水稻直鏈淀粉含量QTL圖譜整合研究

李修平，馬文東，王 仲，郭 勇，劉方明，吳恒梅

（1．佳木斯大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，黑龍江 佳木斯 154007；2.黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院佳木斯水稻研究所，黑龍江 佳木斯 154026）

水稻直鏈淀粉含量QTL圖譜整合研究

李修平1，馬文東2，王 仲1，郭 勇1，劉方明1，吳恒梅1

（1．佳木斯大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，黑龍江 佳木斯 154007；2.黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院佳木斯水稻研究所，黑龍江 佳木斯 154026）

水稻直鏈淀粉含量是水稻品質(zhì)育種重要指標(biāo)之一。研究收集整理來(lái)自34個(gè)作圖群體共141個(gè)與水稻直鏈淀粉含量相關(guān)的QTL信息。利用Biomercator 2.1軟件和共有標(biāo)記映射，將收集到的QTLs整合到參考圖譜Cornell 2001上，通過(guò)元分析方法獲得“真實(shí)QTLs”，建立水稻直鏈淀粉含量QTLs的一致性圖譜，在第1、2、3、6、7、8、9和10染色體上共分析得到30個(gè)“真實(shí)QTLs”及其連鎖標(biāo)記。為水稻直鏈淀粉含量基因的精細(xì)定位、圖位克隆及水稻品質(zhì)的分子輔助育種提供理論基礎(chǔ)。

水稻；直鏈淀粉含量；QTL整合；元分析

直鏈淀粉含量是影響稻米食味品質(zhì)的主要因素之一。探明水稻直鏈淀粉含量遺傳規(guī)律，對(duì)稻米品質(zhì)改良具有重要意義。隨著水稻基因組測(cè)序計(jì)劃的完成，水稻高密度分子遺傳連鎖圖譜和各種近等基因系群體構(gòu)建，與水稻直鏈淀粉相關(guān)數(shù)量性狀位點(diǎn)不斷被定位。Lanceras等利用組合KD? ML105/CT9993衍生的RIL群體，在第3、4、6和7染色體定位到4個(gè)影響AC的QTLs，解釋AC變異的80%[1]。王茂青利用日本優(yōu)質(zhì)粳稻品種越光和國(guó)內(nèi)著名高產(chǎn)水稻品種桂朝二號(hào)構(gòu)建的重組自交系群體，共檢測(cè)到3個(gè)控制直鏈淀粉含量的加性QTL，分布于第1、2和6染色體[2]。由于群體數(shù)量小和作圖密度低等原因，使得已發(fā)表的QTLs存在標(biāo)記區(qū)間大、精度低、置信區(qū)間大等問(wèn)題，導(dǎo)致在不同研究中定位的QTL（即使是同一位點(diǎn)）存在位置差異，無(wú)法確定“真實(shí)的”QTLs，很難找到與直鏈淀粉含量緊密連鎖的分子標(biāo)記，至今能夠在育種中應(yīng)用的有效標(biāo)記較少。

圖譜整合是彌補(bǔ)單個(gè)作圖群體因分子標(biāo)記多態(tài)性的局限性而難以構(gòu)建高密度圖譜的有效方法。張聞博等將與抗大豆胞囊線蟲(chóng)相關(guān)的151個(gè)QTLs整合并利用元分析技術(shù)發(fā)掘了16個(gè)“真實(shí)”QTL[3]。劉碩等將已發(fā)表與大豆蛋白質(zhì)相關(guān)的QTL進(jìn)行整合，得到連鎖群上QTL的有效遺傳位置，并篩選出穩(wěn)定性標(biāo)記Satt127[4]。高利芳等對(duì)大豆株高QTL進(jìn)行整合，得到15個(gè)株高的“通用”QTL，分別位于大豆6、7、11、13和18號(hào)染色體[5]。

