蠶豆農(nóng)藝性狀的SSR標(biāo)記關(guān)聯(lián)分析

劉玉玲， 張紅巖，韓雪梅，周仙莉，侯萬偉

(1.青海大學(xué)，西寧 810016；2.青海省農(nóng)林科學(xué)院，西寧 810016；3.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部作物基因資源與種質(zhì)創(chuàng)制青?？茖W(xué)觀測實驗站，西寧 810016；4.國家作物種質(zhì)復(fù)份庫，西寧 810016)

【研究意義】蠶豆(ViciafabaL.)屬豆科(leguminous)野豌豆屬(ViciaL.)，一年生或越年生草本植物[1]。世界蠶豆種植主要集中在亞洲和非洲，種植面積和產(chǎn)量較多的國家主要有中國、埃塞俄比亞、摩洛哥等，在我國蠶豆主產(chǎn)區(qū)主要集中在長江流域各省和春播區(qū)的青海、甘肅[1-2]。蠶豆為糧食、蔬菜、飼料、綠肥兼用作物，具有豐富的營養(yǎng)和商業(yè)價值，在土壤結(jié)構(gòu)改良、人類健康及保障畜牧業(yè)優(yōu)質(zhì)飼草(料)等方面均具有重要的作用，發(fā)展蠶豆生產(chǎn)，對于改善人們食物結(jié)構(gòu)、維護農(nóng)田生態(tài)平衡和振興經(jīng)濟都有重要作用[3]。【前人研究進展】數(shù)量性狀基因座(Quantitative trait locus, QTL)是指控制數(shù)量性狀的基因在基因組中的位置，QTL定位的研究方法主要有連鎖定位分析和關(guān)聯(lián)分析兩種，其中以構(gòu)建遺傳連鎖圖譜為基礎(chǔ)的連鎖定位分析是解析植物數(shù)量性狀遺傳的主要方法[4-5]，并在蠶豆中已被廣泛應(yīng)用[6-7]。關(guān)聯(lián)分析(Association analysis)是一種以連鎖不平衡為基礎(chǔ)，可直接鑒定出與表型變異密切相關(guān)且具有特定功能的標(biāo)記位點或基因位點[8]。相較于連鎖分析(Linkage analysis)，關(guān)聯(lián)分析具有精確度高，不需專門構(gòu)建群體，且可同時分析同一位點的多個等位基因等優(yōu)勢[9]。現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于玉米[10-11]、水稻[12-13]、棉花[14-15]、大麥[16-17]等眾多重要經(jīng)濟作物的分子標(biāo)記輔助育種研究中，并獲得了良好的效果。在蠶豆上，Ali等[18]利用單核苷酸多態(tài)性(SNP)和擴增片段長度多態(tài)性(AFLP)對蠶豆耐旱性和抗凍性進行了關(guān)聯(lián)分析。簡單重復(fù)序列(Simple sequence repeat, SSR)標(biāo)記具有高度多態(tài)性、基因組特定性、重復(fù)性好等特點，是目前在蠶豆研究中應(yīng)用最為廣泛的一類分子標(biāo)記，如遺傳多樣性分析[19]、指紋圖譜構(gòu)建[20]、QTL定位[21]等?！颈狙芯壳腥朦c】目前，蠶豆的育種研究主要以傳統(tǒng)的選擇育種和雜交育種為主，而真正意義上的分子標(biāo)記輔助育種研究開展甚少。初莢高度、單株莢數(shù)、株高、百粒重等農(nóng)藝性狀是蠶豆傳統(tǒng)育種的主要選擇標(biāo)準(zhǔn)，利用SSR分子標(biāo)記對這些農(nóng)藝性狀進行關(guān)聯(lián)分析，尋找與之顯著關(guān)聯(lián)的標(biāo)記，并將其應(yīng)用于蠶豆分子標(biāo)記輔助選擇，可極大提高選擇效率，加快定向育種進程?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本文以321份國內(nèi)外蠶豆種質(zhì)資源為材料，選用76對具有顯著多態(tài)性的SSR標(biāo)記對供試群體進行基因分型，在群體遺傳結(jié)構(gòu)分析的基礎(chǔ)上，尋找與蠶豆主要農(nóng)藝性狀相關(guān)聯(lián)的SSR位點，并對其優(yōu)異等位變異和種質(zhì)進行發(fā)掘，以期為蠶豆種質(zhì)資源的評價、分子標(biāo)記輔助選擇育種、雜交組合選配和品種合理布局提供理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

