向日葵高密度遺傳連鎖圖譜構(gòu)建及兩種水分條件下芽期性狀的QTL分析

呂 品于海峰于志賢張永虎張艷芳王婷婷侯建華,*

1內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學, 內(nèi)蒙古呼和浩特 010019;2內(nèi)蒙古農(nóng)牧業(yè)科學院, 內(nèi)蒙古呼和浩特 010031

向日葵高密度遺傳連鎖圖譜構(gòu)建及兩種水分條件下芽期性狀的QTL分析

呂 品1于海峰2于志賢1張永虎2張艷芳2王婷婷1侯建華1,*

1內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學, 內(nèi)蒙古呼和浩特 010019;2內(nèi)蒙古農(nóng)牧業(yè)科學院, 內(nèi)蒙古呼和浩特 010031

干旱脅迫對向日葵發(fā)芽出苗有重要影響。以K55×K58組合衍生的187個F6重組自交系為材料, 利用SSR、SRAP、AFLP標記構(gòu)建向日葵高密度遺傳連鎖圖譜, 設(shè)置正常水分(CK)和模擬干旱(18%聚乙二醇PEG-6000)兩種水分條件, 調(diào)查9個芽期數(shù)量性狀, PCR擴增株系, 構(gòu)建一張包含17個連鎖群、1105個標記(368個SSR、368個SRAP和 369個 AFLP)的高密度遺傳連鎖圖譜。該圖譜覆蓋基因組長度 3846.0 cM, 平均圖距 3.48 cM, 連鎖群長度147.6～295.5 cM, 每個連鎖群標記數(shù)10～165個。兩種條件下檢測到33個QTL, 其中干旱條件下檢測到發(fā)芽指數(shù)、發(fā)芽率、胚芽長、胚根長、胚芽鮮重和胚根鮮重6個性狀的14個QTL, 可解釋6.1%～14.0%的表型變異; 正常水分(CK)條件下檢測到發(fā)芽勢、胚根長、胚芽鮮重、胚根鮮重、胚根干重和胚芽干重6個性狀的19個QTL, 可解釋6.1%～25.8%的表型變異。兩種水分條件下檢測到Qefw5-1、Qefw5-2、Qefw5-4、Qrfw5、Qrfw10和Qrl9共6個QTL的遺傳貢獻率超過10%, 此外, 還檢測到9個影響干旱脅迫與正常水分條件下性狀差值的QTL, 可能對抗旱性有直接貢獻。這些QTL可為向日葵芽期抗旱分子設(shè)計育種研究提供重要參考。

向日葵; 遺傳連鎖圖譜; 耐旱性; 芽期性狀; QTL

向日葵是世界第四大油料作物, 也是我國主要油料作物。由于其具有耐旱、耐瘠薄的特點, 廣泛種植于干旱、半干旱地區(qū), 但這些地區(qū)降水量不足且時空分布不均, 干旱問題頻發(fā), 已成為向日葵減產(chǎn)的最主要非生物脅迫因素。發(fā)芽出苗期作為向日葵生長發(fā)育的第一階段, 芽期抗旱性直接關(guān)系到出苗情況, 進而影響后續(xù)的生長發(fā)育及產(chǎn)量[1], 發(fā)芽率、發(fā)芽勢、發(fā)芽指數(shù)、胚芽、胚根的長度、鮮重、干重均為衡量種子萌發(fā)狀況的主要指標, 與芽期抗旱性密切相關(guān)[2-4]。作物抗旱性屬多基因控制的復雜性狀, 分子標記技術(shù)及 QTL定位的發(fā)展為復雜數(shù)量性狀的研究及遺傳改良提供了有力的工具[5]。

