寒地粳稻二次枝梗數(shù)和結實率遺傳分析

鄒德堂，李姣

（東北農業(yè)大學農學院，哈爾濱 150030）

寒地粳稻二次枝梗數(shù)和結實率遺傳分析

鄒德堂，李姣

（東北農業(yè)大學農學院，哈爾濱 150030）

運用植物數(shù)量性狀主基因+多基因混合遺傳模型方法，分析黑龍江地區(qū)粳稻品種東農422和空育131雜交后代F1～F4世代二次枝梗數(shù)和結實率性狀的遺傳效應，構建基于SSR標記的遺傳連鎖圖譜，對上述性狀進行QTL分析。結果表明，二次枝梗數(shù)和結實率均受兩對主基因+多基因共同控制，均以主基因遺傳為主；在兩個世代中均檢測到控制上述性狀QTL各2個，遺傳分析結果與QTL定位結果基本一致。

寒地粳稻；二次枝梗數(shù)；結實率；遺傳規(guī)律；QTL定位

黑龍江省是東北地區(qū)最重要的粳稻生產區(qū)，在我國糧食生產中占有重要地位。提高水稻產量與穗數(shù)、穗部性狀和結實率等密切相關。研究枝梗數(shù)和結實率的意義重大。枝梗數(shù)是重要的穗部性狀，其數(shù)量多少決定結實率高低，對產量優(yōu)化產量構成因素的遺傳改良有直接影響[1]。對指導超高產育種中的親本選配、優(yōu)化穗部性狀組配和提高水稻產量具有重要意義[2-3]。隨著水稻基因組研究和分子生物學的快速發(fā)展，水稻枝梗數(shù)性狀的遺傳研究取得較大進展。在保證結實率的基礎上，提高每穗枝梗數(shù)，尤其是二次枝梗數(shù)，提高每穗總粒數(shù)，獲得適宜大穗奪取超高產[4-6]。本研究以東北地區(qū)寒地特有的粳稻品種配置雜交組合，利用植物數(shù)量性狀主基因+多基因遺傳體系分析低世代條件下水稻枝梗數(shù)和結實率的遺傳模型和遺傳效應，通過構建遺傳連鎖圖譜及QTL分析方法定位枝梗數(shù)和結實率性狀相關的數(shù)量性狀基因及其緊密連鎖的分子標記，為培育適合于寒地種植的粳稻品種高產分子設計育種實踐提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 供試材料和田間種植

以黑龍江地區(qū)優(yōu)質粳稻品種東農422（P1）和高產品種空育131（P2）為親本，2009年配置雜交組合并獲得F1，2010年種植親本和F2單株，2011～2012年種植親本、F1、F2以及由F2單株衍生180個F3∶4家系。P1由東北農業(yè)大學培育的純系粳稻品種；P2由黑龍江省農墾科學院水稻研究所從吉林省農業(yè)科學院引進并選育而成。

2010～2012 年在東北農業(yè)大學香坊實驗實習基地進行。試驗采取隨機區(qū)組設計，單行區(qū)，小區(qū)行長5 m，每株系種植1行，每行10株，3次重復。插秧規(guī)格：30 cm×10 cm。栽培管理同一般田間生產。

1.2 試驗方法

2010年6 月于分蘗盛期在F2單株間隨機選取5株新鮮葉片，放置于-80℃超低溫冰箱中保存供提取DNA。成熟時，調查親本、F1、F2、F2：3和F4世代的二次枝梗數(shù)（Secondary branch number，SBN）和結實率（Ripening rate，RR）。

二次枝梗數(shù)：長在一次枝梗上的枝梗數(shù)（兩粒以上）；

結實率：每穗實粒數(shù)與每穗總粒數(shù)的比值。

以CTAB方法提取親本及家系總DNA[7]，PCR反應參照林海等方法[8]。優(yōu)先選用相關文獻中多態(tài)性好的引物以及Gramene網站中公布的引物數(shù)據(jù)，選擇均勻分布于水稻12條染色體上的800對SSR標記，引物由上海生工生物工程有限公司進行合成。應用軟件QTL IciMapping v3.1構建分子標記遺傳連鎖圖譜，利用Kosambi函數(shù)將重組率轉化為遺傳圖距（cM），利用Mapchart 2.1進行遺傳連鎖圖譜的繪制。

