溫明星 肖 進(jìn) 徐 濤 孫 麗 王宗寬 王海燕 王秀娥

利用55K芯片進(jìn)行小麥生育期相關(guān)性狀的QTL定位及效應(yīng)分析

溫明星1,2,*肖 進(jìn)2徐 濤2孫 麗2王宗寬2王海燕2王秀娥2

1鎮(zhèn)江市農(nóng)業(yè)科學(xué)院, 江蘇句容 212400;2作物遺傳與種質(zhì)創(chuàng)新利用全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 / 南京農(nóng)業(yè)大學(xué), 江蘇南京 210095

生育期是決定小麥品種適應(yīng)性的重要農(nóng)藝性狀, 探索其遺傳機(jī)制及效應(yīng)對(duì)于小麥品種的選育和推廣具有重要意義。本研究以揚(yáng)麥158和密穗小麥雜交構(gòu)建的240個(gè)重組自交家系(recombinant inbred line, RIL)為材料, 于2～4個(gè)環(huán)境下對(duì)該群體主要生育期性狀進(jìn)行鑒定。利用已構(gòu)建的高密度遺傳圖譜, 共檢測(cè)到52個(gè)生育期相關(guān)QTL, 分布在2A、2D、3D、4B、4D、5A、5B、5D、6A、6B、7A、7B和7D染色體上。、和均在多年被重復(fù)檢測(cè)到, 分別解釋4.56%～46.86%、1.32%～33.40%和2.37%～13.27%的表型變異。-、-、、、、、、、、、和是新發(fā)現(xiàn)的位點(diǎn)。效應(yīng)分析表明, 生育期相關(guān)QTL的聚合能不同程度地縮短生育期, 可應(yīng)用于培育早熟高產(chǎn)小麥品種。

小麥; 生育期; QTL; SNP標(biāo)記

小麥?zhǔn)鞘澜缟献钪匾募Z食作物之一, 其拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期、開花期和成熟期等主要生育期與適應(yīng)性、產(chǎn)量等密切相關(guān), 嚴(yán)重影響小麥種植區(qū)域規(guī)劃、引種及栽培管理措施的選擇[1], 一直受到育種工作者的重視。大量研究表明, 小麥適應(yīng)性主要由春化、光周期和早熟性基因控制[2-4]。其中, 春化基因、、均位于第5同源群染色體長(zhǎng)臂[5-7]; 光周期基因、、位于第二同源群染色體上[8-9]; 早熟性基因()獨(dú)立于春化和光周期基因作用之外, 主要定位于2B、3A、4A、6B、6D、7B等染色體上[10-12]。

生育期是由多基因控制的數(shù)量性狀, 受環(huán)境影響較大, 挖掘與生育期性狀相關(guān)聯(lián)的基因位點(diǎn)是分子標(biāo)記輔助育種及解釋基因效應(yīng)的重要基礎(chǔ)。近年來, 隨著新的測(cè)序技術(shù)不斷涌現(xiàn)、測(cè)序成本的降低以及小麥參考基因組信息的釋放, 使得小麥SNP芯片的開發(fā)和應(yīng)用更為普及, 國(guó)內(nèi)外挖掘了大量控制生育期性狀的遺傳位點(diǎn)。宋彥霞等[13]檢測(cè)到9個(gè)位于2D、3B、3D等染色體上的QTL位點(diǎn), 對(duì)抽穗期貢獻(xiàn)率最高達(dá)22.91%。茹京娜等[14]利用DH群體在1B、1D、4D、6B、7B和7D染色體上檢測(cè)到6個(gè)抽穗期相關(guān)QTL, 對(duì)表型貢獻(xiàn)率在1.57%～6.72%之間。王克森等[15]以RIL為材料共發(fā)現(xiàn)9個(gè)抽穗期、7個(gè)開花期相關(guān)QTL, 解釋3.48%～16.93%的表型變異。Chen等[16]利用90K芯片對(duì)RIL群體進(jìn)行基因分型, 在2A、5B、6B、7A和7D染色體上檢測(cè)到5個(gè)穩(wěn)定的抽穗期QTL, 其中可解釋29.35%～41.96%的遺傳變異。

隨著全球氣候變暖及種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整, 長(zhǎng)江中下游麥區(qū)稻茬麥播期大幅度推遲, 迫切需要耐遲播早熟小麥品種[17], 解決開花后期高溫逼熟而導(dǎo)致產(chǎn)量降低的問題。密穗小麥(Club wheat,Host., 2= 6= 42, 基因組AABBDD)是小麥屬一個(gè)古老的六倍體裸粒栽培種, 是普通小麥的一級(jí)基因庫遺傳資源[18]。密穗小麥Hiller具有獨(dú)特的穗部性狀, 穗短而寬, 小穗排列極緊密, 生育期偏遲。揚(yáng)麥158是聚合阿夫、南大2419、勝利麥等多個(gè)骨干親本優(yōu)良基因而育成的集優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、多抗、廣適性于一身的小麥品種, 是長(zhǎng)江中下游麥區(qū)第6次品種更新?lián)Q代的主體品種, 也是小麥育種的骨干親本[19]。揚(yáng)麥158穗型較大, 生育期較短。

先前針對(duì)揚(yáng)麥158的研究主要集中于產(chǎn)量等農(nóng)藝性狀[20-21]、品質(zhì)[22]和赤霉病抗性[23]等方面, 其攜帶的生育期相關(guān)基因仍不明確。因此, 本研究利用揚(yáng)麥158和Hiller衍生的RIL群體構(gòu)建基于55K SNP芯片的高密度遺傳連鎖圖譜, 結(jié)合多環(huán)境下的生育期性狀, 挖掘與其相關(guān)的QTL, 以明確其生育期遺傳機(jī)制, 為小麥生育期性狀基因克隆和分子育種提供有益信息。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

