劉艷陽，梅鴻獻(xiàn)，杜振偉，武軻，鄭永戰(zhàn)，崔向華，鄭磊

?

基于表型和SSR分子標(biāo)記構(gòu)建芝麻核心種質(zhì)

劉艷陽1，梅鴻獻(xiàn)1，杜振偉1，武軻1，鄭永戰(zhàn)1，崔向華2，鄭磊3

（1河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院芝麻研究中心，鄭州450002；2河南省駐馬店市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，河南駐馬店 463000；3河南省漯河市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，河南漯河 462300）

【目的】便于管理、研究和利用芝麻種質(zhì)資源，為芝麻育種提供優(yōu)異基因資源?！痉椒ā坷眯率占头N質(zhì)庫保存的5 020份芝麻種質(zhì)資源為基礎(chǔ)，首先基于標(biāo)準(zhǔn)化的表型數(shù)據(jù)按地理來源分組后采用組內(nèi)比例法聚類抽樣構(gòu)建初級(jí)核心種質(zhì)，然后基于SSR分子標(biāo)記應(yīng)用位點(diǎn)優(yōu)先取樣策略逐步聚類，使用檢驗(yàn)檢測(cè)每次聚類形成的核心種質(zhì)與初級(jí)核心種質(zhì)的Nei’s基因多樣度（）和Shannon-Wiener指數(shù)（），直到核心種質(zhì)的遺傳多樣性與初級(jí)核心種質(zhì)開始有顯著差異時(shí)，終止多次聚類取樣，選擇上一個(gè)與初級(jí)核心資源沒有顯著差異的核心種質(zhì)作為最佳核心種質(zhì)。利用Nei’s 多樣性指數(shù)、Shannon-Wiener多樣性指數(shù)、多態(tài)條帶百分率（PB，%）、多態(tài)條帶保留率（PBR，%）、變異系數(shù)符合率（VR）、極差符合率（CR）、方差差異百分率（VD，%）、均值差異百分率（MD，%）等參數(shù)進(jìn)行核心種質(zhì)代表性檢驗(yàn)和評(píng)價(jià)?！窘Y(jié)果】構(gòu)建了含有816份資源的初級(jí)核心種質(zhì)和含有501份資源的核心種質(zhì)，分別占全部種質(zhì)資源的16.25%和9.98%；核心種質(zhì)包括國(guó)內(nèi)資源442份，國(guó)外資源59份；Nei's基因多樣度（0.2789）和Shannon-Wiener指數(shù)（0.4243）在＜0.05概率條件下與初級(jí)核心資源（=0.2791，=0.4302）無顯著性差異，多態(tài)條帶百分率（PB，%）、多態(tài)條帶保留率（PBR，%）、變異系數(shù)符合率（VR）、極差符合率（CR）分別為91.25%、95.23%、99.14%、86.85%。方差差異百分率（VD，%）和均值差異百分率（MD，%）均為0。測(cè)驗(yàn)結(jié)果表明，核心種質(zhì)的遺傳多樣性指數(shù)與原始種質(zhì)差異不顯著。位點(diǎn)優(yōu)先取樣策略構(gòu)建的核心種質(zhì)比對(duì)照隨機(jī)取樣策略丟失的多態(tài)性位點(diǎn)數(shù)少，且同一遺傳距離下位點(diǎn)優(yōu)先取樣策略構(gòu)建的核心種質(zhì)具有更高的遺傳多樣性，更能構(gòu)建一個(gè)具有代表性的核心種質(zhì)，Shannon-Wiener多樣性指數(shù)比Nei’s多樣性指數(shù)檢測(cè)效率高?！窘Y(jié)論】基于地理來源分組，組內(nèi)按表型數(shù)據(jù)聚類按比例法抽樣構(gòu)建芝麻初級(jí)核心種質(zhì)，再結(jié)合SSR分子標(biāo)記數(shù)據(jù)，采用SM相似系數(shù)進(jìn)行UPGMA逐步聚類是構(gòu)建芝麻核心種質(zhì)較適宜的方法，所構(gòu)建的核心種質(zhì)較好地代表了基礎(chǔ)種質(zhì)的遺傳多樣性。

芝麻；種質(zhì)資源；核心種質(zhì)；代表性檢驗(yàn)

