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    花生重要農(nóng)藝性狀QTL/基因定位研究進展

    2021-08-30 00:21:12趙慧玲周希萌鯤付春李長生李愛芹馬長樂王興軍趙傳志
    花生學報 2021年1期
    關(guān)鍵詞:花生基因組圖譜

    趙慧玲 周希萌 張 鯤付 春李長生李愛芹馬長樂王興軍*趙傳志*

    (1.山東師范大學生命科學學院,山東 濟南 250014;2.山東省農(nóng)業(yè)科學院生物技術(shù)研究中心/山東省作物遺傳育種與生態(tài)生理重點實驗室,山東 濟南 250100;3.濰坊市農(nóng)業(yè)科學院,山東 濰坊 261071)

    栽培花生(ArachishypogaeaL.)是由二倍體野生祖先種A.duranensis和A.ipaensis雜交后通過染色體加倍形成的異源四倍體,是重要的油料作物,也是優(yōu)質(zhì)植物蛋白來源。我國花生2018年種植面積約462萬hm2,其總產(chǎn)占國內(nèi)油料作物(包括油菜、花生、向日葵、芝麻和胡麻)的50%[1]。遺傳分析表明我國大部分花生品種均具有伏花生或獅頭企的血緣[2-3],遺傳基礎(chǔ)狹窄。另外,由于花生的抗病、耐逆性狀、株型、粒型等農(nóng)藝性狀大多由數(shù)量性狀位點(Quantitative trait locus,QTLs)控制,傳統(tǒng)育種方法在改良這些性狀時有諸多局限性。

    分子標記輔助選擇為代表的分子育種方法以基因型鑒定為基礎(chǔ),可對目標性狀定向改良,提高育種的精準性和效率,縮短育種周期,因此,在育種過程中采用準確高效的分子育種方法十分必要。近年來,花生二倍體祖先種[4]、四倍體野生種A.monticola[5]、栽培花生獅頭企[6]、伏花生[7]和Tifrunner[8]的基因組相繼公布,花生重要性狀QTL/基因定位研究也取得重要進展。本文旨在綜述花生在分子標記開發(fā)、遺傳圖譜構(gòu)建及QTL/基因鑒定及分子育種的研究進展。

    1 分子標記開發(fā)

    分子標記是QTL/基因定位的基礎(chǔ)。在2010年之前,花生的遺傳研究主要以傳統(tǒng)的分子標記為主,主要包括限制性片段長度多態(tài)性(Restriction fragment length polymorphism,RFLP)、簡單重復序列(Simple Sequence Repeats,SSR)、RAPD(Randomly Amplified Polymorphic DNA)、AFLP(Amplified Fragment Length Polymorphism)等。近十年來,隨著測序技術(shù)的進步和花生基因組測序計劃的實施,高通量的單核苷酸多態(tài)性(Single Nucleotide Polymorphism,SNP)、插入缺失標記(Insertion and Deletion Sequence,InDel)等標記快速發(fā)展,逐漸成為了花生遺傳研究的重要工具。

    第一代的分子標記RFLP 于1980年由Botstein[9]首先提出,后在玉米、小麥、水稻等農(nóng)作物廣泛應用,也一度成為花生野生資源遺傳分析[10]、連鎖圖譜構(gòu)建及QTL定位[11]的重要工具。此后,在PCR技術(shù)的基礎(chǔ)上,RAPD 標記技術(shù)發(fā)展起來,與RFLP相比,RAPD技術(shù)省去了分子雜交和放射性自顯影等步驟,操作更簡單、成本更低,在花生研究上先后被用于遺傳圖譜構(gòu)建、分子標記輔助選擇育種及花生種質(zhì)資源的遺傳多樣性分析[12-14]。SSR標記是最具代表性的第二代分子標記技術(shù),也是在花生上應用最為廣泛的分子標記之一。1999年Hopkins[15]等通過(GT)10和(CT)10為探針對基因組文庫進行篩選,鑒定了6對多態(tài)性SSR,并完成了對19份栽培種和3份野生種的遺傳分析。此后,大量EST 或轉(zhuǎn)錄組序列成為花生SSR 分子標記的重要來源[16]。最近,基于花生野生種和栽培種的基因組序列信息,超過十萬多個全基因組SSR 標記被報道[17]。SSR 標記已經(jīng)成為花生雜交種真?zhèn)舞b定、種質(zhì)資源遺傳多樣性分析、遺傳圖譜構(gòu)建、QTL定位的重要工具[17-19]。

