基于90K芯片的小麥穗長和旗葉長QTL分析

姚儉昕,張傳量，宋曉朋，許小宛，邢永鋒，呂棟云，宋鵬博，楊孟于，孫道杰

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院，陜西楊凌 712100；2.周口市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，河南周口 466000；3.駐馬店市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，河南駐馬店 463000)

小麥(TriticumaestivumL.)是全球重要的糧食作物，提供人類所需的熱量和蛋白質(zhì)[1-2]。小麥育種的基礎(chǔ)目標(biāo)是增加單位面積產(chǎn)量，而影響小麥產(chǎn)量的大部分農(nóng)藝相關(guān)性狀由微效多基因控制[3]。其中，穗長與小麥產(chǎn)量三要素(單位面積穗數(shù)、穗粒數(shù)和粒重)均密切相關(guān)[4]，小麥旗葉長則與穗粒數(shù)和單株籽粒產(chǎn)量呈顯著正相關(guān)[5-6]。因此，小麥的穗長和旗葉長是小麥育種過程中重要的目標(biāo)性狀，對(duì)其進(jìn)行QTL定位研究，可為提高小麥產(chǎn)量提供參考依據(jù)。

迄今為止，已有許多國內(nèi)外學(xué)者在不同環(huán)境下對(duì)小麥穗長和旗葉長的遺傳機(jī)制進(jìn)行了大量研究，并取得了一定的進(jìn)展。然而，調(diào)控穗長的主要基因還未被確認(rèn)，但是定位了大約400個(gè)控制穗長的QTL，定位信息覆蓋了整個(gè)染色體組[7-16]。Wu等[17]研究發(fā)現(xiàn)，與穗長相關(guān)的一些效應(yīng)較大的或在多個(gè)環(huán)境中檢測到的QTL，分布在2D、3A、4A、4B、5A、6A、6B、7A、7B和7D染色體上，且QSpl.nau-2D(HL1)被定位到2D染色體的短臂上。Zhai等[12]利用RIL群體經(jīng)多環(huán)境的聯(lián)合分析，發(fā)現(xiàn)QSl.cau-2D與矮桿基因Rht8定位區(qū)間一致，為相同的基因，在不改變小穗數(shù)的情況下，可降低穗長長度。Ma等[8]基于RIL群體和F2群體，在7D染色體上定位到效應(yīng)較大的數(shù)量位點(diǎn)QSpl.nau-7D；Yao等[18]利用近等基因系對(duì)該位點(diǎn)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)該位點(diǎn)的優(yōu)良等位基因能夠增加穗長，提高小穗數(shù)和穗粒數(shù)。隨著定位技術(shù)水平的提高，挖掘到的QTL數(shù)量逐漸豐富，但仍需繼續(xù)挖掘新的控制穗長的QTL，以深入了解穗長的遺傳機(jī)制。

近些年，關(guān)于小麥旗葉長的QTL定位研究逐漸增多，小麥的旗葉大小極易受環(huán)境影響，屬于典型的數(shù)量性狀[19]，控制旗葉大小的QTL在小麥21條染色體上均能被檢測到。例如，Isidro等[20]在硬粒小麥中，發(fā)現(xiàn)控制旗葉長的QTL分布在2A、3B、5B、7A和2B染色體上。Hussain等[21]基于基因型測序(GBS)技術(shù)，以Harry(耐旱)與Wesley(干旱易感)兩個(gè)品種構(gòu)建的RIL群體為材料，對(duì)旗葉相關(guān)性狀進(jìn)行QTL定位，共檢測到7個(gè)控制旗葉長的QTL，分布在2D、5A、6A、7A和7B染色體上。Liu等[22]利用半野生小麥藏1817和普通小麥寧冬3331構(gòu)建的含有213個(gè)株系的RIL群體進(jìn)行QTL定位，共檢測到7個(gè)控制旗葉長的QTL，分布在2B、3A、4B和5A染色體上。Fan等[23]利用科農(nóng)9024與京411兩個(gè)親本構(gòu)建的含有188個(gè)株系的重組自交系為材料，進(jìn)行旗葉長的QTL定位，共檢測到11個(gè)控制旗葉長的QTL，分布在1B、2B、4A、4B、5B和5D染色體上，其中，有2個(gè)QTL能夠在8個(gè)環(huán)境中檢測到，為穩(wěn)定QTL。大量的研究也表明，旗葉相關(guān)性狀與產(chǎn)量相關(guān)性狀之間存在相關(guān)性，適當(dāng)?shù)钠烊~大小將有利于產(chǎn)量的提高。例如，Liu等[22]研究發(fā)現(xiàn)，部分QTL同時(shí)控制旗葉和產(chǎn)量相關(guān)性狀。Ma等[27]通過條件QTL分析發(fā)現(xiàn)，旗葉大小和角度之間的適當(dāng)平衡可以提高產(chǎn)量。Zhao等[19]利用3個(gè)不同親本組合的RIL群體為材料，發(fā)現(xiàn)10個(gè)同時(shí)控制旗葉和產(chǎn)量相關(guān)性狀的QTL簇。