0 引言

【研究意義】芝麻種質(zhì)資源是芝麻新品種培育及研究重要的物質(zhì)基礎(chǔ)。在國(guó)家芝麻產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系支持下，芝麻種質(zhì)資源評(píng)價(jià)崗位團(tuán)隊(duì)在埃塞俄比亞、印度和中國(guó)遼寧、吉林、江蘇、安徽、江西、廣西、湖南、貴州等省區(qū)110個(gè)縣（市）考察，共收集各類芝麻資源2 000余份，河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院芝麻研究中心已保存有3 000余份，目前，資源總數(shù)已達(dá)5 210余份，這是對(duì)中國(guó)自“六五”以來持續(xù)開展的全國(guó)性芝麻種質(zhì)資源考察收集的一個(gè)重要補(bǔ)充和豐富。這些寶貴的資源雖然為芝麻遺傳改良研究提供了大量的材料，但龐大的資源數(shù)量又給保存、評(píng)價(jià)、鑒定和利用帶來了困難。核心種質(zhì)是以最小的資源數(shù)量和遺傳重復(fù)最大程度地代表整個(gè)遺傳資源的多樣性，它的建立既保證了遺傳多樣性，又減少了資源數(shù)量[1]。因此，對(duì)保存的芝麻資源建立核心種質(zhì)是十分迫切和必要的?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】自Frankel等[2]首次提出核心種質(zhì)（core collection）的概念以來，先后建立了水稻、大豆、小麥等多種農(nóng)作物的核心種質(zhì)[3-5]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)芝麻核心種質(zhì)構(gòu)建方面也做了大量研究工作。Bisht等[6]對(duì)印度3 129份芝麻種質(zhì)資源進(jìn)行研究，構(gòu)建了包括343份的印度芝麻核心種質(zhì)。Zhang等[7]采用分層取樣策略，依據(jù)來源、品種類別、生態(tài)類型3層將中國(guó)國(guó)家種質(zhì)資源庫保存的“九五”以前收集的4 251份芝麻種質(zhì)分成14組，按20%的固定比例選取初選核心種質(zhì)884份，采用離差平方和法分組進(jìn)行系統(tǒng)聚類，依據(jù)核心種質(zhì)數(shù)量為初選核心種質(zhì)50%的原則，建立了包含453份種質(zhì)的中國(guó)芝麻核心種質(zhì)。明確了中國(guó)保存芝麻種質(zhì)資源的遺傳多樣性組成和分布，確定了遺傳多樣性類型和特點(diǎn)。發(fā)現(xiàn)了一批重要性狀優(yōu)良種質(zhì)，通過多點(diǎn)鑒定明確了其利用價(jià)值并提供利用。開展了芝麻株高、含油量、芝麻素、芝麻酚林和莖點(diǎn)枯病抗性等重要性狀的關(guān)聯(lián)分析研究[8-14]。隨后，Zhang等[15]基于表型性狀和分子標(biāo)記評(píng)價(jià)了中國(guó)芝麻核心種質(zhì)遺傳多樣性并構(gòu)建微核心種質(zhì)184份。Kang等[16]對(duì)韓國(guó)RDA（Rural Development Administration）基因庫保存的2 246份芝麻種質(zhì)利用離差平方和法進(jìn)行聚類分析，從10個(gè)農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)各自隨機(jī)選取21%的種質(zhì)構(gòu)成韓國(guó)芝麻核心種質(zhì)共475份（占21%）。Mahajan等[17]對(duì)以色列保存的2 168份芝麻種質(zhì)進(jìn)行了研究，構(gòu)建了172份（占20%）的芝麻核心種質(zhì)。Park等[18-19]利用SSR分子標(biāo)記對(duì)韓國(guó)RDA基因庫中來自4個(gè)洲15個(gè)國(guó)家的2 751份種質(zhì)隨機(jī)挑選出277份核心種質(zhì)進(jìn)行分子遺傳多樣性和種群結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)，聚類結(jié)果表明地理位置與種質(zhì)資源間沒有明確的關(guān)系。隨后，對(duì)2 751份芝麻種質(zhì)資源的5個(gè)質(zhì)量性狀和10個(gè)數(shù)量性狀進(jìn)行評(píng)估，選出278份（占總數(shù)的10.1%）作為核心資源?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】國(guó)內(nèi)外關(guān)于芝麻核心種質(zhì)構(gòu)建主要基于表型或分子數(shù)據(jù)，而采用表型與分子數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法構(gòu)建核心種質(zhì)的研究還鮮見報(bào)道。【擬解決的關(guān)鍵問題】本研究首先基于表型數(shù)據(jù)按地理來源分組聚類構(gòu)建初級(jí)核心種質(zhì)，再利用核心SSR分子標(biāo)記逐步聚類篩選構(gòu)建核心種質(zhì)，并驗(yàn)證核心種質(zhì)的代表性，為芝麻種質(zhì)資源的研究、保存和提高有效利用性奠定基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院芝麻研究中心種質(zhì)庫保存芝麻種質(zhì)資源5 210份，其中4 700份來源于中國(guó)23個(gè)省（市、自治區(qū)）、493份為國(guó)外引種、17份來源不明。本研究是基于均有18個(gè)表型性狀信息數(shù)據(jù)的5 020份資源開展（電子版附表1）。

1.2 表型性狀鑒定

2013—2015年在河南平輿、駐馬店和漯河試驗(yàn)基地分別進(jìn)行田間種植觀察和鑒定。試驗(yàn)采取統(tǒng)一編號(hào)，每份材料種植2行，行長(zhǎng)5 m，株距0.2 m，行距0.4 m。按照《芝麻種質(zhì)資源描述規(guī)范和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)》[20]調(diào)查出苗期、成熟期，株型、葉型、葉色、莖稈茸毛量、葉腋花數(shù)、花色、蒴果棱數(shù)、莖稈成熟色、裂蒴性。每小區(qū)隨機(jī)取樣5株，測(cè)量株高、始蒴高度、黃稍尖長(zhǎng)、單株蒴數(shù)、蒴果長(zhǎng)度、蒴粒數(shù)、粒色和千粒重。

1.3 SSR標(biāo)記分析

1.3.1 基因組DNA的提取 幼苗期，采幼嫩葉片（10株的混合樣），利用CTAB法提取芝麻葉片基因組DNA，用1%的瓊脂糖凝膠電泳檢測(cè)。DNA樣品置于-20℃?zhèn)溆谩?/p>

1.3.2 PCR反應(yīng)體系及擴(kuò)增條件 PCR反應(yīng)體系為10 μL，包括1.0 μL基因組DNA（10 ng·μL-1）、1.0 μL Mg2+（10 × Buffer）、0.2 μL Taq DNA聚合酶（5 U·L-1）、0.2 μL dNTPs（10 mmol·L-1）、上下游引物各0.8 μL和ddH2O 6.0 μL。PCR反應(yīng)程序?yàn)?5℃ 3 min；94℃ 30 s，55℃—62℃ 30 s（視不同引物而定），72℃ 1 min，30個(gè)循環(huán)；72℃ 6 min，4℃保存。

1.3.3 SSR引物篩選及產(chǎn)物檢測(cè) 從課題組通過全基因組重測(cè)序開發(fā)及網(wǎng)上發(fā)表的2 000對(duì)SSR標(biāo)記中篩選出30對(duì)核心SSR引物（電子版附表2）[21-24]，用于初級(jí)核心種質(zhì)的基因型分析。SSR標(biāo)記由生工生物工程（上海）股份有限公司合成。擴(kuò)增產(chǎn)物經(jīng)8%非變性聚丙烯酰胺凝膠分離，銀染檢測(cè)。

1.4 芝麻核心種質(zhì)構(gòu)建

1.4.1 初級(jí)核心種質(zhì)構(gòu)建 聚類分析的表型性狀共18個(gè)。對(duì)生育期、株高、腿長(zhǎng)、黃稍尖長(zhǎng)、單株蒴數(shù)、蒴果長(zhǎng)度、蒴粒數(shù)和千粒重8個(gè)數(shù)值性狀進(jìn)行10級(jí)分類，1級(jí)≤X－2δ，10級(jí)＞X+2δ，中間每級(jí)間差0.5δ，X為性狀平均值，δ為標(biāo)準(zhǔn)差；對(duì)株型、葉腋花數(shù)、蒴果棱數(shù)、葉型、葉色、花冠顏色、莖稈茸毛量、裂蒴性、莖桿成熟色和籽粒顏色10個(gè)描述性狀按照電子附表3賦值。參照李自超等[25]的方法，將供試材料按照地理來源分組，組內(nèi)采用標(biāo)準(zhǔn)化的表型數(shù)據(jù)按比例聚類抽樣的方法，根據(jù)聚類圖從最低分類的每組二個(gè)遺傳材料中隨機(jī)取一個(gè)材料進(jìn)入下一輪聚類，通過抽樣材料和原始材料的表型遺傳多樣性比較篩選確定芝麻初級(jí)核心種質(zhì)。