高密度分子遺傳連鎖圖譜的構(gòu)建是進行QTL定位的基礎(chǔ), 自第一張向日葵圖譜使用 RAPD標記構(gòu)建完成以來[6], RFLP、AFLP、SSR等標記被相繼成功應用于向日葵遺傳連鎖圖譜構(gòu)建, 其中較具參考價值的是Tang等[7]利用F7重組自交系群體構(gòu)建的含有459個SSR標記、平均距離3.1 cM、總長度1368.3 cM的遺傳連鎖圖譜。以SNP標記為代表的第3代分子標記用于向日葵圖譜構(gòu)建方面, John等[8]利用4個群體構(gòu)建了一張含有10 080個SNP標記的向日葵遺傳連鎖圖譜, Zahirul等[9]利用3個F2群體構(gòu)建一張向日葵遺傳連鎖圖譜, 該圖譜包含SNP標記5019個、SSR標記118個。國內(nèi)向日葵圖譜構(gòu)建研究進展緩慢, 黃先群等[10]于2012年利用SSR標記加密了遺傳圖譜, 本實驗室利用SSR和AFLP標記構(gòu)建了一張包含495個標記、平均距離5.6 cM、總長度為2759.4 cM的遺傳連鎖圖譜[11]。向日葵相關(guān)性狀QTL的定位研究來自國外的較多, 不同水分條件下的株高、莖粗、開花期、水分利用率等性狀的QTL均被定位到圖譜上[12-14], 但有關(guān)不同水分條件下芽期性狀 QTL定位研究國內(nèi)外鮮有報道。本研究擬利用SRAP和SSR標記整合本實驗室已有的SSR和AFLP標記[11], 構(gòu)建一張高密度遺傳連鎖圖譜, 結(jié)合 2種水分條件下芽期9個性狀的表型值, 進行QTL定位分析, 為解析向日葵水、旱條件下芽期相關(guān)性狀QTL及遺傳效應和分子標記輔助育種奠定堅實的研究基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

以抗旱性差異顯著的油用向日葵自選自交系K55 (弱抗旱性)、K58 (強抗旱性)為親本, 雜交獲得F1代, 采用單粒傳的方法經(jīng)過連續(xù)自交獲得F6重組自交系(RILs)群體, 共187個株系。

1.2 表型性狀測定

按照陳雪等[15]的方法, 設(shè)置正常水分(CK)和模擬干旱脅迫(18%聚乙二醇 PEG-6000) 兩種水分條件, 調(diào)查9個芽期性狀。選取親本及 187個株系各50粒飽滿種子, 經(jīng)消毒處理(75%酒精消毒 30 s, 0.1%的HgCl2消毒8 min, 蒸餾水漂洗2次), 置鋪有2層濾紙的培養(yǎng)皿(150 mm)中, 分別加 5 mL的18% PEG-6000溶液和蒸餾水, 每個處理重復 3次,于25℃恒溫光照培養(yǎng)箱中(光照8 h/黑暗16 h)培養(yǎng)10 d, 期間每天更換濾紙以保持恒定PEG濃度。種子置床后第2天開始, 每天統(tǒng)計種子發(fā)芽數(shù), 第4天計算發(fā)芽勢(%)(germination energy, GE), 發(fā)芽結(jié)束后計算發(fā)芽率(%)(germination rate, GR)、發(fā)芽指數(shù)(germination index, GI), 從每個重復培養(yǎng)皿中隨機選取20株測量胚芽長度(cm)(embryo length, EL)、胚根長度(cm)(radicle length, RL), 稱量胚芽鮮重(g)(embryo fresh weight, EFW)、胚根鮮重(g)(radicle fresh weight, RFW), 將稱過鮮重的胚芽、胚根 105℃烘干 30 min, 85℃烘干 8 h后稱量胚芽干重(g) (embryo dry weight, EDW)、胚根干重(g)(radicle dry weight, RDW)。