    SNP和InDel被認為是第三代分子標記。SNP標記是指在單個核苷酸的變異形成的遺傳標記,因其在基因組中廣泛分布,多態(tài)性豐富且容易被芯片、高通量測序技術(shù)鑒定,應用越來越多。Clevenger等通過對20多個Arachis物種的重測序結(jié)果,鑒定了54 564個SNP標記,這些SNP標記為花生SNP Array的開發(fā)提供了重要的參考[20];轉(zhuǎn)錄組測序也是花生SNP標記開發(fā)的重要方法,Chopra等通過對4個花生品種的轉(zhuǎn)錄組測序,鑒定了263 840個SNP和InDel位點[21]。除了高通量測序之外,SNP芯片分析也是SNP基因型鑒定的重要手段,目前可用的花生SNP 芯片有兩個,58K SNP Array (Axiom_Arachis,v1)[22]和48K SNP Array (Axiom_Arachis2,v2)[23],是花生基因型分析的重要工具。InDel則是指在樣本間同一位點核苷酸片段的插入或缺失,其多態(tài)性高、帶型簡單、易于檢測,在花生上也被應用到抗病基因鑒定、栽培花生的遺傳多樣性和種群聚類分析等方面[24-25]。

    2 花生遺傳連鎖圖譜研究進展

    遺傳圖譜是QTL/基因定位及圖位克隆的基礎(chǔ),隨著測序和生物信息學技術(shù)的發(fā)展及花生基因組測序計劃的實施完成,花生遺傳連鎖圖譜的研究也取得了長足的進步。最早的花生二倍體野生種遺傳圖譜是Halward于1993年建立,圖譜長1063 cM,包含了117個RFLP 標記[11]。Herselman等2004年構(gòu)建了首張AFLP標記圖譜,長度139.4 cM[26]。此后,融合第二代分子標記SSR 的栽培種花生遺傳圖譜也陸續(xù)出現(xiàn)(表1)?;ㄉz傳圖譜的密度也不斷增加[27-28]。例如,Li等(2019)利用SLAFseq(Specific-Locus Amplified Fragment Sequencing)構(gòu)建了花生高密度遺傳圖譜,圖譜總長1208.2 cM,包含2808個SNP標記,平均兩個標記之間的遺傳距離為0.47 cM[29]。Agarwal等(2019)通過對花生S群體兩個親本及140個RIL(重組近交系)群體重測序,共找到11 106個SNP位點,最終構(gòu)建的Bin-map全長2004 cM,包含5816個Bins,兩個標記間的平均遺傳距離為0.34 cM[30]。

    3 花生主要農(nóng)藝性狀QTL 定位的研究進展

    在花生生產(chǎn)中,許多因素都會制約產(chǎn)量,如種子大小、株型高低、莢果大小及數(shù)目等都會直接影響產(chǎn)量,且花生是主要的油料作物,其油酸、亞油酸及脂肪酸等自身所含營養(yǎng)物質(zhì)的多少與花生品質(zhì)有關(guān)。此外,外界環(huán)境也會對其造成影響,如鹽堿、寒冷、干旱等非生物因素的脅迫,及各種病蟲害造成的減產(chǎn)等。然而,花生的諸多性狀多屬于遺傳復雜的數(shù)量性狀,僅依靠傳統(tǒng)的育種方法不能有效解決這些問題。隨著遺傳連鎖圖譜的構(gòu)建及復雜數(shù)量性狀的QTL 定位和圖位克隆的發(fā)展,產(chǎn)量、品質(zhì)、抗病、抗逆等重要性狀的QTL 定位研究也取得了較大進展 (表2)。