321份蠶豆種質(zhì)資源由中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院提供。國內(nèi)資源214份，來源于19個省份；國外資源107份，來源于26個國家。

1.2 方法

1.2.1 田間試驗及農(nóng)藝性狀的鑒定 2019年，321份蠶豆材料種植在青海農(nóng)林科學(xué)院作物所試驗基地，每份材料種1行，每行10株，行距為35 cm，株距10 cm，按常規(guī)田間管理。在成熟收獲時隨機抽樣，每份材料取5株，分別測定初莢高度、初莢節(jié)位、成莢節(jié)數(shù)、生殖節(jié)數(shù)、有效籽粒數(shù)、有效分枝、有效莢數(shù)、單莢粒數(shù)、莢長、莢寬、籽粒面積、籽粒厚、籽粒周長、籽粒長、籽粒寬、株高、百粒重，最后取平均值。

1.2.2 基因組DNA的提取和SSR分析 田間取幼嫩葉片，采用DS法提取基因組DNA，利用超微量核酸蛋白濃度測定儀及瓊脂糖凝膠電泳法對DNA濃度和純度進行檢測。選用214對蠶豆引物對表型差異較大的12份供試材料進行多態(tài)性引物篩選，篩選出76對條帶差異清晰的SSR引物。PCR反應(yīng)體系(10 μL)：1 μL模板DNA、5 μL 2×Mix、1.5 μL引物、2.5 μL ddH2O。PCR擴增程序：95 ℃預(yù)變性5 min；95 ℃變性30 s，48～55 ℃(根據(jù)引物而定)退火30 s，72 ℃延伸45 s，35個循環(huán)；72 ℃延伸10 min。擴增結(jié)束后，每個PCR管加入3 μL變性緩沖液(98%甲酰胺，10 mmol/L EDTA(pH 8.0)，0.25%溴酚藍(lán)，0.25%二甲苯青)，95 ℃變性8 min。擴增產(chǎn)物在預(yù)變性的6%變性聚丙烯酰胺凝膠上80 W恒功率電泳1.5 h，利用銀染法顯色，隨后統(tǒng)計條帶。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

采用人工讀膠的方法，按照帶型自下而上“1”～“n”記錄。各農(nóng)藝性狀的相關(guān)性分析采用SPSS 26.0軟件。利用Power Marker 3.25軟件計算引物的多態(tài)性信息(PIC)。以Structure 2.3.4軟件進行群體遺傳結(jié)構(gòu)的分析，估計最佳群體組群數(shù)K，其取值范圍為1～10，每個K值重復(fù)運行10次，參照Evanno等[22]提出的ΔK值方法確定合適的K值，并計算出Q參數(shù)。親緣關(guān)系系數(shù)(Kinship)用SPAGeDi軟件計算。關(guān)聯(lián)分析采用Tassel 2.1軟件，選擇一般線性模型(General linear model, GLM)和混合線性模型(Mixed linear model, MLM)進行分析。表型效應(yīng)計算參照文自翔等[23]SSR位點等位變異表型效應(yīng)計算法。

