陸地棉主要育種性狀SSR 關聯(lián)位點的驗證及優(yōu)異材料鑒定

張素君，李興河，王海濤，唐麗媛，蔡肖，劉存敬，張香云，張建宏

（河北省農(nóng)林科學院棉花研究所/ 農(nóng)業(yè)部黃淮海半干旱區(qū)棉花生物學與遺傳育種重點實驗室/ 國家棉花改良中心河北分中心，石家莊 050051）

棉花是中國種植業(yè)生產(chǎn)中產(chǎn)業(yè)鏈最長的大田經(jīng)濟作物，除了主產(chǎn)品棉纖維外，棉稈、棉籽等副產(chǎn)品均已被利用， 其商品率高達95%以上[1-2]。其中陸地棉貢獻了全部棉花產(chǎn)量的90%左右[3]，陸地棉品種的改良對棉花產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重大推動作用。

陸地棉纖維產(chǎn)量與品質(zhì)性狀之間存在連鎖累贅，傳統(tǒng)育種方法難以實現(xiàn)產(chǎn)量與纖維品質(zhì)等目標性狀的同步改良[4-5]，同時，黃萎病作為我國棉花生產(chǎn)中最嚴重的病害之一，防治的主要策略仍是選育和推廣抗病性好的棉花品種[6-7]。 因此，培育集產(chǎn)量高、纖維品質(zhì)優(yōu)、黃萎病抗性好于一體的棉花品種成為促進棉花產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要課題。通過挖掘與棉花產(chǎn)量、品質(zhì)和抗性性狀主效基因連鎖的分子標記，并將分子標記應用于棉花分子標記輔助選擇育種[8]，是聚合優(yōu)異基因的有效途徑。

目前，棉花上已經(jīng)有大量的與目標性狀關聯(lián)的數(shù)量性狀位點（quantitative trait locus,QTL）被挖掘到。例如，Wang 等[9]鑒定出13 個與纖維品質(zhì)相關的QTL，與纖維長度、斷裂比強度、馬克隆值、斷裂伸長率和長度整齊度指數(shù)相關的分別有2、4、2、2 和3 個， 其中9 個QTL 是首次鑒定。Muhammad 等[10]鑒定出165 個與纖維品質(zhì)相關的QTL， 其中，47 個QTL 在多個環(huán)境下穩(wěn)定存在。 Gu 等[11]鑒定到36 個與纖維品質(zhì)和產(chǎn)量性狀相關的穩(wěn)定存在于8 個環(huán)境中的QTL，包含了4個新發(fā)現(xiàn)的主效QTL， 并鑒定了7 個候選基因。Li 等[12]利用4 個F2分離群體定位到50 個QTL，其中與纖維品質(zhì)、 產(chǎn)量及株高相關的分別有27，16 和7 個。 Huang 等[13]定位到117 個與農(nóng)藝性狀相關的QTL， 其中11 個與多個性狀相關。Wang 等[14]鑒定了28 個與衣分相關的QTL，其中3 個在多個環(huán)境下都能檢測到。 Rashid 等[7]鑒定了40 個與黃萎病抗性相關的QTL，21 個可在多個環(huán)境下檢測到。 Wang 等[15]利用染色體片段導入系鑒定了42 個與黃萎病抗性相關的QTL，并發(fā)現(xiàn)At 亞基因組對棉花黃萎病抗性的影響強于Dt 亞基因組，可用于加速棉花抗性育種進程。 Ning等[16]檢測到7 個與黃萎病抗性相關的QTL，其中qVW-D9-1位點與黃萎病廣譜抗性關聯(lián)。 Palanga等[17]檢測到119 個與黃萎病抗性相關的QTL，分布于25 條染色體上。 綜合目前研究進展，已獲得了大量與棉花纖維品質(zhì)、產(chǎn)量、農(nóng)藝性狀、抗病性關聯(lián)的QTL 位點，為基因克隆、分子標記輔助育種工作提供了寶貴信息。 牛豆豆等[18]利用與已經(jīng)定位到的5 個與纖維強度相關的QTL 緊密連鎖的SSR 標記在BC9F2、BC9F2:3群體中進行分子標記輔助選擇效果檢測及不同QTL 間聚合效應檢測，發(fā)現(xiàn)單標記輔助選擇效果明顯，說明分子標記在棉花育種中應用前景較好。 但整體上看，直接應用于棉花輔助選擇的標記較少[19]，限制了棉花的分子育種進程。