發(fā)芽率(%)=發(fā)芽結(jié)束時正常幼苗數(shù)/供試種子總數(shù)×100%

發(fā)芽勢(%)=第4天時發(fā)芽的種子粒數(shù)/供試種子數(shù)×100%

發(fā)芽指數(shù)=∑Gt/Dt, Gt為第t天發(fā)芽種子數(shù), Dt為相對應的發(fā)芽試驗天數(shù)。

1.3 DNA提取及PCR擴增

選取向日葵苗期鮮嫩真葉, 用 TIANGEN試劑盒提取雙親及187個株系的基因組DNA。SSR引物ORS系列來自NCBI (http://www. ncbi.nlm.nih.gov/), Ha系列來自Paniego等[16]的文獻; SRAP引物來自于Li和Quiros等[17]的文獻, 引物由上海生工生物工程有限公司合成。參照房冬梅等[18]和于志賢等[19]改進的PCR體系及程序。

1.4 分子標記統(tǒng)計分析

在統(tǒng)計位點時, 對SSR和SRAP標記均采用A, B矩陣, 即和親本 K55帶型一樣的記作 A, 和親本K58帶型一樣的記作 B, 缺失或模糊不清的帶用“-”表示。采用引物組合名稱命名標記, 同一引物擴增的不同片段加 1、2、3代表片段由大到小, 對分離帶型以孟德爾分離比1∶1進行卡方測驗。

1.5 遺傳圖譜構(gòu)建及QTL定位

應用JoinMap 4.0軟件構(gòu)建圖譜, 采用Kosambi函數(shù)計算圖譜距離, LOD值定為4.0。分析芽期9個性狀3次重復的平均值, 利用SPSS17.0軟件進行性狀表型分析及正態(tài)分布檢測, 以兩種條件下的性狀表型值及其干旱與對照的差值為輸入數(shù)據(jù), 利用Map QTL4.0軟件進行 QTL定位及效應分析, 將LOD≥2.5作為QTL存在的判定標準。

2 結(jié)果與分析

2.1 多態(tài)性標記的篩選

利用560對SSR引物和388對SRAP引物在雙親中篩選, 得到多態(tài)性引物266對, 其中SSR引物164對, SRAP引物102對, 引物多態(tài)性比率分別為29.29%和26.29%。利用多態(tài)性引物在重組自交系群體187個株系中, 共檢測到SSR標記位點1025個,其中多態(tài)性位點405個, 多態(tài)率為39.51%, 平均每對引物組合擴增出多態(tài)性位點2.53個; SRAP標記位點 997個, 其中多態(tài)性位點 430個, 多態(tài)率為43.13%, 平均每對引物組合擴增出4.22個。

2.2 遺傳圖譜的構(gòu)建

根據(jù)在重組自交系群體F6檢測到的835個(405個SSR和430個SRAP)多態(tài)性標記, 結(jié)合實驗室前期在 F5:6重組自交系群體檢測得到的 577個多態(tài)性標記(184個SSR標記及393個AFLP標記)共計1412個標記數(shù)據(jù), 利用 JoinMap 4.0軟件進行遺傳連鎖分析, 獲得一張包含17個連鎖群的高密度多標記油葵分子遺傳圖譜(圖1), 該圖譜總長度為3846.0 cM,連鎖群長度在147.6～295.5 cM之間, 平均每個連鎖群長度為226.2 cM; 圖譜含1105個標記(368個SSR、368個SRAP和369個AFLP), 每個連鎖群標記數(shù)有10～165個不等、平均為65個, 相鄰兩兩標記間的平均距離為3.5 cM。圖譜中標記分布不均勻(表1), 標記數(shù)最多的連鎖群為第8連鎖群, 有165個標記, 最少的連鎖群是第15和17連鎖群, 有10個標記; 相鄰標記間的距離也不同, 圖譜中相鄰兩標記之間距離≤10 cM的有1016個, 占93.38%, 相鄰標記間距離最小為0 cM; 相鄰兩標記之間距離≥20 cM的有30個, 距離最大為68.4 cM, 位于第15連鎖群上的ORS-734-2和ORS-1143-2之間。連鎖群中共有333個偏分離標記, 占圖譜總標記數(shù)的 31.68%, 這些偏分離標記在圖譜上共形成共有 27個偏分離熱點區(qū)域(SDR), 分布于1、2、4、5、6、7、8、9、11、12、15、16連鎖群上。

