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    水稻萌發(fā)耐淹性的遺傳分析

    2023-07-25 07:43:32
    關(guān)鍵詞:低氧基因組關(guān)聯(lián)

    李 姍

    (湖北大學(xué),湖北 武漢 430062)

    水稻在國(guó)計(jì)民生和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面有著重要的影響,是最普遍的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)作物品種之一。水稻生長(zhǎng)期間一旦發(fā)生水淹,會(huì)引起水稻缺氧,植株會(huì)通過(guò)厭氧呼吸來(lái)獲取氧份(養(yǎng)份)維持其基本的生理活動(dòng),同時(shí)會(huì)產(chǎn)生乙醇。若水稻植株長(zhǎng)時(shí)間處于缺氧狀態(tài),則會(huì)因產(chǎn)生過(guò)多的乙醇而中毒,造成稻秧植株組織潰敗,導(dǎo)致植株萎縮或死株等。缺氧在很大程度上還會(huì)加重水稻稻瘟病、立枯病的發(fā)生,是制約水稻生產(chǎn)的重要因素。

    2019 年孫凱等人利用200 份來(lái)源廣泛的水稻種質(zhì)為材料,在有氧環(huán)境下進(jìn)行萌發(fā)試驗(yàn),測(cè)量種子萌發(fā)率、萌發(fā)指數(shù)和活力指數(shù);在低氧條件下測(cè)量芽鞘長(zhǎng)和芽鞘直徑;進(jìn)行耐淹成苗試驗(yàn),測(cè)定耐淹成苗率。發(fā)現(xiàn)種子活力、芽鞘長(zhǎng)與耐淹成苗率密切相關(guān),可作為篩選高耐淹成苗水稻材料的重要性狀。進(jìn)行了全基因組關(guān)聯(lián)分析、轉(zhuǎn)錄組分析與基因表達(dá)模式比較的聯(lián)合應(yīng)用,可提高候選基因的篩選效率。分析了影響耐淹成苗率的關(guān)鍵表型性狀,挖掘相關(guān)的遺傳位點(diǎn)和候選基因[1]。2020 年王杰等人對(duì)水稻育種發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了分析,綜述了水稻耐淹水萌發(fā)表型的遺傳研究、基因鑒定、連鎖分子標(biāo)記開(kāi)發(fā)等工作,并指出了該領(lǐng)域應(yīng)用研究的關(guān)鍵問(wèn)題[2]。2021 年孫志廣等人對(duì)來(lái)自不同年代和地區(qū)的191 份粳稻種質(zhì)資源進(jìn)行了萌發(fā)耐淹性鑒定,共獲得12份萌發(fā)耐淹性強(qiáng)的種質(zhì)資源,其中連粳15號(hào)表現(xiàn)出較強(qiáng)的低氧萌發(fā)能力。利用其與秈稻品種構(gòu)建的分離群體,采用模擬大田的鑒定方法,在水稻1號(hào)、3號(hào)、9號(hào)、10號(hào)染色體上共檢測(cè)到4個(gè)QTL[3]。

    雖然已有較多的水稻低溫萌發(fā)農(nóng)藝性狀的研究報(bào)道,但針對(duì)耐淹萌發(fā)的表現(xiàn)和遺傳鑒定研究較少。本研究利用具有遺傳多樣性的種質(zhì)資源構(gòu)建自然群體,結(jié)合實(shí)驗(yàn)采集、分析水稻遺傳數(shù)據(jù),以期為選育耐淹品種、提高水稻產(chǎn)量提供依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 試驗(yàn)材料

    本試驗(yàn)以200 份常規(guī)粳稻為試驗(yàn)材料,來(lái)自于東鄉(xiāng)野生導(dǎo)入系自然群體。

    1.2 試驗(yàn)試劑

    本實(shí)驗(yàn)所用試劑包括次氯酸鈉、無(wú)水乙醇、氫氧化鈉、乙二胺四乙酸、瓊脂糖、蛋白胨、酵母提取物、硼酸、氯化鎂、曲拉通、肌醇、蔗糖、葡萄糖、硝酸鉀、硫酸銨、硫酸鎂、硫酸銅、硫酸亞鐵、硫酸鋅、磷酸二氫鉀、鉬酸鈉、谷氨酰胺、脯氨酸、水解酪蛋白等。

    實(shí)驗(yàn)所用滅菌水為超純水,DNA 提取液采用EDTA 法配制。

    1.3 試驗(yàn)設(shè)備

    電熱恒溫水浴鍋、電子天平、離心機(jī)、植物組織破碎儀、漩渦振蕩器、磁力攪拌器、pH 計(jì)、移液槍、PCR 儀、微波爐、電泳儀、電泳槽、恒溫?fù)u床、光照培養(yǎng)箱、根系掃描儀。

    1.4 試驗(yàn)方法

    1.4.1 種子萌發(fā)試驗(yàn)