在其他作物上，已經(jīng)針對分子標記利用開展了大量的工作。 Cui 等[20]首次報道了苦瓜基因組插入缺失突變（insertion-deletion mutation,InDel）標記的開發(fā)，這些分子標記為后續(xù)苦瓜的分子標記輔助選擇育種工作奠定了基礎。 張紅等[21]從大白菜A07 號染色體上開發(fā)了1 個與抗干燒心病相關的分子標記BrIDCRT07， 在F2群體的吻合率達86.8%，在BC1F1群體的吻合率達94.9%，該分子標記可用于今后大白菜抗干燒心種質(zhì)資源的輔助篩選工作。 張穎等[22]明確了ms6-dCAPS-3標記可將雜交大豆ms6后代分離群體中純合可育、雜合可育和純合不育單株準確區(qū)分，為ms6核不育基因在雜交大豆育種中的應用提供了有效的技術支撐。 陳豆豆等[23]證實了簡單重復序列（simple sequence repeat, SSR）標記p3VvAGL11和5UVviAGL11可以用于無核葡萄種質(zhì)的檢測。吳曉軍等[24]證實了抗旱性基因Dreb-B1分子標記的有效性，為小麥抗旱育種提供了有益信息。 姚姝等[25]利用不同群體比較了8 個與水稻條紋葉枯病抗性基因Stv-bi連鎖的標記的選擇效率， 獲得了2 個可以高效篩選條紋葉枯病抗性材料的特定序列擴增（sequence characterized amplified regions,SCAR）和序列標記位點（sequence-tagged site,STS）標記。 任海紅等[26]利用搜集到的48 份大豆材料對19 對SSR 分子標記進行實用性驗證， 證明Satt162 和GNE165 分子標記聯(lián)合檢測可以應用于分子標記輔助高油大豆育種。 劉春曉等[27]利用50 個蘋果栽培品種對4 個與抗炭疽菌葉枯病基因（Rgls）位點緊密連鎖的分子標記的準確性進行驗證，表明4 個分子標記驗證蘋果炭疽菌葉枯病抗性的準確率均在90%以上，可用于相關性狀篩選。 尚小紅等[28]基于木薯塊根肉質(zhì)顏色性狀開發(fā)了1 個八氫番茄紅素基因PSY2的酶切擴增多態(tài)性序列 （cleaved amplified polymorphic sequences, CAPS）標記，此標記選擇準確率高達100%，該發(fā)現(xiàn)對分子標記輔助選育食用型木薯品種具有重要意義。

獲得直接用于種質(zhì)資源鑒定的功能標記位點，將快速推進分子輔助育種的進程。 本團隊前期利用關聯(lián)分析挖掘了多個環(huán)境下與纖維品質(zhì)、 產(chǎn)量、黃萎病抗性關聯(lián)的SSR 位點[29-31]，本研究選取了26 個在多個環(huán)境下與產(chǎn)量、 纖維品質(zhì)、 抗病性關聯(lián)的SSR 關聯(lián)標記，在474 份陸地棉中驗證鑒定其表型效應，篩選可用的標記位點，并根據(jù)表型效應挖掘優(yōu)異典型材料，為棉花分子輔助育種提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 供試材料

陸地棉材料共計474 份，其中130 份材料根據(jù)之前關聯(lián)分析[29-31]結果篩選，344 份材料為近年搜集的各類資源、育種品系及審定品種（附表1）。

1.2 田間試驗設計與性狀調(diào)查及測定

1.2.1田間試驗設計。 2019 和2020 年分別在河北邢臺試驗田和石家莊小安舍試驗站種植鑒定。隨機區(qū)組試驗設計， 設2 行區(qū)， 行長6 m， 行距0.75 m，株距0.3 m，理論密度45 000 株·hm－2，2次重復，常規(guī)田間管理。

