甘薯苗期氮高效利用性狀的GWAS分析及候選基因的篩選與驗證

于永超，范文靜，劉明，張強強，趙鵬，靳容，王靜，朱曉亞，唐忠厚

甘薯苗期氮高效利用性狀的GWAS分析及候選基因的篩選與驗證

于永超，范文靜，劉明，張強強，趙鵬，靳容，王靜，朱曉亞，唐忠厚

江蘇徐淮地區(qū)徐州農業(yè)科學研究所/江蘇徐州甘薯研究中心/農業(yè)農村部甘薯生物學與遺傳育種重點實驗室，江蘇徐州 221131

【目的】解析甘薯氮高效利用的遺傳機制，挖掘氮利用性狀的關聯位點及氮高效候選基因，為甘薯氮高效型分子育種、品種遺傳改良提供支持?！痉椒ā恳詠碜允澜绺鞯氐?29個甘薯栽培種為材料，設置缺氮（0 mmol·L-1純氮）和正常氮（14 mmol·L-1純氮）處理，采用水培試驗對甘薯苗期地上部生物增加量、地下部生物增加量、地上部氮累積量、地下部氮累積量、地上部氮生理利用效率和地下部氮生理利用效率共6個表型性狀進行基于混合線性模型（mixed linear model，MLM）的全基因組關聯分析（genome-wide association study，GWAS）。根據分析結果確定氮高效候選基因，并對候選基因進行RT-qPCR驗證?！窘Y果】6個甘薯苗期氮高效利用性狀在正常氮和缺氮處理條件下存在著廣泛變異。其中，缺氮處理條件下，地上部生物增加量變異系數最大，為69.5%；地下部氮生理利用效率變異系數最小，為12.1%。除地下部氮生理利用效率外，其他5個性狀彼此均顯著相關。GWAS定位到與地上部生物增加量、地下部生物增加量、地下部氮累積量和地上部氮生理利用效率4個性狀顯著關聯的134個區(qū)段內888個SNP位點。篩選、過濾得到與地上部氮生理利用效率顯著關聯且可靠性較高的10個區(qū)段內的93個SNP標記，基因注釋得到6個甘薯氮高效候選基因。RT-qPCR驗證認為3個候選基因（、和）分別編碼谷氨酸脫氫酶、NPH3蛋白和TIP41-like蛋白，具有進一步研究價值。【結論】在129份甘薯種質資源中共檢測到888個與甘薯苗期氮高效利用性狀關聯的SNP位點，其中，與地上部氮生理利用效率顯著相關的SNP位點93個，篩選、鑒定到6個甘薯氮高效利用的候選基因。、和存在進一步研究價值。

甘薯；氮肥利用效率；氮高效基因；全基因組關聯分析；RT-qPCR

0 引言

【研究意義】甘薯（(L.) Lam.）是我國重要的糧食作物，具有高產、抗逆和營養(yǎng)豐富的特點，隨著甘薯產業(yè)技術體系的完善，研究重心逐漸向綠色高效、種質創(chuàng)新方向轉移[1]。氮是作物生長和產量形成的基礎營養(yǎng)元素，氮肥的合理施用直接影響甘薯源庫關系的建成和薯塊的生長膨大[2-3]。我國甘薯多種植在較貧瘠的沙壤地上，生產中重施氮肥容易造成肥料利用效率降低、農業(yè)污染加重和莖葉徒長等問題[4]。因此，減少氮肥施用量，挖掘氮高效基因，開展甘薯氮高效育種具有重要意義。【前人研究進展】作物氮肥利用效率（nitrogen use efficiency，NUE）是由數量性狀基因座（quantitative trait locus，QTL）控制的復雜性狀[5-8]。近年來，國內外通過構建雙親分離群體，利用連鎖分析完成了水稻、小麥等傳統作物NUE基因的挖掘研究[9-11]。然而，傳統QTL定位需要構建作圖群體，遺傳圖譜的精度很大程度取決于作圖群體的大小，存在遺傳背景單一、定位精度差、群體構建時間長等缺點[12-15]。全基因組關聯分析（genome-wide association study，GWAS）基于等位基因間的連鎖不平衡（linkage disequilibrium，LD）原理，對多個個體在全基因組范圍內的遺傳變異（標記）多態(tài)性進行檢測，將目標性狀與遺傳變異進行群體水平的統計學分析，從而定位目的基因的染色體位置以及遺傳效應[16-20]。GWAS分析利用廣泛的自然群體，遺傳變異豐富，相比連鎖分析構建龐大的遺傳群體，可以節(jié)約更多時間和成本[21]。Li等[22]利用230個水稻材料進行GWAS分析并結合轉錄組數據，成功定位到411個水稻氮高效候選基因，并確定、和3個基因作為研究方向。Liu等[23]利用GWAS定位到水稻NUE基因，該基因啟動子區(qū)29 bp的InDel突變導致栽培稻在低氮條件下分蘗減少，肥料利用效率降低。甘薯是六倍體作物，染色體高度雜合，遺傳背景復雜，導致甘薯數量性狀的連鎖分析、關聯分析落后于其他作物[24-25]。隨著甘薯基因組測序基本完成，為NUE等重要性狀的基因定位奠定了基礎?！颈狙芯壳腥朦c】目前，甘薯氮肥養(yǎng)分利用的研究方向主要集中在肥料運籌對農藝性狀、生理性狀的影響[26-27]，遺傳改良研究不足。甘薯氮高效的分子機制仍不明確，缺乏對氮高效基因的挖掘與利用?！緮M解決的關鍵問題】本研究利用129份甘薯栽培種材料，在苗期設置缺氮水培處理，將氮高效利用表型數據與重測序數據相結合進行GWAS分析，并通過RT-qPCR技術對得到的候選基因進行驗證。旨在篩選出與甘薯氮利用性狀顯著相關的SNP位點，挖掘氮高效基因，為培育氮肥高效利用型甘薯品種提供支持。