1.4.2 核心種質(zhì)構(gòu)建 利用SSR標(biāo)記對(duì)初級(jí)核心種質(zhì)進(jìn)行基因型分析，采用人工讀帶的方式，在相同遷移位置上，有帶記為1，無帶記為0，建立0,1矩陣。采用SM相似性系數(shù)估測(cè)遺傳距離，根據(jù)遺傳距離使用UPGMA聚類法，利用NTSYSpc-2.10e軟件進(jìn)行聚類分析。采用逐步UPGMA聚類取樣法構(gòu)建核心種質(zhì)，在最低分類水平的2個(gè)材料中采用位點(diǎn)優(yōu)先取樣策略，優(yōu)先選擇具有最多稀有等位基因數(shù)的株系進(jìn)入下一輪聚類。使用檢驗(yàn)檢測(cè)每次聚類形成的核心種質(zhì)與初級(jí)核心種質(zhì)的Nei’s基因多樣度（）和Shannon-Wiener指數(shù)（），直到核心種質(zhì)的遺傳多樣性與初級(jí)核心種質(zhì)開始有顯著差異時(shí)，終止多次聚類取樣，選擇上一個(gè)與初級(jí)核心資源沒有顯著差異的核心種質(zhì)作為最佳核心種質(zhì)[26]。

1.5 核心種質(zhì)的評(píng)價(jià)

借鑒前人研究經(jīng)驗(yàn)[27-33]，基于表型性狀和SSR分子標(biāo)記數(shù)據(jù)，選擇表型保留比例（ratio of phenotype retained，RPR）、多態(tài)條帶百分率（percentage of polymorphic loci，PB，%）、多態(tài)條帶保留率（reserved rate of number of polymorphic loci，PBR，%）、變異系數(shù)符合率（variable rate of coefficient of variation，VR）、極差符合率（coincidence rate of range，CR）、方差差異百分率（variance difference percentage，VD，%）和均值差異百分率（phenotypic indexes of mean difference percentage，MD，%）等參數(shù)作為多樣性評(píng)價(jià)指標(biāo)。參考Li等[34]、毛鈞等[35]的計(jì)算公式進(jìn)行計(jì)算。

2 結(jié)果

2.1 種質(zhì)資源表型性狀統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)供試種質(zhì)資源10個(gè)描述性狀進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果表明，芝麻種質(zhì)資源中單桿類型和分枝類型分別占供試材料的52.33%和47.67%；葉腋花數(shù)以三花為主，占全部材料的64.84%，單花占35.16%；89.36%的芝麻資源蒴果棱數(shù)為4棱，6棱、8棱和混生的資源僅占10.64%；葉型以披針形為主，占全部材料的50.25%，柳葉形、橢圓形、卵形和心形葉分別占14.67%、16.09%、12.23%和6.76；葉片顏色以綠色為主，占全部材料的74.13%，淺綠和深綠分別占8.28%和17.59%；籽粒顏色以白色為主，占全部材料的54.21%；其次，黃色、黑色、淺褐和褐色分別占13.87%、12.73%、8.63%和5.45%，灰色、乳白、磚紅和橄欖綠分別占1.94%、1.68%、1.39%和0.10%；花冠顏色以粉色為主，占全部材料的55.81%，白色、淺紫和紫色花分別占17.36%、15.26%和11.52%；莖稈茸毛量以少茸毛和中等茸毛為主，分別占全部材料的36.70%和30.39%，無茸毛和多茸毛分別占19.47%和13.44%；裂蒴性以輕裂和裂蒴為主，分別占全部材料的53.15%和46.76%，不裂蒴的僅占0.09%；成熟莖稈色以青綠為主，占全部材料的81.78%，綠黃、黃和紫色的資源分別占4.60%、8.80%和1.82%。

通過對(duì)芝麻種質(zhì)資源數(shù)值性狀進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（表1），從表中可以看出，芝麻種質(zhì)資源數(shù)值性狀的變異也很豐富，變異系數(shù)的大小順序?yàn)辄S稍尖長(zhǎng)＞單株蒴數(shù)＞始蒴高度＞蒴粒數(shù)＞千粒重＞株高＞蒴果長(zhǎng)＞生育期。變異范圍最大的是單株蒴數(shù)，為9—236個(gè)，千粒重的變異范圍最小，為1.82—4.74 g；Shannon- Wiener指數(shù)最大的是始蒴高度，為2.08，蒴果長(zhǎng)的Shannon-Wiener指數(shù)最小，為1.92。

表1 芝麻種質(zhì)資源數(shù)值性狀統(tǒng)計(jì)分析

2.2 芝麻核心種質(zhì)構(gòu)建

根據(jù)徐海明等[36]大群體采用較低的取樣比例（10%—20%）的原則，在初級(jí)核心種質(zhì)取樣量達(dá)到原始種質(zhì)16%時(shí)，取樣量為803份，表型保留比例達(dá)到97.37%。補(bǔ)充數(shù)值性狀極值和稀有描述性狀變異類型的13個(gè)材料納入初級(jí)核心種質(zhì)，最終構(gòu)建的芝麻初級(jí)核心種質(zhì)含816份，占種質(zhì)資源總數(shù)的16.25%，表型保留比例提高到100%。

利用河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院芝麻研究中心種質(zhì)資源研究室篩選的30對(duì)核心SSR引物對(duì)816份初級(jí)核心種質(zhì)進(jìn)行分析，使用NTSYS軟件對(duì)初級(jí)核心種質(zhì)材料進(jìn)行UPGMA逐步聚類分析，隨著剔除樣品份數(shù)的增多，核心種質(zhì)的遺傳多樣性呈下降趨勢(shì)。當(dāng)樣品個(gè)數(shù)降為500時(shí)，SSR標(biāo)記基因型頻率的Nei’s基因多樣度變化與初級(jí)核心種質(zhì)未達(dá)到顯著差異，而Shannon- Wiener多樣性指數(shù)在5%概率水平開始出現(xiàn)顯著差異，可見，Nei’s基因多樣度對(duì)樣品數(shù)變化沒有Shannon- Wiener指數(shù)敏感。最終確定核心種質(zhì)的最佳取樣量為501份樣品（表2），基因多樣度為0.2791，Shannon- Wiener指數(shù)為0.4302，占全部資源的9.98%。

2.3 芝麻核心種質(zhì)的代表性檢驗(yàn)

根據(jù)SSR標(biāo)記Shannon-Wiener指數(shù)出現(xiàn)顯著差異前后的取樣量501份和500份進(jìn)行隨機(jī)取樣構(gòu)建編號(hào)為R-501和R-500的2個(gè)隨機(jī)核心種質(zhì)，芝麻聚類核心種質(zhì)（ZM-501和ZM-500）和2個(gè)隨機(jī)核心種質(zhì)（R-501和R-500）分別與初級(jí)核心種質(zhì)進(jìn)行檢驗(yàn)（表3）。