雖然目前針對(duì)小麥穗長和旗葉長已經(jīng)開展了大量研究工作，但結(jié)論卻各不相同，這可能與選擇的遺傳材料不同有關(guān)。隨著生物技術(shù)的不斷發(fā)展，分子標(biāo)記技術(shù)在作物育種研究中得到廣泛應(yīng)用，其中，SNP標(biāo)記由于具有數(shù)量豐富、多態(tài)性高和穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)，近年來被廣泛應(yīng)用。因此，本研究以小偃81和西農(nóng)1376為親本構(gòu)建的含120個(gè)株系的RIL群體為研究對(duì)象，利用90K SNP芯片對(duì)穗長和旗葉長進(jìn)行QTL定位，挖掘在多環(huán)境下能夠穩(wěn)定表達(dá)的主效QTL，以期為相關(guān)基因克隆和分子育種提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

以優(yōu)良品種(系)小偃81(XY81)和西農(nóng)1376(XN1376)構(gòu)建的包含120個(gè)株系的F9∶10代RIL群體為材料，于2016年10月至2017年6月和2017年10月至2018年6月，分別在陜西楊凌和河南南陽(分別用2017YL、2017NY、2018YL和2018NY表示)進(jìn)行試驗(yàn)，各試驗(yàn)點(diǎn)均采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，每個(gè)株系種植2行，行長2 m，每行70株，行距 0.3 m。重復(fù)5次。其他田間管理措施同當(dāng)?shù)厣a(chǎn)管理。

1.2 表型鑒定

于小麥蠟熟期，每個(gè)株系選取長勢良好且均勻一致的5個(gè)單株(排除邊際效應(yīng))，對(duì)其主莖穗長和旗葉長進(jìn)行測量。利用R/leme4計(jì)算各個(gè)環(huán)境的表型數(shù)據(jù)，并進(jìn)行W-test檢驗(yàn)，對(duì)親本性狀的數(shù)值進(jìn)行多重比較及遺傳力計(jì)算，廣義遺傳力的計(jì)算公式為：

H2=VG/(VG+VGY/y+VGE/e+VE/nr)× 100%

其中，y代表年數(shù)，e代表環(huán)境數(shù)，n代表重復(fù)數(shù)。根據(jù)多環(huán)境的表型數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)的線性分解，對(duì)BLUP育種值(best linear unbiased prediction)進(jìn)行預(yù)測，利用各個(gè)環(huán)境的平均值和BLUP育種值進(jìn)行QTL作圖[24]。

1.3 遺傳圖譜的構(gòu)建

以小麥幼嫩葉片為材料，采用CTAB法提取小麥基因組DNA。利用Illumina 基因分型技術(shù)測試平臺(tái)(北京博奧生物有限公司)的微珠芯片技術(shù)(Bead Array)對(duì)小麥90K SNP芯片標(biāo)記進(jìn)行檢測，利用Genomestudio v1.0軟件進(jìn)行多態(tài)性分析。構(gòu)建圖譜的大致流程為：芯片標(biāo)記分型成功之后，導(dǎo)入EXCEL，篩選出兩親本間存在多態(tài)性的標(biāo)記，剔除偏分離標(biāo)記(P<0.001)和缺失率>20%的標(biāo)記，然后用CARTHAGENE[25]進(jìn)行遺傳圖譜的構(gòu)建，LOD> 5，distance<0.3。

1.4 QTL的檢測

利用完備復(fù)合區(qū)間模型(ICIM)[26]對(duì)4種環(huán)境下的表型值及育種值(BLUP)分別進(jìn)行QTL定位。在a=0.05顯著水平下進(jìn)行1 000次的排列檢驗(yàn)，確定LOD值的大小，采用正反逐步回歸法控制背景，步長設(shè)為1 cM。定位結(jié)果與中國春的物理位置(IWGSC RefSeq v1.0)進(jìn)行比對(duì)，以確定具體的物理位置。

2 結(jié)果與分析

2.1 表型數(shù)據(jù)分析

由表1可以看出，不同環(huán)境的穗長和旗葉長在親本XY81與XN1376間均存在顯著差異。穗長和旗葉長的遺傳力分別為0.82和0.74，說明均不易受環(huán)境影響；穗長的遺傳力大于旗葉長，兩性狀均出現(xiàn)不同程度的超親分離。W-test檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩性狀在各環(huán)境下的P值皆大于 0.01，符合正態(tài)分布，屬于典型的數(shù)量性狀。