2 結(jié)果與分析

2.1 表型性狀統(tǒng)計分析

對321份蠶豆材料的17項表型性狀進行統(tǒng)計分析(表1)，變異系數(shù)最大的性狀是有效籽粒數(shù)(51.64%)，其他性狀變異系數(shù)較大的有成莢節(jié)數(shù)(46.13%)、有效分枝(39.26%)、初莢高度(37.25%)和有效莢數(shù)(30.51%)，籽粒厚變異系數(shù)最小(10.06%)。17個性狀變異系數(shù)的變幅為10.06%～51.64%，平均值為25.07%，這表明供試群體具有較為豐富的表型多樣性。除初莢高度和籽粒周長外，其他各性狀的偏度系數(shù)值和峰度系數(shù)值分別為0.00～0.95和-0.29～1.57，偏度系數(shù)和峰度系數(shù)絕對值均較小，說明321份蠶豆材料的17個性狀符合正態(tài)分布，可用于關(guān)聯(lián)分析。

表1 蠶豆材料農(nóng)藝性狀的統(tǒng)計分析

續(xù)表1 Continued table 1

供試群體的17個表型性狀相關(guān)性分析結(jié)果表明(表2)，各性狀之間存在顯著或極顯著的正或負(fù)相關(guān)性。如構(gòu)成蠶豆產(chǎn)量的幾個主要因素與其他性狀間的相關(guān)性，有效籽粒數(shù)與有效分枝、有效莢數(shù)、單莢粒數(shù)、株高呈極顯著正相關(guān)，與莢長呈顯著正相關(guān)，與莢寬呈極顯著負(fù)相關(guān)；有效莢數(shù)與單莢粒數(shù)和株高呈極顯著正相關(guān)；百粒重與籽粒面積、籽粒厚、籽粒周長、籽粒長和籽粒寬呈極顯著正相關(guān)。

表2 豆材料農(nóng)藝性狀的相關(guān)性分析

2.2 SSR標(biāo)記多態(tài)性分析

76對多態(tài)性顯著的SSR標(biāo)記在321份蠶豆材料中共檢測到389個多態(tài)性位點，平均每個位點等位基因數(shù)為5.12個，變幅為2～11。多態(tài)性位點最豐富的是T19標(biāo)記，有11個等位變異位點；SSR-1914、SSR-11967和EST-475標(biāo)記均只檢測到2個等位變異位點。多態(tài)性信息量(PIC)的變幅為0.1903(CAASES-V2888)～0.7766(CAASES-V3031)，平均值為0.5156(表3)，PIC值大于平均數(shù)占比為50%，表明本研究選用標(biāo)記基因多樣性較高。

表3 76對SSR標(biāo)記多態(tài)性統(tǒng)計

續(xù)表3 Continued table 3

2.3 群體遺傳結(jié)構(gòu)分析

通過76個SSR標(biāo)記獲得的基因型數(shù)據(jù)，利用Structure 2.3.4軟件對321份蠶豆材料進行群體遺傳結(jié)構(gòu)分析。由圖1可知，對數(shù)似然函數(shù)值lnP(D)隨亞群數(shù)增多而增大，且當(dāng)K=2時，ΔK值最大，因此可將321份材料分成2個亞群。如圖2所示，橫坐標(biāo)代表材料編號。通過Q值分析，發(fā)現(xiàn)其中有274份種質(zhì)材料(占85.98%)的Q值≥0.6，被劃分在2個群組中，其中群組1包含103份材料(國內(nèi)材料96份，國外材料7份，共占32.09%)；群組2包含171份材料(國內(nèi)材料87份，國外材料84份，共占53.27%)，其余47份種質(zhì)材料(國內(nèi)材料31份，國外材料16份，共占14.64%)的Q值<0.6，沒有明確的群類歸屬特性，形成了一個混合群體。上述結(jié)果表明，該供試群體結(jié)構(gòu)單一，這可有效地降低群體結(jié)構(gòu)對關(guān)聯(lián)分析產(chǎn)生的影響。研究表明，群體結(jié)構(gòu)的劃分情況不僅能對關(guān)聯(lián)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，而且可在一定程度上反應(yīng)亞群分類與材料特性的關(guān)系，該結(jié)果顯示亞群分類與材料的來源存在一定的對應(yīng)關(guān)系，其中78.51%國外材料歸于群組2中。