新構(gòu)建的圖譜與AFLP和SSR標記構(gòu)建的原圖譜[11]比較, 長度增加了1086.6 cM, 新增位點610個,平均距離縮小了2.1 cM, 偏分離比率降低了2.66%。

2.3 兩種水分條件下芽期相關(guān)性狀表型變異分析

由表2可見, 模擬干旱條件下, 親本及后代重組自交系群體的發(fā)芽率、發(fā)芽勢等9個芽期相關(guān)性狀均表現(xiàn)顯著降低, 其中親本 K58各性狀平均降低48.01%, K55降低58.81%, 說明干旱脅迫明顯抑制向日葵種子的萌發(fā), 且親本 K58對干旱脅迫的敏感性顯著低于 K55。干旱脅迫下, 除胚根干重外, 其他8個性狀的變異系數(shù)都有不同程度的增加, 其中發(fā)芽率增加幅度最大, 為65%, 說明各株系的不同性狀間對干旱脅迫的響應差異較大。除胚根長度差值偏度略大于1外, 其余各性狀的偏度和峰度的絕對值均小于1, 分離的連續(xù)性符合正態(tài)分布, 具有數(shù)量性狀特點, 適合作進一步的QTL定位分析。

2.4 QTL定位分析

2.4.1 正常水分(CK)條件下芽期相關(guān)性狀 QTL定位 分別檢測到發(fā)芽勢、胚根長、胚芽鮮重、胚根鮮重、胚根干重和胚芽干重6個性狀的19個QTL,分別解釋8.3%、20.7%、64.9%、26.2%、7.6%和22.1%的表型變異。其中, 1個發(fā)芽勢QTL, 位于第5連鎖群, 可解釋表型變異的 8.3%, 加性效應 0.07, 增效基因來自K55。3個胚根長QTL, 分別位于第2、第6、第11連鎖群上, 可解釋表型變異的6.2%、6.6%和7.9%, 加性效應0.46、0.48和0.52, 增效基因均來自K55。6個胚芽鮮重QTL, 分別位于第2、第3、第5、第9連鎖群, 可解釋表型變異的6.2%、9.7%、25.8%、6.5%、10.1%和6.6%, 加性效應0.46、0.59、0.99、0.52、0.62和-0.59, 除 Qefw6增效基因來自K58外, 其余QTL的增效基因均來自K55。5個胚根鮮重QTL, 分別位于第2、第3、第5、第6連鎖群, 可解釋表型變異的 6.2%、9.0%、11.0%、6.8%和7.2%, 加性效應0.46、0.13、0.14、-0.11和0.11,除Qrfw6增效基因來自K58外, 其余QTL的增效基因均來自K55。3個胚芽干重QTL, 分別位于第10、第11連鎖群, 可解釋表型變異的6.1%、9.8%和6.2%,加性效應0.06、0.07和-0.06, Qedw10-1和Qedw10-2增效基因來自 K55, Qedw11增效基因來自 K58。1個胚根干重 QTL, 位于第 8連鎖群, 可解釋表型變異的7.6%, 加性效應0.02, 增效基因來自K55。

表1 圖譜中連鎖群標記及其分布Table 1 Markers of linkage groups and their distribution

表2 親本及RIL群體水、旱條件下芽期相關(guān)性狀的表現(xiàn)Table 2 Phenotypic performance of seed germination traits in RILs under water and drought conditions

(續(xù)表2)