    3.1 產(chǎn)量相關(guān)性狀

    種子質(zhì)量、莢果質(zhì)量和出仁率是花生產(chǎn)量的主要構(gòu)成因素,了解產(chǎn)量構(gòu)成及其相關(guān)性狀的遺傳基礎(chǔ)是花生遺傳改良的重要前提。李振動等利用“遠雜9102×徐州68-4”的F5和F6家系群體,在兩個環(huán)境下鑒定了41個與莢果長、寬、厚和百果質(zhì)量相關(guān)的QTL,表型變異解釋率為3.14%~18.27%[31];此后Luo等進一步利用“遠雜9102×徐州68-4”的RIL群體,在四個環(huán)境下鑒定了42個與莢果長、莢果寬和百果質(zhì)量相關(guān)的QTL位點,表型變異解釋率為3.68%~27.74%,其中3個主效QTL被定位在A05染色體[32]。Fonceka[33]對涉及花生生產(chǎn)力的若干性狀進行了詳細的QTL研究,定位了4個與種子長相關(guān)的QTL,能夠解釋的表型變異(Phenotypic variation explained,PVE)為10.5%~16.3%(表2);與種子寬相關(guān)的9 個QTL,PVE為8.7%~23.7%,大約一半分布在LG a07上。Shirasawa[34]檢測了百仁質(zhì)量和出仁率性狀相關(guān)的QTL,PVE分別為19.1%和6.8%。這些QTL位點的定位為將來花生產(chǎn)量性狀的遺傳改良提供了參考依據(jù)。

    3.2 發(fā)育相關(guān)農(nóng)藝性狀

    株型、果型等是影響花生發(fā)育的主要農(nóng)藝性狀。株型主要涉及到株高、側(cè)枝長、分枝數(shù)和莖間夾角等,其株型特征直接關(guān)系到種群密度和受光面積等,從而會影響花生產(chǎn)量。Zhou等定位了32個與株型相關(guān)的QTL 位點,其中與主莖高相關(guān)的QTL位點10個、與總分枝數(shù)相關(guān)的QTL 位點7個、與側(cè)枝長相關(guān)的QTL位點15個,可以解釋4%~15%的表型變異[35]。此后,Zhou等又鑒定了9個莢果長QTL、10個莢果寬QTL和12個百果質(zhì)量QTL,對 應 的PVE 在3.07%~15.77%之 間[36]。Huang等[37]也對莢果長、莢果寬、百果質(zhì)量、主莖高和分枝數(shù)進行了QTL定位,共獲得9個QTL,PVE范圍為2.1%~18.7%。果嘴、果腰的性狀是影響花生果型的重要農(nóng)藝性狀,Shirasawa等[34]和Fonceka等[33]分別定位了9個關(guān)于果腰相關(guān)和11個關(guān)于果嘴相關(guān)的QTL,貢獻率為6.9%~23.9%。

    3.3 品質(zhì)性狀

    含油量、油酸含量、蛋白含量及其他有效營養(yǎng)成分含量是花生品質(zhì)的重要判斷依據(jù),目前對含油量及油酸和亞油酸的定位研究較多,對花生酸、山俞酸、硬脂酸的研究相對較少。Liu等[38]對2014-2017年4個環(huán)境下的油酸含量性狀進行QTL分析,共檢測了7個與含油量性狀相關(guān)的QTL,貢獻率為6.07%~27.19%。張新友等[39]對脂肪酸含量、油酸含量、亞油酸含量等7個性狀進行檢測,共鑒定了10個QTL,貢獻率為4.82%~24.14%,該研究發(fā)掘出的10個QTL位點中,其中與花生酸含量相關(guān)的1個QTL及與硬脂酸含量相關(guān)的QTL貢獻率較大,分別為18.33%和24.14%。Wang等[40]通過對S群體(SunOleic97R×NC94022)和T群體(Tifrunner×GT-C20)的遺傳和定位分析,鑒定了山俞酸、花生酸、棕櫚酸等6個性狀相關(guān)的164個QTL位點,貢獻率為0.16%至40.56%。