1.2.2性狀調(diào)查及測定。9 月10－11 日隨機取棉行中間20 株調(diào)查株高（plant height,PH）、單株果枝數(shù)（fruit branch number per plant, FBN）和單株鈴數(shù)（boll number per plant, BN），8 月20－21 日鑒定黃萎病發(fā)病情況，每重復取中間行20 株，感病對照為冀棉11，利用相對病情指數(shù)（relative disease index,RDI）（病指）評估各個材料的抗病性強弱[32]，計算公式如下：

RDI＝DI×K（1）

DI＝∑（各病級株數(shù)×相應病級）/（調(diào)查總株數(shù)×最高病級（4））×100 （2）

式中，DI為被鑒定材料的病情指數(shù)，K為校正系數(shù)，K＝50/ 感病對照實際病指，并要求K值在0.75 至1.25 之間。

9 月25 日―10 月1 日選收正常吐絮中部棉鈴30 個，考種獲得鈴重（boll weight,BW）和衣分（lint percentage, LP）數(shù)據(jù)，并在農(nóng)業(yè)農(nóng)村部棉花品質(zhì)監(jiān)督檢驗測試中心測定纖維品質(zhì)，檢測指標包括纖維上半部平均長度 （fiber upper half mean length,FUHML）、斷裂比強度（fiber strength,FS）、馬克隆值 （micronaire value,MV）、 斷裂伸長率（breaking elongation, FE） 和長度整齊度指數(shù)（uniformity index,FU）。

1.3 SSR 標記來源

從前期關聯(lián)分析獲得的多個與陸地棉主要經(jīng)濟性狀相關的標記位點中篩選了多個環(huán)境下與纖維品質(zhì)（＞3 個環(huán)境）、產(chǎn)量相關農(nóng)藝性狀（＞3個環(huán)境）、抗病性（＞2 個環(huán)境）關聯(lián)的26 個SSR 標記[29-31]，在474 份陸地棉材料中驗證鑒定效果。 參照陸地棉參考基因組（Gossypium hirsutumv1.1,https://phytozome-next.jgi.doe.gov/info/Ghirsutum_v1_1）[33]進行BLAST （Basic Local Alignment Search Tool）比對，獲得SSR 標記最佳比對區(qū)間，具體方法參見張素君等[29]。 篩選的標記分布在5 條A 染色體和8 條D 染色體上，染色體覆蓋率為50%（表1）。 按照改良的CTAB 法提取基因組DNA[34]， 利用附表2 中的引物進行PCR 擴增，PCR 反應體系及反應程序參見文獻[29]，利用8%聚丙烯酰胺凝膠電泳對PCR 產(chǎn)物進行分離后銀染[35]，采用0、1 統(tǒng)計方法統(tǒng)計帶型。

表1 SSR 標記及其關聯(lián)性狀Table 1 SSR markers and associated traits

1.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

利用BLUP （Best linear unbiased prediction）計算獲得各表型數(shù)據(jù)值，利用SPSS 19.0[36]軟件描述分析表型性狀， 按照0、1 帶型進行統(tǒng)計分組，并進行單因素分析和差異顯著性分析[37]，對達到顯著差異的帶型（P＜0.05），參照錢能[38]的方法計算表型效應，具體計算方法為：

ai＝∑xij/ni－∑Nk/nk（3）

式中，ai代表第i個等位變異的表型效應，xij為攜帶第i個等位變異的第j份材料性狀表型測定值，ni為具有第i等位變異的材料數(shù)。Nk為所有材料的表型測定值，nk為材料數(shù)。若ai為正，則認為該等位變異為增效等位變異，反之為減效等位變異。 根據(jù)表型效應大小評價標記篩選效果，并挖掘典型材料。

2 結果與分析

2.1 纖維品質(zhì)、產(chǎn)量、抗病性相關性狀多樣性分析

對2019―2020 年474 份陸地棉材料的11個性狀進行BLUP 分析后統(tǒng)計（表2），黃萎病抗性變異系數(shù)最大 （51.76%）， 其次為單株鈴數(shù)（26.32%），其他變異系數(shù)超過10%的還有單株果枝數(shù)（11.75%）和衣分（10.19%）。 5 個纖維品質(zhì)指標的變異系數(shù)平均值為5.86%， 長度整齊度變異系數(shù)最小，僅為0.89%，其余4 個纖維品質(zhì)指標的變異系數(shù)在5.53%～9.06%之間。 除長度整齊度之外，11 個性狀在多個環(huán)境下的平均變異系數(shù)均大于5%， 變幅為0.89%～51.76%， 平均值為13.29%。 上述數(shù)據(jù)表明供試群體在產(chǎn)量、纖維品質(zhì)和抗病性方面均具有較為豐富的多樣性，這為后續(xù)驗證關聯(lián)標記的有效性提供了良好的表型數(shù)據(jù)基礎。

