不同水分條件下小麥粒重QTL定位及其元分析

倪勝利，何瑞，劉媛，張沛沛，李興茂，楊德龍

(1.甘肅省農(nóng)業(yè)科學(xué)院旱地農(nóng)業(yè)研究所，甘肅 蘭州 730070；2.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

小麥(TriticumaestivumL.)是世界上主要的糧食作物之一，其產(chǎn)量占世界糧食總產(chǎn)量的30%以上.決定小麥產(chǎn)量的主要因素有單位面積穗數(shù)、穗粒數(shù)和粒重，各產(chǎn)量因素之間相互作用，共同決定小麥的產(chǎn)量.在穗數(shù)和穗粒數(shù)一定的條件下，粒重對(duì)小麥產(chǎn)量提高具有重要的作用[1-3].因此，研究小麥粒重遺傳特性，對(duì)提高小麥粒重遺傳改良效率具有重要的意義.

小麥粒重屬于微效多基因控制的數(shù)量性狀，易受環(huán)境影響[4].據(jù)前人研究，小麥粒重主要受加性效應(yīng)控制[5-6].王瑞霞等[5]以和尚麥×豫8679為親本的RIL群體為試驗(yàn)材料，定位了35個(gè)與粒重有關(guān)的QTL，分布在小麥1A、1B、2A、2D、3A、3B、4A、4D、5A、5B、6D和7D染色體上，可解釋表型變異4.36%～16.80%；周淼平等[6]在多個(gè)環(huán)境下對(duì)小麥產(chǎn)量性狀進(jìn)行QTL定位時(shí)，檢測(cè)到與粒重相關(guān)的QTL位點(diǎn)共5個(gè)，分別位于2A、2B、3B、4D和7A染色體上，單個(gè)QTL可解釋9.6%～25.7%的表型變異；胡亮亮等[7]在多個(gè)環(huán)境不同水分條件下定位了19個(gè)與粒重相關(guān)的QTL位點(diǎn)，分布在除1A、3B、4D和6A以外的其他17條染色體上，并且發(fā)現(xiàn)了在多個(gè)環(huán)境下均能夠穩(wěn)定表達(dá)的QTL位點(diǎn)以及4個(gè)QTL熱點(diǎn)區(qū)域Xmag2064-Xbarc181(1B)、Xwmc522-Xgwn122(2A)、Xwmc446-Xgwm610(4A)和Xwmc603-Xbarc195(7A).以上研究表明，控制小麥粒重的QTL位點(diǎn)在不同群體以及不同環(huán)境中表達(dá)數(shù)目和特點(diǎn)各不相同，這對(duì)小麥粒重相關(guān)QTL的準(zhǔn)確定位造成了很大的困難.

元分析(meta-analysis)通過(guò)對(duì)不同群體和遺傳背景中的QTL位點(diǎn)信息進(jìn)行整合驗(yàn)證，確定一致性QTL(MQTL)，進(jìn)一步細(xì)化了QTL位置，減少了實(shí)驗(yàn)間的誤差[8-11].目前，元分析已經(jīng)廣泛應(yīng)用在作物QTL位點(diǎn)的整合研究中.Chardon等[8]通過(guò)對(duì)玉米花期相關(guān)性狀的QTL位點(diǎn)進(jìn)行元分析，發(fā)掘出62個(gè)MQTL，將玉米花期相關(guān)QTL的定位精度提高了兩倍；吳瓊等[9]通過(guò)對(duì)大豆生育期相關(guān)的QTL位點(diǎn)進(jìn)行元分析，發(fā)現(xiàn)了7個(gè)與開(kāi)花期相關(guān)的MQTL和2個(gè)與成熟期相關(guān)的MQTL；葉亞瓊等[10]通過(guò)對(duì)311個(gè)不同群體中與小麥株高和粒重相關(guān)的QTL位點(diǎn)進(jìn)行元分析，得到28個(gè)與株高相關(guān)的MQTL和21個(gè)與粒重相關(guān)的MQTL；Hanocq等[11]使用元分析方法得到2個(gè)控制早熟性基因和4個(gè)QTL熱點(diǎn)區(qū)域.

本研究以隴鑒19和Q9086為親本雜交創(chuàng)建的重組自交系群體(RIL)進(jìn)行粒重性狀分析，同時(shí)將定位到的QTL同收集到的QTL進(jìn)行元分析，發(fā)掘“真實(shí)”QTL位點(diǎn)，為深入剖析小麥粒重的遺傳基礎(chǔ)和QTL精細(xì)定位奠定理論基礎(chǔ).