    200份自然群體材料,每個(gè)材料設(shè)3 次生物學(xué)重復(fù),每個(gè)重復(fù)內(nèi)分2 次技術(shù)重復(fù),每個(gè)技術(shù)重復(fù)取100粒種子,放置在鋪好的兩層中速定性濾紙的9 cm 直徑培養(yǎng)皿上,加10 mL 超純水,蓋上培養(yǎng)皿蓋子,放置在恒溫光照培養(yǎng)箱中培養(yǎng)7 d,培養(yǎng)箱內(nèi)溫度設(shè)置為30℃,光照設(shè)置為光照8 h、無(wú)光照16 h。每隔24 h 測(cè)量記錄萌發(fā)種子個(gè)數(shù)持續(xù)7 d,第7 d 記錄未萌發(fā)種子數(shù),測(cè)量萌發(fā)率、萌發(fā)勢(shì)、萌發(fā)指數(shù)和活力指數(shù)。

    式中:Gt——第t天新萌發(fā)的正常幼苗數(shù);Dt——萌發(fā)的天數(shù)。

    1.4.2 淹水低氧萌發(fā)試驗(yàn)

    200份自然群體材料,每個(gè)材料設(shè)3 次生物學(xué)重復(fù),每個(gè)重復(fù)內(nèi)份4 次技術(shù)重復(fù),每個(gè)技術(shù)重復(fù)取5 粒種子(篩選去除空粒、癟粒的種子),放置在50 mL 透明塑料離心管中,加滿超純水并蓋緊蓋子造成淹水低氧環(huán)境,放置在恒溫光照培養(yǎng)箱中培養(yǎng)6 d,培養(yǎng)箱內(nèi)溫度設(shè)置為30℃,光照設(shè)置為光照8 h、無(wú)光照16 h。6 d 后用根系掃描儀測(cè)量芽鞘長(zhǎng)度及芽鞘直徑。

    1.4.3 遺傳圖譜構(gòu)建/全基因組關(guān)聯(lián)分析

    采用瓊脂糖凝膠電泳分析DNA 的純度和完整性,Nanodrop 檢測(cè)DNA純度,Qubit 進(jìn)行濃度分析定量。

    采用GWAS 專業(yè)分析軟件,采用混合線性模型,對(duì)群體結(jié)構(gòu)和個(gè)體親緣關(guān)系進(jìn)行校準(zhǔn),同時(shí)減少計(jì)算時(shí)間。并利用已經(jīng)公布的SNP 數(shù)據(jù),對(duì)不同群體的相關(guān)性狀進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,查找出潛在的候選的基因點(diǎn)位。

    1.4.4 篩選候選基因/關(guān)聯(lián)位點(diǎn)分析

    如果某一個(gè)SNP 位點(diǎn)與表型性狀呈顯著關(guān)聯(lián),那么就認(rèn)為這個(gè)SNP 與表型數(shù)據(jù)存在協(xié)同變異關(guān)系。根據(jù)和水稻基因組注釋,查找與其相關(guān)的基因作為重要的候選基因。根據(jù)己發(fā)表的文章,查找己定位的QTL,查找在水稻中存在的同源基因。與GWAS 顯著峰值位點(diǎn)進(jìn)行比對(duì),查找到候選基因。

    2 試驗(yàn)結(jié)果與討論

    2.1 水稻種子正常萌發(fā)表現(xiàn)

    對(duì)200 份自然群體材料在正常條件下的10 個(gè)表型進(jìn)行調(diào)查。其中萌發(fā)指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差最大,是0.681 5,正常苗干質(zhì)量和正常根干質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)誤差最小,是0.000 1;說(shuō)明萌發(fā)指數(shù)的離散程度最大,品種間的差異也越大。正常根干質(zhì)量變異系數(shù)最大,是0.393 4,萌發(fā)率變異系數(shù)最小,是0.051 6。

    2.2 水稻種子水淹低氧萌發(fā)表現(xiàn)

    低氧條件處理200 份自然群體材料,對(duì)群體材料的芽鞘長(zhǎng)、芽鞘直徑、苗長(zhǎng)、總根長(zhǎng)、苗鮮質(zhì)量、根鮮質(zhì)量、苗干質(zhì)量以及根干質(zhì)量進(jìn)行調(diào)查并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。其中總根長(zhǎng)標(biāo)準(zhǔn)誤差最大,是0.106 7,苗干質(zhì)量和低氧根干質(zhì)量最小,接近零說(shuō)明低氧總根長(zhǎng)的離散程度最大,品種間的差異也越大。根干質(zhì)量變異系數(shù)最大,是0.457 6,芽鞘直徑變異系數(shù)最小,是0.073 2。

    表1 正常萌發(fā)與水淹低氧萌發(fā)數(shù)據(jù)對(duì)比Tab.1 Comparison of normal germination and waterlogged hypoxic germination data