1 材料與方法

1.1 試驗材料與試驗設計

選用129份來自世界各地的甘薯種質由江蘇徐州甘薯研究中心（國家甘薯品種資源庫）提供。試驗于2021年在江蘇徐州甘薯研究中心（34°16′42″N，117°17′26″E）溫室內采用水培法進行。試驗采用Hoagland營養(yǎng)液并設置2個氮水平處理：N0（0 mmol·l-1純氮）和CK（14 mmol·l-1純氮），其他組分一致。6月13日從苗床中剪取長勢一致且無病蟲害的甘薯幼苗在清水中緩苗5 d，于6月18日加入營養(yǎng)液，培養(yǎng)至20 d時進行各表型指標測定。

氮高效候選基因驗證試驗選擇前期篩選鑒定的2個耐低氮甘薯材料（漯紫薯1號、渝紫薯6號）和2個不耐低氮甘薯材料（安平1號、徐紫薯3號）[28]。試驗采用水培法進行，設置2個氮水平處理：N0（0 mmol·l-1純氮）和CK（14 mmol·l-1純氮）。在處理4、6和8 d對甘薯根系進行取樣，液氮速凍后于-60 ℃保存，用于候選基因表達量測定。

1.2 測定項目與方法

1.2.1 氮高效利用相關指標測定 將甘薯幼苗地上部、地下部分別于105 ℃殺青30 min，80 ℃烘干至恒重，稱其干重。采用全自動凱氏定氮儀（Kjeltec 8400，FOSS）測定地上部和地下部的全氮含量，計算相關指標。利用各表型性狀的相對增長率下降百分比作為表型值用于GWAS分析。

地上部（地下部）生物增加量=地上部（地下部）干重-初始干重；地上部（地下部）氮累積量=地上部（地下部）氮含量×地上部（地下部）干重；地上部（地下部）氮生理利用效率=地上部（地下部）生物增加量/地上部（地下部）氮累積量；各表型性狀的相對增長率下降百分比=（正常氮表型值-低氮表型值）/正常氮表型值。

1.2.2 候選基因表達量測定 氮高效候選基因包括、、、、和，提取其RNA，進行cDNA合成，并用實時熒光定量（RT-qPCR）測定基因轉錄水平。使用植物RNA提取試劑盒（RNApure Plant Kit，CWBIO）提取甘薯根系總RNA。使用反轉錄試劑盒（PrimeScrip RT reagent Kit，Takara）將提取的RNA反轉錄為cDNA。通過將樣品cDNA與TB Green、ROX及正反引物配成RT-qPCR體系后，在QuantStudio 6 Flex Real-Time PCR System系統上進行PCR反應。每個樣品設置3個生物學重復和3個技術重復。以為內參基因，采用2?ΔΔCT法[29]進行基因相對表達量分析。內參基因及相關的基因引物序列如表1所示。