1.3 遺傳分析方法

利用植物數(shù)量性狀遺傳體系主基因+多基因混合遺傳模型中P1、F1、P2、F2和F2∶3五世代分離分析方法。通過迭代IECM算法估計各個世代成分分布參數(shù)，并通過選取AIC值和一組適合性檢驗（統(tǒng)計量U21、U22、U23的均勻性檢驗，W的Smirnov檢驗以及D的Kolomogorov檢驗）后建立A、B、C、D、E 5類共24種遺傳模型，配合各種群體的數(shù)量性狀表型分布，從中挑選出適合的遺傳模型。采用最小二乘法在最優(yōu)模型中估計各個遺傳參數(shù)基因效應值[9]。

1.4 QTL分析方法

與母本“東農422”帶型相同記為“2”，與父本“空育131”帶型相同記為“0”，雜合帶型記為“1”，缺失記為“-1”。采用QTL IciMapping v3.1的復合區(qū)間作圖法（CIM）進行QTL檢測，以LOD=2.5作為QTL存在的閾值，利用Mapchart 2.1進行遺傳連鎖圖譜的繪制。QTL命名原則遵循McCouch等提出的方法[10]。

2 結果與分析

2.1 二次枝梗數(shù)和結實率遺傳分析

2.1.1 二次枝梗數(shù)次數(shù)分布及模型遺傳分析

從表1中可以看出，親本的表型在性狀間呈現(xiàn)較好的差異，F(xiàn)1居于雙親之間并接近于低值親本。F2和F2∶3平均二次枝梗數(shù)均呈連續(xù)分布，F(xiàn)2和F2∶3均呈現(xiàn)單峰分布，平均值位于雙親數(shù)值之間，可以推測存在效應較大的主基因。

用IECM算法估計各種遺傳模型配合表1二次枝梗數(shù)次數(shù)分布的極大似然值和AIC值列于表2。在P1、F1、P2、F2和F2∶3五個群體聯(lián)合分析中，二次枝梗數(shù)的C-0和E-1-0模型的AIC值較小，分別為2 195.22和2 188.89，經一組適合性檢驗（見表3）C-0模型有3個統(tǒng)計量達到顯著水平，E-1-0模型有1個統(tǒng)計量達顯著水平，且E-1-0模型的AIC值最小，因此選擇E-1-0模型為二次枝梗數(shù)性狀最適合遺傳模型。二次枝梗性狀表現(xiàn)為兩對加性-顯性-上位性主基因+加性-顯性-上位性多基因混合遺傳。

表1 二次枝梗數(shù)在群體中的次數(shù)分布Table 1 Frequency distributions of SBN in P1，F(xiàn)1，P2，F(xiàn)2and F2：3populations

表2 IECM算法估計各個遺傳模型配合二次枝梗數(shù)極大似然值和AIC值Table 2 MLV and AIC values of variant genetic models calculated with IECM method for SBN

表3 二次枝梗數(shù)C-0、E-1-0遺傳模型的適合性檢驗Table 3 Tests for goodness-of-fit of genetic model C-0、E-1-0 for SBN

2.1.2 結實率次數(shù)分布及模型遺傳分析

由表4可知，F(xiàn)1出現(xiàn)超親分離現(xiàn)象接近于高值親本。F2和F2：3結實率呈現(xiàn)均勻的連續(xù)分布，F(xiàn)2和F2：3均呈現(xiàn)多峰分布，平均值位于雙親數(shù)值之間，說明，至少存在一對效應較大的主基因。

表5列出各種遺傳模型配合表4結實率次數(shù)分布的極大似然值和AIC值。由表5可知，E-1-2模型AIC值最小，為-1 191.17，表明結實率性狀是由兩對加性-顯性主基因+加性-顯性多基因混合遺傳控制。

表4 結實率在群體中的次數(shù)分布Table 4 Frequency distributions of RR in P1，F(xiàn)1，P2，F(xiàn)2and F2：3populations