    3.4 抗病性狀

    培育抗病品種是作物育種家的永久課題。危害花生的病害較多,主要包括黃曲霉、青枯病、葉斑病等?;ㄉ亲钊菀自馐茳S曲霉菌感染的農(nóng)作物之一,黃曲霉本身對花生產(chǎn)量的影響較少,但黃曲霉容易產(chǎn)生黃曲霉毒素,對花生的產(chǎn)品安全至關(guān)重要。雷永等[41]用BSA 法獲得兩個與黃曲霉抗性相關(guān)的AFLP標記,分別為E44M53-520和EA5/M53440,PVE 分別為9.0%和14.6%,并開發(fā)了與黃曲霉抗性相關(guān)的SCAR 標記[42]。葉斑病是花生最常見的病害,主要有早斑病、晚斑病和網(wǎng)斑病,另外,番茄斑萎病(tomato spotted wilt virus,TSWV)、葉銹也是造成花生減產(chǎn)的重要葉部病害。目前,研究最廣泛的是晚斑病。隨著分子標記技術(shù)的發(fā)展,與花生病害抗性相關(guān)的AFLP和SSR 標記相繼被檢測。王輝[43]共檢測到49個與TSWV、早斑病和晚斑病抗性相關(guān)的QTL,可以解釋6.26%~15.54%的表型變異;Agarwall等[44]利用WGRS繪制了高密度遺傳圖譜,并定位了2個與晚斑病相關(guān)的QTL,PVE 分別為47.63%和34.03%;Khedikar等[45]和Sujay等[46]分別鑒定了與銹病相關(guān)的主效QTL,最高PVE分別可達55.2%和82.96%,具有較高的應用價值。徐志軍等定位了33 個與青枯病相關(guān)的QTL位點,PVE為1.39%~28.72%[47];李威濤等利用遠雜9102 和徐州68-4 雜交構(gòu)建的RIL 群體,在B02染色體上定位到青枯病抗性主效QTLqBWRB02,貢獻率為27.87%[48]。

    4 新方法和新技術(shù)在花生QTL 定位上的應用

    傳統(tǒng)QTL定位的方法需要借助一定數(shù)量的群體后代和大量的分子標記,并需檢測每個標記在群體后代每個株系(單株)的基因型,需耗費大量人力和時間,過程繁瑣且成本較高。集團分離分析法(Bulk Segregant Analysis,BSA)通過將極端性狀的群體進行混池,研究混池間等位基因/分子標記頻率的差異,進而定位目標性狀基因,其不需要對群體中每個個體進行基因分型,降低了工作量和成本,故在遺傳基因定位中被廣泛應用。另外,隨著高通量測序、生物信息學等技術(shù)的發(fā)展,基因型和表型鑒定的逐漸高通量化,限制性酶切位點相關(guān)DNA 測序(Restriction site Associated DNA Sequencing,RAD-Seq)、特定位點擴增片段(Specificlocus amplified fragment,SLAF)、全基因組關(guān)聯(lián)分析(Genome wide association study,GWAS)、表達數(shù)量性狀基因座(expression Quantitative Trait Loci,eQTL)等技術(shù)逐漸發(fā)展起來,并被廣泛應用于遺傳圖譜的構(gòu)建和QTL定位研究中,顯著提高了花生QTL定位的效率。

    4.1 基于BSA原理的QTL定位方法在花生上的應用

    BSA 的方法最早報道于1991 年,Michelmore[49]首次利用BSA的方法鑒定了3個與霉病抗性基因緊密相關(guān)的標記后,一系列依托高通量測序和BSA方法的QTL/基因鑒定技術(shù)逐漸發(fā)展,例如Bulked segregant RNA-Seq(BSR-Seq)、QTL-seq、MutMap、MutMap+等方法,并被應用到花生重要農(nóng)藝性狀QTL/基因的定位中。

    BSR-seq主要通過研究混池間轉(zhuǎn)錄本上序列變異的情況定位目標基因,最早報道于2012年[50],目前該法在花生上已有成功報道,Kayam 利用BSR-seq檢測發(fā)現(xiàn)了與株型有關(guān)的34個SNP標記,并發(fā)現(xiàn)了位于B05染色體上的6個SNP標記,并將性狀基因座定位在了相關(guān)區(qū)段中[51]。與BSRseq不同的是,QTL-seq是利用混池間基因組序列變異定位目標基因,需對混池及雙親進行全基因組重測序(Whole-genome resequencing,WGRS)[52]。近年來,以QTL-seq等為代表的新型方法也成功應用到花生QTL定位中,提高了QTL 定位的效率,如Luo等采用QTL-seq方法分別鑒定了與花生青枯病抗性和花生脫殼相關(guān)的QTL位點[53-55]。Zhao等通過QTL-seq結(jié)合BSR的方法,將控制花生黑種皮顏色基因定位在10號染色體的特定區(qū)間內(nèi),并鑒定了關(guān)鍵的候選基因[56]。