A. K值與lnP(D)值的折線圖；B. K值與ΔK的折線圖A. Lines chart of K with lnP(D); B. Lines chart of K with ΔK圖1 K值與lnP(D)、ΔK值的折線圖Fig.1 Lines chart of K with lnP(D) and ΔK

對每一個個體，若紅色部分超整體的60%，則歸于POP1亞群；若綠色部分高于整體的60%，則歸于POP2亞群；若紅色或綠色介于整體的40%～60%，則歸于混合類群For each individual, if the red part is more than 60% of the whole, it belongs to POP1 subgroup; If the green part is more than 60% of the whole, it belongs to POP2 subgroup; If the red or green part is between 40% and 60% of the whole, it belongs to the mixed group圖2 321份蠶豆材料的群體結(jié)構(gòu)Fig.2 The population structure of 321 faba bean materials

2.4 連鎖不平衡分析

基因間的連鎖不平衡是關(guān)聯(lián)分析的前提和基礎(chǔ)。76對SSR引物共獲得了2850種組合，其中R2≥0.01的組合占18.32%，在P<0.01的概率支持下，成對存在的不平衡組合有268個(圖3)，占總組合數(shù)的9.4%。從分析結(jié)果來看，本研究所選用的76對SSR引物在321份蠶豆材料中存在連鎖不平衡，可與農(nóng)藝性狀進行關(guān)聯(lián)分析。

2.5 SSR標(biāo)記與農(nóng)藝性狀的關(guān)聯(lián)分析

在GLM_Q和MLM_Q+K模型中，分別以蠶豆材料的對應(yīng)Q值和Q+K值作為協(xié)變量，將76個SSR分子標(biāo)記與17個農(nóng)藝性狀進行關(guān)聯(lián)分析，尋找與之相關(guān)聯(lián)的標(biāo)記，并確定其解釋率(表5)。GLM_Q分析結(jié)果顯示，共檢測到43個與17個農(nóng)藝性狀顯著(P<0.05)關(guān)聯(lián)的標(biāo)記，解釋率為0.0146～0.1764；其中有16個標(biāo)記分別關(guān)聯(lián)2個性狀，9個標(biāo)記分別關(guān)聯(lián)3個性狀，3個標(biāo)記分別關(guān)聯(lián)4個性狀，1個標(biāo)記分別關(guān)聯(lián)5個性狀，2個標(biāo)記分別關(guān)聯(lián)6個性狀；有效莢數(shù)和籽粒周長關(guān)聯(lián)的引物最多，均與9個標(biāo)記關(guān)聯(lián)，解釋率分別為0.0146～0.1101和0.0322～0.0916。11個標(biāo)記與12種農(nóng)藝性狀極顯著(P<0.01)關(guān)聯(lián)，其中CAASES-V2698和CAASES-V2937標(biāo)記均同時與有效籽粒數(shù)和有效莢數(shù)極顯著關(guān)聯(lián)，解釋率分別為0.0826、0.1101、0.0787和0.0595；CAASES-V2986標(biāo)記同時與籽粒面積、籽粒厚、籽粒長、籽粒寬和百粒重極顯著關(guān)聯(lián)，解釋率分別為0.0707、0.0773、0.0714、0.0668和0.0644；SSR-12751標(biāo)記同時與成莢節(jié)數(shù)、有效籽粒數(shù)和單莢粒數(shù)極顯著關(guān)聯(lián)，解釋率分別為0.0547、0.0474和0.0404。