以揚(yáng)麥158 (Y158)為母本、密穗小麥Hiller (HL)為父本雜交得到F1, 再利用單粒傳法連續(xù)自交獲得240個(gè)家系的F2:10重組自交系(RIL)。揚(yáng)麥158為中國(guó)長(zhǎng)江中下游麥區(qū)主栽品種和骨干親本, 全生育期較短; 密穗小麥為古老的六倍體裸粒栽培種, 全生育期較長(zhǎng), 兩者在主要生育期性狀上具有明顯差異。

1.2 田間試驗(yàn)

供試材料于2017—2018年度(E1)、2018—2019年度(E2)、2019—2020年度(E3)和2020—2021年度(E4)種植在江蘇丘陵地區(qū)鎮(zhèn)江農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新中心。田間種植采用完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì), 2次重復(fù), 2行區(qū)種植, 行長(zhǎng)1.2 m, 行距0.25 m, 生長(zhǎng)季內(nèi)均未發(fā)生嚴(yán)重的病蟲害及倒伏情況, 田間管理同一般大田生產(chǎn)。

1.3 主要生育期性狀測(cè)定及數(shù)據(jù)處理

根據(jù)親本及各家系生育進(jìn)程, 分別于拔節(jié)期(群體50%植株基部第一節(jié)間伸長(zhǎng)至離地面2 cm, JS)、孕穗期(群體50%旗葉葉片全部抽出葉鞘, 旗葉葉鞘包著的幼穗明顯膨大, BS)、抽穗期(群體50%主莖穗的1/3抽出旗葉, HS)、開花期(群體50%植株出現(xiàn)第1朵花, FS)和成熟期(籽粒臘熟, MS)進(jìn)行性狀調(diào)查, 以上均為播種日期至相應(yīng)生育期之間的天數(shù)。

利用SPSS 20軟件和IciMapping V4.1的ANOVA功能對(duì)表型性狀進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)、方差和相關(guān)分析。廣義遺傳率計(jì)算公式為:B2=g2/(g2+ge2/+ε2/),g2、ge2和ε2分別表示基因型、基因與環(huán)境互作及誤差方差,和分別表示環(huán)境個(gè)數(shù)和每個(gè)環(huán)境的重復(fù)數(shù)。利用R語言包“l(fā)mer”計(jì)算各性狀的BLUP (Best Linear Unbiased Predictor)值, 計(jì)算模型為= lmer (trait～(1|LINE) + (1|LOC) + (1|YEAR) + (1| LOC:YEAR) + (1|LINE:LOC) + (1|LINE:YEAR)), 其中trait代表性狀值, LOC代表地點(diǎn), YEAR代表年份, REP代表重復(fù)次數(shù)。

1.4 遺傳圖譜構(gòu)建及QTL定位

試驗(yàn)使用Wen等[24]基于55K SNP芯片構(gòu)建的高密度遺傳連鎖圖譜。利用QTL IciMapping V4.1中的完備區(qū)間作圖法(inclusive composite interval mapping, ICIM-ADD), 掃描步長(zhǎng)(step)為1 cM, 逐步回歸標(biāo)記進(jìn)入的概率(PIN)為0.001, LOD閾值設(shè)為2.5, 結(jié)合各年度表型及BLUP值, 依據(jù)連鎖圖譜進(jìn)行目標(biāo)性狀的QTL定位。采用中國(guó)春參考基因組2.1[25]查詢前人報(bào)道的QTL物理位置, 并與本試驗(yàn)所定位到的QTL進(jìn)行比較。QTL命名方法遵循國(guó)際常用命名方法(https://wheat.pw.usda.gov/ggpages/wgc/98/Intro.htm)。

2 結(jié)果與分析

2.1 生育期表型變異

在2～4個(gè)檢測(cè)環(huán)境中及BLUP值, 母本揚(yáng)麥158在拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期、開花期和成熟期上均早于父本密穗小麥。5個(gè)性狀在RIL群體中存在廣泛的遺傳變異, 其變異系數(shù)BLUP值均低于4% (表1)。遺傳率分析結(jié)果表明, 拔節(jié)期和孕穗期的遺傳率較高, 大于90%; 開花期遺傳率次之, 為82%; 抽穗期和成熟期稍低, 均小于80%。RIL家系各生育期BLUP值在各環(huán)境間相關(guān)系數(shù)均達(dá)極顯著正相關(guān)(表2), 表型相對(duì)穩(wěn)定。

利用最優(yōu)線性無偏估計(jì)BLUP對(duì)多年表型數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合, 去除環(huán)境因素對(duì)表型的影響, 對(duì)5個(gè)目標(biāo)性狀表型數(shù)據(jù)頻次統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn), 所有性狀表型的BLUP值均呈現(xiàn)正態(tài)分布(圖1)。

2.2 生育期性狀QTL定位

利用2～4個(gè)環(huán)境及其BLUP值的表型數(shù)據(jù), 共定位到52個(gè)主要生育期性狀相關(guān)QTL, 分布在13條染色體上, 控制拔節(jié)期(9個(gè))、孕穗期(12個(gè))、抽穗期(10個(gè))、開花期(12個(gè))和成熟期(9個(gè)), 其中3個(gè)位點(diǎn)對(duì)表型變異的解釋率(PVE)大于10%, 為主效QTL (表3和附表1)。

表1 主要生育期性狀表型分析

E1、E2、E3、E4和BLUP分別表示2017–2018年度、2018–2019年度、2019–2020年度、2020–2021年度和最優(yōu)線性無偏估計(jì)值。Y158: 揚(yáng)麥158; HL: Hiller。CV: 變異系數(shù)。

E1, E2, E3, E4, and BLUP refer to the environments of 2017–2018, 2018–2019, 2019–2020, 2020–2021, and the best linear unbiased estimations, respectively. Y158: Yangmai 158; HL: Hiller. CV: coefficient of variation.

表2 主要生育期性狀相關(guān)性分析

**:< 0.01.

圖1 主要生育期性狀表型分析

數(shù)據(jù)為各性狀在2～4個(gè)環(huán)境下的最優(yōu)線性無偏估計(jì)值。

The best linear unbiased estimations across 2–4 environments for each trait was used.