2.4.2 模擬干旱條件下芽期相關(guān)性狀QTL定位

檢測到發(fā)芽指數(shù)、發(fā)芽率、胚芽長、胚根長、胚芽鮮重和胚根鮮重6個性狀的14個QTL, 分別解釋8.6%、6.1%、49.9%、18.9%、10.8%和17.9%的表型變異。其中, 1個發(fā)芽指數(shù)QTL, 位于第8連鎖群, 可解釋表型變異的 8.6%, 加性效應 3.99, 增效基因來自K55; 1個發(fā)芽率QTL, 位于第9連鎖群,可解釋表型變異的 6.1%, 加性效應 0.05, 增效基因來自K55; 5個胚芽長QTL, 分別位于第1、第2、第4、第8、第 12連鎖群, 可解釋表型變異的 7.5%、7.5%、9.8%、7.1%和8.0%, 加性效應-0.13、-0.13、-0.15、0.13和-0.14, 除Qel8增效基因來自K55外,其余QTL的增效基因均來自K58。3個胚根長QTL,分別位于第5、第7、第9連鎖群, 可解釋表型變異的6.2%、6.7%和14.0%, 加性效應0.18、-0.18和-0.26, Qrl5的增效基因來自K55, Qrl7、Qrl9增效基因來自K58。3個胚芽鮮重QTL, 分別位于第1、第2、第5連鎖群, 可解釋表型變異的7.4%、7.4%和13.1%, 加性效應-0.04、-0.04和-0.05, 增效基因來自 K58。1個胚根鮮重 QTL, 位于第 10連鎖群, 可解釋表型變異的10.8%, 加性效應-0.01, 增效基因來自K58。

2.4.3 兩種水分條件下 QTL比較分析 檢測到的QTL中, 3個性狀的5個QTL只在正常水分(CK)條件下被檢測到, 包括胚根鮮重 QTL Qrdw8、Qedw10-1、Qedw10-2、Qedw11和胚芽鮮重QTL Qge5,占總QTL的15%; 3個性狀的7個QTL只在18%PEG模擬干旱條件下被檢測到, 包括胚芽長 QTLQel1、Qel2、Qel4、Qel8、Qel12, 發(fā)芽指數(shù)QTLQgi8和發(fā)芽率QTLQgr9, 占總QTL的21%; 3個性狀的21個QTL在兩種條件下均被檢測到, 包括胚芽鮮重QTL Qefw1、Qefw2-1、Qefw2-2、Qefw3、Qefw5-1～Qefw5-4、Qefw6, 胚根長QTL Qrl2、Qrl5、Qrl6、Qrl7、Qrl9、Qrl11, 胚根鮮重QTL Qrfw2、Qrfw3、Qrfw5、Qrfw6、Qrfw10、Qrfw12, 占總QTL的64%, 其中6個遺傳貢獻率超過 10%的主效 QTL分別是 Qefw5-1 (25.8%)、Qefw 5-2 (13.1%)、Qefw5-4 (10.1%)、Qrfw5 (11.0%)、Qrfw10 (10.8%)、Qrl9 (14.0%), 占總QTL的18.2%。兩種水分條件下未檢測到位點一致QTL,僅胚芽鮮重QTL (Qefw5-2、Qefw5-3)在水、旱兩種條件下定位在第5連鎖群Me4/Em8-3的相近位置。正常水分(CK)條件下檢測到的19個QTL中, 16個QTL加性效應為正值, 表明多數(shù)的增效基因來自于K55, 干旱脅迫條件下檢測到的14個QTL中, 10個QTL加性效應負值, 表明多數(shù)的增效基因來自于K58。檢測到的33個QTL在第1、第2、第5和第8連鎖群上有成簇分布現(xiàn)象。

2.4.4 差值QTL 共檢測到9個干旱脅迫與正常水分條件差值的QTL, Qrl6對胚根長在干旱與對照條件下的差值有貢獻, Qefw5-1、Qefw6對胚芽鮮重在兩種條件下的差值有貢獻, Qrfw2、Qrfw3、Qrfw5、Qrfw6、Qrfw12對胚根鮮重在兩種條件下的差值有貢獻, Qedw11對胚芽干重在兩件條件下的差值有貢獻, 其中 K58等位基因在 Qefw6、Qrfw6、Qedw11位點降低兩種水分條件的差值, K55等位基因在Qrl6、Qefw5-1、Qrfw2、Qrfw3、Qrfw5、Qrfw12位點降低兩種水分條件的差值即增加性狀在不同環(huán)境下的穩(wěn)定性。