MLM_Q+K分析結(jié)果顯示，共檢測到33個與17個農(nóng)藝性狀顯著(P<0.05)關(guān)聯(lián)的標(biāo)記，解釋率為0.0175～0.1706，且相校于GLM_Q分析結(jié)果出現(xiàn)了2個分別與有效分枝和籽粒面積新顯著關(guān)聯(lián)的標(biāo)記(CAASES-V3058、SSR-11885)?？傮w上，MLM_Q+K分析檢測到與表型性狀關(guān)聯(lián)的SSR標(biāo)記比GLM_Q分析結(jié)果少了10個，除解釋率不同外，剩余標(biāo)記和性狀的關(guān)聯(lián)情況與GLM_Q分析結(jié)果基本相同。8個標(biāo)記與8個農(nóng)藝性狀極顯著(P<0.01)關(guān)聯(lián)，其中除CAASES-V2986不再與籽粒寬和百粒重以及SSR-12751不再與單莢粒數(shù)極顯著關(guān)聯(lián)外，CAASES-V2698、CAASES-V2937、CAASES-V2986和SSR-12751標(biāo)記與性狀的關(guān)聯(lián)結(jié)果GLM_Q分析完全一致，且解釋率均有所下降。另外，CAASES-V2731、CAASES-V2745、CAASES-V3035和SSR-11448標(biāo)記分別與株高、籽粒周長、單莢粒數(shù)和籽粒周長極顯著關(guān)聯(lián)，解釋率為0.0471、0.0583、0.0464和0.0897。

圖3 SSR標(biāo)記之間的連鎖不平衡(LD) Fig.3 Linkage imbalance(LD) between SSR markers

表5 SSR標(biāo)記與農(nóng)藝性狀的關(guān)聯(lián)分析結(jié)果

續(xù)表5 Continued table 5

續(xù)表5 Continued table 5

2.6 優(yōu)異等位變異發(fā)掘

為了獲得農(nóng)藝性狀關(guān)聯(lián)標(biāo)記位點的優(yōu)異等位基因，分析了MLM_Q+K模型中達到極顯著(P<0.01)水平的等位變異表型效應(yīng)及表型性狀。共發(fā)掘到增效的等位變異有26個，減效的等位變異53個(表6)。

由表6可知，成莢節(jié)數(shù)增效和減效效應(yīng)最大的估計值分別為0.4966和-0.7459，對應(yīng)的等位基因分別是SSR-12751-1和SSR-12751-4，其典型材料之一分別是湖北—青皮蠶豆和云南—金鐘豆；單莢粒數(shù)增效和減效效應(yīng)最大的估計值分別為0.1376和-0.2164，對應(yīng)的等位基因分別是CAASES-V3035-4和CAASES-V3035-1，其典型材料之一分別是江蘇—青皮和浙江—闊板青；有效莢數(shù)和有效籽粒數(shù)增效和減效效應(yīng)最大的估計值分別為14.7732、35.7356和-5.5416、-12.768，對應(yīng)的等位基因均分別是CAASES-V2937-4和CAASES-V2937-2，典型材料之一則均分別為甘肅—武山蠶豆和青?！嗪Ｎ逄?；株高增效和減效效應(yīng)最大的估計值分別為11.1656和-6.9988，對應(yīng)的等位基因分別是CAASES-V2731-2和CAASES-V2731-3，其典型材料之一分別是內(nèi)蒙古—當(dāng)?shù)貥涠购桶柤袄麃?372；籽粒厚增效和減效效應(yīng)最大的估計值分別為0.3276和-0.2636，對應(yīng)的等位基因分別是CAASES-V2986-4和CAASES-V2986-2，其典型材料之一分別是四川—金川本地胡豆和俄羅斯-zpyzue；籽粒長增效和減效效應(yīng)最大的估計值分別為0.9784和-1.0496，對應(yīng)的等位基因分別是CAASES-V2986-5和CAASES-V2986-3，其典型材料之一分別是日本—引 98-22和蘇丹-991；籽粒周長增效和減效效應(yīng)最大的估計值分別為35.0313和-10.563，對應(yīng)的等位基因分別是SSR-11448-5和SSR-11448-4，其典型材料之一分別是敘利亞-23705和青?！嗪?號。