9個(gè)控制拔節(jié)期的QTL分布在2A、2D、4D、5B、5D、6A和7B染色體上, 其中2個(gè)貢獻(xiàn)率大于10%。、、、和在2個(gè)及以上環(huán)境中被檢測(cè)到, 其LOD值分別為6.08、4.02、17.71、42.72和4.69, PVE值分別為4.01%、1.96%、12.62%、36.85%和2.69%, 加性效應(yīng)為負(fù), 優(yōu)異等位基因來自揚(yáng)麥158。

12個(gè)控制孕穗期的QTL位于2A、2D、5A、5D、6A、6B、7A、7B和7D染色體上,、、和是最為穩(wěn)定的QTL, 可在5個(gè)環(huán)境中被檢測(cè)到, 單個(gè)位點(diǎn)對(duì)表型的解釋率為1.65%～26.52%, 其加性效應(yīng)均來自揚(yáng)麥158;可在4個(gè)環(huán)境中被檢測(cè)到, 解釋3.10%-6.58%的表型變異, 加性效應(yīng)為正, 優(yōu)異等位基因來自密穗小麥。

10個(gè)控制抽穗期的QTL分布在2A、2D、5B、5D、6A、7A、7B和7D染色體上。其中6個(gè)QTL的加性效應(yīng)為負(fù), 優(yōu)異等位基因來自揚(yáng)麥158; 4個(gè)QTL的加性效應(yīng)為正, 優(yōu)異等位基因來自密穗小麥。、、、和可在所有環(huán)境中被檢測(cè)到, 解釋3.14%～33.40%的表型變異;在3個(gè)環(huán)境中被檢測(cè)到, 解釋2.52%～2.77%的表型變異;在2個(gè)環(huán)境中被檢測(cè)到, 解釋1.86%～2.83%的表型變異; 其余3個(gè)QTL僅在單環(huán)境中被檢測(cè)到, 解釋2.03%～2.33%的表型變異。

12個(gè)控制開花期的QTL分布在2A、2D、5A、5B、5D、7A、7B和7D染色體上, 其中10個(gè)QTL的加性效應(yīng)為正, 其優(yōu)異等位基因來自密穗小麥;

2個(gè)QTL的加性效應(yīng)為負(fù), 優(yōu)異等位基因來自揚(yáng)麥158。、、、和可在所有環(huán)境中被檢測(cè)到, 分別解釋16.10%～32.00%、4.59%～ 25.12%、3.33%～5.65%、7.03%～9.54%和3.95%～ 8.35%的表型變異;和可在3個(gè)環(huán)境中被檢測(cè)到, 解釋2.11%～4.53%的表型變異;和可在2個(gè)環(huán)境中被檢測(cè)到, 解釋2.01%～3.90%的表型變異; 其余3個(gè)QTL僅在單環(huán)境中被檢測(cè)到, 解釋1.47%～2.40%的表型變異。

9個(gè)控制成熟期的QTL分布在2D、3D、4B、4D、5D、6B、7B和7D染色體上, 其中7個(gè)QTL的加性效應(yīng)為負(fù), 優(yōu)異等位基因來自揚(yáng)麥158; 2個(gè)QTL的加性效應(yīng)為正, 優(yōu)異等位基因來自密穗小麥。和可在4個(gè)環(huán)境中檢測(cè)到, 分別解釋1.32%～21.34%、4.07%～19.83%的表型變異;和可在2個(gè)環(huán)境中掃描到, 分別解釋4.23%～5.96%、5.45%～ 6.22%的表型變異; 其他5個(gè)QTL僅在單環(huán)境中被檢測(cè)到, 解釋0.71%～3.76%的表型變異。

2.3 RIL群體(揚(yáng)麥158/密穗小麥)中定位的QTL簇

比較檢測(cè)到的52個(gè)QTL的定位信息, 發(fā)現(xiàn)分布在2A、2D、5B、5D、6A、7A、7B和7D上10個(gè)QTL同時(shí)調(diào)控2個(gè)及以上的生育期性狀(表4), 推測(cè)它們?yōu)榫o密連鎖或一因多效的QTL簇。

本研究在2D、5D和7B上定位到涉及所有研究性狀的3個(gè)QTL簇, 分別位于32.97～35.02 Mb、463.25～469.56 Mb和7.34～14.76 Mb的物理區(qū)間, LOD平均值分別為22.31、19.06和14.41, 平均解釋20.16%、15.25%和9.02%的表型變異(圖2)。在其他染色體上定位到7個(gè)QTL簇。其中, 位于7D染色體63.48～66.64 Mb物理區(qū)間的QTL簇同時(shí)與孕穗期、抽穗期、開花期和成熟期相關(guān), 平均LOD值6.89,平均解釋5.07%的表型變異; 位于7A染色體短臂66.18～68.32 Mb物理區(qū)間的QTL簇同時(shí)調(diào)控孕穗期、抽穗期和開花期, 平均LOD值5.25, 平均解釋3.61%的表型變異。5個(gè)QTL簇與2個(gè)性狀相關(guān), 2A染色體611.71～611.82 Mb物理區(qū)間的QTL簇同時(shí)調(diào)控孕穗期和抽穗期, 平均LOD值3.60、平均解釋2.28%的表型變異; 2D長(zhǎng)臂414.98～422.88 Mb物理區(qū)間的QTL簇同時(shí)調(diào)控拔節(jié)期和開花期, 平均LOD值4.15%、平均解釋2.31%的表型變異; 5B染色體593.48～595.05 Mb區(qū)間的QTL簇同時(shí)調(diào)控抽穗期和開花期, 平均LOD值4.33、平均解釋3.24%的表型變異; 5D染色體長(zhǎng)臂449.29～456.31 Mb物理區(qū)間的QTL簇同時(shí)調(diào)控孕穗期和成熟期, 平均LOD值4.93、平均解釋2.30%的表型變異; 6A染色體短臂6.27～12.23 Mb物理區(qū)間的QTL簇同時(shí)調(diào)控孕穗期和抽穗期, 平均LOD值2.77、平均解釋2.55%的表型變異。