本研究對(duì)Gramene數(shù)據(jù)庫(kù)及發(fā)表的與水稻直鏈淀粉含量相關(guān)的QTLs進(jìn)行整合并利用元分析技術(shù)進(jìn)行“真實(shí)”QTL挖掘，以期為水稻直鏈淀粉含量遺傳機(jī)制研究及水稻品質(zhì)分子輔助育種提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 水稻直鏈淀粉含量QTL的收集和整理方法

收集水稻直鏈淀粉含量相關(guān)QTLs定位信息包括QTL名稱、所在染色體位置、臨近標(biāo)記、LOD、貢獻(xiàn)率、作圖群體和作圖分析方法等。整理方法為：對(duì)于原始圖譜和參考圖譜共有的標(biāo)記，若QTL為單標(biāo)記，則記錄其在原始圖譜上的坐標(biāo)；若QTL為雙標(biāo)記，則分別記錄雙標(biāo)記在原始圖譜上的坐標(biāo)，即左標(biāo)記和右標(biāo)記。位置（最大可能性的位置及其置信區(qū)間）和貢獻(xiàn)率作為QTL的2個(gè)重要參數(shù)，若QTL的置信區(qū)間未知，則根據(jù)Darvasi等的公式計(jì)算95%置信區(qū)間[6]：

C.I.為QTL的置信區(qū)間，N為作圖群體的大小，R2為QTL的貢獻(xiàn)率。公式（1）適用于回交和F2群體，公式（2）適用于RILs群體。

本研究收集來(lái)自不同親本的34個(gè)作圖群體，共141個(gè)與水稻直鏈淀粉含量相關(guān)的QTLs（見(jiàn)表1）。

表1 已報(bào)道的水稻直鏈淀粉含量相關(guān)QTLsTable 1 QTLs reported on amylose content of rice

1.2 水稻直鏈淀粉含量相關(guān)QTLs的映射

QTL映射是利用奇序函數(shù)（Homothetic func?tion）計(jì)算左右標(biāo)記與QTL的距離，將原始圖譜上的QTL按比例投射到參考圖譜上。利用軟件Bio?Mercator 2.1的映射功能將其他作圖群體的水稻直鏈淀粉含量相關(guān)QTL映射到參考圖譜，構(gòu)建一張水稻直鏈淀粉含量相關(guān)QTL“一致性圖譜”。

由于已報(bào)道的QTL來(lái)源于不同的作圖群體，具有不同研究背景以及分析方法，定位在各自連鎖圖譜上，且圖譜密度較小，因此QTL定位的原始圖譜之間共同標(biāo)記較少。本研究采用Cornell 2001作為參考圖譜，該圖譜為高密度遺傳連鎖圖譜，具有較高的可信度，與原始圖譜間有大量的共同標(biāo)記，便于圖譜及QTL整合。

1.3 水稻直鏈淀粉含量QTL的元分析

利用BioMercator 2.1軟件中的Meta-analysis程序進(jìn)行水稻直鏈淀粉含量QTL的元分析。對(duì)同一染色體上同一座位或者有重疊座位的QTL計(jì)算出一個(gè)“一致性”QTL，該QTL會(huì)給出5個(gè)計(jì)算模型，其中AIC（Akaiketype criteria values）值最小的模型為最優(yōu)模型，即最優(yōu)“一致性”QTL，該模型也是比較接近“真實(shí)”QTL的模型。每個(gè)模型都是按照最大似然函數(shù)比通過(guò)高斯定理繪出在染色體上最大可能排列的位置。

2 結(jié)果與分析

2.1 水稻直鏈淀粉含量QTLs在染色體上的分布

利用BioMercator 2.1軟件中tools-maps projection選項(xiàng)進(jìn)行水稻直鏈淀粉含量QTL的映射。結(jié)果顯示，有32個(gè)群體定位的131個(gè)QTLs得到映射，可構(gòu)建水稻直鏈淀粉含量QTL的一致性圖譜（見(jiàn)圖1）。一致性圖譜結(jié)果顯示，水稻直鏈淀粉含量QTL分布在第3、6、7、8和9染色體上，其中第3和第6染色體上比較多，且第6染色體上的QTL成簇出現(xiàn)，有部分重疊，其他染色體上較少。總體上，水稻直鏈淀粉含量QTL在第3、6、7、8 和9染色體上分布不均勻，較為分散。