表2 陸地棉材料表型數(shù)據(jù)分析Table 2Statistic analysis of phenotypic data from upland cotton materials

對11 個性狀進行相關性分析（表3），在產(chǎn)量相關指標方面：衣分與單株果枝數(shù)、單株鈴數(shù)、鈴重呈顯著或極顯著正相關（P＜0.05 或P＜0.01），鈴重與株高、單株果枝數(shù)、衣分正相關（P＜0.05或P＜0.01），單株鈴數(shù)與株高、單株果枝數(shù)、衣分呈顯著或極顯著正相關（P＜0.05 或P＜0.01），單株果枝數(shù)與單株鈴數(shù)、鈴重、衣分、株高均呈極顯著正相關（P＜0.01），株高與單株果枝數(shù)、單株鈴數(shù)、鈴重均呈極顯著正相關（P＜0.01）；在纖維品質(zhì)指標方面，纖維上半部平均長度、斷裂比強度、長度整齊度指數(shù)三者之間極顯著正相關，且均與馬克隆值極顯著負相關（P＜0.01）；產(chǎn)量性狀與纖維品質(zhì)性狀之間， 衣分與纖維上半部平均長度、斷裂比強度均呈極顯著負相關（P＜0.01），與馬克隆值和斷裂伸長率呈極顯著正相關（P＜0.01）；黃萎病相對病指與株高、單株果枝數(shù)、單株鈴數(shù)、鈴重、衣分、馬克隆值均呈顯著或極顯著負相關（P＜0.05 或P＜0.01）。

表3 陸地棉各性狀相關系數(shù)Table 3Correlation coefficient of traits in cotton

2.2 關聯(lián)標記多態(tài)性信息

利用PowerMarker V 3.25 軟件分析標記多態(tài)性信息， 在474 份陸地棉中，26 個標記共檢測到29 個多態(tài)性位點，各位點上等位基因數(shù)為2～7 個，平均每個位點3.517 3 個（附表2）。 包含3個及以上等位變異位點的標記17 個， 占比58.62%。 多態(tài)性信息含量 （Polymorphism informaxion content,PIC） 平均值為0.343 5， 變幅為0.063 4（BNL2448）～0.684 4（NAU4057）；基因多樣性指數(shù)平均為0. 406 7， 變異范圍為0.065 6（BNL2448）～0.728 5（NAU4057），基因多樣性指數(shù)和PIC 值均大于平均數(shù)占總數(shù)的53.30%，上述數(shù)據(jù)表明本研究選用標記在供試群體中具備較好的多態(tài)性， 可進行下一步標記驗證工作。

2.3 基于SSR 的遺傳多樣性分析

采用NTSYS 軟件， 在SSR 數(shù)據(jù)基礎上對474 份陸地棉材料進行聚類分組（附表1），在相似系數(shù)0.65 處，可將陸地棉劃分為3 類，第Ⅰ大類包含437 份材料，占比92.19%，第Ⅱ大類包括36 份材料，占比7.59%，第Ⅲ大類僅有1 份材料，為木胞。 比較聚類分析結果與系譜資料和資源來源，在一定程度上具有可比性，同時存在不同選育單位的資源或品種相似度較高的情況，這可能是由于優(yōu)質(zhì)種質(zhì)在不同育種單位之間流動較大，打破了種質(zhì)的地域界限。 3 類材料主要性狀平均值見表4，Ⅰ類和Ⅱ類材料各性狀平均值無明顯差異。 Ⅲ類中的木胞是湖北省農(nóng)業(yè)科學院經(jīng)濟作物研究所將木棉與陸地棉進行遠緣雜交創(chuàng)制的種質(zhì)材料，其株高較高，抗病性較好，從分子標記也能看出此材料與其他材料遺傳距離較遠。