表1 親本及RIL家系的穗長和旗葉長的統(tǒng)計(jì)分析

2.2 遺傳圖譜的構(gòu)建

利用小麥90K SNP芯片81 587個(gè)標(biāo)記對(duì)XY81和XN1376及其組配的RIL群體進(jìn)行多態(tài)性標(biāo)記篩選，共篩選出9 728個(gè)多態(tài)性標(biāo)記。對(duì)多態(tài)性標(biāo)記進(jìn)行篩選，設(shè)定偏分離P的閾值為 0.001，缺失率的閾值為20%，最終5 531個(gè)標(biāo)記被掛載到連鎖群上，連鎖群全長為3 172.49 cM，平均圖距0.57 cM，覆蓋小麥21條染色體，平均每個(gè)株系單條染色體的交換率為1.48次。

遺傳圖譜的初步分析結(jié)果(表2)表明，90K SNP芯片的連鎖標(biāo)記數(shù)在小麥基因組A、B和D間分布不均衡，表現(xiàn)為A亞組的標(biāo)記數(shù)>B亞組的標(biāo)記數(shù)>D亞組的標(biāo)記數(shù)；A亞組的連鎖群長度>B亞組的連鎖群長度>D亞組的連鎖群長度。

表2 遺傳圖譜中 SNP 標(biāo)記在小麥染色體組中的分布

2.3 穗長和旗葉長的QTL分析

2.3.1 單環(huán)境QTL定位

從表3、圖1可以看出，共檢測到3個(gè)控制穗長的QTL，分別分布在2B、2D和5D染色體上，表型變異的貢獻(xiàn)率為6.78%～22.51%，其中，Qsl.nwsuaf-2D和Qsl.nwsuaf-5D在多個(gè)環(huán)境中均能被檢測到，其平均表型變異解釋率分別為20.74%和12.33%，為主效QTL；Qsl.nwsuaf-2B僅在1個(gè)環(huán)境中被檢測到，其表型變異解釋率為6.78%，為微效QTL，這3個(gè)QTL位點(diǎn)的增效等位基因均來源于XY81。檢測到2個(gè)控制旗葉長的QTL，均分布在5A染色體上，表型變異貢獻(xiàn)率為8.30%～16.36%。其中，Qfll.nwsuaf-5A.1在多個(gè)環(huán)境下均能被檢測到，且其平均表型變異貢獻(xiàn)率大于10%，為主效QTL。Qfll.nwsuaf-5A.1的增效等位基因來源于XY81，而Qfll.nwsuaf-5A.2的增效等位基因則來源于XN1376。

表3 穗長和旗葉長的定位信息

圖1 穗長和旗葉長QTL在染色體上的分布

2.3.2 環(huán)境互作QTL定位

從表4、圖1可以看出，共檢測到3個(gè)控制穗長的QTL，分別為Qsl.nwsuaf-2D、Qsl.nwsuaf-4D和Qsl.nwsuaf-5D，分布在2D、4D和5D染色體上，表型變異解釋率分別為15.91%、4.89%和10.81%，環(huán)境互作解釋的表型變異PVE(AbyE)分別為0.53%，0.33%和0.54%。其中，Qsl.nwsuaf-2D和Qsl.nwsuaf-5D正向調(diào)控穗長，Qsl.nwsuaf-4D則負(fù)向調(diào)控穗長。共檢測到4個(gè)控制旗葉長的QTL，分別為Qfll.nwsuaf-4B、Qfll.nwsuaf-5A.1、Qfll.nwsuaf-5A.2和Qfll.nwsuaf-6A，分布在4B、5A和6A染色體上，表型變異解釋率分別為4.26%、14.03%、7.53%和7.07%，PVE(AbyE)分別為1.44%、1.69%、3.11%和0.23%。其中，Qfll.nwsuaf-4B和Qfll.nwsuaf-5A.1正向調(diào)控旗葉長，Qfll.nwsuaf-6A和Qfll.nwsuaf-5A.2負(fù)向調(diào)控旗葉 長度。

表4 多環(huán)境下穗長和旗葉長的QTL定位信息

2.3.3 定位結(jié)果綜合分析

通過對(duì)單環(huán)境和環(huán)境互作QTL定位結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)Qsl.nwsuaf-4D、Qfll.nwsuaf-4B和Qfll.nwsuaf-6A這3個(gè)QTL均未在單環(huán)境中檢測到，表明這些位點(diǎn)受環(huán)境影響較大；而Qsl.nwsuaf-2D、Qsl.nwsuaf-5D、Qfll.nwsuaf-5A.1和Qfll.nwsuaf-5A.2用兩種定位方法均能檢測到，其中，Qfll.nwsuaf-5A.2在單環(huán)境QTL定位結(jié)果中，僅在一個(gè)環(huán)境中檢測到，但在多環(huán)境QTL定位結(jié)果中，PVE(AbyE)占總表型變異解釋率的41.29%，說明該位點(diǎn)易受環(huán)境影響；Qsl.nwsuaf-5D僅在兩個(gè)環(huán)境中檢測到。綜合結(jié)果表明，Qsl.nwsuaf-2D和Qfll.nwsuaf-5A.1為環(huán)境鈍感QTL。