表1 內參及氮高效候選基因引物序列

1.3 數據處理與分析

1.3.1 關聯分析 通過對129個甘薯栽培種進行全基因組重測序，并與甘薯野生近緣種Ipomoea trifida參考基因組進行比對，經過數據質量控制過濾得到1 449 720個高質量SNP標記（江蘇徐州甘薯研究中心提供）用于關聯分析。利用EMMAX程序包[30]中的混合線性模型（mixed linear model，MLM），以群體結構（Q）和親緣關系（K）為協變量加入混合線性模型中，對Q和K的效應進行評估，控制其對目的基因定位的影響。對1 449 720個SNP標記結合氮高效利用表型數據進行GWAS分析，獲得甘薯氮高效候選基因。GWAS分析結果以曼哈頓圖（Manhattan plot）和QQ圖（Quantile-Quantile plot）展現，以-log10()≥6.16（≤1/n，n為標記個數1 449 720）為顯著性閾值篩選關聯位點[31]。

1.3.2 候選基因篩選及注釋 根據曼哈頓圖中明顯峰值的位點篩選顯著關聯的SNP位點，將該標記物理位置兩側擴增10 kb[32-33]作為候選基因的篩選區(qū)域，再結合trifida v3參考基因組功能注釋的相關數據庫（http://sweetpotato.uga.edu/和https://www.ncbi.nlm. nih.gov/）進行候選基因的功能注釋。

1.3.3 數據處理 使用R軟件中的CMplot包進行曼哈頓圖和Q-Q圖繪制，使用Microsoft Excel 2016進行試驗數據整理和記錄，使用SPSS 25.0進行數據分析，利用Graphpad Prism 8進行基因表達量作圖。

2 結果

2.1 甘薯氮高效利用表型數據分析

6個氮高效利用表型性狀在正常氮和缺氮處理條件下均有廣泛的變異（表2）。其中，缺氮處理條件下，地上部生物增加量變異系數最大，為69.5%，其次為地上部氮累積量，為53.9%，變異系數最小的是地下部氮生理利用效率，為12.1%。并且，除了地下部氮生理利用效率，其他性狀在缺氮處理條件下的變異系數普遍升高。

通過對各表型性狀進行相關性分析（表3）。地上部生物增加量、地下部生物增加量、地上部氮累積量、地下部氮累積量和地上部氮生理利用效率5個性狀彼此顯著相關。因此，甘薯氮高效特性較為復雜，多個性狀間存在顯著相關性，在多個性狀中重復關聯到的QTL和標記可以提高結果可靠性。

表2 氮高效利用性狀的統計分析

表3 氮高效利用性狀的相關性分析

*和**分別代表在0.05和0.01水平差異顯著 * and **indicate significant at the 0.05 and 0.01 level, respectively

2.2 甘薯氮高效利用性狀的全基因組關聯分析

利用MLM模型對1 449 720個SNP標記和甘薯苗期地上部生物增加量、地下部生物增加量、地上部氮累積量、地下部氮累積量、地上部氮生理利用效率、地下部氮生理利用效率6個表型性狀值進行全基因組關聯分析。定位到與地上部生物增加量、地下部生物增加量、地下部氮累積量和地上部氮生理利用效率4個性狀顯著關聯的共有134個區(qū)段的888個SNP位點。其中，與地上部生物增加量顯著關聯的有20個區(qū)段的82個SNP位點（圖1-A，圖2-A）；與地下部生物增加量顯著關聯的有36個區(qū)段的226個SNP位點（圖1-B，圖2-B）；與地下部氮累積量顯著關聯的有33個區(qū)段的216個SNP位點（圖1-C，圖2-C）；與地上部氮生理利用效率顯著關聯的有45個區(qū)段的364個SNP位點（圖1-D，圖2-D）。

A：地上部生物增加量；B：地下部生物增加量；C：地下部氮累積量；D：地上部氮生理利用效率

A：地上部生物增加量；B：地下部生物增加量；C：地下部氮累積量；D：地上部氮生理利用效率

在第1染色體22.5536—23.1333 Mb區(qū)段檢測到與地上部生物增加量、地下部氮累積量和地上部氮生理利用效率3個性狀穩(wěn)定關聯的標記位點；在第3染色體上的3個區(qū)段（7.3974—10.4446 Mb、20.9264 —21.1205 Mb、23.892063—24.931 Mb）檢測到與地上部生物增加量、地下部生物增加量和地上部氮累積量穩(wěn)定關聯的標記位點；在第6染色體22.8417—25.6484 Mb區(qū)段檢測到與地下部生物增加量和地下部氮累積量穩(wěn)定關聯的標記位點，地上部生物增加量和地上部氮生理利用效率性狀中也有部分關聯的標記位點。且從地上部氮生理利用效率性狀的曼哈頓圖中得出，第1染色體位置有明顯峰值，第8和第13染色體位置也有部分連續(xù)峰值（圖1-D），說明這些關聯標記的可靠性較高。