表6 優(yōu)異等位變異發(fā)掘結(jié)果

續(xù)表6 Continued table 6

3 討 論

關(guān)聯(lián)分析在數(shù)量性狀研究中具有廣泛的應(yīng)用前景，然而，關(guān)聯(lián)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性卻受多種因素的影響。其中，群體結(jié)構(gòu)是影響關(guān)聯(lián)分析結(jié)果的重要因素，亞群的混合使整個群體的LD強度增強，可能導(dǎo)致不連鎖的基因多態(tài)性位點與性狀的關(guān)聯(lián)，從而得出假陽性結(jié)果，因此群體結(jié)構(gòu)越簡單，關(guān)聯(lián)分析結(jié)果則更可靠[24]。由本研究群體遺傳結(jié)構(gòu)分析結(jié)果可見，該供試材料可分為2個亞群，且僅14.64%的材料形成混合群體，群體結(jié)構(gòu)相對單一，在一定程度上保證了關(guān)聯(lián)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。另外，群體遺傳結(jié)構(gòu)分析是基于亞群是否達到哈德溫伯格平衡的數(shù)學(xué)模型并計算Q值，不受人為因素對亞群劃分的影響，將所獲得的Q值作為協(xié)變量帶入回歸分析中，可有效提高關(guān)聯(lián)分析的可靠性[25-26]。但僅通過Q值作為矯正條件，卻并不能完全避免假陽性關(guān)聯(lián)的出現(xiàn)。張吉順等[27]的研究表明，以群體結(jié)構(gòu)Q值和親緣系數(shù)值共同作為協(xié)變量的混合線性模型，即利用MLM_Q+K值模型進行關(guān)聯(lián)分析，更有利于提高關(guān)聯(lián)分析的準(zhǔn)確性。鑒于此，本研究選用了GLM和MLM兩種模型進行關(guān)聯(lián)分析，相較于GLM模型，MLM模型關(guān)聯(lián)到的位點變少，但分析結(jié)果卻更為可靠。

各數(shù)量性狀之間常表現(xiàn)出某種特定的相關(guān)性，在本研究中，初莢高度與初莢節(jié)位、生殖節(jié)數(shù)、莢寬、籽粒周長、株高呈極顯著正相關(guān)，與成莢節(jié)數(shù)呈極顯著負(fù)相關(guān)。已有研究表明，這種表型性狀的相關(guān)性可能是由于某個基因的多效性或控制不同性狀的基因緊密連鎖造成，關(guān)聯(lián)分析中同一標(biāo)記同時與多個相關(guān)性狀的關(guān)聯(lián)可解釋這種性狀之間的遺傳關(guān)聯(lián)性[28]。胡倩文等[29]在對大麥4個穗部性狀進行關(guān)聯(lián)分析時發(fā)現(xiàn)，小穗數(shù)與穗粒數(shù)呈極顯著正相關(guān)，并檢測到28個同時控制穗粒數(shù)和小穗數(shù)的關(guān)聯(lián)位點，從分子水平證實了小穗數(shù)與穗粒數(shù)的遺傳關(guān)聯(lián)性。本研究中，有效籽粒數(shù)和有效莢數(shù)之間呈極顯著相關(guān)，在MLM模型的顯著(P<0.05)條件下，共檢測到4個同時控制2種性狀的標(biāo)記(CAASES-V2698、CAASES-V2937、SSR-11448和SSR-12751)；籽粒周長和百粒重之間呈極顯著相關(guān)，共檢測到2個標(biāo)記同時控制2種性狀(CAASES-V2745和SSR-11885)；株高和有效分枝之間呈極顯著相關(guān)，共檢測到2個標(biāo)記同時控制2種性狀(CAASES-V2698和CAASES-V3058)，可見相關(guān)性狀之間的遺傳關(guān)聯(lián)性在本研究中得到了進一步證實。在育種中利用這些關(guān)聯(lián)SSR標(biāo)記進行輔助選擇，有助于實現(xiàn)多個性狀的協(xié)同改良[30-31]。