從表中數(shù)據(jù)可以看出，在相同取樣量下，隨機(jī)核心種質(zhì)的多樣性低于聚類核心種質(zhì)，且與初級(jí)核心種質(zhì)的遺傳多樣性差異顯著，表明聚類取樣優(yōu)于隨機(jī)取樣；同時(shí)在取樣量為501個(gè)樣品時(shí)，隨機(jī)取樣的SSR標(biāo)記Shannon-Wiener指數(shù)與初級(jí)核心種質(zhì)差異顯著，而聚類取樣無顯著差異。因此，可認(rèn)為聚類取樣明顯優(yōu)于隨機(jī)取樣。

表2 芝麻核心種質(zhì)的來源及數(shù)量

表3 芝麻核心種質(zhì)SSR遺傳多樣性t檢驗(yàn)

初級(jí)核心種質(zhì)SSR標(biāo)記的=0.2791，=0.4302。*表示在0.05水平差異顯著

For primary core collection by SSR,=0.2791,=0.4302. *mean significance at the 0.05 level

為進(jìn)一步確認(rèn)基于SSR標(biāo)記構(gòu)建的芝麻核心種質(zhì)的代表性，對(duì)SSR分子標(biāo)記數(shù)據(jù)的多態(tài)條帶數(shù)以及生育期、株高、始蒴高度、黃稍尖長(zhǎng)、單株蒴數(shù)、蒴粒數(shù)、蒴果長(zhǎng)、千粒重等8個(gè)數(shù)值性狀的變異系數(shù)、極差、方差、均值進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)（表4和表5），并計(jì)算各核心種質(zhì)的多態(tài)條帶百分率（PB，%）、多態(tài)條帶保留率（PBR，%）、變異系數(shù)符合率（VR）、極差符合率（CR）、方差差異百分率（VD，%）和均值差異百分率（MD，%）。

表4 芝麻核心種質(zhì)代表性的分子數(shù)據(jù)比較

表5 芝麻核心種質(zhì)代表性的表型數(shù)據(jù)比較

綜上所述，獲得的芝麻核心種質(zhì)ZM-501由501份材料組成，其中國(guó)內(nèi)資源442份，國(guó)外資源59份，Nei’s基因多樣度（0.2789）和Shannon-Wiener指數(shù)（0.4243）在＜0.05概率條件下與初級(jí)核心資源（分別為=0.2791，=0.4302）無顯著性差異，而且與全部種質(zhì)資源均值差異百分率為0，極差符合率為86.85%，構(gòu)建的核心種質(zhì)能夠代表原種質(zhì)遺傳多樣性，最終確定基于SSR標(biāo)記數(shù)據(jù)的SM相似系數(shù)逐步聚類方法適用于芝麻核心種質(zhì)的構(gòu)建。

3 討論

3.1 芝麻核心種質(zhì)構(gòu)建

本研究借鑒前人的研究經(jīng)驗(yàn)，基于表型性狀和SSR分子標(biāo)記數(shù)據(jù)，對(duì)5 020份芝麻種質(zhì)構(gòu)建了芝麻初級(jí)核心種質(zhì)816份（占全部資源的16.25%）和核心種質(zhì)501份（占全部資源的9.98%），并進(jìn)行了代表性驗(yàn)證。結(jié)果表明，按照資源的地理來源分組，組內(nèi)采用表型按比例聚類取樣的方法，構(gòu)建芝麻初級(jí)核心種質(zhì)；利用SSR標(biāo)記對(duì)初級(jí)核心種質(zhì)采用位點(diǎn)優(yōu)先逐步UPGMA聚類取樣法構(gòu)建核心種質(zhì)，既兼顧表型數(shù)據(jù)在種質(zhì)評(píng)價(jià)中的作用，又準(zhǔn)確反映初級(jí)核心種質(zhì)間的差異，適合芝麻核心種質(zhì)構(gòu)建。該方法已用于葡萄[1]、甘蔗[26]、水稻[27]、大豆[37]和小麥[38]的核心種質(zhì)構(gòu)建。

核心種質(zhì)構(gòu)建中取樣比例至關(guān)重要。Brown[28]根據(jù)中性選擇理論推導(dǎo)認(rèn)為，占整個(gè)原始種質(zhì)資源5%—10%的核心種質(zhì)樣品能夠代表整個(gè)資源70%以上的遺傳變異。李自超等[27]認(rèn)為取樣比例應(yīng)根據(jù)具體物種遺傳結(jié)構(gòu)及數(shù)量規(guī)模狀況而定，總資源份數(shù)多的物種其核心種質(zhì)所取比例可小一些，總資源份數(shù)較少的物種核心種質(zhì)所取比例可相對(duì)大一些。國(guó)內(nèi)外不同作物構(gòu)建的核心種質(zhì)，占原始種質(zhì)的比例一般為5%—40%，大多數(shù)在5%—15%[4,39-40]。本研究根據(jù)使用檢驗(yàn)檢測(cè)每次聚類形成的核心種質(zhì)與初級(jí)核心種質(zhì)的Nei’s基因多樣度（）和Shannon-Wiener指數(shù)（），直到核心種質(zhì)的遺傳多樣性與初級(jí)核心種質(zhì)開始有顯著差異時(shí)，終止多次聚類取樣，選擇上一個(gè)與初級(jí)核心資源沒有顯著差異的核心種質(zhì)作為最佳核心種質(zhì)，在核心種質(zhì)遺傳多樣性的保留程度和代表性上優(yōu)于固定比例取樣法。

3.2 芝麻核心種質(zhì)構(gòu)建中分子標(biāo)記和遺傳參數(shù)的選擇

本研究利用自主開發(fā)和網(wǎng)上公布的覆蓋全基因組的2 000余對(duì)SSR標(biāo)記篩選出的30對(duì)核心SSR標(biāo)記構(gòu)建的核心種質(zhì)，較早期Zhang等[15]利用表型和從36對(duì)SRAP標(biāo)記和10對(duì)SSR標(biāo)記中篩選出的11對(duì)SRAP標(biāo)記和3對(duì)SSR標(biāo)記構(gòu)建芝麻微核心種質(zhì)在代表性和準(zhǔn)確性方面有所提高。對(duì)核心種質(zhì)的評(píng)價(jià)選擇Shannon-Wiener指數(shù)、Nei’s基因多樣度、多態(tài)條帶百分率、多態(tài)條帶保留率、變異系數(shù)符合率、極差符合率、方差差異百分率和均值差異百分率等參數(shù)作為多樣性評(píng)價(jià)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)SSR標(biāo)記基因型頻率的Nei’s基因多樣度對(duì)樣品數(shù)變化沒有Shannon-Wiener指數(shù)敏感，這與毛鈞等[35]的研究結(jié)果一致。