    MutMap的原理與QTL-seq類似,主要是用于突變體突變基因或位點的定位。首先,將具有目的性狀的突變體與野生型親本雜交,所得F1代自交后在F2代中選擇突變表型和野生表型的個體分別構(gòu)建混池;然后進行高通量測序,通過極端池之間的比較計算SNP-index,確定與目標性狀關(guān)聯(lián)的位點。MutMap具有定位周期短且效率高的優(yōu)點,在農(nóng)業(yè)中具有較大的應用潛力。隨著研究的深入,MutMap技術(shù)也不斷升級,MutMap+和MutMap-Gap等方法相繼被報道。MutMap+是基于Mut-Map方法形成,主要針對于不能用于突變型和野生型雜交的情況;MutMap-Gap是在MutMap的基礎(chǔ)上多了一個denovo組裝的過程,目前,花生突變體庫的創(chuàng)建已經(jīng)取得重要進展[57],MutMap將為花生突變體的研究提供幫助。

    4.2 基于高通量測序的QTL 定位方法及在花生上的應用

    RAD-Seq是一項基于全基因組酶切位點的簡化基因組測序技術(shù)[58]。Zhou等利用RAD-Seq技術(shù)從栽培花生中鑒定了5萬多個SNP位點,并建立第一個SNP高密度遺傳連鎖圖譜,該圖譜可作為栽培花生品種的參考圖譜[59]。

    SLAF-seq 通過選擇均勻分布在整個基因組、且避開重復序列區(qū)域的特異片段進行高深度測序,也是一種簡化基因組測序的方法,也被應用到花生遺傳圖譜的構(gòu)建和QTL 定位研究中。Wang等利用SLAF-seq 構(gòu)建了花生的高密度SNP遺傳圖譜,該圖譜長度為2098.14 cM,包括3630個SNP標記,平均標記距離為0.58 cM,并定位了62個與產(chǎn)量相關(guān)的QTL[60]。Hu等也利用SLAF-seq技術(shù)構(gòu)建了一個花生的高密度遺傳圖譜,該圖譜包括68個SSR和2266個SNP標記,總長度2586.37cM,利用該圖譜定位了多個與油酸含量、油酸/亞油酸比值等相關(guān)的QTL位點[61]。

    GWAS基于全基因組分子標記與目標性狀的連鎖不平衡關(guān)系,通過統(tǒng)計分析獲得與性狀關(guān)聯(lián)的候選基因或基因組區(qū)域,是目前植物遺傳研究炙手可熱的技術(shù),近年來GWAS也被應用到花生的遺傳研究上。Zhang等利用GWAS技術(shù)從栽培花生中鑒定了18 個與早斑病抗性相關(guān)、28個與晚斑病抗性相關(guān)的QTL[62];Zhang 等通過GWAS分析鑒定了36個與花生礦物質(zhì)元素濃度相關(guān)的QTL,可以解釋18.35%~27.56%的遺傳變異[63]。此外,GWAS 也被用于發(fā)現(xiàn)花生中與產(chǎn)量、過敏和馴化相關(guān)的候選基因[64-65]。

    eQTL是指控制數(shù)量性狀表達位點,即是染色體上一些能特定調(diào)控mRNA和蛋白質(zhì)表達水平的區(qū)域。Huang等通過對中花10(粉紅色種皮)和ICG12625(紫色種皮)的重組自交系(RIL)群體未成熟種子的轉(zhuǎn)錄組進行了測序,開發(fā)了一個與紫色種皮的控制有關(guān)的InDel02標記[66]。

    5 問題和展望

    目前我國花生育種已達到較高水平,育成品種的單產(chǎn)處于國際領(lǐng)先,但大多是通過常規(guī)雜交選育而成,選育周期長、時效性差、目標性狀選擇效率較低,不能充分滿足當前生產(chǎn)上對品種更新?lián)Q代的需求。且現(xiàn)今花生育種還有很多問題需要解決,如數(shù)量性狀QTL目前研究較少,抗黃曲霉方面的研究也需進一步推進,可通過以下途徑解決:①利用多親本雜交富集有效性狀,應用多次回交對目標性狀進行改良;② 利用花生基因組學、生物信息學的最新研究進展,全基因組SNP分析、Binmap等新方法推進花生農(nóng)藝性狀QTL基因的研究進展;③收集篩選利用野生花生的優(yōu)異基因資源,采用基因編輯的方法對這些材料的優(yōu)異性狀基因進行功能研究,創(chuàng)建并合理利用花生突變體。

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