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

以隴鑒19和Q9086為親本雜交創(chuàng)建的RIL群體120個(gè)株系為供試材料.隴鑒19是甘肅省農(nóng)業(yè)科學(xué)院旱地農(nóng)業(yè)研究所選育的新品種，為甘肅省第一個(gè)大面積應(yīng)用的抗旱北移冬小麥新品種，抗旱性強(qiáng)，耐瘠薄，對(duì)水肥反應(yīng)不敏感.Q9086是西北農(nóng)林科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院小麥研究所提供的品系，對(duì)水肥反應(yīng)敏感，尤其灌漿期對(duì)水分反應(yīng)敏感[12].

1.2 田間試驗(yàn)與性狀測(cè)定

試驗(yàn)于2014年10月～2015年7月，2016年10月～2017年7月和2017年10月～2018年7月在甘肅省榆中縣小麥試驗(yàn)點(diǎn)進(jìn)行，地理坐標(biāo)N 35°51′，E 104°07′，平均海拔1 900 m，平均氣溫6.6 ℃，年均降水量450 mm，年均蒸發(fā)量1 450 mm，無(wú)霜期140 d.3個(gè)環(huán)境依次記為E1、E2和E3.在每個(gè)環(huán)境中，整個(gè)生育期僅播前施基肥1次，基肥量均為純鉀 60 kg/hm2，純氮180 kg/hm2，純磷150 kg/hm2.田間試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，設(shè)干旱脅迫(drought stress，DS)和正常灌溉(well-watered，WW)兩個(gè)水分處理，每個(gè)處理3次重復(fù)，行長(zhǎng)1.0 m，行距0.2 m，每行點(diǎn)播60粒，每株系種植6行.具體水分管理措施為：播種前統(tǒng)一灌溉底墑水(900 m3/hm2)，干旱脅迫處理僅在小麥拔節(jié)期灌水750 m3/hm2，之后完全依靠自然降水；灌溉處理則分別在小麥拔節(jié)期、抽穗期和開(kāi)花期補(bǔ)充灌水，每次灌水量為750 m3/hm2.其中3個(gè)年度環(huán)境下小麥全生育期降水量依次分別為130、142和137 mm.籽粒完全成熟后，按株系分別收獲和風(fēng)干后，使用小麥籽粒自動(dòng)考種分析儀(SC-G，杭州萬(wàn)深)對(duì)各株系千粒重(thousand grain weight，TGW)進(jìn)行測(cè)定.

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與QTL定位分析

對(duì)小麥RIL群體千粒重?cái)?shù)據(jù)采用SPSS V21統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析.廣義遺傳力(h2B)的計(jì)算按照Toker[13]提出的方法計(jì)算.

結(jié)合前期構(gòu)建的小麥RIL群體分子遺傳連鎖圖譜(共定位了524個(gè)SSR標(biāo)記，形成21個(gè)連鎖群，全長(zhǎng)22 66.7 cM，兩標(biāo)記間的平均遺傳距離是4.3 cM)[14-15]進(jìn)行千粒重QTL定位分析.在QTL IciMapping V 4.0軟件中采用復(fù)合區(qū)間作圖法CIM(composite interval mapping)對(duì)3個(gè)環(huán)境不同處理下的RIL群體千粒重加性QTL(A-QTL)進(jìn)行檢測(cè)及遺傳效應(yīng)分析.

1.4 QTL數(shù)據(jù)收集與整理

通過(guò)Web of Science(http://isiknowledge.com)和中國(guó)知識(shí)資源公共數(shù)據(jù)庫(kù)(http://www.cnki.net)查找并收集國(guó)內(nèi)外發(fā)表的關(guān)于小麥千粒重相關(guān)QTL位點(diǎn)信息[8,16-30,33]，根據(jù)BioMercator 4.2軟件的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)收集的QTL位點(diǎn)信息進(jìn)行整理，包括QTL名稱、染色體位置、置信區(qū)間、連鎖系數(shù)、貢獻(xiàn)率、側(cè)翼標(biāo)記和群體大小等[15].

