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        水稻耐鹽QTL圖譜整合

        2013-07-12 02:12:02馮世超趙宏偉王敬國劉化龍鄒德堂
        關(guān)鍵詞:水稻分析

        馮世超,趙宏偉,王敬國,劉化龍,趙 雪,鄒德堂*

        (1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水稻研究所,哈爾濱 150030;2.黑龍江省農(nóng)墾科學(xué)院植物保護(hù)研究所,哈爾濱 150038;3.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)大豆研究所,哈爾濱 150030)

        在我國現(xiàn)有耕地中,至少有800萬hm2土地由于不當(dāng)灌溉和施肥,導(dǎo)致土壤鹽分累積而形成鹽漬化[1],成為限制我國農(nóng)業(yè)發(fā)展重要因素。水稻是我國主要的糧食作物之一,作為粳稻主產(chǎn)區(qū)的黑龍江省,鹽堿地面積達(dá)40萬hm2。其中,黑龍江省西部地區(qū)有鹽堿土近66.7萬hm2,主要分布在大慶及齊齊哈爾南部地區(qū),其中含鹽量超過1%的鹽土和堿土超過10萬hm2[2]。選育耐鹽水稻品種以適應(yīng)土地鹽堿化尤為重要。

        與傳統(tǒng)育種相比,利用DNA分子標(biāo)記技術(shù)結(jié)合QTL分析方法尋找與水稻耐鹽性緊密連鎖的分子標(biāo)記,并用于分子標(biāo)記輔助選育耐鹽品種,是加快育種進(jìn)程的有效途徑,同時(shí)為抗性基因的挖掘和圖位克隆奠定基礎(chǔ)。水稻耐鹽性是多基因控制的數(shù)量性狀,國內(nèi)外學(xué)者利用不同群體定位了許多與耐鹽性相關(guān)的QTLs。龔繼明等用秈稻窄葉青8號(hào)(ZYQ8)和粳稻京系17(JX17)為親本的DH群體對(duì)水稻耐鹽性進(jìn)行QTL定位,以植株存活時(shí)間為指標(biāo),在1號(hào)染色體RG612和C131標(biāo)記之間定位一個(gè)主效QTL-Std,以及其他7個(gè)微效QTL,貢獻(xiàn)率10.2%~38.4%[3]。Lin等利用遺傳差異較大的耐鹽品種Nona Bokra和感鹽品種Koshihikari所構(gòu)建的F2∶3群體,定位到3個(gè)影響鹽脅迫幼苗存活天數(shù)的QTL,貢獻(xiàn)率為13.9%~18.0%,并在第7和第1染色體上檢測到影響莖Na+和K+濃度的主效QTL,表型貢獻(xiàn)率分別達(dá)48.5%、40.1%、40.6%和41.7%[4]。在以往研究中,QTL定位結(jié)果受群體數(shù)量及圖譜標(biāo)記密度限制,得到的QTL精度差、置信區(qū)間大,很難估計(jì)QTL的準(zhǔn)確位置及其貢獻(xiàn)率大小,制約QTL在育種工作中的進(jìn)一步應(yīng)用。Goffinet和Gerber提出的Bioercator應(yīng)用程序可將前人研究獲得的QTL映射到高密度參考圖譜上,并通過元分析方法確定真實(shí)性QTL和縮小置信區(qū)間[5]。李雪華等對(duì)不同研究者在干旱條件下定位到的與玉米抗旱性相關(guān)的181個(gè)QTL進(jìn)行整合分析,從中發(fā)掘出15個(gè)耐旱“通用QTL”[6]。吳瓊等整合控制大豆生育期的98個(gè)QTLs,發(fā)現(xiàn)9個(gè)真實(shí)QTLs和相應(yīng)的連鎖標(biāo)記[7]。

        本研究對(duì)已經(jīng)定位的水稻耐鹽性QTLs進(jìn)行整合,以期發(fā)現(xiàn)真實(shí)QTLs,為水稻耐鹽性遺傳機(jī)制研究、耐鹽分子輔助育種及耐鹽基因挖掘提供理論基礎(chǔ)。