表4 同時(shí)調(diào)控2個(gè)及以上性狀的QTL簇

圖2 2D、5D和7B染色體上定位的生育期性狀QTL

2.4 不同QTL組合的遺傳效應(yīng)分析

選擇在4個(gè)及以上環(huán)境中可穩(wěn)定檢測(cè)到的QTL以及貢獻(xiàn)率較大(>10%)的QTL位點(diǎn), 分析不同QTL組合對(duì)目標(biāo)性狀表型的遺傳效應(yīng)(圖3)。

拔節(jié)期QTL平均貢獻(xiàn)率高達(dá)36.85%, 作為主效的QTL, 根據(jù)其基因分型結(jié)果, 可將240個(gè)家系分為2種類型。分析不同類型間拔節(jié)期BLUP值的差異, 結(jié)果表明, 攜帶該QTL優(yōu)異等位基因的家系共118個(gè), 比未攜帶該等位基因的家系拔節(jié)期顯著提前4.89%。

孕穗期QTL和可在所有環(huán)境中被檢測(cè)到, 是穩(wěn)定的QTL, 根據(jù)其基因分型結(jié)果, 將240個(gè)家系分為4種類型。分析不同類型間孕穗期BLUP值的差異, 發(fā)現(xiàn)同時(shí)攜帶兩個(gè)QTL優(yōu)異等位基因的家系45個(gè)、單獨(dú)攜帶或優(yōu)異等位基因的家系分別為70個(gè)、63個(gè), 均未攜帶上述兩QTL的家系為52個(gè)。同時(shí)聚合2個(gè)QTL優(yōu)異等位基因較單獨(dú)攜帶和優(yōu)異等位基因的家系孕穗期分別顯著提前1.32%、2.28%, 較未攜帶任一QTL優(yōu)異等位基因家系提前3.65%; 單獨(dú)攜帶任一QTL優(yōu)異等位基因家系比未攜帶任一QTL優(yōu)異等位基因家系分別顯著提前2.30%、1.34%; 兩個(gè)QTL之間孕穗期無顯著差異。

抽穗期QTL和在5個(gè)環(huán)境中被檢測(cè)到, 根據(jù)其基因分型結(jié)果, 將240個(gè)家系分為4種類型。分析不同類型間抽穗期BLUP值的差異, 結(jié)果表明, 同時(shí)攜帶兩個(gè)QTL優(yōu)異等位基因的家系為51個(gè)、單獨(dú)攜帶或優(yōu)異等位基因的家系分別為72個(gè)、66個(gè), 均未攜帶上述兩個(gè)QTL的家系46個(gè)。同時(shí)聚合兩個(gè)QTL優(yōu)異等位基因較單獨(dú)攜帶或家系抽穗期分別顯著提前2.68%、3.21%, 比未攜帶任一QTL優(yōu)異等位基因家系顯著提前5.16%; 單獨(dú)攜帶任一QTL優(yōu)異等位基因比無優(yōu)異等位基因家系抽穗期分別顯著提前2.42%、1.89%; 2個(gè)QTL之間的抽穗期無明顯差異。

開花期QTL和在5個(gè)環(huán)境中均被檢測(cè)到, 根據(jù)其基因分型結(jié)果, 240個(gè)家系共分為4種類型。分析不同類型間開花期BLUP值的差異, 表明同時(shí)攜帶兩個(gè)QTL優(yōu)異等位基因的家系共58個(gè)、單獨(dú)攜帶任一QTL優(yōu)異等位基因家系分別為64個(gè)、61個(gè), 均未攜帶以上2個(gè)QTL優(yōu)異等位基因家系的個(gè)數(shù)為52。同時(shí)聚合2個(gè)QTL優(yōu)異等位基因較單獨(dú)攜帶或使得開花期分別顯著提前2.31%、2.72%, 比未攜帶目標(biāo)優(yōu)異等位基因家系提前4.35%;單獨(dú)攜帶或比未攜帶目標(biāo)優(yōu)異等位基因家系的開花期分別明顯提前1.99%、1.58%; 單獨(dú)攜帶任一目標(biāo)優(yōu)異等位基因家系之間的開花期無明顯變化。

成熟期QTL和在4個(gè)環(huán)境中被檢測(cè)到, 其基因分型將240個(gè)家系分為4種類型。研究不同類型間成熟期BLUP值之間的差異, 發(fā)現(xiàn)同時(shí)攜帶兩個(gè)QTL優(yōu)異等位基因的家系為51個(gè), 單獨(dú)攜帶任一QTL優(yōu)異等位基因的家系分別為67個(gè)、71個(gè), 未攜帶目標(biāo)優(yōu)異等位基因的家系為50個(gè)。同時(shí)聚合兩個(gè)QTL優(yōu)異等位基因的家系較單獨(dú)攜帶或在成熟期上分別顯著提前1.24%、1.58%, 較未攜帶任一QTL優(yōu)異等位基因家系顯著提前2.43%; 單獨(dú)攜帶或優(yōu)異等位基因家系的成熟期較未攜帶目標(biāo)優(yōu)異等位基因家系分別顯著提前1.42%、1.03%; 攜帶或優(yōu)異等位基因之間的成熟期無顯著差異。

3 討論

3.1 生育期QTL的比較分析

本研究對(duì)5個(gè)生育期性狀進(jìn)行QTL定位與分析, 共檢測(cè)到52個(gè)相關(guān)位點(diǎn), 分布在2A、2D、3D、4B、4D、5A、5B、5D、6A、6B、7A、7B和7D染色體上, 單個(gè)QTL可解釋1.32%～46.86%的表型變異。通過對(duì)以上主要QTL位點(diǎn)與前人已報(bào)道位點(diǎn)的異同進(jìn)行比較, 可為解析不同位點(diǎn)遺傳效應(yīng)及分子標(biāo)記輔助選擇提供可靠依據(jù)。