表5 IECM算法估計各個遺傳模型配合結實率極大似然值和AIC值Table 5 MLV and AIC values of variant genetic models calculated with IECM method for RR

2.1.3 二次枝梗數(shù)和結實率遺傳參數(shù)估計

利用兩個分離世代（F2+F2∶3）加不分離世代（P1+ P2+F1）聯(lián)合分析，結果表明二次枝梗數(shù)性狀表現(xiàn)為兩對獨立的加性-顯性-上位性主基因+加性-顯性-上位性多基因混合遺傳。聯(lián)合分析所得二次枝梗數(shù)性狀遺傳參數(shù)估計值列于表6。

表6 二次枝梗數(shù)遺傳參數(shù)估計值Table 6 Estimates of genetic parameters for SBN

從表6一階參數(shù)中兩對主基因加性效應來看，|da|＞|db|，說明第1對主基因的加性作用大于第2對主基因。從兩對主基因顯性效應與加性效應的比值來看，|ha/da|＜1，|hb/db|＞1，即第1對主基因加性效應大于相應的顯性效應值，第2對主基因加性效應小于相應的顯性效應值，說明控制二次枝梗數(shù)性狀的兩對主基因分別以加性效應和顯性效應為主。兩對主基因加性×加性互作效應只有主基因加性效應的0.05%～1.63%，兩對主基因加性×顯性互作效應以及顯性×加性互作效應的絕對值均小于兩對主基因顯性效應的絕對值。說明在暫時性分離群體中，顯性效應和與顯性效應相關的互作效應對于選擇的影響較大。對于兩對主基因顯性方向，h0/da=-0.13，hb/db=-4.75，兩對主基因都是表現(xiàn)為二次枝梗數(shù)多對二次枝梗數(shù)少呈部分顯性。從二階參數(shù)主基因遺傳率和多基因遺傳率來看，主基因+多基因決定二次枝梗數(shù)表型變異的54.71%、72.69%（F2+F2∶3），另外是由環(huán)境因素決定的，說明F2和F2∶3群體中二次枝梗數(shù)的變化主要是受遺傳因素控制。其中主基因遺傳率遠大于相應多基因遺傳率，說明在遺傳因素中以主基因遺傳效應為主。

經IECM算法估算出E-1-2模型的一階遺傳參數(shù)（m、da、db、ha、hb、[d]、[h]），利用一階參數(shù)進一步估計出二階參數(shù)（見表7）。

表7 結實率性狀遺傳參數(shù)估計值Table 7 Estimates of genetic parameters for RR

da、db為正值，ha、hb為負值，說明兩對主基因均是高結實率對低結實率為顯性，方向為負；|da|＜|db|，|ha|＜|hb|說明第1對主基因的加性作用和顯性作用分別小于第2對主基因的加性作用和顯性作用；|da/db|＜1，|hb/db|＜1，即兩對主基因加性效應值均大于相應的顯性效應值，說明控制結實率性狀的兩對主基因均以加性效應為主；|[h]/[d]|＞1，即多基因顯性效應值大于其加性效應值，說明控制結實率性狀的多基因是以顯性效應為主；對于兩對主基因顯性方向，ha/da=-0.29，hb/db=-0.31，認為兩對主基因均是高結實率對低結實率部分顯性；從二階參數(shù)主基因遺傳率和多基因遺傳率來看，主基因+多基因決定結實率表型變異的93.48%、99.71%（F2+F2∶3），說明結實率性狀間的變化主要由遺傳因素決定，聯(lián)合分析結果表明主基因遺傳率遠大于多基因遺傳率，結實率性狀以主基因遺傳為主。

2.2 二次枝梗數(shù)和結實率QTL定位

兩年定位結果中檢測到兩個與二次枝梗數(shù)相關的QTLs位點（見圖1），分別位于第2、7條染色體上，對表型貢獻率范圍在19.34%～31.11%；兩個世代定位區(qū)間均相同，對表型變異解釋率也較一致，是主效QTL。除在F3世代檢測到qSBN-2增效等位基因來源于東農422，其余QTL位點增效等位基因均來自于空育131。