表4 不同聚類分組各性狀平均值Table 4Mean values of various traits in different clusters

分析聚類結果， 利用本研究中的26 個標記可將420 份陸地棉完全區(qū)分， 其余54 份材料無法完全區(qū)分但可區(qū)分親緣關系遠近，精準鑒定材料比例達88.61%。 整體上看，選用的標記組合可以用來判定不同材料的親緣關系遠近及品系鑒定。 由于陸地棉遺傳背景較為狹窄，加之本次選用的材料數(shù)量較多，個別相似度較高的材料無法完全區(qū)分。

2.4 標記與關聯(lián)性狀的相關性及表型效應檢測

檢測發(fā)現(xiàn)，26 個SSR 標記共產(chǎn)生了59 個變異位點，共計有14 個SSR 標記的20 個變異位點的關聯(lián)性狀的表型值差異顯著（P＜0.05），其中差異達到極顯著水平的變異位點有9 個（P＜0.01）（表5）。具體來說，與鈴重密切關聯(lián)的變異位點有6 個，增效位點和減效位點各3 個，增效效果最好的位點為BNL2440-240（名稱為標記名- 條帶大小，下同），表型效應高達1.27 g（P＝0.01），減效表型效應最大的為BNL226-205（P＝0.02），表型效應為－0.58 g。 將3 個增效位點組合，表型效應為0.27 g（P＝0.00）；與纖維上半部平均長度密切關聯(lián)的變異位點有6 個，增效位點和減效位點各3 個，增效效果最好的位點為JESPR152-125，表型效應高達0.60 mm（P＝0.00），減效表型效應最大的為CGR6528-185（P＝0.00），表型效應為－0.39 mm。 將3 個增效位點組合，表型效應高達1.27 mm（P＝0.00），此組合標記可用于優(yōu)質(zhì)材料篩選；與馬克隆值、斷裂伸長率、株高和單株鈴數(shù)關聯(lián)的位點分別有3、3、1、1 個，變異位點及表型效應參見表5 和圖1。 本試驗選用的與衣分、纖維斷裂比強度和黃萎病相對病情指數(shù)關聯(lián)的標記的所有變異位點與關聯(lián)性狀在474 份陸地棉中均未達到顯著差異水平。

圖1 不同變異位點對產(chǎn)量、品質(zhì)相關性狀的篩選效果（P＜0.05）Fig. 1 Effects of different mutation sites on yield and quality-related traits (P<0.05)

表5 具有顯著（P＜0.05）篩選效果的標記位點信息Table 5Information of markers with significant (P<0.05) selection effect on phenotypic traits

表5（續(xù)）Table 5(Continued)

2.5 棉花產(chǎn)量、 纖維品質(zhì)性狀相關聯(lián)的SSR 標記優(yōu)異材料挖掘

在產(chǎn)量及纖維品質(zhì)等方面具有顯著篩選效果的20 個變異位點中， 每個位點分別鑒定出了4～5 份典型材料（表5），進一步篩選出聚合了優(yōu)異等位變異的材料14 份（表6）。 其中，冀棉128和冀棉2016 均同時聚合了3 個纖維上半部平均長 度 增 效 位 點（CM45-140 ＋CGR6528-180 ＋JESPR152-125）；2011NWF 同時聚合了3 個纖維上半部平均長度增效位點（CM45-140＋CGR6528-180＋JESPR152-125）和1 個馬克隆值減效位點（DPL0886-158）；JMX-18、ZXJDL F6、12-6034 和冀3927 均同時聚合了3 個鈴重增效位點（JESPR220-160＋BNL2440-240＋BNL226-320）；金陸長1 號聚合了2 個纖維長度增效位點（CM45-140＋JESPR152-125）；新陸早66 號和新陸中36 號均同時聚合了3 個纖維長度增效位點（JESPR152-125＋CM45-140＋CGR6528-180）；新陸中7 號、 光子資源、2011NWM 和魯棉研27同時聚合了2～3 個斷裂伸長率增效位點。