        1 材料與方法

        1.1 水稻耐鹽性QTLs數(shù)據(jù)的選擇、收集和整理

        從www.gramene.org網(wǎng)站和已發(fā)表的文獻(xiàn)收集水稻耐鹽性QTLs的定位信息。收集和整理包括作圖群體信息(群體大小、群體類型、群體名稱和作圖函數(shù)),性狀信息,QTL信息(QTL名稱、染色體位置、LOD值、貢獻(xiàn)率、置信區(qū)間和加性效應(yīng))以及遺傳圖譜信息(標(biāo)記名稱及遺傳距離)。如果某些QTL信息沒有給出置信區(qū)間,可以根據(jù)文獻(xiàn)[8]公式推斷其95%的置信區(qū)間(見表1)。

        表1 已報(bào)道的水稻耐鹽性QTLsTable 1 Reported rice QTLs conferring salt tolerance

        式中,CI是QTL的置信區(qū)間,N是作圖群體的大小,R2是QTL貢獻(xiàn)率。公式(1)適用回交和F2群體,公式(2)適用RILs群體。

        1.2 水稻耐鹽性QTLs的映射

        計(jì)算QTL在參考圖譜上的坐標(biāo)值的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是齊序函數(shù)(Homothetic function)[22],計(jì)算共有標(biāo)記間的距離,將原始圖譜上的QTL按比例映射到參考圖譜上[23],即映射(Projection)。Biomercator 2.1軟件通過嚴(yán)格識(shí)別QTL兩側(cè)的標(biāo)記名實(shí)現(xiàn)映射,如果左右標(biāo)記其中之一不能映射,那么QTL將被舍棄。

        不同QTL定位研究所用的作圖群體和分子標(biāo)記存在差異,構(gòu)建的遺傳圖譜之間相同標(biāo)記較少,在進(jìn)行QTL映射時(shí)需選擇一個(gè)高密度分子連鎖圖譜來作參考圖譜。本研究所用參考圖譜是高密度遺傳連鎖圖譜Cornell 2001,具有較高的可信度,而且與原始圖譜之間有大量共同標(biāo)記,便于圖譜整合及QTL映射的實(shí)現(xiàn)。

        1.3 水稻耐鹽QTLs的元分析

        元分析(又稱作整合分析、統(tǒng)合分析、薈萃分析)是將不同研究結(jié)果匯總成原始數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析的統(tǒng)計(jì)方法,它可以將不同實(shí)驗(yàn)相近基因組區(qū)域檢測到的QTL進(jìn)行聚類。2000年,Goffinet和Gerber開發(fā)了元分析的算法[24]。具體過程:根據(jù)n個(gè)獨(dú)立實(shí)驗(yàn)中QTLs,同一區(qū)域一致性QTLs由1-、2-、3-、4-和N-QTLs 5種模型模擬決定,即以最小的AIC值來確定真實(shí)性QTL。每種模型都是根據(jù)極大似然方法并通過高斯定理給出QTLs在染色體上的最大可能排列。模型中,一致性QTL位點(diǎn)取決于QTL最大可能分布的平均值,QTL一致性位點(diǎn)的方差由下面公式估計(jì):

        AIC值取決于模擬過程,所以它的優(yōu)化使用需滿足以下條件:QTL嚴(yán)格來源于獨(dú)立實(shí)驗(yàn);QTL數(shù)量10~40個(gè);QTL在染色體上的覆蓋區(qū)域不超過200 cM。若處理較大的染色體或一組較大的QTLs時(shí),應(yīng)把染色體片段分割,在每個(gè)小片段上重復(fù)進(jìn)行元分析[25]。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 耐鹽性QTLs在水稻染色體上的分布

        在BioMercator 2.1軟件tools-maps projection選項(xiàng)下,實(shí)現(xiàn)水稻耐鹽QTL的映射。映射結(jié)果中,有7個(gè)群體定位的119個(gè)QTLs得到映射,構(gòu)建一張水稻耐鹽QTL的一致性圖譜。從圖譜可以發(fā)現(xiàn),耐鹽QTL在染色體上呈不均勻分布,各條染色體上都有和耐鹽相關(guān)的QTL;第1、2、3、4、5、6、8、9、11、12條染色體上分布的QTLs較多,第7和第10條染色體上分布較少;其中,第5、7、8、9、10、12條染色體上QTLs成簇分布,其他染色體上則散在分布,整合后的部分QTLs分布見圖1。