3.3 芝麻核心種質(zhì)的管理和利用

核心種質(zhì)的建立為加強(qiáng)和實(shí)現(xiàn)種質(zhì)資源的有效管理及開發(fā)利用提供了一個(gè)十分便利的條件和途徑。核心種質(zhì)建立后，要建立完善的繁種、供種及管理體制，以保證核心種質(zhì)的有效利用。加強(qiáng)對(duì)所構(gòu)建核心種質(zhì)的后續(xù)評(píng)價(jià)研究，挖掘資源特異基因；同時(shí)加強(qiáng)資源應(yīng)用研究，建立各類專項(xiàng)核心種質(zhì)，滿足生產(chǎn)、育種對(duì)不同資源類型的需要。同時(shí)，聚類分析發(fā)現(xiàn)，芝麻種質(zhì)資源并未按其地理來源聚在一起，而國(guó)外資源遺傳多樣性豐富。因此廣泛引種，深入研究，對(duì)核心種質(zhì)實(shí)時(shí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，不斷補(bǔ)充新搜集的芝麻種質(zhì)資源，不斷優(yōu)化核心種質(zhì)結(jié)構(gòu)、使其遺傳變異最大化將更有利于其開發(fā)利用。目前，課題組正在利用核心種質(zhì)開展優(yōu)異種質(zhì)、基因的篩選與克隆、重要農(nóng)藝性狀的關(guān)聯(lián)分析及重要性狀遺傳規(guī)律等研究。核心種質(zhì)的構(gòu)建將有助于加速芝麻分子生物學(xué)相關(guān)研究進(jìn)程。

4 結(jié)論

基于地理來源分組，組內(nèi)按表型數(shù)據(jù)聚類按比例法抽樣構(gòu)建芝麻初級(jí)核心種質(zhì)，結(jié)合SSR分子標(biāo)記數(shù)據(jù)，采用SM相似系數(shù)進(jìn)行UPGMA逐步聚類是構(gòu)建芝麻核心種質(zhì)較適宜的方法。核心種質(zhì)包含501份芝麻資源，保留了原種質(zhì)9.98%的樣品。Nei’s基因多樣度（0.2789）和Shannon-Wiener指數(shù)（0.4243）在＜0.05概率條件下與初級(jí)核心資源（=0.2791，=0.4302）無顯著性差異，多態(tài)條帶百分率（PB，%）、多態(tài)條帶保留率（PBR，%）、變異系數(shù)符合率（VR）、極差符合率（CR）分別為91.25%、95.23%、99.14%、86.85%。方差差異百分率（VD，%）和均值差異百分率（MD，%）均為0。核心種質(zhì)的遺傳多樣性指數(shù)與原始種質(zhì)差異不顯著，建立的核心種質(zhì)具有較好的代表性。

References

[1] 郭大龍, 劉崇懷, 張君玉, 張國(guó)海. 葡萄核心種質(zhì)的構(gòu)建. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2012, 45(6): 1135-1143.

Guo D L, Liu C H, Zhang J Y, Zhang G H. Construction of grape core collections., 2012, 45(6): 1135-1143. (in Chinese)

[2] Frankel O H.. Cambridge: Cambridge University Press, 1984: 161-170.

[3] Zhang H, Zhang D, Wang M, Sun J, Qi Y, Li J, Wei X, Han L, Qiu Z,Tang S, Li Z. A core collection and mini core collection ofL. in China., 2010, 122(1): 49-61.

[4] 邱麗娟, 曹永生, 常汝鎮(zhèn), 周新安, 王國(guó)勛, 孫建英, 謝華, 張博, 李向華, 許占有, 劉立宏. 中國(guó)大豆核心種質(zhì)構(gòu)建及其取樣方法研究. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2003, 36(12): 1442-1449.Qiu L J, Cao Y S, Chang R Z, Zhou X A, Wang G X, Sun J Y, Xie H, Zhang B, Li X H, Xu Z Y, Liu L H. Establishment of Chinese soybean (L.) core collection and sampling strategy., 2003, 36(12): 1442-1449. (in Chinese)

[5] Balfourier F, Roussel V, Strelchenko P, Exbrayat- Vinson F, Sourdille P, Boutet G, Koenig J, Ravel C, Mitrofanova O, Beckert M, Charmet G. A worldwide bread wheat core collection arrayed in a 384-well plate., 2007, 114(7): 1265-1275.

[6] Bisht I S, Mahajan R K, Loknathan T R, Agrawal R C.Diversity in Indian sesame collection and stratification of germplasm accessions in different diversity groups., 1998, 45: 325-335.

[7] Zhang X R, Zhao Y Z, Cheng Y, Feng X Y, Guo Q Y, Zhou M D, Hodgkin T. Establishment of sesame germplasm core collection in China., 2000(47): 273-279.

[8] Wang L H, Zhang Y X, Li P W, Wang X F, Zhang W, Wei W L, Zhang X R. HPLC analysis of seed sesamin and sesamolin variation in a sesame germplasm collection in China.Journal of the American Chemists' Society, 2012, 89(6): 1011-1020.

[9] 車卓, 張艷欣, 孫建, 張秀榮, 尚勛武, 王化俊. 應(yīng)用SRAP標(biāo)記分析黑芝麻核心種質(zhì)遺傳多樣性. 作物學(xué)報(bào), 2009, 35(10): 1936-1941.

Che Z, Zhang Y X, Sun J, Zhang X R, Shang X W, Wang H J. Genetic diversity analysis of black sesame (DC) core collection of china using SRAP markers., 2009, 35(10): 1936-1941. (in Chinese)

[10] 車卓, 張艷欣, 孫建, 張秀榮, 尚勛武, 王化俊. 芝麻核心收集品中育成品種(系)的遺傳多樣性分析. 植物遺傳資源學(xué)報(bào), 2009, 10(3): 373-377.

Che Z, Zhang Y X, Sun J, Zhang X R, Shang X W, Wang H J. Analysis of genetic diversity for cultivars released of sesame core collection., 2009, 10(3): 373-377. (in Chinese)

[11] 危文亮, 張艷欣, 呂海霞, 王林海, 黎冬華, 張秀榮. 芝麻資源群體結(jié)構(gòu)及含油量關(guān)聯(lián)分析. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2012, 45(10): 1895-1903.

Wei W L, Zhang Y X, Lü H X, Wang L H, Li D H, Zhang X R. Population structure and association analysis of oil content in a diverse set of Chinese sesame (L.) germplasm., 2012, 45(10): 1895-1903. (in Chinese)

[12] 丁霞, 王林海, 張艷欣, 黎冬華, 高媛, 危文亮, 王蕾, 張秀榮. 芝麻核心種質(zhì)株高構(gòu)成相關(guān)性狀的遺傳變異及關(guān)聯(lián)定位. 中國(guó)油料作物學(xué)報(bào), 2013, 35(3): 262-270.