1.5 QTL信息映射

以高密度遺傳圖譜wheat composite 2004(http//wheat.pw.usda.gov/ggpages/mapse shortlist.html.)為參考圖譜，該圖譜總長(zhǎng)度為2 569 cM，共1 235個(gè)SSR標(biāo)記，標(biāo)記間平均距離為2.2 cM.在BioMercator 4.2軟件中將收集的QTL位點(diǎn)信息數(shù)據(jù)和參考圖譜進(jìn)行整合，構(gòu)建一致性圖譜.通過(guò)高斯定理最大似然比計(jì)算一致性QTL可能存在的位置和置信區(qū)間，選取AIC(akaike-type criteria values，AIC)值最小化的模型為最佳模型，即“真實(shí)QTL”模型.

2 結(jié)果與分析

2.1 千粒重表型分析

對(duì)3個(gè)不同水分環(huán)境條件下，小麥RIL群體及其雙親TGW表型分析發(fā)現(xiàn)，正常灌溉條件下TGW的平均值(45.01～46.58 g)顯著高于干旱脅迫條件下的平均值(37.1～42.96 g).但干旱脅迫條件下TGW的變異范圍(21.20～50.28 g)大于正常灌溉(33.33～57.45 g)，且干旱脅迫下TGW表型的變異系數(shù)(7.06%～13.60%)高于正常灌溉(5.95%～8.08%)，說(shuō)明干旱脅迫是影響小麥TGW的重要環(huán)境因素之一.從群體的分布情況來(lái)看，小麥RIL群體的TGW表現(xiàn)出超親分離的現(xiàn)象，群體的分離近似于正態(tài)分布(圖1).

E1～E3分別表示2014～2015、2016～2017和2017～2018年度試驗(yàn)點(diǎn)，每年度試驗(yàn)點(diǎn)均設(shè)干旱脅迫(DS，條紋柱表示)和正常灌溉(WW，空心柱表示)處理；R、L和Q分別表示RIL群體、隴鑒19和Q9086；Mean、Range、CV(%)、Skew.和Kurt.分別表示RIL群體千粒重表型平均值、變異范圍，變異系數(shù)、偏度和峰度.

從表1中可以看出，TGW的表型變異受到水分環(huán)境(E)、基因型(G)以及基因型與環(huán)境之間互作(G×E)的顯著影響(P≤0.01).其中，水分環(huán)境均方(9 758.30**～15 131.76**)顯著大于基因型均方(27.52**～91.75**)和基因型與環(huán)境互作均方(7.26**～34.15**)，說(shuō)明水分環(huán)境是影響TGW的主要因素之一.通過(guò)對(duì)廣義遺傳力(h2B)的分析，在3個(gè)環(huán)境中小麥TGW的h2B為0.63～0.74，說(shuō)明在水分環(huán)境之外，基因型也是控制小麥TGW表型變異的主要因素.

表1 小麥RIL群體千粒重方差分析

2.2 千粒質(zhì)量QTL加性效應(yīng)分析

從表2中可以看出，利用IciMapping V 4.0軟件采用復(fù)合區(qū)間作圖法，在不同處理?xiàng)l件下，共檢測(cè)到14個(gè)控制TGW的加性QTL位點(diǎn)，分布在1B、3B、4B、4D、5B、6A和6B染色體上(表2).其中Qtgw.cas-1B.1、Qtgw.cas-3B.1、Qtgw.cas-4B.1、Qtgw.cas-4D.1、Qtgw.cas-4D.2、Qtgw.cas-5B.1和Qtgw.cas-6A 7個(gè)QTL位點(diǎn)具有降低TGW的效應(yīng)，其加性效應(yīng)(A)在0.62～1.32 g，貢獻(xiàn)率(R2)在5.06%～12.15%；Qtgw.cas-3B.3和Qtgw.cas-6B兩個(gè)QTL位點(diǎn)具有提高TGW的效應(yīng)，A在1.01～1.04 g，R2在6.03%～6.46%.同時(shí)，在1B、3B、4B和5B上發(fā)現(xiàn)了5個(gè)在2個(gè)以上環(huán)境中均穩(wěn)定表達(dá)的QTL位點(diǎn)，Qtgw.cas-1B.2(E1～E3)、Qtgw.cas-1B.3(E1，E3)、Qtgw.cas-3B.2(E2，E3)、Qtgw.cas-4B.2(E1～E3)和Qtgw.cas-5B.2(E1，E3)，這些位點(diǎn)在不同的環(huán)境中均能夠表達(dá)，但其對(duì)表型的作用方式在不同環(huán)境以及不同水分處理中有明顯差異，說(shuō)明這些位點(diǎn)對(duì)環(huán)境有著較強(qiáng)的適應(yīng)性.