        圖1 部分耐鹽QTLs在8、9、10號(hào)染色體上的分布Fig.1 Distribution of salt tolerance QTLs in 8,9 and 10 chromosome

        2.2 耐鹽性QTLs的元分析

        在BioMercator 2.1軟件tools-Meta-analysis選項(xiàng)下,進(jìn)行耐鹽QTL的元分析。結(jié)果以每次元分析中AIC值最小的模型為準(zhǔn)來確定真實(shí)QTL。因?yàn)樵治鲋挥性诔纱貐^(qū)中產(chǎn)生才是有意義,所以在實(shí)際操作中忽略散在分布QTL位點(diǎn)產(chǎn)生的結(jié)果。

        由表2可知,共有14個(gè)真實(shí)QTL被發(fā)現(xiàn),第8和第9兩條染色體上真實(shí)QTL較多。其中,在第8條染色體上,位于99.32 cM處,圖距3.46 cM的QTL被發(fā)現(xiàn),其標(biāo)記區(qū)間為RM22998-RM23175,置信區(qū)間97.58~101.06。在第9條染色體上,位于46.1 cM處,圖距2.78 cM的QTL被發(fā)現(xiàn),其標(biāo)記區(qū)間為RM296-RM3912,置信區(qū)間44.71~47.49。除這兩個(gè)QTLs外,在第9條染色體上還有3個(gè)圖距小于5 cM的真實(shí)QTL,分別位于63.93、81.89、85.58 cM處,標(biāo)記區(qū)間和置信區(qū)間分別是RM409-RM 24271、RM410-RM160、RM6543-RM6491 和 63.65~64.21、81.43~82.35、84.32~86.64,第 7 條染色體有一個(gè)圖距小于5 cM的真實(shí)QTL,位于144.2 cM處,標(biāo)記區(qū)間和置信區(qū)間分別為RM248-RM420和144.1~144.5。

        將元分析得到的真實(shí)QTL與原始QTL信息相比較表明,元分析可以明顯縮小QTL的置信區(qū)間,如圖2所示。

        表2 水稻耐鹽QTL的元分析Table 2 Meta-analysis of salt tolerance QTLs in rice

        圖2 8、9、10號(hào)染色體上耐鹽QTL的元分析Fig.2 Meta-analysis of salt tolerance QTLs on 8,9 and 10 chromosome

        位于第8染色體上110.09 cM處的真實(shí)QTL與原始QTL位置十分接近,但其圖距從原來的24.5 cM縮小到8.0 cM;位于第9染色體上46.1 cM處得真實(shí)QTL圖距為2.78 cM,比原始QTL圖距13.60 cM縮小10.82 cM;位于第10染色體上53.72 cM處真實(shí)QTL與原始QTL位置相同,但其圖距從原來的12.2 cM降到5.63 cM,其他染色體上的QTLs置信區(qū)間有不同程度的縮小。

        3 討論

        3.1 圖譜整合和元分析方法的應(yīng)用

        圖譜整合把分子連鎖圖與經(jīng)典圖譜和基因組圖譜進(jìn)一步結(jié)合。在高密度圖譜構(gòu)建的基礎(chǔ)上,通過元分析可以進(jìn)一步找到真實(shí)QTL及其標(biāo)記區(qū)間,因此圖譜整合是發(fā)掘候選基因的新途徑。尤莉等將ESTs電子定位結(jié)果與玉米耐鹽性QTLs的圖譜整合,經(jīng)驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn)3個(gè)重要耐鹽性候選基因[26]。元分析方法在其他研究中已早有應(yīng)用,Guo等對(duì)抗大豆胞囊線蟲QTL進(jìn)行元分析,并得到“真實(shí)QTL”及其連鎖標(biāo)記[27]。大多數(shù)QTL定位重要性狀基因多呈數(shù)量性狀遺傳,受遺傳背景、群體大小、基因與環(huán)境互作、統(tǒng)計(jì)方法等因素影響很大,單一的一次定位中難以真實(shí)評(píng)價(jià)每個(gè)QTL所能解釋的遺傳變異,標(biāo)記的有效性較低。采用元分析方法,在整合QTL的基礎(chǔ)上,建立數(shù)學(xué)模型,可以縮小置信區(qū)間,具有較高的可信度,提高QTL定位的準(zhǔn)確度和有效性,可克服傳統(tǒng)QTL分析結(jié)果的局限性,為更好詮釋QTL奠定基礎(chǔ)[7]。