Ding X, Wang L H, Zhang Y X, Li D H, Gao Y, Wei W L, Wang Lei, Zhang X R. Genetic variation and associated mapping for traits related to plant height constitutions in core collections of sesame (L.)., 2013, 35(3): 262-270. (in Chinese)

[13] 王蕾, 黎冬華, 齊小瓊, 張艷欣, 丁霞, 王林海, 危文亮, 高媛, 張秀榮. 芝麻核心種質(zhì)芝麻素和芝麻酚林的關(guān)聯(lián)分析. 中國(guó)油料作物學(xué)報(bào), 2014, 36(1): 32-37.

Wang L, Li D H, Qi X Q, Zhang Y X, Ding X, Wang L H, Wei W L, Gao Y, Zhang X R. Association analysis of sesamin and sesamolin in the core sesame (L.) germplasm., 2014, 36(1): 32-37. (in Chinese)

[14] 張艷欣, 王林海, 黎冬華, 危文亮, 高媛, 張秀榮. 芝麻莖點(diǎn)枯病抗性關(guān)聯(lián)分析及抗病載體材料挖掘. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2012, 45(13): 2580-2591.

Zhang Y X, Wang L H, Li D H, Wei W L, Gao Y, Zhang X R. Association mapping of sesame (L.) resistance to macrophomina phaseolina and identification of resistant accessions., 2012, 45(13): 2580-2591. (in Chinese)

[15] Zhang Y X, Zhang X R, Che Z, Wang L H, Wei W L, Li D H. Genetic diversity assessment of sesame core collection in China by phenotype and molecular markers and extraction of a mini-core collection.,2012, 13: 102.

[16] Kang C W, Kim S Y, Lee S W, Mathur P N, Hodgkin T, Zhou M D, Lee J R. Selection of a core collection of Korean sesame germplasm by a stepwise clustering method., 2006, 56: 85-91.

[17] Mahajan R K, Bisht I S, Dhillon B S. Establishment of a core collection of world sesame (L.) germplasm accessions., 2007, 39(1): 53-64.

[18] Park J H, Suresh S, Cho G T, Choi N G, Baek H J, Lee C W, Chung J W. Assessment of molecular genetic diversity and population structure of sesame (L.) core collection accessions using simple sequence repeat markers., 2013, 12(1): 112-119.

[19] Park J H, Suresh S, Raveendar S, Baek H J, Kim C K, Lee S, Cho G T, Ma K H, Lee C W, Chung J W. Development and evaluation of core collection using qualitative and quantitative trait descriptor in sesame (L.) germplasm., 2015, 60(1): 75-84.

[20] 張秀榮, 馮祥運(yùn). 芝麻種質(zhì)資源描述規(guī)范和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn). 北京: 中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社, 2006: 22-37.

Zhang X R, Feng X Y.(L.). Beijing: China Agriculture Press, 2006: 22-37. (in Chinese)

[21] Zhang H Y, Miao H M, Wei L B, Li C, Zhao R H, Wang C Y. Genetic analysis and QTL mapping of seed coat color in sesame (L.)., 2013, 8(5): e63898.

[22] Dixit A, Jin M H, Chung J W, Yu J W, Chung H K, Ma K H, Park Y J, Cho E G. Development of polymorphic microsatellite markers in sesame (L.)., 2005, 5: 736-738.

[23] Wang L H, Zhang Y X, Qi X Q, Gao Y, Zhang X R. Development and characterization of 59 polymorphic cDNA-SSR markers for the edible oil crop(Pedaliaceae)., 2012, 99(10): e394-8.

[24] Pham T D. Analyses of genetic diversity and desirable traits in sesame (L., Pedaliaceae): Implication for breeding and conservation[D]. Swedish University of Agricultural Sciences, 2011.

[25] 李自超, 張洪亮, 曹永生, 裘宗恩, 魏興華, 湯圣祥, 余萍, 王象坤. 中國(guó)地方稻種資源初級(jí)核心種質(zhì)取樣策略研究. 作物學(xué)報(bào), 2003, 29(1): 20-24.

Li Z C, Zhang H L, Cao Y S, Qiu Z E, Wei X H, Tang S X, Yu P, Wang X K. Studies on the sampling strategy for primary core collection of Chinese ingenious rice., 2003, 29(1): 20-24. (in Chinese)

[26] 劉新龍, 劉洪博, 馬麗, 李旭娟, 徐超華, 蘇火生, 應(yīng)雄美, 蔡青, 范源洪.利用分子標(biāo)記數(shù)據(jù)逐步聚類取樣構(gòu)建甘蔗雜交品種核心種質(zhì)庫. 作物學(xué)報(bào), 2014, 40(11): 1885-1894.

Liu X L, Liu H B, Ma L, Li X J, Xu C H, Su H S, Ying X M, Cai Q, Fan Y H. Construction of sugarcane hybrids core collection by using stepwise clustering sampling approach with molecular marker data., 2014, 40(11): 1885-1894. (in Chinese)

[27] 李自超, 張洪亮, 曾亞文, 楊忠義, 申時(shí)全, 孫傳清, 王象坤. 云南地方稻種資源核心種質(zhì)取樣方案研究. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2000, 33(5): 1-7.

Li Z C, Zhang H L, Zeng Y W, Yang Z Y, Shen S Q, Sun C Q, Wang X K. Study on sampling schemes of core collection of local varieties of rice in Yunnan, China., 2000, 33(5): 1-7. (in Chinese)

[28] Brown A H D. Core collection: a practical approach to genetic resources management., 1989, 31: 818-824.

[29] Ersking W, Muehlbauer F J. Allozyme and morphological variability, out crossing rate and core collection formation in lentil germplasm., 1991, 83: 119-125.

[30] Jansen J, Hintum T. Genetic distance sampling: a novel sampling method for obtaining core collections using genetic distances with an application to cultivated lettuce., 2007, 114: 421-428.

[31] 胡興雨, 王綸, 張宗文, 陸平, 張紅生. 中國(guó)黍稷核心種質(zhì)的構(gòu)建. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2008, 41(11): 3489-3502.

Hu X Y, Wang L, Zhang Z W, Lu P, Zhang H S. Establishment of broomcorn millet core collection in China., 2008, 41(11): 3489-3502. (in Chinese)

[32] 高志紅, 章鎮(zhèn), 韓振海, 房經(jīng)貴. 中國(guó)果梅核心種質(zhì)的構(gòu)建與檢測(cè). 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2005, 38(2): 363 -368.

Gao Z H, Zhang Z, Han Z H, Fang J G. Development and evaluation of core collection of Japanese apricot germplasms in China., 2005, 38(2): 363-368. (in Chinese)

[33] 齊永文, 樊麗娜, 羅青文, 王勤南, 陳勇生, 黃忠興, 劉睿, 劉少謀, 鄧海華, 李奇?zhèn)? 甘蔗細(xì)莖野生種核心種質(zhì)構(gòu)建. 作物學(xué)報(bào), 2013, 39(4): 649-656.