表2 不同水分環(huán)境條件下小麥RIL群體千粒重QTL加性效應(yīng)及其對(duì)表型變異的貢獻(xiàn)率

同時(shí)，小麥RIL群體在不同環(huán)境及不同處理下控制TGW的位點(diǎn)在不同染色體和同一染色體的不同區(qū)段上都呈不均勻分布(圖2)，在1B、3B和4B染色體上分布最多，達(dá)到5～7個(gè)，而在其余染色體上分布相對(duì)較少.這些QTL位點(diǎn)在對(duì)應(yīng)的染色體上聚集分布，形成QTL熱點(diǎn)區(qū)域，如1B染色體上Xwmc156-Xwmc582，3B染色體上Xbarc68-Xgwm285，4B染色體上Xmag983-Xgwm513.說(shuō)明在這些染色體區(qū)段上可能存在控制TGW的重要基因.

三角形、圓圈和正方形分別表示2014～2015、2016～2017和2017～2018年甘肅省榆中縣(N 35°51′，E 104°07′)試驗(yàn)點(diǎn)所檢測(cè)到的控制小麥千粒重的QTL；空心圖形表示正常灌溉條件下檢測(cè)到的QTL，實(shí)心圖形表示干旱脅迫條件下檢測(cè)到的QTL.

2.3 QTL元分析

對(duì)來(lái)自14篇文獻(xiàn)共13個(gè)不同作圖群體及定位得到的155個(gè)粒重QTL(表3)，通過(guò)元分析共得到38個(gè)一致性QTL(表4)，主要分布在1B、2B、2D、3A、3B、3D、4A、4D、5B、6A、6B和7A染色體上，平均每條染色體上有3.1個(gè)MQTL.在這些MQTL中，有10個(gè)MQTL位點(diǎn)的置信區(qū)間小于4 cM，即MQTL2(0.95 cM)、MQTL3(0.46 cM)、MQTL15(2.04 cM)、MQTL17(3.08 cM)、MQTL27(2.2 cM)、MQTL30(1.7 cM)、MQTL31(0.95 cM)、MQTL33(1.45 cM)、MQTL37(3.51 cM)和MQTL38(1.94 cM).有3個(gè)MQTL的圖距小于4 cM，即MQTL2(3.54 cM)、MQTL4(3.98 cM)、MQTL19(2.94 cM)，同時(shí)發(fā)現(xiàn)MQTL30和MQTL31位于6A染色體相鄰位置且圖距均為7.00 cM，MQTL37和MQTL38位于7A染色體的相鄰位置且圖距均為6.67 cM.從圖3中可以看出，MQTL在染色體上不均勻分布，在1B、2B和5B染色體上分布較為集中，可能在這些區(qū)段中包含有控制TGW的基因.

每條染色體左側(cè)的橫線代表QTL的LOD值；豎線代表QTL的置信區(qū)間.

表3 小麥千粒重QTL數(shù)據(jù)的整合

3 討論

粒重是小麥產(chǎn)量構(gòu)成的重要因素之一，是多基因控制的復(fù)雜數(shù)量性狀，易受環(huán)境的影響[19].研究發(fā)現(xiàn)在干旱脅迫條件下，小麥的粒重隨著干旱程度的增加而下降，同時(shí)其表型變異增大，遺傳力下降，說(shuō)明水分環(huán)境對(duì)小麥粒重有顯著作用[29].本研究發(fā)現(xiàn)，與正常灌溉條件相比，干旱脅迫條件下小麥TGW平均下降了6.46 g，變異系數(shù)增加了3.59%.TGW表型變化趨勢(shì)與前人研究結(jié)果相同，再次證明了干旱脅迫是小麥粒重的重要影響因素.前人研究表明，控制小麥TGW的QTL位點(diǎn)在小麥21條染色體上均有分布，但是在不同遺傳背景不同環(huán)境中穩(wěn)定表達(dá)的QTL位點(diǎn)的數(shù)目和效應(yīng)不同[5-7,15-28].李美霞等[26]在波蘭小麥1B、2A染色體上檢測(cè)到了1個(gè)和2個(gè)與小麥粒重相關(guān)的QTL位點(diǎn)；周淼平等[6]在2A、2B、3B、4D和7A染色體上檢測(cè)到5個(gè)控制TGW的QTL位點(diǎn).本研究在1B、3B、4B、4D、5B、6A和6B染色體上共檢測(cè)到14個(gè)與粒重相關(guān)的加位性QTL位點(diǎn)，其中Qtgw.cas-1B.2和Qtgw.cas-4B.2在多個(gè)環(huán)境中均能穩(wěn)定表達(dá).同時(shí)Qtgw.cas-1B.2在3個(gè)環(huán)境中干旱脅迫條件下穩(wěn)定表達(dá)，并對(duì)TGW表型起負(fù)調(diào)控作用.在1B染色體上定位了很多與粒重相關(guān)的QTL位點(diǎn)，但是本研究中定位到的QTL位點(diǎn)與其他研究中的位點(diǎn)并未重合，屬于新定位的QTL位點(diǎn)，還有待進(jìn)一步研究.