2.2 水稻直鏈淀粉含量QTLs的元分析

利用BioMercator 2.1軟件的Meta-analysis選項(xiàng)進(jìn)行水稻直鏈淀粉含量QTL的元分析。結(jié)果中，每次分析得出的5個(gè)模型中以AIC值最小的模型為準(zhǔn)來(lái)確定“真實(shí)”QTL。將實(shí)際操作中的原始圖譜中單一QTL映射產(chǎn)生的“一致性”QTL結(jié)果剔除，結(jié)果見(jiàn)表2。表2結(jié)果顯示，分別在第1、第2、第3、第6、第7、第8、第9和第10染色體上，共有30個(gè)“真實(shí)”QTL被發(fā)現(xiàn)，且得到的QTL的圖距都較小，最小的為1 cM，最大的為23.8 cM。第1染色體上檢測(cè)到6個(gè)“真實(shí)”QTL，第3、第6和第7染色體上各檢測(cè)到4個(gè)“真實(shí)”QTL，第2、第8、第9和第10染色體上各檢測(cè)到3個(gè)“真實(shí)”QTL。其中，第8染色體上檢測(cè)到2個(gè)圖距分別為1和2.8 cM的“真實(shí)”QTL，分別位于52.2和58.1 cM處，標(biāo)記區(qū)間為RM483-RM458和RM547-RM72，置信區(qū)間分別為（52.2-53.2）和（58.1-60.9）。第7染色體上的位于115.3 cM處檢測(cè)到標(biāo)記區(qū)間為RM172-RM428的“真實(shí)”QTL，圖距僅為1.3 cM。

3 討論

3.1 水稻直鏈淀粉含量QTL整合的重要實(shí)踐意義

隨著生物技術(shù)手段的發(fā)展及對(duì)水稻直鏈淀粉含量的研究深入，國(guó)內(nèi)外研究者進(jìn)行大量關(guān)于水稻直鏈淀粉含量QTL的基因定位，以期將其應(yīng)用于水稻品質(zhì)的分子輔助育種中，但由于作圖群體小，群體類型和遺傳背景不同，圖譜精度低等原因，所定位QTL區(qū)間跨度大，標(biāo)記的有效性降低，難于應(yīng)用于實(shí)踐中。而基于元分析的QTL整合，建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行QTL優(yōu)化，將置信區(qū)間縮小，本研究中置信區(qū)間最小值為1 cM，減小QTL誤差，使QTL精度和有效性提高，可解決傳統(tǒng)QTL分析局限。

本研究定位于第6染色體染色體0 cM處的“真實(shí)”QTL與原始圖譜中QTL位置相近，但圖距由原來(lái)的51.4縮小至2.2 cM；位于第3染色體0 cM處的“真實(shí)”QTL與原始圖譜中QTL位置相同，圖距由原來(lái)的40縮小至11 cM；位于第1染色體134.8 cM處的“真實(shí)”QTL與原始圖譜中QTL位置相同，圖距由原來(lái)的19.6縮小至8.4 cM。