Qi Y W, Fan L N, Luo Q W, Wang Q N, Chen Y S, Huang Z X, Liu R, Liu S M, Deng H H, Li Q W. Establishment ofL. core collections., 2013, 39(4): 649-656. (in Chinese)

[34] Li Z C, Zhang H L, Zeng Y W, Yang Z Y, Shen S Q, Sun C Q, Wang X K. Studies on sampling schemes for the establishment of core collection of rice landraces in Yunnan, China., 2002, 49: 67-74.

[35] 毛鈞, 劉新龍, 蘇火生, 陸鑫, 林秀琴, 蔡青, 范源洪. 基于表型與分子數(shù)據(jù)的斑茅核心種質(zhì)構(gòu)建. 植物遺傳資源學(xué)報(bào), 2016, 17(4): 607-615.

Mao J, Liu X L, Su H S, Lu X, Lin X Q, Cai Q, Fan Y H. Constructing core collection ofbased on phenotype and molecular markers., 2016, 17(4): 607-615. (in Chinese)

[36] 徐海明, 邱英雄, 胡晉, 王建成. 不同遺傳距離聚類和抽樣方法構(gòu)建作物核心種質(zhì)的比較. 作物學(xué)報(bào), 2004, 30(9): 932-936.

Xu H M, Qiu Y X, Hu J, Wang J C. Methods of constructing core collection of crop germplasm by comparing different genetic distances, cluster methods and sampling strategies., 2004, 30(9): 932-936. (in Chinese)

[37] 趙麗梅, 董英山, 劉寶, 郝水, 王克晶, 李向華. 中國(guó)一年生野生大豆核心資源的構(gòu)建. 科學(xué)通報(bào), 2005, 50(10): 989-996.

Zhao L M, Dong Y S, Liu B, Hao S, Wang K J, Li X H. Construction of core resources of annual wild soybean () in China., 2005, 50(10): 989-996. (in Chinese)

[38] 董玉琛, 曹永生, 張學(xué)勇, 劉三才, 王蘭芬, 游光霞, 龐斌雙, 李立會(huì), 賈繼增. 中國(guó)普通小麥初選核心種質(zhì)的產(chǎn)生. 植物遺傳資源學(xué)報(bào), 2003, 4(1): 1-8.

Dong Y S, Cao Y S, Zhang X Y, Liu S C, Wang L F, You G X, Pang B S, Li L H, Jia J Z. Establishment of candidate core collections in chinese common wheat germplasm., 2003, 4(1): 1-8. (in Chinese)

[39] Ortiz R, Ruiz-Tapia E N, Mujica-Sanchez A. Sampling strategy for a core collection ofgermplasm., 1998, 96: 475-483.

[40] Yonezawa K, Nomura T, Morishima H. Sampling strategies for use in stratified germplasm collections//Hodgkin T, Brown A H D, van Hintum T J L, Morales E A V.. USA: John Wiley & Son, 1995: 35-53.

（責(zé)任編輯 李莉）

附表1 芝麻種質(zhì)資源的來源及數(shù)量

Schedule 1 The origin and number of sesame germplasm resources

來源地Origin數(shù)量Number來源地Origin數(shù)量Number來源地Origin數(shù)量Number來源地Origin數(shù)量Number 海南Hainan6山東Shandong437委內(nèi)瑞拉Venezuela1希臘Greece11 廣西Guangxi175山西Shanxi216日本Japan46塞內(nèi)加爾Senegal1 廣東Guangdong71河北Hebei445土耳其Turkey2馬里Mali1 云南Yunnan8天津Tianjin7韓國(guó)Korea2幾內(nèi)亞Guinea8 貴州Guizhou22北京Beijing39巴基斯坦Pakistan1尼日利亞Nigeria2 湖南Hunan551內(nèi)蒙古Inner Mongolia2阿聯(lián)酋The United Arab Emirates20蘇丹Sudan1 江西Jiangxi452遼寧Liaoning192孟加拉Bengal10埃塞俄比亞Ethiopia94 浙江Zhejiang4吉林Jilin182印度India47索馬里Somalia1 湖北Hubei95新疆Xinjiang7越南Vietnam3烏干達(dá)Uganda1 江蘇Jiangsu263黑龍江Heilongjiang4緬甸Burma21坦桑尼亞Tanzania3 安徽Anhui406美國(guó)America44泰國(guó)Thailand18莫桑比克Mozambique9 陜西Shaanxi65墨西哥Mexico35斯里蘭卡Sri Lanka4來源不祥Unknown17 河南Henan963古巴Cuba1前蘇聯(lián)The Soviet Union4合計(jì)Total5020

附表2 SSR引物序列

Schedule 2 The primer sequences of SSR markers

引物Primer正向引物序列Forward primer sequence (5’-3’)反向引物序列Reverse primer sequence (5’-3’) HSRC311CACCATGAAATGTTCAGCAAATACCAGATTCAACAGTTTTGGAGTGG HSRC595GAGACCCTTTATCCATTTCTTGAGATCTTGTTGCCCCACCACTAC HSRC639GTGATAACATATCCGATTTTGTTCCCTTCCTTTCATCACTGTCCCG HSRC778GGTCAATTTGCTCCTCCTCTGACATCATCATTCCTCCCTC HSRC813ACATCATTCCCTTTGGCTCTCTGTTTCTCCATCTGCTTCC HSRC950CCTTTCTTCTTCTAAATCTGCC CACCCTAGTTGTCCATGTTCCT HSRC958CTTCCCTAGCAAACCTCTGTAGTCTTTCCACCCATCCATA HSRC1059TCATCGCTGCTTCCACCTTAGACATTTGAACCCAATCCCTCC HSRC1350TGGAGGGAAAAGTCATTAAAGCAGTGGGGTCAAATCAACTCAGCAT HSRC1482TTCCGGGTCTAGTTTTACTTGCATAGTTCCATTTCTTTGTTGATTTGTCT HSRC1767AATGAGAAGTGGAGTAATGATGTTAAGGGTTATGTAGTGTTTGTTGAG HSRC1890CCAAATAGGATTCTACCAGCAACTAAGCCCATCTAAACTGACCAAC HSRC2005TTGGTCCACTTCGCACTCTATTACCTGGAGTCCTCAAAGTGAAAAC HSRC2256ATTTGATGCCCCTATTTTTCTTCTCAGTTCTAATTTCCGTTTGCTC HSRC2678ATAAATACTCCAACGCTCTCCACTGTCACATCTTCAACCACC HSRC2813ACAGCCGACACAATGTAAAGCAAAGCACAGAATTCAAAGGCAAAAG HSRC3459CAGGGCGTAGGGTCATTCGGTTTCTTGTGGGGTTGG HSRC3538GACCCACCCCAAAATCGCTCATCAACAGTCACCCCC HSRC4138TTCCTCCTCCCCTTCTCAAAACCATCAATTCACCACCACATCCT HSRC4345CTTGACATCGGTCCCCTTACGCAATGTTGGTGACGGC HSRC4653GTCCCACTTTTGATAGTTGAGATGCGAAGAAGGGTTTACTTTCCG Y1972CACGGAAGCAGCTCATCATCCTGCCGACATGACTACAAC GBss-sa-72GCAGCAGTTCCGTTCTTGAGTGCTGAATTTAGTCTGCATAG GBssrsa-123GCAAACACATGCATCCCTGCCCTGATGATAAAGCCA SI-ssr30GATTGCAGAAATTGACACCACACTAGGCGAAGAATTCAAGA ZM1079GTCTGAGACTCGCTTTCATAATTACCAATTTCAAGGGTAGC ZM1413 ACACACACACACACACAATTCGTAGATTTCCCACCTCTCTCT Hs02CCATTAAATTCTTGCTCCCCCTGGTCGTATGCAGCATCTT Hs94CATGTGTTCTCTCCCACCACTCTTGACCATGTTTTCCACC Hs189CTCCAACCCCCATAAATCACGCTTCTGGAGAGGAGATTGC