基于曼哈頓圖顯著峰值，對SNP標記在多個性狀中的重復關聯進行篩選，剔除距離標記物理位置大于10 kb和假陽性較高的單個標記，過濾得到與地上部氮生理利用效率顯著關聯且可靠性較高的10個區(qū)段以及區(qū)間內的93個SNP標記（表4），分別位于第1、8和13染色體。

表4 地上部氮生理利用效率關聯位點

2.3 甘薯氮高效候選基因預測

將篩選到與地上部氮生理利用效率顯著關聯的93個SNP標記上下游10 kb作為候選基因篩選區(qū)域，比對甘薯野生近緣種trifida參考基因組與NCBI數據庫，得到92個候選基因（電子附表1）。基于功能注釋預測了6個甘薯氮高效利用的候選基因。其中，基因與1_22818391標記距離4.94 kb，編碼NPH3（nonphototropic hypocotyl 3）蛋白；1_22858802標記位于基因非編碼區(qū)7.73 kb，編碼GRP（gibberellin-regulated protein）蛋白；1_22862971、1_22863097、1_22864281、1_22870353以及1_22870858 5個標記位于候選基因的CDS區(qū)，該候選基因編碼TIP41-like家族蛋白；1_23067752、1_23069513、1_23069514、1_23069538、1_23072072和1_23072074 6個標記位于的編碼區(qū)，該基因編碼亞硝酸還原酶（nitrite reductase，NiR）；候選基因位于1_25650399標記1.49 kb，編碼NAC-like轉錄因子；位于第1染色體的候選基因距離標記1_6780655位置大于10 kb，該候選基因編碼谷氨酸脫氫酶（glutamate dehydrogenase，GDH）。

2.4 甘薯氮高效候選基因驗證

通過RT-qPCR測定，耐低氮甘薯材料（漯紫薯1號、渝紫薯6號）與不耐低氮甘薯材料（安平1號、徐紫薯3號）的根系在缺氮處理下候選基因表達出現明顯響應（圖3）。缺氮處理后，漯紫薯1號表達水平提高，而不耐低氮的安平1號和徐紫薯3號在處理第4天、第8天則顯著降低；同樣，缺氮處理后漯紫薯1號表達量顯著提高，徐紫薯3號明顯降低，安平1號處理第8天也出現顯著降低；缺氮處理后，漯紫薯1號表達水平有上升趨勢，而渝紫薯6號表達量則顯著降低，徐紫薯3號在處理第6天、第8天表達量也顯著提高；漯紫薯1號表達量在處理第4天、第6天有所提高，而安平1號在處理第6天、第8天表達量則明顯降低，徐紫薯3號在處理第4天、第8天表達量也有所降低；在4個試驗材料中的表達模式不固定，沒有明顯規(guī)律；缺氮處理后，4個材料的表達量都發(fā)生了顯著降低。

3 討論

3.1 甘薯氮高效利用性狀表型變異

我國是世界甘薯種植的第一大國，提高甘薯肥料利用效率，有助于降低環(huán)境污染，實現農業(yè)降本增效[1, 34]。苗期是甘薯氮素吸收、利用的關鍵時期，也是群體建成的關鍵期，不同基因型甘薯材料的氮素利用在苗期已經表現出差異[28]。因此，挖掘苗期氮高效基因對培育甘薯氮高效品種，提高甘薯氮肥利用效率至關重要。本研究利用129個甘薯栽培品種，在正常氮和缺氮處理下對6個氮利用表型性狀（地上部生物增加量、地下部生物增加量、地上部氮累積量、地下部氮累積量、地上部氮生理利用效率和地下部氮生理利用效率）進行了平均水平和變異系數分析。研究發(fā)現，缺氮處理顯著降低了甘薯地上部生物增加量、地上部氮累積量、地下部氮累積量的平均值，說明低氮脅迫會嚴重抑制甘薯幼苗的生長。缺氮處理條件下，甘薯的地上部氮生理利用效率和地下部氮生理利用效率得到了顯著提高。因此，適量減少肥料施用同樣是提高肥料利用率的有效方法。除此以外，選擇的129個甘薯栽培品種氮高效利用性狀變異系數較大，遺傳背景豐富，容易關聯到調控甘薯氮高效利用的優(yōu)良候選基因[35]。