3.1.1 QTL定位區(qū)間內(nèi)已報(bào)道的功能基因分析

根據(jù)QTL定位區(qū)間內(nèi)基因的注釋信息(Chinese Spring RefSeq v1.0, http://www.wheatgenome.org/; IWGSC, 2018), 比較定位區(qū)間內(nèi)已報(bào)道相關(guān)基因的物理位置發(fā)現(xiàn), 10個(gè)已報(bào)道的重要功能基因位于本研究的QTL定位區(qū)間(表3和附表1)。包括: 淀粉合成相關(guān)基因[26](); 光周期基因[8](); 抽穗和開花基因[28](、、); 春化基因[7]()、[7]()、[7]()和[33](); 穗密度調(diào)控基因[24](); “綠色革命”基因[35](); 抽穗期相關(guān)基因[29]()。這一方面驗(yàn)證了本研究QTL分析的結(jié)果, 也表明這些基因在不同群體或背景中可能具有保守的功能。

3.1.2 本研究發(fā)掘的QTL與已知生育期QTL比較

: 本位點(diǎn)可在兩個(gè)以上環(huán)境中被檢測(cè)到, 同時(shí)與孕穗期和抽穗期相關(guān), 是來源于揚(yáng)麥158的穩(wěn)定QTL。Wang等[36]利用和尚麥和豫8679構(gòu)建的RIL群體在2A染色體上定位到成熟期相關(guān)位點(diǎn)-, 側(cè)翼SSR標(biāo)記為Xbarc124, 根據(jù)比對(duì)結(jié)果, 其物理位置大概為316.87 Mb, 與相距甚遠(yuǎn), 推測(cè)可能為新的QTL位點(diǎn)。

: 該位點(diǎn)同時(shí)與抽穗期和開花期關(guān)聯(lián), 均在3個(gè)環(huán)境下被檢測(cè)到, 位于SNP標(biāo)記AX-108736770與AX-109321892之間, 物理區(qū)間為593.48～595.05 Mb。Thambugala等[37]報(bào)道5BL上存在影響抽穗期的位點(diǎn), 處于90K SNP標(biāo)記BS00011514_51–IACX5702之間, 兩者相距物理位置20 Mb, 可視為新發(fā)現(xiàn)的穩(wěn)定生育期位點(diǎn)。

: 本研究在2A長(zhǎng)臂上檢測(cè)到1個(gè)兩環(huán)境下穩(wěn)定存在的開花期相關(guān)微效位點(diǎn), 其物理位置為557.00～568.31 Mb。Chen等[16]使用Yi5029和農(nóng)大4332構(gòu)建的RIL群體在2A短臂上定位了抽穗期相關(guān)位點(diǎn), 物理位置為199.58 Mb, 二者應(yīng)為不同位點(diǎn)。

其他均為僅在單環(huán)境中掃描到的QTL, 經(jīng)比對(duì)也可能為本文所新發(fā)現(xiàn)的位點(diǎn)。如其BLUP值條件下對(duì)孕穗期的貢獻(xiàn)率高達(dá)29.47%, 與Addisson等[38]、Fatima等[39]分別報(bào)道的-、-位點(diǎn)物理區(qū)間均無法重疊, 可能屬于不同位點(diǎn);僅在E3環(huán)境下存在, 對(duì)拔節(jié)期表型的解釋率為5.69%, 在距離本位點(diǎn)20 Mb左右的物理位置存在著控制根長(zhǎng)和株高相關(guān)的基因[40], 由此可見, 兩者并不相同。其余QTL、、、、、和等7個(gè)位點(diǎn)均只具有微效效應(yīng), 其貢獻(xiàn)率均小于4%, 經(jīng)比較分析[41], 尚未發(fā)現(xiàn)有相同或近似的相關(guān)報(bào)道, 同樣可視為新發(fā)現(xiàn)的位點(diǎn)。

此外, 本研究檢測(cè)到的有些QTL位點(diǎn)是前人已報(bào)道的。為在兩個(gè)以上環(huán)境中被檢測(cè)的穩(wěn)定QTL, 同時(shí)與拔節(jié)期、開花期有關(guān), 定位于414.99～422.88 Mb之間; 同樣在該區(qū)段, Fan等[27]定位到了抽穗期相關(guān)QTL, 兩者應(yīng)為相同位點(diǎn)。、、、和分別與生育期相關(guān)QTL或標(biāo)記[30]、[31]、[32]、[32]以及[34]物理位置相同或相近, 可能為一致的微效位點(diǎn)。

3.2 遺傳改良與QTL/基因聚合

本研究利用遺傳貢獻(xiàn)率較高或穩(wěn)定表達(dá)的QTL進(jìn)行遺傳效應(yīng)分析, RIL家系中攜帶有1個(gè)QTL等位基因比無QTL等位基因、攜帶2個(gè)QTL等位基因比攜帶1個(gè)QTL或無QTL等位基因均使得拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期、開花期和成熟期不同程度顯著提前, 表明多個(gè)QTL/基因聚合可顯著改良生育期性狀。在這方面, 其他性狀上具有諸多類似研究。胡文靜等[42]認(rèn)為相較于單個(gè)位點(diǎn), 多個(gè)抗性QTL的聚合可顯著降低赤霉病嚴(yán)重度。Chen等[43]發(fā)現(xiàn)7DS上的QTL ()控制千粒重和籽粒寬度, 在剩余雜合體中可分別提高千粒重12.79%～ 21.75%、粒寬4.10%～8.47%。Lin等[44]通過H461/中國(guó)春構(gòu)建的重組自交系群體在2DL上定位到穗粒數(shù)主效QTL, 并將其轉(zhuǎn)化為KASP標(biāo)記, 在3個(gè)不同遺傳背景群體中進(jìn)行效應(yīng)驗(yàn)證, 發(fā)現(xiàn)攜帶該QTL位點(diǎn)的材料比未攜帶該位點(diǎn)材料能平均增加17.01%的穗粒數(shù)。同時(shí), 將歷年RIL群體可育小穗數(shù)和千粒重BLUP值[24]進(jìn)行方差分析, 顯示是否攜帶成熟期QTL群體家系之間的產(chǎn)量性狀無顯著性差異(<0.05)。因此, 將多個(gè)生育期性狀QTL/基因進(jìn)行聚合, 對(duì)于培育早熟高產(chǎn)小麥品種的分子標(biāo)記輔助選擇育種格外具有意義。