在F3和F4世代下共檢測到4個與結實率性狀有關的QTLs，位于第5、6、7條染色體上，貢獻率范圍為17.09%～18.99%，兩年數(shù)據(jù)結果對表型變異解釋率都較大，是主效QTL。兩年檢驗結果中位于第5條染色體RM592～RM146區(qū)間，qRR-5增效等位基因來自空育131，其余兩個QTL位點增效等位基因來自東農422。

圖1 東農422/空育131組合二次枝梗數(shù)和結實率性狀QTL定位結果Fig.1 QTLs identification related to SBN and RR from the cross of Dongnong422 and Kongyu131

3 討論與結論

3.1 二次枝梗數(shù)和結實率的遺傳分析

有研究表明，二次枝梗數(shù)是受基因控制的數(shù)量性狀，遺傳物質基礎豐富，在一定選擇壓力下對水稻二次枝梗數(shù)性狀進行遺傳改良[11]。趙新華等等認為二次枝梗數(shù)是由多基因控制、以顯性效應為主，或受加性和顯性基因共同控制的數(shù)量性狀[12-13]。歐海龍等經過主基因+多基因混合遺傳模型分析，認為二次枝梗數(shù)性狀為D-1模型即1對主基因+多基因混合遺傳，主基因遺傳率為35%，多基因遺傳率為14%[14]。蔡英杰研究表明，二次枝梗數(shù)受兩對互補作用連鎖主基因+多基因的混合遺傳控制，由多基因遺傳控制為主[15]。馬麗蓮等研究認為二次枝梗數(shù)受兩對獨立主基因控制，同時存在多基因，主基因遺傳率分別為80%和65%，多基因遺傳率分別為10%和12%[16]。本研究中認為二次枝梗數(shù)是兩對主基因為加性-顯性-上位性+加性-顯性上位性多基因模型。在最適遺傳模型條件下，主基因遺傳率大于54.50%；多基因遺傳率大于3.15%。歐海龍以RIL群體為研究對象，證明結實率是受兩對加性-上位性連鎖主基因遺傳，以主基因遺傳為主，伴有環(huán)境因素控制[14]。蔡英杰認為結實率受兩對累加作用連鎖主基因+多基因控制遺傳[15]。本研究認為結實率是兩對加性-顯性主基因+加性-顯性多基因模型。在最適合遺傳模型條件下，主基因遺傳率大于74.25%。說明在不同試驗材料和不同遺傳模型背景下，控制水稻結實率性狀遺傳表現(xiàn)為兩對主基因+多基因遺傳。

3.2 控制二次枝梗數(shù)和結實率的QTL分析

二次枝梗數(shù)的均衡增加是提高產量的有效途徑。荊彥輝等利用元江普野/特青BC3F2群體檢測到與二次枝梗數(shù)相關的QTLs 4個[16]。崔克輝等利用RILs群體在第1、2染色體上檢測到影響二次枝梗數(shù)的QTLs[17]。Yuan等利用RILs群體檢測到6個與二次枝梗數(shù)相關的QTLs，位于第2、3、7染色體上[18]。鄭洪亮以粳稻品種F2∶3群體在冷水條件和正常條件下均檢測到3個與二次枝梗數(shù)有關的QTL，均位于第2和第7條染色體上[19]。本試驗在第2、7條染色體上均檢測到控制二次枝梗數(shù)的QTLs，對表型貢獻率較大，與遺傳分離分析結果一致。與崔克輝[17]、鄭洪亮[19]等研究結果一致，定位的區(qū)間與前人研究大體相同，其中在第7條染色體RM1357～RM1306區(qū)間檢測到控制二次枝梗數(shù)性狀位點，貢獻率達31.11%，存在范圍為10.3 cM。前人在第1、3染色體上檢測到與二次枝梗數(shù)相關的位點，在本試驗中并未檢測到?？赡芘c所選定位群體的品種、遺傳因素有關，也可能與群體種植環(huán)境因素有關。