表6 典型材料聚合位點及表型性狀Table 6Combination of elite alleles and phenotypic traits in typical materials

3 討論

3.1 供試材料各性狀遺傳多樣性分析

陸地棉遺傳多樣性的研究對揭示棉花遺傳規(guī)律、優(yōu)良基因的挖掘、優(yōu)異種質(zhì)有效利用具有重要意義[39-40]。 本文對474 份陸地棉材料的遺傳多樣性分析顯示，11 項性狀平均變異系數(shù)為13.29%， 說明供試材料具有豐富的遺傳多樣性。黃萎病相對病情指數(shù)變異系數(shù)最高， 為51.76%，是單株鈴數(shù)（第2 位）變異系數(shù)的1.97 倍，說明供試材料在黃萎病抗性方面差異明顯。 5 項產(chǎn)量性狀（株高、單株果枝數(shù)、單株鈴數(shù)、鈴重、衣分）的平均變異系數(shù)為13.03%，5 項纖維品質(zhì)性狀 （纖維上半部平均長度、斷裂比強度、馬克隆值、斷裂伸長率、 長度整齊度指數(shù)） 的平均變異系數(shù)為5.86%。 纖維品質(zhì)性狀平均變異系數(shù)比產(chǎn)量性狀平均變異系數(shù)低，這與李慧琴等[41]、尹會會等[42]的研究結果一致，纖維品質(zhì)與產(chǎn)量性狀平均變異系數(shù)都不高，可能與陸地棉遺傳基礎狹窄有關[43-44]。黃萎病相對病情指數(shù)變異系數(shù)高達51.76%，說明樣本間在黃萎病抗性方面差異較大[45]。

3.2 標記位點的篩選效果分析

分子標記不受環(huán)境和生育期影響，用于篩選目標材料的效率高[46]，分子標記輔助選擇育種大大縮短了育種年限[47]。 然而，直接把定位的QTL用于棉花品種選育或資源篩選的案例卻較少，主要由于缺少具有廣適性且易于檢測的分子標記，因此，獲得目標性狀相關的QTL 位點后，評估標記的有效性和選擇效率，篩選實用性高的分子標記，可推進棉花分子育種進程。

本研究利用關聯(lián)分析挖掘到的與纖維品質(zhì)、產(chǎn)量、抗病性相關的SSR 標記，對遺傳多樣性更為豐富的陸地棉資源進行通用性驗證。 本研究選用的26 個關聯(lián)標記共檢測到59 個變異位點，其中20 個變異位點篩選效果顯著， 比對已發(fā)表文獻，標記CGR6528、NAU2697 和BNL1694 在不同群體中均檢測到了與纖維品質(zhì)性狀關聯(lián)的位點[38,46]，在本研究中，CGR6528 的2 個變異位點均與纖維長度顯著關聯(lián)， 具有顯著的篩選作用，而NAU2697 和BNL1694 并未檢測到具有顯著篩選效果的位點， 可能連鎖的非主效QTL 受到環(huán)境及群體影響，不能穩(wěn)定發(fā)揮作用。 從標記的篩選效率看， 盡管關聯(lián)群體和驗證群體差異較大， 但在本群體中選用的26 個標記的有效率可達33.90%，且篩選效果明顯的位點多集中在多環(huán)境下均顯著關聯(lián)的位點。 在具有顯著篩選效果的位點中， 纖維上半部平均長度的位點組合（CM45-140、CG R6528-180 和JESPR152-125 表型效應為1.27 mm，比單位點篩選效果都高，相關性水平為極顯著， 可用于優(yōu)質(zhì)材料的篩選工作；與鈴重顯著相關的位點BNL2440-240 表型效應高達1.27 g，增效效果最好，但大部分材料能擴增出目的條帶，可用于過濾一些小鈴材料，而將JESPR220-160、BNL2440-240 和BNL226-320 位點組合后，雖然表型效應降低，但其篩選大鈴的效果更好，可靠性更高，該組合可以用于大鈴材料篩選。 研究表明，關聯(lián)位點組合在一起，篩選效果更好，這與水稻[47]、木瓜[48]以及芒果[49]中的研究結果一致。