3 討 論

構(gòu)建高密度且分布范圍廣的遺傳圖譜是提高QTL定位準(zhǔn)確性的前提。由于SNP標(biāo)記具有分布均勻且數(shù)目眾多的優(yōu)異特性，因此，可用于構(gòu)建高密度且覆蓋所有染色體的連鎖圖譜，有利于將QTL定位到較小的區(qū)間內(nèi)，極大的降低候選基因預(yù)測和基因克隆的難度，提高遺傳分析的精度和效率。小麥為異源六倍體，基因組構(gòu)成復(fù)雜，與其他作物相比，小麥SNP標(biāo)記的開發(fā)與利用起步較晚，基于SNP標(biāo)記的小麥群體遺傳分析相對(duì)較少。本研究利用小麥Illumina 90K基因芯片，共篩選出5 531個(gè)標(biāo)記，連鎖群全長為3 172.49 cM，平均圖距0.57 cM，構(gòu)建了覆蓋小麥21條染色體的高密度遺傳圖譜。但從染色體組的覆蓋度來看，D亞組的分子標(biāo)記少，連鎖群長度短，說明90K芯片對(duì)普通小麥D染色體組的覆蓋程度具有局限性[12]。從定位結(jié)果來看，定位的遺傳距離為1.0～6.5 cM，物理距離為2.915 Kb～65 Mb，相較于傳統(tǒng)分子標(biāo)記遺傳研究，定位區(qū)間進(jìn)一步縮小。

本試驗(yàn)利用西農(nóng)1376和小偃81構(gòu)建的RIL群體，基于完備復(fù)合區(qū)間模型(ICIM)對(duì)4種環(huán)境下的表型值采用單環(huán)境和多環(huán)境分別進(jìn)行QTL定位，結(jié)果表明，在單環(huán)境QTL分析中，共定位到3個(gè)控制穗長的QTL，其中包括一個(gè)多環(huán)境下穩(wěn)定表達(dá)的主效位點(diǎn)Qsl.nwsuaf-2D，該位點(diǎn)在基因組上的物理距離為20.770～22.449 Mb，此結(jié)果與Zhai等[17]定位結(jié)果一致，推測此位點(diǎn)和Rht8基因?yàn)橥粋€(gè)基因，而Chai等[14]則利用近等基因系材料證明此位點(diǎn)為控制株高和穗長的耦合位點(diǎn)。位于5D染色體上的主效位點(diǎn)Qsl.nwsuaf-5D，其變異解釋率為9.57%～14.94%，前人在5D染色體上尚未發(fā)現(xiàn)有控制穗長的QTL，推測可能為新的位點(diǎn)。位于2B染色體上的位點(diǎn)Qsl.nwsuaf-2B，參考基因組上位置為11.185～17.457 Mb，與Zhai等[12]定位到的Qsl.cau-2B.2相差11 Mb，推測可能為新的位點(diǎn)，但是不排除是同一QTL的可能；共定位到2個(gè)控制旗葉長的QTL，其中5A染色體上控制旗葉長的主效位點(diǎn)Qfll.nwsuaf-5A.1參考基因組位置為547.415～549.801 Mb，與Hussain等[21]在干旱條件下定位到的位點(diǎn)在參考基因組上出現(xiàn)部分重疊，可能為同一位點(diǎn)，此位點(diǎn)在干旱條件下能夠穩(wěn)定表達(dá)；而在多環(huán)境QTL定位中共定位到7個(gè)QTL，其中，Qfll.nwsuaf-4B和Qfll.nwsuaf-5A.2的PVE(AbyE)占總表型變異解釋率的33.69%和 41.29%，受環(huán)境影響較大。

綜上所述，結(jié)合單環(huán)境和多環(huán)境兩種定位方法，共定位到3個(gè)相同的QTL，其中Qsl.nwsuaf-2D和Qfll.nwsuaf-5A.1在兩種方法中的貢獻(xiàn)率均大于10%，屬于環(huán)境鈍感QTL，說明兩位點(diǎn)為多環(huán)境下穩(wěn)定表達(dá)的主效位點(diǎn)，不易受環(huán)境影響。這兩個(gè)QTL為進(jìn)一步挖掘小麥穗長和旗葉長的遺傳機(jī)制奠定了基礎(chǔ)，并為后續(xù)精細(xì)定位和標(biāo)記開發(fā)提供參考。