3.2 圖譜整合對(duì)MAS的應(yīng)用途徑

通過(guò)圖譜整合可獲得區(qū)間更小的“真實(shí)”QTL和性狀相關(guān)標(biāo)記，直接應(yīng)用于分子輔助育種（MAS中。對(duì)元分析得到的“真實(shí)”QTL和標(biāo)記區(qū)間的基因進(jìn)行分析，可進(jìn)一步發(fā)掘候選基因，成為圖譜整合應(yīng)用的新途徑。吉海蓮等對(duì)玉米抗絲黑穗病QTL進(jìn)行整合，得到2個(gè)“一致性”QTL，并對(duì)其區(qū)間序列通過(guò)同源比對(duì)初步獲得4個(gè)抗病位置候選基因[39]。高利芳等將201個(gè)與大豆株高相關(guān)的QTL信息整合并對(duì)重演性較好的QTL位點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的區(qū)段內(nèi)的基因進(jìn)行分析，初步篩選出17個(gè)與大豆株高相關(guān)的候選基因[5]。圖譜整合可作為標(biāo)記開(kāi)發(fā)的新途徑。對(duì)真實(shí)QTL區(qū)段內(nèi)DNA序列進(jìn)行分析，尋找該區(qū)間的簡(jiǎn)單重復(fù)序列，根據(jù)其兩端的保守序列，利用SSR設(shè)計(jì)軟件設(shè)計(jì)新的SSR引物，開(kāi)發(fā)出與之連鎖的SSR分子標(biāo)記，為水稻分子輔助育種提供可選擇的可靠分子標(biāo)記，可提高優(yōu)質(zhì)水稻品種選育的效率。

圖1 水稻直鏈淀粉含量QTL元分析整合圖譜Fig.1 Consensus map of QTLs of rice amylose content

表2 水稻直鏈淀粉含量QTL元分析結(jié)果Table 2 Meta-analysis results of rice amylose content

4 結(jié)論

本研究收集來(lái)自34個(gè)作圖群體共141個(gè)與水稻直鏈淀粉含量相關(guān)的QTLs信息，并利用Biomer?cator 2.1軟件將QTLs整合到參考圖譜Cornell 2001上，通過(guò)元分析方法得到“真實(shí)”QTLs及其臨近標(biāo)記和置信區(qū)間。結(jié)果表明，有32個(gè)群體定位的131 個(gè)QTLs得到映射，構(gòu)建水稻直鏈淀粉含量QTL的一致性圖譜，水稻直鏈淀粉含量QTL分布在第1、2、3、6、7、8、9和第10染色體上，元分析共發(fā)現(xiàn)30個(gè)“真實(shí)”QTL，所得“真實(shí)”QTL圖距較小，最小圖距為1 cM，圖距5 cM以下的有9個(gè)。

[1]Lanceras J C,Huang Z L.Mapping of genes for cooking and eat?ing qualities in Thai jasmine rice(KDML105)[J].DNA Research, 2000(7):93-101.

[2]王茂青.稻米品質(zhì)性狀的QTL定位及遺傳分析[D].南京:南京農(nóng)業(yè)大學(xué),2007.

[3]張聞博,蔣洪蔚,李燦東,等.基于元分析的大豆包囊線蟲(chóng)抗性QTL的整合[J].中國(guó)油料作物學(xué)報(bào),2010,32(1):104-109.

[4]劉碩,羅玲,劉章雄,等.大豆蛋白質(zhì)含量QTL的“整合”及Overview分析[J].大豆科學(xué),2011,30(1):1-7.

[5]高利芳,郭勇,郝再斌,等.大豆株高QTL的整合“整合”及Overview分析[J].遺傳,2013,35(2):215-224.

[6]Darvasi A,Soller M.A simple method to calculate resolving power and confidence interval of QTL map location[J].Behav Genet, 1997,27:125-132.

[7]He P,Li S G,Qian Q,et al.Genetic analysis of rice grain quality [J].Theor Appl Genet,1999,98:502-508.

[8]Aluko G C,Tohme M J.QTL mapping of grain quality traits from the interspecific cross Oryza sativa×O.glaberrima[J].Theor Ap?pl Genet,2004,109:630-639.

[9]Tan Y F,Li J X,Yu S B,et al.The three important traits for cook?ing and eating quality of rice grains are controlled by a single lo?cus in an elite rice hybrid,Shanyou63[J].Theor Appl Genet, 1999,99:642-648.

[10]Fan C C,Yu X Q,Xing Y Z,et al.The main effects,epistatic ef?fects and environmental interactions of QTLs on the cooking and eating quality of rice in a doubled-haploid line population[J].The?or Appl Genet,2005,110:1445-1452.