同時，本研究選用的衣分、斷裂比強度和黃萎病相對病情指數(shù)關聯(lián)的標記所有變異位點與關聯(lián)性狀均未達到顯著差異水平， 可能原因如下：首先，表型性狀是受基因和環(huán)境共同影響的，表型數(shù)據(jù)的準確性也會對標記有效性的評估結果產(chǎn)生影響，例如，環(huán)境對黃萎病抗性影響較大，在挖掘和驗證關聯(lián)位點時，可考慮從增加鑒定環(huán)境， 嚴格規(guī)范標準等方面提高表型數(shù)據(jù)的準確性；其次，作物大多數(shù)農(nóng)藝性狀（如產(chǎn)量、品質(zhì)、抗病性等）是受主效基因和微效基因共同控制的數(shù)量性狀[51]，如果鑒定到與主效QTL 緊密連鎖的分子標記，則具有較好的篩選效果，如果篩選到與性狀有關的微效位點， 通用性則會大大降低；再次，分子標記篩選效果與性狀的遺傳機理、供試群體數(shù)量以及遺傳背景等因素有關[47]。 分析鑒定鈴重的標記組合（JESPR220-160、BNL2440-240 和BNL226-320）和品質(zhì)篩選組合（CM45-140、CGR6528-180 和JESPR152-125）對其他性狀的影響發(fā)現(xiàn)，前者對單株果枝數(shù)和衣分也有正向篩選效應（0.01＜P＜0.05），其相應單株鈴數(shù)、衣分、纖維品質(zhì)指標的表型值差異不顯著。 品質(zhì)篩選組合同時對纖維上半部平均長度（正向），斷裂比強度（正向）和馬克隆值（負向）起到極顯著篩選作用（P＜0.01），推測可能是該標記組合對應的染色體片段包含纖維發(fā)育相關的基因。 但是，該組合在本研究群體中對衣分也起到了顯著負向篩選作用，對株高、鈴重、單株鈴數(shù)、單株果枝數(shù)等性狀影響不顯著。 如何獲得與品質(zhì)相關的、同時又不影響產(chǎn)量性狀的位點值得深思。 總體來說，本研究獲得的篩選位點和組合為棉花分子標記利用提供了有益的參考。

3.3 優(yōu)異典型材料的分子標記聚合

利用分子標記挖掘優(yōu)異資源對棉花育種具有重要作用。 Ma 等[51]通過重測序，收集了迄今為止最龐大的棉花性狀相關位點數(shù)據(jù)庫，為棉花種質(zhì)資源創(chuàng)新和分子育種提供了數(shù)據(jù)支撐。 Wang等[5]通過全基因組關聯(lián)分析在基因組水平上鑒定產(chǎn)量和纖維品質(zhì)相關的標記位點， 鑒定出14 份攜帶優(yōu)異基因的種質(zhì)資源，可用于同步改良陸地棉產(chǎn)量和纖維品質(zhì)。 本研究利用20 個在產(chǎn)量及纖維品質(zhì)等方面具有顯著篩選效果的變異位點，篩選出14 份優(yōu)異典型材料，經(jīng)過表型鑒定，14 份材料均在目標性狀上表現(xiàn)突出，該研究提高了種質(zhì)資源篩選效率。 在以后棉花育種工作中，應將分子標記輔助選擇技術和常規(guī)育種技術進行有效集成，圍繞提高育種效率建立優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、多抗的多性狀同步改良技術平臺[52]，對提高棉花新品種選育效率具有重要意義。

4 結論

本研究獲得了與鈴重密切關聯(lián)的標記位點組合（JESPR220-160、BNL2440-240 和BNL226-320） 和與纖維上半部平均長度密切關聯(lián)的標記位點組合（CM45-140、CGR6528-180 和JESPR152-125），分別可用于大鈴和長纖維材料的篩選。 同時，篩選出14 份典型材料，經(jīng)過田間表型鑒定，均在目標性狀上表現(xiàn)突出。 本研究將為分子標記輔助育種提供重要信息。

附表：

詳見本刊網(wǎng)站（http://journal.cricaas.com.cn/）本文網(wǎng)頁版。

附表1 474 份陸地棉材料

Table S1 474 upland cotton materials

附表2 SSR 標記信息

Table S2 Information of SSR markers