附表3 芝麻種質(zhì)資源描述性狀賦值

Schedule 3 Coden designed for descriptive traits in sesame

性狀Traits賦值Coden of descriptive traits 株型Branching pattern1=單桿，2=分枝1= Non branching, 2=Branching 葉腋花數(shù)No. of capsules per axil1=單花，2=三花，3=多花1= One flower, 2= Three flowers, 3=More than three flowers 蒴果棱數(shù)No. of locules per capsule1=四棱，2=六棱，3=八棱，4=混合1= Four, 2= Six, 3= Eight, 4= Mixed 葉型Leaf shape1=柳葉型，2=披針形，3=橢圓形，4=卵形，5=心形1=Linear, 2=Lanceolate, 3=Elliptic, 4=Ovate,5=Narrowly cordate 葉色leaf colour1=淺綠，2=綠，3=深綠1=Light green, 2=Green, 3=Dark green 花冠顏色Exterior corolla colour1=白色，2=粉紅色，3=淺紫色，4=紫色，5=栗色1=White, 2=Pink, 3=Light purple, 4=Purple, 5=Maroon 莖稈茸毛量Stem hairiness0=無，3=少，5=中等，7=多0=None, 3=Sparse, 5=Medium, 7=Dense 裂蒴性Capsule dehiscence at ripening1=不裂，2=輕裂，3=裂1=Non-shattering, 2=Partially shattering, 3=Completely shattering 莖桿成熟色Main stem colour1=黃，2=綠，3=紫綠，4=紫1=Yellow, 2=Green, 3=Purplish green, 4=Purple 籽粒顏色Seed coat colour1=白，2=乳白，3=黃，4=淺褐，5=褐，6=磚紅，7=橄欖綠，8=灰，9=黑1=White, 2=Cream, 3=Yellow, 4=Light brown, 5=Brown, 6=Brick red, 7=Olive, 8=Grey, 9=Black

Construction of Core Collection of Sesame Based on Phenotype and Molecular Markers

LIU YanYang1, MEI HongXian1, DU ZhenWei1, WU Ke1, ZHENG YongZhan1, CUI XiangHua2, ZHENG Lei3

(1Sesame Research Center, Henan Academy of Agricultural Sciences, Zhengzhou 450002;2Zhumadian Academy of Agricultural Sciences, Zhumadian 463000, Henan;3Luohe Academy of Agricultural Sciences, Luohe 462300, Henan)

【Objective】The objective of this study was to manage, research and utilization of sesame (L.) germplasm resources more effectively, and to provide excellent genetic resources for sesame breeding.【Method】In this study, 5 020 accessions of sesame germplasm resources were systematically identified. Firstly, the primary core collections were constructed by using proportion strategy and UPGMA clustering sampling method within subgroups according to geographical origins. Then using an allele preferred sampling strategy and stepwise UPGMA clustering sampling approach according to SSR molecular data, these accessions were further screened to form core collections.The Nei’s gene diversity () and the Shannon-Wiener index () of the core collection and the primary one were measured by-test. The cluster sampling was terminated until the genetic diversity of the core collection begun to have a significant difference with the primary one. Then the core collections without a significant difference with the primary core collection were chosen as the best core collections. The representativeness of the core collections was assessed by the Nei’s diversity index, Shannon-Wiener diversity index, percentage of polymorphic bands, polymorphic band retention, variable rate of coefficient of variation, coincidence rate of range, variance difference percentage and mean difference percentage.【Result】The primary core collections containing 816 accessions and core collections with 501 accessions were constructed, accounting for 16.25% and 9.98% of the total germplasm resources, respectively. The core collections consist of 442 Chinese landraces and 59 foreign germplasm resources. The core collection with 0.2989 in Nei’s diversity index and 0.4243 in Shannon-Wiener diversity index, and did not have a significant difference in molecular diversity with primary core collections (=0.2791,=0.4302) at＜0.05. The percentage of polymorphic loci and reserved rate of number of polymorphic loci, variable rate of coefficient of variation and coincidence rate of range were 91.25%, 95.23%, 99.14%, 86.85%, respectively. Variance difference percentage and phenotypic indexes of mean difference percentage was 0. results of-test showed that no significant difference was found in genetic diversity indexes between the core collections and original collections. Compared with the random sampling strategy, allele preferred sampling strategy could construct more representative core collections with higher values of genetic diversity indexes and fewer loss of allele. The Shannon-Wiener index performed higher identifying efficiency than Nei’s diversity index. 【Conclusion】The primary core collections were constructed by using proportion strategy and clustering sampling method within subgroups according to geographical origin, and then using an allele preferred sampling strategy and stepwise UPGMA clustering sampling approach according to SSR molecular data to form core collections, which is a suitable method for constructing sesame core collections. The core collections of sesame are well representative of the original collections in the phenotypic and molecular genetic diversity.

sesame; germplasm resources; core collection; representative test

2017-01-03；接受日期：2017-03-09

國(guó)家自然科學(xué)基金（31301359）、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)資金（CARS-15）、河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃（152300410143，162300410164）

劉艷陽，E-mail：liuyanyang001@163.com。梅鴻獻(xiàn)，E-mail：meihx2003@126.com。劉艷陽與梅鴻獻(xiàn)為同等貢獻(xiàn)作者。通信作者鄭永戰(zhàn)，E-mail：sesame168@ 163.com