(圖1)

(圖1)

圖1 向日葵遺傳圖譜及水、旱條件下芽期相關(guān)性狀QTL分布Fig. 1 Sunflower genetic linkage map and distribution of QTLs under water and drought conditions: 正常水分條件下發(fā)芽勢QTL;: 正常水分條件下發(fā)芽率QTL;: 正常水分條件下發(fā)芽指數(shù)QTL;: 正常水分條件下胚芽長QTL;: 正常水分條件下胚芽鮮重QTL;: 正常水分條件下胚芽干重QTL;: 正常水分條件下胚根長QTL;: 正常水分條件下胚根鮮重QTL;: 正常水分條件下胚根干重QTL。黑色填充為干旱脅迫條件下各性狀QTL; 灰色填充為各性狀兩種水分條件下差值QTL。偏分離標記用*標注。: QTL affecting GE under normal water condition;: QTL affecting GR under normal water condition;: QTL affecting GI under normal water condition;: QTL affecting EL under normal water condition;: QTL affecting EFW under normal water condition;: QTL affecting EDW under normal water condition;: QTL affecting RL under normal water condition;: QTL affecting RFW under normal water condition;: QTL affecting RDW under normal water condition. Black symbol indicates the QTL under stress; gray symbol indicates the difference QTL between two water conditions. * indicates the deviation loci.

3 討論

3.1 多標記遺傳圖譜分析

本研究在前期用SSR和AFLP標記構(gòu)建向日葵遺傳圖譜的基礎(chǔ)上, 增加 SRAP標記, 探討多種標記結(jié)合構(gòu)建遺傳圖譜的效果。SRAP標記主要對開放閱讀框(ORF)擴增, 而對基因組相對較少的著絲粒附近以及端粒的擴增薄弱, SSR標記則可以對這些區(qū)域擴增, 并且通常用作錨定標記。AFLP標記利用酶切組合對DNA酶切產(chǎn)生多態(tài)性, 多態(tài)性高, 在圖譜構(gòu)建時通常與其他標記相結(jié)合, 對圖譜加密[20]。將 3種分子標記相結(jié)合, 易獲得均勻覆蓋整個基因組的飽和連鎖圖[21]。本試驗利用SRAP、SSR及AFLP標記相結(jié)合構(gòu)建的圖譜覆蓋度明顯提高, 長度由原來的2759.4 cM[11]增加到3846.0 cM, 增加了1086.6 cM, 位點由495個標記增加到1105個標記, 平均距離由5.57 cM縮短到3.48 cM, 偏分離比例從34.34%降低到31.68%。原圖譜中有較多處分子標記聚集區(qū)域, 新構(gòu)建圖譜上分子標記分布較為均勻, 飽和度更高, 能夠滿足 QTL定位要求。已有較多選用2～3個標記組合構(gòu)建遺傳連鎖圖譜的研究報道[21-23], 與本研究結(jié)果相同, 多數(shù)研究指出, 多個標記結(jié)合使用可以充分利用標記間互補優(yōu)勢, 更有利于構(gòu)建標記均勻分布、高密度、高飽和性的分子遺傳圖譜。