4 結(jié)論

利用揚(yáng)麥158/密穗小麥RIL群體, 在多個(gè)環(huán)境下對(duì)生育期進(jìn)行鑒定, 結(jié)合55K SNP芯片共檢測(cè)到52個(gè)生育期相關(guān)位點(diǎn), 其中12個(gè)可能為新的位點(diǎn)、3個(gè)具有較大的表型貢獻(xiàn)率, QTL聚合可不同程度地縮短生育期。

[1] 王一釗, 劉玉秀, 孟天琪, 魏仕, 張正茂. 小麥溫光發(fā)育及相關(guān)基因研究進(jìn)展. 麥類作物學(xué)報(bào), 2023, 43: 14–25. Wang Y Z, Liu Y X, Meng T Q, Wei S, Zhang Z M. Research progress on thermo-photoperiod development and related genes in wheat., 2023, 43: 14–25 (in Chinese with English abstract).

[2] Worland A J. The influence of flowering time genes on environmental adaptability in European wheats., 1996, 89: 49–57.

[3] Worland A J, Borner A, Korzun V, Li W M, Petrovic S, Sayers E J. The influence of photoperiod genes on the adaptability of European winter wheats., 1998, 100: 385–394.

[4] Snape J W, Butterworth K, Whitechurch E, Worland A J. Waiting for fine times: genetics of flowering time in wheat., 2001, 119: 185–190.

[5] Yan L L, Loukoianov A, Tranquilli G, Helguera M, Fahima T, Dubcivsky J. Positional cloning of the wheat vernalization gene., 2003, 100: 6263–6268.

[6] Yan L L, Loukoianov A, Blechl A, Tranquilli G, Ramakrishna W, SanMiguel P, Bennetzen J L, Echenique V, Dubcovsky J. The wheatgene is a flowering repressor down-regulated by vernalization., 2004, 303: 1640–1644.

[7] Yan L L, Fu D, Li C, Blechl A, Tranquilli G, Bonafede M, Sanchez A, Valarik M, Yasuda S, Dubcovsky J. The wheat and barley vernalization geneis an orthologue of FT., 2006, 103: 19581–19586.

[8] Beales J, Turner A, Griffiths S, Snape J W, Laurie D A. Aresponse regulator is mis expressed in the photoperiod insensitivemutant of wheat (L.)., 2007, 115: 721–733.

[9] Wilhelm E P, Turner A S, Laurie D A. Photoperiod insensitivemutation in tetraploid wheat (L.)., 2009, 118: 285–294.

[10] Hoodgendoorn J. A reciprocal F1monosomic analysis of the genetic control of time of ear emergence, number of leaves and number of spikelets in wheat (L.).1985, 34: 545–558.

[11] Scarth R, Law C N. The location of the photoperiod gene,and an additional genetic factor for ear emergence time on chromosome 2B of wheat., 1983, 51: 607–619.

[12] Zemetra R S, Morris R, Schmidt J W. Gene location for heading date using reciprocal chromosome substitutions in winter wheat., 1986, 26: 531–533.

[13] 宋彥霞, 景蕊蓮, 霍納新, 任正隆, 賈繼增. 普通小麥(L.)不同作圖群體抽穗期QTL分析. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2006, 39: 2186–2193. Song Y X, Jing R L, Huo N X, Ren Z L, Jia J Z. Detection of QTLs for heading in common wheat (L.) using different population., 2006, 39: 2186–2193 (in Chinese with English abstract).

[14] 茹京娜, 于洋, 董凡凡, 呂欣迪, 曹譯文, 紀(jì)志芳, 陳夢(mèng)楠, 史雨剛, 王曙光, 孫黛珍. 小麥抽穗期QTL及其與環(huán)境的互作. 麥類作物學(xué)報(bào), 2014, 34: 1185–1190. Ru J N, Yu Y, Dong F F, Lyu X D, Cao Y W, Ji Z F, Chen M N, Shi Y G, Wang S G, Sun D Z. Analysis of QTL for heading date and interaction effects with environments in wheat., 2014, 34: 1185–1190 (in Chinese with English abstract).

[15] 王克森, 董爽爽, 李法計(jì), 郭軍, 臺(tái)述強(qiáng), 王利彬, 程敦公, 穆平, 劉建軍, 李豪圣, 趙振東, 曹新有, 張玉梅. 小麥抽穗和開花期相關(guān)QTL定位與分析. 山東農(nóng)業(yè)科學(xué), 2020, 52(1): 17–23. Wang K S, Dong S S, Li F J, Guo J, Tai S Q, Wang L B, Cheng D G, Mu P, Liu J J, Li H S, Zhao Z D, Cao X Y, Zhang Y M. QTL mapping and analysis of heading time and flowering time of wheat., 2020, 52(1): 17–23 (in Chinese with English abstract).

[16] Chen Z Y, Cheng X J, Chai L L, Wang Z H, Du D J, Wang Z H, Bian R L, Zhao A J, Xin M M, Guo W L, Hu Z R, Peng H R, Yao Y Y, Sun Q X, Ni Z F. Pleiotropic QTL influencing spikelet number and heading date in common wheat (L.)., 2020, 133: 1825–1838.

[17] 高德榮, 王慧, 劉巧, 朱冬梅, 張曉, 呂國(guó)鋒, 張曉祥, 江偉, 李曼. 遲播早熟高產(chǎn)小麥新品種德選育. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2019, 52: 2379–2390. Gao D R, Wang H, Liu Q, Zhu D M, Zhang X, Lyu G F, Zhang X X, Jiang W, Li M. Breeding of new wheat varieties with early maturity and high yield under late sowing., 2019, 52: 2379–2390 (in Chinese with English abstract).