    2.3 關(guān)聯(lián)位點(diǎn)分析

    使用Plink 軟件,將等位基因頻率MAF>0.05 和缺失率<0.1作為閾值,對(duì)所選擇的200份自然群體材料的SNP數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。群體分層分析主要分為群體進(jìn)化樹(shù)分析和主成分分析,兩者的結(jié)果可以進(jìn)行相互驗(yàn)證[4,5]。距離矩陣采用TreeBest 軟件計(jì)算,采用鄰接法構(gòu)建系統(tǒng)進(jìn)化樹(shù)。引導(dǎo)值經(jīng)過(guò)達(dá)1 000 次計(jì)算獲得;此群體主要可分為兩個(gè)亞群,第一個(gè)亞群共6個(gè)材料,另外一個(gè)亞群包括其他194材料。

    利用200 份水稻自然群體品種進(jìn)行簡(jiǎn)化基因組測(cè)序,基因組大小為374424240bp,群體樣本平均比對(duì)率為96.17%,對(duì)基因組的平均測(cè)序深度為14.16X,平均覆蓋度為11.24%,至少有4 四個(gè)堿基的覆蓋度為5.99%。SAMTOOLS 軟件檢測(cè)共獲 得 了652 457 個(gè)SNP 位 點(diǎn),經(jīng) 過(guò) 條 件 為dp2、Miss0.9、Maf0.01 的過(guò)濾后,最后共獲得了161 657 個(gè)高質(zhì)量的SNP 位點(diǎn)用于后續(xù)分析。對(duì)200份材料的耐淹苗干質(zhì)量進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析,共檢測(cè)到了10 個(gè)與耐淹苗干質(zhì)量相關(guān)的SNP位點(diǎn),基于水稻基因組注釋,依據(jù)LD 衰退水平,本研究在關(guān)聯(lián)SNP 位點(diǎn)上下游區(qū)域,共檢測(cè)到227 個(gè)基因,對(duì)其中9 個(gè)與本研究相關(guān)的基因進(jìn)行注釋。在關(guān)聯(lián)位點(diǎn)Chr01_35309315 附近找到了一個(gè)與WRKY24 轉(zhuǎn)錄因子相關(guān)的基因;在Chr08_20219220 位點(diǎn)附近找到了3 個(gè)基因,分別為編碼含CCHC 型結(jié)構(gòu)域的鋅指蛋白基因,編碼含PHD 型結(jié)構(gòu)域的鋅指蛋白基因以及編碼含CAH1 結(jié)構(gòu)域碳酸酐酶基因;在Chr08_19427880 位點(diǎn)附近找到了4 個(gè)基因,分別是編碼乙醇脫氫酶基因,編碼亮氨酰-tRNA 合成酶基因和兩個(gè)編碼含PHD 型結(jié)構(gòu)域的鋅指蛋白基因;在Chr12_10787959 位點(diǎn)附近找到了一個(gè)編碼熱休克蛋白DnaJ 的基因。

    3 結(jié)論

    對(duì)200 份水稻品種的萌發(fā)耐淹性檢測(cè)結(jié)果表明,水稻群體內(nèi)耐淹萌發(fā)性狀存在廣泛的表型變異。主要成分分析說(shuō)明水稻群體內(nèi)部存在明顯的群體結(jié)構(gòu),這種結(jié)構(gòu)對(duì)于關(guān)聯(lián)分析有著較強(qiáng)的影響。利用主要成分作為關(guān)聯(lián)分析的協(xié)變量,可以提高關(guān)聯(lián)分析的準(zhǔn)確度。對(duì)200份材料的耐淹水稻干重進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析,共檢測(cè)到了10個(gè)與耐淹水稻干重相關(guān)的SNP 位點(diǎn),基于水稻基因組注釋,通過(guò)LD 衰減水平,在的關(guān)聯(lián)SNP 位點(diǎn)上下游區(qū)域檢測(cè)到227 個(gè)基因,對(duì)其中9 個(gè)為關(guān)聯(lián)候選基因。在對(duì)更有代表性的核心種質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),發(fā)現(xiàn)粳稻萌發(fā)耐淹能力并不是單純的較強(qiáng),而是表現(xiàn)出較大的差異,這不同于侯名語(yǔ)(2004)等人的研究,他們提出了粳稻和粳稻萌發(fā)耐淹能力不同,粳稻的萌發(fā)耐淹能力也不同,而且可能表現(xiàn)出較強(qiáng)的缺氧萌發(fā)能力[6]。這很可能是因?yàn)樗x擇的實(shí)驗(yàn)材料的差異。本研究結(jié)果還發(fā)現(xiàn)胚芽鞘長(zhǎng)為2.0~2.3 cm 的種質(zhì)資源占比最多,達(dá)到48.2%,群體變異率為27.9%這說(shuō)明粳稻品種的萌發(fā)耐淹性存在著廣泛的遺傳變異,這與王洋等(2009)研究結(jié)果相一致[7]。在該研究中,發(fā)現(xiàn)了一個(gè)QTL位點(diǎn)控制兩個(gè)或多個(gè)性狀的現(xiàn)象,曾長(zhǎng)英(2006)指出QTL 的“多效性”是指同一QTL 位點(diǎn)同時(shí)作用于兩個(gè)或多個(gè)數(shù)量性狀,并對(duì)多個(gè)性狀起調(diào)控作用[8],而前期工作也證實(shí)了該現(xiàn)象。

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