同時(shí)，元分析通過(guò)將來(lái)自不同環(huán)境和作圖群體中的QTL位點(diǎn)進(jìn)行整合和優(yōu)化，篩選出“一致性”QTL，為后續(xù)的精細(xì)定位和圖位克隆奠定基礎(chǔ).近年來(lái)，元分析在玉米、大豆等作物改良中發(fā)揮了重要作用.江培順等[30]利用元分析對(duì)玉米穗行數(shù)、行粒數(shù)和粒重相關(guān)的584個(gè)QTL位點(diǎn)進(jìn)行整合，得到了22個(gè)穗行數(shù)MQTL、7個(gè)行粒數(shù)MQTL和 44個(gè)粒重MQTL，并進(jìn)一步發(fā)掘得到了10個(gè)與玉米產(chǎn)量相關(guān)的基因以及12個(gè)與水稻產(chǎn)量相關(guān)基因具有同源性的候選基因；李長(zhǎng)育等[31]對(duì)47個(gè)與大豆結(jié)瘤性狀相關(guān)的QTL進(jìn)行元分析得到2個(gè)MQTL，并通過(guò)基因注釋得到8個(gè)與大豆結(jié)瘤相關(guān)的基因；Tyagi等[32]對(duì)80個(gè)與小麥籽粒性狀相關(guān)的QTL位點(diǎn)進(jìn)行元分析，在1B、2A、2D、3B、4A、5A、6A和6B染色體上確定了23個(gè)相關(guān)MQTL，并鑒定出3個(gè)與小麥粒重相關(guān)的重要MQTL.本研究收集整合了155個(gè)與粒重相關(guān)的QTL位點(diǎn)，通過(guò)元分析共得到38個(gè)一致性QTL，置信區(qū)間小于4 cM的MQTL有 10個(gè)，置信區(qū)間最小為0.46 cM，圖距小于4 cM的MQTL有 3個(gè)，圖距最小為2.94 cM.進(jìn)一步說(shuō)明元分析可以縮小QTL位點(diǎn)的置信區(qū)間，從而精確QTL的位置，提高作物分子育種和遺傳改良的效率.

4 結(jié)論

通過(guò)QTL的定位分析，在不同的環(huán)境條件下共檢測(cè)到14個(gè)控制千粒重的QTL位點(diǎn)，分布在1B、3B、4B、4D、5B、6A和6B染色體上，并在1B、3B、4B和5B染色體上發(fā)現(xiàn)了5個(gè)在2個(gè)以上環(huán)境中均穩(wěn)定表達(dá)的QTL位點(diǎn).通過(guò)對(duì)13個(gè)不同作圖群體155個(gè)QTL位點(diǎn)進(jìn)行元分析，共得到了38個(gè)MQTL，將置信區(qū)間縮小到0.46 cM，圖距縮小到2.94 cM，進(jìn)一步提高了QTL定位精度.同時(shí)，本研究發(fā)現(xiàn)在7A染色體Xfba204-Xfbb18b區(qū)段中存在兩個(gè)緊密連鎖的MQTL，說(shuō)明在這個(gè)標(biāo)記區(qū)間中可能存在控制TGW的“真實(shí)”QTL，尚需進(jìn)一步研究證實(shí).本研究通過(guò)對(duì)千粒重QTL位點(diǎn)進(jìn)行定位以及在不同作圖群體中進(jìn)行元分析，確定了穩(wěn)定表達(dá)的QTL及其QTL富集區(qū)域，縮小了置信區(qū)間，將為小麥粒重的QTL精細(xì)定位和分子標(biāo)記輔助選擇提供理論依據(jù).