)聚類方法(UPGMA)進(jìn)行聚類,得到UPGMA系統(tǒng)樹。

        1.3 柚類核心種質(zhì)構(gòu)建方法

        利用ACGM所得到的譜帶進(jìn)行聚類分析,按照聚類分析結(jié)果并結(jié)合形態(tài)學(xué)性狀,將遺傳相似系數(shù)最大的2個種質(zhì)刪除1份,剩余的種質(zhì)再聚類;再從遺傳相似系數(shù)最大的成對種質(zhì)中刪除一份。以此類推,直到代表性或核心種質(zhì)量達(dá)到要求。利用上述方法分別抽取41、36、27、18和9個樣品組成核心樣本群進(jìn)行分析比較,各樣品群代號分別為I、II、III、IV、V。

        樣品群 I(41 個樣本)代號為:2,3,4,5,6,7,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,20,21,22,26,27,28,30,31,37,38,41,43,44,46,47,48,50,57,58,59,60,61,62,64,65。

        樣品群 II(36 個樣本)代號為:3,4,5,6,7,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,20,21,26,27,30,31,37,38,41,43,44,46,47,48,58,59,60,61,62,64,65。

        樣品群 III(27 個樣本)代號為:4,5,6,9,10,11,14,15,16,17,18,21,27,30,31,41,43,44,48,58,59,62,64,65。

        樣品群IV(18個樣本)代號為:4,5,9,10,11,14,15,17,18,27,30,31,43,44,58,59,64,65。

        樣品群V(9個樣本)代號為:5,10,14,17,27,30,44,58,64。

        1.4 核心種質(zhì)的評價

        構(gòu)建好核心種質(zhì)后,用多態(tài)位點數(shù)、多態(tài)位點百分率、觀測等位基因數(shù)、有效等位基因數(shù)、Nei基因多樣性指數(shù)和Shannon信息指數(shù)評價指標(biāo)來評價核心種質(zhì)。利用Microsoft Excel中的分析數(shù)據(jù)庫,對初始種質(zhì)和核心種質(zhì)的觀測等位基因數(shù)、有效等位基因數(shù)、Nei基因多樣性指數(shù)和Shannon信息指數(shù)進(jìn)行t檢驗[9],根據(jù)檢驗結(jié)果來評價核心種質(zhì)。

        圖1 9個居群UPGMA聚類Figure 1 UPGMA dendrogram among 9 populations

        2 結(jié)果與分析

        2.1 初級種質(zhì)的遺傳多樣性分析

        通過PopGen32[9]軟件分析得到居群聚類結(jié)果(圖1),臨安(pop1)和修文(pop7)最先聚在一起,然后川天(pop5)、花坪(pop6)、川普(pop4)、武夷山(pop8)、麗水(pop3)、安徽(pop9)和浙石(pop2)依次相聚。從光皮樺種源的地理分布上看,修文(pop7)、川天(pop5)、花坪(pop6)和川普(pop4)位于我國西南地區(qū)的貴州、四川和廣西三省,而武夷山(pop8)、麗水(pop3)、安徽(pop9)和浙石(pop2)來源于我國東南地區(qū)的福建、浙江和安徽三省。由此可見,本研究的聚類結(jié)果與光皮樺各種源的地理分布是相符的。

        2.2 各樣本群的遺傳多樣性比較

        利用 PopGen32軟件分析各樣本群的多態(tài)性位點數(shù)、多態(tài)性位點百分率、觀測等位基因數(shù)、有效等位基因數(shù)、Nei遺傳多樣性指數(shù)和Shannon信息指數(shù)(結(jié)果見表2)。比較不同取樣數(shù)目所獲得的各種遺傳參數(shù),結(jié)果表明,樣品群II的有效等位基因數(shù)是最高的,多態(tài)性位點數(shù)、多態(tài)性位點百分率、觀測等位基因數(shù)、Nei遺傳多樣性指數(shù)和Shannon信息指數(shù)等僅比樣品群I的稍低,考慮到取樣數(shù)的問題,我們把樣本群II列為核心種質(zhì)。最后獲得的核心種質(zhì)的編號為:3,4,5,6,7,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,20,21,26,27,30,31,37,38,41,43,44,46,47,48,58,59,60,61,62,64,65。

        表2 各個樣品群的遺傳多樣性分析Table 2 Analysis of genetic diversities among different sampling groups

        2.3 核心種質(zhì)的評價

        用 PopGen32軟件比較初始種質(zhì)與核心種質(zhì)的觀測等位基因數(shù)、有效等位基因數(shù)、Nei遺傳多樣性指數(shù)、Shannon 信息指數(shù)和多態(tài)性位點百分率(結(jié)果見表3),并對兩個群體的各參數(shù)進(jìn)行t測驗(結(jié)果見表4)。從表3可看出核心種質(zhì)保留了初始種質(zhì)58.06%的樣品,多態(tài)性位點保留率達(dá)到了96%,觀測等位基因數(shù)、有效等位基因數(shù)、Nei遺傳多樣性指數(shù)和Shannon信息指數(shù)的保留率分別為 98.58%、99.88%、98.74%、98.30%。由 t測驗的結(jié)果可表明,核心種質(zhì)的觀測等位基因數(shù)、有效等位基因數(shù)、Nei遺傳多樣性指數(shù)和Shannon信息指數(shù)在概率0.01水平上與初始種質(zhì)差異不顯著,核心種質(zhì)能很好的代替初始種質(zhì)。

        表3 初始種質(zhì)與核心種質(zhì)遺傳多樣性對比Table 3 Comparision of the genetic diversities between primary sample and core collection

        表4 初始種質(zhì)與核心種質(zhì)t測驗結(jié)果Table 4 t-test result between initial collection and core collection

        3 討論

        在構(gòu)建核心種質(zhì)時,抽樣比例很重要。目前,多數(shù)植物核心種質(zhì)的抽樣比例為全部收集種質(zhì)的5% ~ 30%,一般為10%左右[12]。但是因為生物進(jìn)化及人工選擇對作物干預(yù)的存在,產(chǎn)生了各個物種的特性,所以對整體的取樣比例不能簡單格式化,應(yīng)視研究作物的遺傳結(jié)構(gòu)及遺傳多樣性而定。在本研究中,構(gòu)建初始種質(zhì)時,抽樣比例為12%,與多數(shù)植物核心種質(zhì)的抽樣比例適當(dāng)。但是在構(gòu)建核心種質(zhì)時,因為光皮樺初始種質(zhì)的樣本數(shù)量較少,只有62份,所以得到的核心種質(zhì)的比例為初始種質(zhì)的58.06%。

        抽樣技術(shù)也很重要,直接關(guān)系到核心庫的好壞。常用的組內(nèi)取樣法有按分層抽樣[13]、遺傳差異取樣[14]、組內(nèi)隨機取樣[15]、多次聚類抽樣[16]等方法。本實驗中采用組內(nèi)隨機取樣,先按聚類分析分組,再從各組隨機抽取樣品得到光皮樺核心種質(zhì),最后通過 t檢驗,證明本研究得到的核心種質(zhì)能很好的代表原光皮樺資源群體的遺傳變異和遺傳結(jié)構(gòu)。

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