[11]Li J M,Xiao J H,Grandillo S,et al.QTL detection for rice grain quality traits using an interspecific backcross population derived from cultivated Asian(O.sativa L.)and African(O.glaberrima S.)rice[J].Genome,2004,47:697-704.

[12]Bao J S,Wu Y R,Hu B,et al.QTL for rice grain quality based on a DH population derived from parents with similar apparent amy?lose content[J].Euphytica,2002,128:317-324.

[13]Septiningsih E M,Trijatmiko K R,Moeljopawiro S.Identification of quantitative trait loci for grain quality in an advanced back?cross population derived from the Oryza sativa variety IR64 and the wild relative O.rufipogon[J].Theor Appl Genet,2003,107: 1433-1441.

[14]Yoshida S,Ikegami M,Kuze J.QTL analysis for plant and grain characters of sake-brewing rice using a doubled haploid popula?tion[J].Breeding Science,2002,52:309-317.

[15]Kepiro J,McClung A M,Chen M H,et al.Mapping QTLs for mill?ing yield and grain characteristics in a tropical japonica long grain cross[J].Journal of Cereal Science,2008,48:477-485.

[16]Wan X Y,Wan J M,Su C C,et al.QTL detection for eating quali?ty of cooked rice in a population of chromosome segment substitu?tion lines[J].Theor Appl Genet,2004,110:71-79.

[17]Wang L Q,Liu W J,Xu Y,et al.Genetic basis of 17 traits and vis?cosity parameters characterizing the eating and cooling quality of rice grain[J].Theor Appl Genet,2007,115:463-476.

[18]Li Z F,Wan J M,Xia J F.Mapping of quantitative trait loci con?trolling physico-chemical properties of rice grains(Orayza sativa L.)[J].Breeding Science,2003,53:209-215.

[19]Guo Y M,Mu P,Liu J F,et al.QTL mapping and Q×E interac?tions of grain cooking and nutrient qualities in rice under upland and lowland environments[J].Journal of Genetics and Genomics, 2007,34(5):420-428.

[20]包勁松,何平,李仕貴,等.異地比較定位控制稻米蒸煮食用品質(zhì)的數(shù)量性狀基因[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué),2000,33(5):1-7.

[21]王士梅.氮素對(duì)稻米主要品質(zhì)性狀的影響及QTLs定位研究[D].合肥:安徽農(nóng)業(yè)大學(xué),2006.

[22]鄭希.稻米蒸煮和營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)性狀的胚乳和母體QTL定位[D].杭州:浙江大學(xué),2007.

[23]田瑞.稻米蒸煮與食味品質(zhì),米飯?zhí)匦韵嚓P(guān)性狀的QTL定位及香味基因的精細(xì)定位[D].武漢:華中農(nóng)業(yè)大學(xué),2006.

[24]張堅(jiān)勇.水稻品質(zhì)性狀的穩(wěn)定性分析[D].南京:南京農(nóng)業(yè)大學(xué), 2003.

[25]歷建萌.稻米主要品質(zhì)性狀的QTL定位及其相關(guān)性研究[D].南京:南京農(nóng)業(yè)大學(xué),2001.

[26]朱昌蘭,江玲,張文偉,等.稻米直鏈淀粉含量和膠稠度對(duì)高溫耐性的QTL分析[J].中國(guó)水稻科學(xué),2006,20(3):248-252.

[27] 夏玉梅.稻米品質(zhì)性狀的QTL定位及遺傳分析[D].南京:南京農(nóng)業(yè)大學(xué),2008.

[28]翁建峰,萬(wàn)向元,吳秀菊.利用CSSL群體研究稻米AC和PC相關(guān)QTL表達(dá)穩(wěn)定性[J].作物學(xué)報(bào),2006,32(1):14-19.

[29]唐紹清.稻米蒸煮和營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)性狀的QTL定位[D].杭州:浙江大學(xué),2007.