3.2 QTL的穩(wěn)定性

不同性狀在不同環(huán)境下QTL的表達水平有所不同。本研究檢測到的兩種條件下 9個性狀的 33個QTL中, 21%和15%分別在18%PEG干旱脅迫下和正常水分條件下特異表達, 64%在兩種水分條件下均表達, 但沒有檢測到穩(wěn)定表達的一致 QTL, 說明本試驗中不同水分處理下向日葵芽期相關(guān)性狀QTL穩(wěn)定性較差。多數(shù)研究認為, 只有在兩種環(huán)境下表現(xiàn)相似的QTL可能對抗旱性有直接貢獻, 而受干旱誘導的 QTL 可能與耐旱性反應有關(guān), 但未必對耐旱性有實質(zhì)性貢獻[24-26], 本研究中, 胚芽鮮重、胚根鮮重及胚根長3個性狀的QTL在兩種水分條件下均被檢測到, 其中位于第5連鎖群控制胚芽鮮重QTL Qefw5-1、Qefw 5-2、Qefw5-4, 位于第5和第10連鎖群控制胚根鮮重QTL Qrfw5、Qrfw10以及第9連鎖群控制胚根長QTL Qrl9遺傳貢獻率都大于10%,這些受環(huán)境影響較小且效應值較大的主效QTL有望應用于芽期抗旱分子標記輔助選擇。此外, 第 5連鎖群18%PEG脅迫下定位到的Qefw5-2與正常水分下定位到的 Qefw5-3位點在位置上非常接近, 有待于探討是否為同一位點。另外檢測到的9個QTL包括5個RFW(Qrfw2、Qrfw3、Qrfw5、Qrfw6、Qrfw12)、2個EFW (Qefw5-1、Qefw6)、1個RL (Qrl6)、1個EDW (Qedw11), 對各芽期性狀在2種條件下的差值有貢獻, 研究表明, 這些 QTL能夠解釋干旱脅迫所造成表型變化的凈值, 對抗旱有直接貢獻[24]。

3.3 QTL的“成簇”分布

QTL的“成簇”分布現(xiàn)象在動植物中普遍存在,本研究檢測到6處QTL“成簇”分布區(qū)域。第1連鎖群控制胚芽長的Qel1、控制胚芽鮮重的Qefw1均位于P35-M78-8～P39-M83-4標記區(qū)間且與P42-M83-4緊密連鎖, 說明該區(qū)間可能存在控制胚芽生長的QTL; 第 2連鎖群控制胚根長的 Qrl2、控制胚芽鮮重的 Qefw2-1、控制胚根鮮重的 Qrfw2均位于ORS547-1-P28-M78-11標記區(qū)間且與Me7/Em3-2緊密連鎖, 說明該區(qū)間可能存在同時控制胚芽、胚根生長的QTL, 控制胚芽長的Qel2、控制胚芽鮮重的Qefw2-2均位于Ha1360-3-P38-M79-2標記區(qū)間且與P39-M85-4緊密連鎖, 說明該區(qū)間可能存在控制胚芽生長的QTL; 第5連鎖群控制發(fā)芽勢的Qge5、控制胚根長的Qrl5均位于Me14/Em7-1-P33-M76-2標記區(qū)間且與Me3/Em7-3緊密連鎖, 說明該區(qū)間可能存在控制發(fā)芽勢及胚根生長的 QTL, 控制胚芽鮮重的 Qefw5-1、控制胚根鮮重的 Qrfw5均位于Me12/Em1-3-Me1/Em12-4標記區(qū)間且均為貢獻率大于10%的主效QTL, 表明該區(qū)間可能存在效應值較大的多效性主效QTL。第8連鎖群控制胚芽長的Qel8、控制發(fā)芽指數(shù)的 Qgi8均位于 P38-M79-7-Me8/Em7-5標記區(qū)間, 說明該區(qū)間可能存在控制發(fā)芽指數(shù)及胚根生長的 QTL。QTL“成簇”分布的現(xiàn)象從遺傳學角度通常表現(xiàn)為一因多效、基因連鎖或重疊, 可能由于一些關(guān)鍵因子的存在而同時控制多種代謝途徑, 從而表現(xiàn)出多效性, 使相關(guān)性狀在自然選擇過程中形成相互適應的有利性狀[27]。下一步對這些成簇分布的QTL精細定位, 在分子標記輔助選擇時可以同時對多個性狀進行遺傳改良, 提高抗旱育種的選擇效率, 但也應注意可能存在遺傳累贅,盡量打破不利連鎖。