[18] 董玉琛. 小麥的基因源. 麥類作物學(xué)報(bào), 2000, 20: 78–81. Dong Y C. Genepools of common on wheat., 2000, 20: 78–81 (in Chinese with English abstract).

[19] 張曉, 張伯橋, 江偉, 呂國(guó)鋒, 張曉祥, 李曼, 高德榮. 揚(yáng)麥系列品種品質(zhì)性狀相關(guān)基因的分子檢測(cè). 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 48: 3779–3793. Zhang X, Zhang B Q, Jiang W, Lyu G F, Zhang X X, Li M, Gao D R. Molecular detection for quality traits-related genes in Yangmai series wheat cultivars., 2015, 48: 3779–3793 (in Chinese with English abstract).

[20] 姜朋, 何漪, 張旭, 吳磊, 張平平, 馬鴻翔. 寧麥9號(hào)與揚(yáng)麥158株高及其構(gòu)成因素的遺傳解析. 作物學(xué)報(bào), 2020, 46: 858–868. Jiang P, He Y, Zhang X, Wu L, Zhang P P, Ma H X. Genetic analysis of plant height and its commonents for wheat (L.) cultivars Ningmai 9 and Yangmai 158., 2020, 46: 858–868 (in Chinese with English abstract).

[21] 姜朋, 張旭, 吳磊, 何漪, 張平平, 馬鴻翔, 孔令讓. 寧麥9號(hào)/揚(yáng)麥158重組自交系群體產(chǎn)量性狀的遺傳解析. 作物學(xué)報(bào), 2021, 47: 869–881. Jiang P, Zhang X, Wu L, He Y, Zhang P P, Ma H X, Kong L R. Genetic analysis for yield related traits of wheat (L.) based on a recombinant inbred line population from Ningmai 9 and Yangmai 158., 2021, 47: 869–881 (in Chinese with English abstract).

[22] 何賢芳, 王曉波, 司紅起, 夏云祥, 馬傳喜. STS標(biāo)記在揚(yáng)麥158×淮麥18 F4群體中的應(yīng)用及其與PPO活性的關(guān)系. 分子植物育種, 2008, 6: 499–503. He X F, Wang X B, Si H Q, Xia Y X, Ma C X. The application of STS marker in Yangmai 158 × Huaimai 18 F4separating plant lines and its relations with PPO activity., 2008, 6: 499–503 (in Chinese with English abstract).

[23] 吳紀(jì)中, 蔡士賓, 顏偉, 任麗娟, 陳懷谷, 吳小有, 張仙義. ARz×揚(yáng)麥158群體對(duì)小麥赤霉病抗性的QTL分析. 江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2006, 22: 339–345. Wu J Z, Cai S B, Yan W, Ren L J, Chen H G, Wu X Y, Zhang X Y. QTL analysis of fusarium head blight resistance (FHB) in ARz×Yangmai 158 population., 2006, 22: 339–345 (in Chinese with English abstract).

[24] Wen M X, Su J X, Jiao C Z, Zhang X, Xu T, Wang T, Liu X X, Wang Z K, Sun L, Yuan C X, Wang H Y, Wang X E, Xiao J. Pleiotropic effect of the compactum gene and its combined effects with other loci for spike and grain-related traits in wheat., 2022, 11: 01837.

[25] Zhu T, Wang L, Rimbert H, Rodriguez J C, Deal K R, Deolivera R, Choulet F, Keeble-Gagnere G, Tibbits J, Rogers J, Eversole K, Appels R, Guo Y Q, Mascher M, Dvorak J, Luo M C. Optical maps refine the bread wheatcv. Chinese Spring genome assembly., 2021, 107: 303–314.

[26] Ma S W, Wang W, Wu J H, Guo W L, Chen Y M, Li G W, Wang Y P, Shi W M, Xia G M, Fu D L, Kang Z S, Ni F. WheatOmics: a platform combining multiple omics data to accelerate functional genomics studies in wheat., 2021, 14: 1965–1968.

[27] Fan X L, Cui F, Ji J, Zhang W, Zhao X Q, Liu J J, Meng D Y, Tong Y P, Wang T, Li J M. Dissection of pleiotropic QTL regions controlling wheat spike characteristics under different nitrogen treatments using traditional and conditional QTL mapping., 2019, 10: 187.

[28] Mizuno N, Nitta M, Sato K, Nasuda S. A wheat homologue ofis a candidate gene conferring the early heading phenotype to einkorn wheat., 2012, 87: 357–367.

[29] Zhang L, Zhang H, Qiao L Y, Miao L F,Yan D, Liu P, Zhao G Y, Jia J Z, Gao L F. Wheat MADS-box genenegatively regulates heading date., 2021, 9: 1115–1123.

[30] Zou J, Semagn K, Chen H, Iqbal M, Asif M, Ndiaye A, Navabi A, Perez-lara E, Pozniak C, Yang R C, Graf R J, Randhawa H R, Spaner D. Mapping of QTLs associated with resistance to common bunt, tan spot, leaf rust, and stripe rust in a spring wheat population., 2017, 37: 144.

[31] Griffiths S, Simmonds J, Leverington M, Wang Y K, Fish L, Sayers L, Alibert L, Orford S, Wingen L, Herry L, Faurer S, Laurie D, Biham L, Snape J. Meta-QTL analysis of the genetic control of ear emergence in elite European winter wheat germplasm., 2009, 119: 383–395.

[32] Hu J M, Wang X Q, Zhang G X, Jiang P, Chen W Y, Hao Y C, Ma X, Xu S S, Jia J Z, Kong L R, Wang H W. QTL mapping for yield-related traits in wheat based on four RIL population., 2020, 133: 917–933.

[33] Kane N A, Danyluk J, Tardif G, Quellet F, Laliberte J F, Limin A E, Fowler B, Sarhan F., a member of the StMADS-11 clade of flowering repressors, is regulated by vernalization and photoperiod in wheat., 2005, 138: 2354–2363.