        通常高密度遺傳圖譜是精細(xì)定位QTL的前提,由于作圖群體的規(guī)模過小等原因很難獲得較高密度的圖譜,造成已有圖譜分析率較低。因此,為保證元分析的準(zhǔn)確性,必須采用高密度的整合圖譜。本研究所用的參考圖譜是高密度遺傳連鎖圖譜Cornell 2001,具有較高可信度,與原始圖譜之間有大量共同標(biāo)記保證QTL位點(diǎn)的進(jìn)一步分析。

        3.2 耐鹽性QTL圖譜整合對(duì)MAS實(shí)踐的意義

        隨著數(shù)量遺傳學(xué)和分子標(biāo)記技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展,復(fù)雜數(shù)量性狀的遺傳行為研究成為可能。借助分子標(biāo)記輔助選擇技術(shù)和適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法可確定目標(biāo)性狀在染色體上的位置和效應(yīng)。國內(nèi)外研究者通過構(gòu)建各種類型的群體定位許多QTL的遺傳連鎖圖譜,將控制某一性狀的QTL整合到一張相對(duì)飽和的遺傳圖譜上,不僅從整體把握該性狀在染色體上的分布特征,而且通過元分析可發(fā)現(xiàn)真實(shí)QTL及其標(biāo)記區(qū)間[5]。

        本研究將已公開發(fā)表的水稻苗期耐冷QTL進(jìn)行收集和整理,通過映射和元分析建立水稻耐鹽一致性圖譜,所發(fā)現(xiàn)的真實(shí)QTL標(biāo)記區(qū)間與原區(qū)間相比都明顯縮小。如第8染色體110.09 cM處發(fā)現(xiàn)的真實(shí)QTL與原始QTL相比其圖距從原來的24.5 cM縮小到8.0 cM;位于第9染色體上46.1 cM處真實(shí)QTL比原始QTL圖距縮小10.82 cM。這些真實(shí)QTL及其標(biāo)記區(qū)間為水稻耐鹽分子標(biāo)記輔助選擇奠定基礎(chǔ)。

        3.3 圖譜整合的局限性

        圖譜整合在快速整合QTL有效縮小置信區(qū)間的同時(shí),也有一定的局限。圖譜整合需要應(yīng)用大量圖譜,獨(dú)立實(shí)驗(yàn)定位的QTL數(shù)量及參考圖譜上標(biāo)記致密程度都影響映射的效果,所以在整合過程中存在真實(shí)QTL丟失現(xiàn)象,在本研究中第3、第4、第11條染色體上QTLs散布于染色體上,不能確定有無真實(shí)QTL。隨著QTL定位數(shù)量增加和遺傳圖譜逐漸飽和,真實(shí)QTL丟失現(xiàn)象會(huì)得到控制[28]。

        不同標(biāo)記構(gòu)建的遺傳圖譜整合,實(shí)質(zhì)上就是不同標(biāo)記的相互轉(zhuǎn)換與結(jié)合??煽紤]啟用一些能對(duì)DNA結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析的標(biāo)記(如:SCAR、STS、EST等),通過對(duì)標(biāo)記片段進(jìn)行克隆和雜交實(shí)驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)片段的轉(zhuǎn)換,加強(qiáng)不同圖譜之間的聯(lián)系與整合[29]。

        4 結(jié)論

        本研究利用生物信息學(xué)手段,收集整理來自15個(gè)作圖群體共263個(gè)與水稻耐鹽性相關(guān)的QTLs信息。通過Biomercator2.1和共有標(biāo)記映射,將QTLs整合到參考圖譜Cornell 2001上,并通過元分析方法計(jì)算真實(shí)QTLs及其臨近標(biāo)記。得到以下結(jié)論,構(gòu)建一張水稻耐鹽QTL的一致性圖譜。水稻耐鹽QTL在第5、7、8、9、10、12條染色體上QTLs成簇分布,其他染色體上則散在或缺失分布。元分析共發(fā)現(xiàn)14個(gè)真實(shí)QTL,其中6個(gè)圖距小于5 cM的真實(shí)QTLs分別位于第7、8、9條染色體上;這些一致性位點(diǎn)可用于耐鹽水稻品種的分子輔助選育及耐鹽基因的圖位克隆。

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