4 結(jié)論

利用K55×K58的RIL群體構(gòu)建了覆蓋向日葵基因組3846.0 cM的分子遺傳連鎖圖譜, 圖譜共有17個連鎖群, 1105個標記位點, 平均圖距為3.5 cM。每個連鎖群上標記數(shù)在 10～165個之間, 長度在147.6～295.5 cM之間。在兩種水分條件下對發(fā)芽率、發(fā)芽勢、發(fā)芽指數(shù)、胚芽長、胚根長、胚芽鮮/干重和胚根鮮/干重9個芽期相關(guān)性狀進行了QTL定位及分析, 共檢測到33個QTL, 包括18%PEG模擬干旱脅迫條件下 6個性狀的 14個 QTL, 正常水分(CK)條件下6個性狀的19個QTL。檢測到Qefw 5-1、Qefw 5-2、Qefw 5-4、Qrfw 5、Qrfw 10和Qrl9共6個主效QTL, 同時檢測到9個差值QTL, 分別為Qrl 6、Qefw 5-1、Qefw 6、Qrfw 2、Qrfw 3、Qrfw 5、Qrfw 6、Qrfw 12和Qedw 11, 對抗旱性有直接貢獻。

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Construction of High-density Genetic Map and QTL Mapping for Seed Germination Traits in Sunflower under Two Water Conditions

LYU Pin1, YU Hai-Feng2, YU Zhi-Xian1, ZHANG Yong-Hu2, ZHANG Yan-Fang2, WANG Ting-Ting1, and HOU Jian-Hua1,*

1Inner Mongolia Agricultural University, Huhhot 010010, China;2Inner Mongolia Academy of Agricultural and Animal Husbandry Sciences, Huhhot 010031, China

Seed germination and emergence of sunflower are seriously affected by water stress. In this study, SSR, SRAP, and AFLP markers were applied to construct a genetic linkage map by using the F6 population derived from a cross of K55 (drought sensitive) × K58 (drought resistant). For mapping quantitative trait loci (QTLs) for nine traits of seed germination in sunflower, the parents and 187 F6 family lines were used to investigate seed germination traits under normal condition (CK) and 18% polyethylene glycol (PEG-6000) (drought stress). A genetic map consisting of 17 linkage groups was constructed with 1105 loci (368 SSR, 368 SRAP, 369 AFLP) which covers 3846.0 cM and the length of each linkage group varies from 147.6 to 295.5 cM, the number of markers in each linkage group varies from 10 to 165 with an average distance of 3.48 cM. As a result, a total of 33 QTLs were detected. We identified fourteen additive QTLs for germination index (GI), germination rate (GR), embryo length (EL), radicle length (RL), embryo fresh weight (EFW), radicle fresh weight (RFW) under18% PEG condition with explained phenotypic variance ranging from 6.1% to 14.0%. Nineteen additive QTLs were identified for germination energy(GE), radicle length (RL), embryo fresh weight (EFW), radicle fresh weight (RFW), embryo dry weight (EDW), radicle dry weight (RDW) under normal condition with explained phenotypic variance ranging from 6.1% to 25.8%. Each of Qefw5-2, Qefw5-1, Qefw5-4, Qrfw10, Qrfw5, and Qrl9 could explain phenotypic variance over 10%. Nine QTLs affecting traitdifferences between stress treatment and control were identified, which are considered to directly contribute to drought tolerance. These QTLs identified could provide important reference to molecular breeding for drought-resistance during seed germination in sunflower.

Sunflower; Genetic linkage map; Drought tolerance; Seed germination traits; QTL

10.3724/SP.J.1006.2017.00019

本研究由國家自然科學基金項目(31160288, 31540043)資助。

The study was supported by the National Natural Science Foundation of China (31160288, 31540043).

*通訊作者(Corresponding author): 侯建華, E-mail: houjh68@163.com

聯(lián)系方式: E-mail: 18847123096@163.com

稿日期): 2016-03-09; Accepted(接受日期): 2016-09-18; Published online(

日期): 2016-09-28.

URL: http://www.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20160928.0948.004.html