結實率的升高直接增加每穗粒數(shù)，從而提高水稻產量。李紹波等研究表明，控制水稻產量因素的數(shù)量性狀位點在不同遺傳背景下具有豐富的遺傳多樣性，認為大多數(shù)數(shù)量性狀位點的表達受環(huán)境影響較大[20]。許凌等利用RILs群體在第6、7、10條染色體上共檢測到5個與二次枝梗數(shù)、結實率等性狀相關的QTLs位點[21]。葉少平等檢測到與結實率等性狀相關的QTL位點，對表型貢獻率范圍在5.0%～12.3%[22]。鄧偉等利用140個BC3F2群體，對水稻重要農藝性狀連續(xù)兩年進行QTL定位，共檢測6個與結實率、二次枝梗數(shù)等農藝性狀有關的QTLs，其中有4個QTLs在兩年中均能檢測到[23]。本研究以兩年兩個世代群體為研究材料對結實率和二次枝梗數(shù)等性狀進行研究，兩年定位研究中均檢測出兩個貢獻率較大的位點，與遺傳分析得出的結果一致。兩年試驗結果表明在第5、6、7染色體上定位到與結實率相關的位點，其中在第5染色體RM592～RM146區(qū)間連續(xù)兩年均檢測到與結實率相關的位點，對表型變異解釋率范圍在18.0%左右，標記區(qū)間在15.5 cM。本研究認為是一個新的與結實率性狀有關的標記區(qū)間，在今后研究中可有效利用。

迄今為止，已檢測到許多與枝梗數(shù)和結實率相關的QTL位點，但作圖群體多數(shù)來自秈粳雜交品種、世代較低且貢獻率較小，受環(huán)境影響較大。而利用東北地區(qū)寒地粳稻特有品種研究枝梗數(shù)和結實率性狀報道較少?？蛇M一步利用粳粳雜交品種高世代群體材料進行枝梗數(shù)和結實率等與產量相關基因資源的定位，在較大貢獻率QTL位點基礎上進行精細定位，發(fā)展與目標基因緊密連鎖的分子標記，構建枝梗數(shù)和結實率等產量性狀主效QTL分子遺傳圖譜，明確水稻穗枝梗數(shù)和結實率性狀的調控機理。通過分子標記輔助育種方法，并配合完善的遺傳統(tǒng)計機理可以高效地轉移多枝梗數(shù)、高結實率的主效基因，為水稻高產基因的精細定位、圖位克隆等后續(xù)研究奠定基礎。

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Genetic analysis and QTL identification of secondary branch number and ripening rate traits of japonica rice in cold

ZOU Detang,LI Jiao
(School of Agriculture,NortheastAgricultural University,Harbin 150030,China)

F1-F4generations derived from a cross between japonica variety Dongnong422 and Kongyu131 with high yield and quality in Northeast of China were used for genetic effect analysis on secondary branch number(SBN)and ripening rate(RR)traits under main gene plus polygene mixed genetic model of plant quantitative traits.Furthermore,SSR markers based genetic linkage map were constructed to identify QTLs underlying the above traits.The results indicated that SBN and RR were controlled by two major genes plus polygene and E-1-0 and E-1-2 model were the optimum genetic model for SBN and RR,respectively.The heritability of major gene was much greater than that of the rate of the polygene.Two QTLs associated with SBN and RR were detected in two generations,respectively.The results of genetic analysis and QTL identification were basically identical.

japonica rice in cold;secondary branch number;ripening rate;genetic analysis;QTL location

S511.2+2

A

1005-9369（2014）04-0018-07

2013-07-15

“十二五”農村領域國家科技計劃項目（2011BAD35B02-01）；國家科技支撐項目（2011BAD16B11）

鄒德堂（1965-），男，教授，博士，博士生導師，研究方向為水稻遺傳育種研究。E-mail：zoudt@163.com

時間2014-4-21 13:27:12[URL]http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1391.S.20140421.1327.046.html

鄒德堂,李姣.寒地粳稻二次枝梗數(shù)和結實率遺傳分析[J].東北農業(yè)大學學報,2014,45(4)∶18-24.

Zou Detang,Li Jiao.Separation and identification of polyacrylamide degrading-bacteria and its degradation characteristics [J].Journal of Northeast Agricultural University,2014,45(4)∶18-24.(in Chinese with English abstract)