在本研究中，利用基于MLM模型極顯著(P<0.01)條件下的關(guān)聯(lián)分析結(jié)果，共發(fā)掘出7個分別對成莢節(jié)數(shù)、單莢粒數(shù)、有效莢數(shù)、有效籽粒數(shù)、株高、籽粒厚、籽粒長和籽粒周長增效潛力最大的優(yōu)異等位變異(SSR-12751-1、CAASES-V3035-4、CAASES-V2937-4、CAASES-V2731-2、CAASES-V2986-4、CAASES-V2986-5和SSR-11448-5)和7份典型材料，CAASES-V2937-4等位基因?qū)τ行ЯＷ褦?shù)的表型效應(yīng)值高達35.7356，其中甘肅—武當(dāng)蠶豆同時載有與有效莢數(shù)和有效籽粒數(shù)關(guān)聯(lián)的優(yōu)異等位變異位點。通過對蠶豆產(chǎn)量構(gòu)成因素的分析發(fā)現(xiàn)，構(gòu)成蠶豆產(chǎn)量的主要因素有單株粒數(shù)、單株莢數(shù)、單株粒重、有效粒數(shù)、百粒重和有效莢數(shù)[32-33]。本研究的農(nóng)藝性狀相關(guān)性分析結(jié)果顯示，籽粒長、籽粒周長和籽粒厚均與百粒重呈極顯著正相關(guān)，成莢節(jié)數(shù)和單莢粒數(shù)與有效粒數(shù)和有效莢數(shù)均呈極顯著正相關(guān)，株高與有效籽粒數(shù)呈極顯著相關(guān)，這6個農(nóng)藝性狀可視為蠶豆產(chǎn)量的間接構(gòu)成因素。鑒于此，本研究所挖掘到的增效等位變異可用于蠶豆產(chǎn)量的分子標(biāo)記輔助選擇育種，攜帶增效基因的材料則可作為優(yōu)異親本用于雜交育種。

由于目前有關(guān)蠶豆關(guān)聯(lián)分析的研究相對較少，本研究中極顯著關(guān)聯(lián)到的SSR標(biāo)記，還沒有發(fā)現(xiàn)在其他文獻中報道，因此，還需進一步的分析來驗證本結(jié)果的準(zhǔn)確性。因為影響關(guān)聯(lián)作圖準(zhǔn)確性和精確性的因素還有群體大小、標(biāo)記質(zhì)量等，所以可進一步通過更高密度的標(biāo)記，更大的群體規(guī)模以及多年多點的數(shù)據(jù)進一步提高關(guān)聯(lián)分析結(jié)果的可靠性。另外，本研究采用線性回歸方法進行性狀關(guān)聯(lián)分析，比較簡單直觀，但不能估計QTL的具體位置和加性、顯性或超顯性效應(yīng)。相比之下，連鎖分析能檢測QTL的加性效應(yīng)，且能克服關(guān)聯(lián)分析對稀有等位基因檢測效能低的缺點[34]。鑒于此，可采用連鎖分析和關(guān)聯(lián)分析相結(jié)合的策略，提高蠶豆農(nóng)藝性狀QTL分析的效率和準(zhǔn)確性。

4 結(jié) 論

321份蠶豆材料在17個農(nóng)藝性狀間部分性狀存在顯著或極顯著的線性相關(guān)性，以MLM模型關(guān)聯(lián)分析共發(fā)現(xiàn)8個標(biāo)記與8種農(nóng)藝性狀極顯著(P<0.01)關(guān)聯(lián)，解釋率為0.0291～0.0897，基于這一關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果，最終發(fā)掘出7個優(yōu)異等位變異及7份優(yōu)異種質(zhì)，這為蠶豆育種親本的選擇和分子標(biāo)記輔助選擇育種奠定了理論基礎(chǔ)。