[30]邵高能,唐紹清,焦桂愛(ài).稻米蒸煮品質(zhì)性狀的QTL定位[J].中國(guó)水稻科學(xué),2009,23(1):94-98.

[31] 范楚川.稻米品質(zhì)性狀的遺傳基礎(chǔ)研究以及粒長(zhǎng)基因GS3的圖位克隆[D].武漢:華中農(nóng)業(yè)大學(xué),2006.

[32]許勇.雜交稻協(xié)優(yōu)57食味品質(zhì)改良及水稻直鏈淀粉含量相關(guān)QTL定位的研究[D].合肥:安徽大學(xué),2010.

[33]黃祖六,譚學(xué)林,Tragoonrung S,等.稻米直鏈淀粉含量基因座位的分子標(biāo)記定位[J].作物學(xué)報(bào),2000,26(6):777-782.

[34] 李熒.水稻蛋白質(zhì)含量近紅外模型建立與水旱條件下稻米直鏈淀粉與蛋白質(zhì)含量的QTL分析[D].武漢:華中農(nóng)業(yè)大學(xué), 2006.

[35]何穎.水稻淀粉合成相關(guān)基因在決定稻米蒸煮和食味品質(zhì)中的功能分析[D].揚(yáng)州:揚(yáng)州大學(xué),2006.

[36]晁園.利用重組自交系群體定位水稻品質(zhì)相關(guān)性狀QTL[D].武漢:華中農(nóng)業(yè)大學(xué),2010.

[37] 林紅梅.水稻籽粒主要品質(zhì)性狀的QTL定位分析[D].福州:福建農(nóng)林大學(xué),2009.

[38] 趙守環(huán).水稻RFLP-SSR連鎖圖譜的構(gòu)建和稻米品質(zhì)的QTL定位[D].福州:福建農(nóng)林大學(xué),2003.

[39]吉海蓮,李新海,謝傳曉,等.基于元分析的抗玉米絲黑穗病QTL比較定位[J].植物遺傳資源學(xué)報(bào),2007,8(2):132-139.

Study on integration of QTLs related to amylose content of rice

Amylose content of rice was an important index for rice breeding.A total of 141 QTL information related to amylose content of rice from 34 mapping populations were collected.These QTLs and their common markers were integrated with the reference map Cornell 2001 by Biomercator 2.1. The real QTLs were calculated by the method of meta-analysis.Moreover,a consensus map of rice QTLs conferring amylose content was constructed.Totally,30 real QTLs and their linked markers were found from 1,2,3,6,7,8,9,and 10 chromosomes.This research offers a basis for fine mapping, map-based cloning and marker-assisted breeding of rice quality breeding.

rice;amylose content;QTL integration;meta-analysis

S511

A

1005-9369（2014）03-0008-07

時(shí)間2014-3-21 9:09:00 [URL]http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1391.S.20140321.0909.004.html

李修平,馬文東,王仲,等.水稻直鏈淀粉含量QTL圖譜整合研究[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2014,45(3):8-14.

Li Xiuping,Ma Wendong,Wang Zhong,et al.Study on integration of QTLs related to amylose content of rice[J].Journal of Northeast Agricultural University,2014,45(3):8-14.(in Chinese with English abstract)

2013-08-26

佳木斯大學(xué)校級(jí)人才培養(yǎng)計(jì)劃項(xiàng)目（RC2010-025）

李修平（1981-），女，副教授，博士，研究方向?yàn)橹参镞z傳育種與生物技術(shù)。E-mail:lixiuping200@163.com

LI Xiuping1,MA Wendong2,WANG Zhong1,GUO Yong1,LIU Fangming1,WU Hengmei1(1.School of Life Sciences,Jiamusi University,Jiamusi Heilongjiang 154007,China;2.Jiamusi Rice Institute of HeilongjiangAcademy ofAgricaltural Sciences,Jiamusi Heilongjiang 154026,China)