[34] Mason R E, Hays D B, Mondal S, Ibrahim A M, Basnet B. QTL for yield, yield components and canopy temperature depression in wheat under late sown field conditions., 2013, 194: 243–259.

[35] Peng J, Richards D E, Hartley N M, Murphy G P, Devos K M, Flintham J E, Beales J, Fish L J, Worland A J, Pelica F, Sudhakar D, Christou P, Snape J W, Gale M D, Harberd N P. ‘Green revolution’ genes encode mutant gibberellin response modulators., 1999, 400: 256–261.

[36] Wang R X, Hai L, Zhang X Y, You G X, Yan C S, Xiao S H. QTL mapping for grain filling rate and yield-related traits in RILs of the Chinese winter wheat population Heshangmai × Yu 8679., 2009, 118: 313–325.

[37] Thambugala D, Brule-Babel A L, Blackwell B A, Fedak G, Foster A J, MacEachern D, Gillbert J, Henriquez M A, Martin R A, McCallum B D, Spaner D, Iqbal M, Pozniak C J, Diaye A N, McCartney C. Genetic analyses of native Fusarium head blight resistance in two spring wheat populations identifies QTL near the,,,,,, andloci., 2020, 133: 2775–2796.

[38] Addison C K, Mason R E, Brown-Guedira G, Guedira M, Hao Y F, Miller R G, Subramanian N, Lozada D N, Acuna A, Arguello M N, Johnson J W, Ibrahim A M H, Sutton R, Harrison S A. QTL and major genes influencing grain yield potential in soft red winter wheat adapted to the southern United States., 2016, 209: 665–677.

[39] Fatima S, Chaudhari S K, Akhtar S, Amjad M S, Akbar M, Iqbai M S, Arshad M, Shehzad T. Mapping QTLs for yield and yield components under drought stress in bread wheat (L.)., 2018, 16: 4431–4453.

[40] Zhuang M J, Li C N, Wang J Y, Mao X G, Li L, Yin J, Du Y, Wang X, Jing R L. The wheatgenecontrols root length in an auxin-dependent pathway., 2021, 72: 6977–6989.

[41] Singh K, Saini D K, Saripalli G, Batra R, Gautam T, Singh R, Pal S, Kumar M, Jan I, Singh S, Kumar A, Sharma H, Chaudhary J, Kumar K, Kumar S, Singh V K, Singh V P, Kumar D, Sharma S, Kumar S, Kumar R, Sharma S, Gaurav S S, Sharma P K, Balyan H S, Gupta P K. Wheat QTLdb V2.0: a supplement to the database for wheat QTL., 2022, 42: 56.

[42] 胡文靜, 張勇, 陸成彬, 王鳳菊, 劉金棟, 蔣正寧, 王金平, 朱展望, 徐小婷, 郝元峰, 何中虎, 高德榮. 小麥品種揚(yáng)麥16赤霉病抗擴(kuò)展QTL定位及分析. 作物學(xué)報(bào), 2020, 46: 157–165. Hu W J, Zhang Y, Lu C B, Wang F J, Liu J D, Jiang Z N, Wang J P, Zhu Z W, Xu X T, Hao Y F, He Z H, Gao D R. Mapping and genetic analysis of QTLs for Fusarium head blight reistance to disease spread in Yangmai 16., 2020, 46: 157–165 (in Chinese with English abstract).

[43] Chen Z Y, Cheng X J, Chai L L, Wang Z H, Bian R L, Li J, Zhao A J, Xin M M, Guo W L, Hu Z R, Peng H R, Yao Y Y, Sun Q X, Ni Z F. Dissection of genetic factors underlying grain size and fine mapping ofD in common wheat (L.)., 2020, 133: 149–162.

[44] Lin Y, Jiang X J, Hu H Y, Zhou K Y, Wang Q, Yu S F, Yang X L, Wang Z Q, Wu F K, Liu S H, Li C X, Deng M, Ma J, Chen G D, Wei Y M, Zheng Y L, Liu Y X. QTL mapping for grain number per spikelet in wheat using a high-density genetic map., 2021, 9: 1108–1114.

Mapping and effect analysis of QTL for phenology traits in wheat using 55K chip technology

WEN Ming-Xing1,2,*, XIAO Jin2, XU Tao2, SUN Li2, WANG Zong-Kuan2, WANG Hai-Yan2, and WANG Xiu-E2

1Zhenjiang Institute of Agricultural Science, Jurong 212400, Jiangsu, China;2State Key Laboratory of Crop Genetics and Germplasm Enhancement / Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, Jiangsu, China

Phenology is animportant agronomic trait for common wheat, which has a great impact to explore its genetic mechanism and effect for wheat breeding and application. In this study, 240 recombinant inbred lines (RILs) derived from Yangmai 158 and Hiller were used to identify the phenology traits in 2–4 environments. A total of 52 QTL were detected on chromosomes 2A, 2D, 3D, 4B, 4D, 5A, 5B, 5D, 6A, 6B, 7A, 7B, and 7D by using the constructed high-density genetic map.,, andwere detected for several years, which explained 4.56%–46.86%, 1.32%–33.40%, and 2.37%–13.27% of phenotypic variation, respectively.-,-,,,,,,,,,,andwere new QTL.Pyramiding of multiple phenology loci with large effects or repeated is an effective approach to shorten the growth period in different degrees, which could be used to cultivate early-maturing and high-yield wheat varieties.

L.; phenology traits; QTL; SNP markers

2023-05-24;

2023-05-31.

10.3724/SP.J.1006.2023.31014

通信作者(Corresponding author): 溫明星, E-mail: wmxcell2007@163.com

2023-02-26;

本研究由作物遺傳與種質(zhì)創(chuàng)新國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(ZW20202009)資助。

This study was supported by the Open Fund of the State Key Laboratory of Crop Genetics and Germplasm Enhancement (ZW20202009).

URL: https://kns.cnki.net/kcms2/detail/11.1809.S.20230530.1546.008.html

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