N0：缺氮處理；CK：正常氮處理。*和**分別表示在0.05和0.01水平差異顯著

3.2 甘薯氮高效候選基因挖掘

利用MLM模型關聯到與甘薯地上部生物增加量、地下部生物增加量、地下部氮累積量和地上部氮生理利用效率4個氮高效性狀共134個區(qū)段內888個SNP標記。Q_Q圖（圖2）顯示氮高效相關性狀的期望值和觀察值分離較提前，難以計算SNP位點與表型值的相關性[36]。因此，篩選在多個表型性狀中穩(wěn)定關聯的區(qū)段和SNP位點，有助于確定候選基因。從地上部氮生理利用效率性狀中篩選出的4個性狀被重復檢測到，可靠性較高的有93個SNP位點。其中，48個標記定位到第1染色體22.80—23.16 Mb區(qū)段；11個標記定位到第1染色體22.55—22.75 Mb區(qū)段；另有11個標記定位到第13染色體20.87—20.95 Mb區(qū)段。以上QTL區(qū)段關聯到與甘薯地上部氮生理利用效率的標記較多，較大可能存在氮高效基因。

本研究以甘薯二倍體野生近緣種trifida作參考基因組，注釋得到92個候選基因（電子附表1），基于研究報道和功能注釋，推測出6個較大可能的甘薯氮高效候選基因并驗證。其中，編碼GDH，GDH可直接催化氨態(tài)氮與α-酮戊二酸合成谷氨酸，是作物谷氨酰胺合成酶（GS）/谷氨酸合成酶（GOGAT）途徑之外的一種重要的氮同化途徑[37-38]。目前，將低等生物高效率的GDH基因轉入作物成為提高作物NUE的有效手段。Du等[39]將毛束霉屬轉入水稻，顯著提高低氮脅迫下水稻的產量和谷蛋白、醇溶蛋白含量。Nolte等[40]也通過將大腸桿菌轉入煙草，有效提高了煙草NUE，并且轉基因植株表現出除草劑草銨膦抗性。和編碼轉錄調節(jié)蛋白。編碼植物中特有的NPH3家族蛋白，NPH3蛋白是植物藍光受體向光素（phototropin，PHOT）下游信號轉導因子，可與EHB1（enhanced bending1）蛋白互作調控生長素的極性運輸[41]。Zhang等[42]證實，水稻通過生長素信號響應基因對下游氮代謝相關基因的激活，實現秈稻氮肥的高效利用。因此，調控生長素影響甘薯氮高效利用存在可能。編碼NAC-like轉錄因子，NAC轉錄因子響應植物非生物脅迫，調控赤霉素的合成和信號轉導[43]。編碼赤霉素調節(jié)蛋白GRP。目前，很多研究認為赤霉素信號與作物氮肥利用存在聯系。Wu等[44]通過提高水稻赤霉素信號轉導途徑中的關鍵元件GRF4（growth- regulating factor 4）和NGR5（nitrogen-mediated tiller growth response 5）的轉錄激活活性，在保持優(yōu)良的半矮稈和高產特性下，提高水稻氮素吸收能力，在減少施氮的情況下獲得更高產量。Tian等[45]也發(fā)現，編碼赤霉素2-氧化酶（gibberellin 2-oxidases，GA2oxs），顯著提高小麥NUE和光合速率，適量減少氮肥施用不會造成產量降低。編碼TIP41-like蛋白，調控雷帕霉素靶蛋白（target of rapamycin，TOR）信號通路。Liu等[46-47]提出硝態(tài)氮和銨態(tài)氮可以激活TOR激酶進而促進擬南芥莖尖生長，推測可以影響甘薯的碳氮代謝過程。編碼NiR，NiR與硝酸還原酶（nitrate reductase，NR）偶聯將硝態(tài)氮還原成氨態(tài)氮進一步通過GS/GOGAT途徑完成氮同化[48]，可能在甘薯氮高效中發(fā)揮重要作用。

3.3 甘薯氮高效候選基因驗證

前期研究篩選得到了不同氮利用類型的甘薯材料，耐低氮型甘薯材料（漯紫薯1號、渝紫薯6號）和不耐低氮型甘薯材料（安平1號、徐紫薯3號），本研究設置缺氮處理對6個氮高效候選基因進行初步驗證。缺氮處理后，、和在不同氮利用類型的甘薯材料中發(fā)生了差異表達，在耐低氮的漯紫薯1號中表達量提高，不耐低氮的安平1號和徐紫薯3號中表達量降低。邱旭華[38]同樣表明，的水稻同源基因在低氮處理后表達量提高，可能促進氮的利用。因此，候選基因的差異表達可能是造成不同基因型甘薯材料氮利用差異的原因。缺氮處理后，在同樣是耐低氮型甘薯的漯紫薯1號和渝紫薯6號中表達模式不一致，漯紫薯1號表達量升高而渝紫薯6號顯著降低，處理4 d后安平1號與徐紫薯3號的表達量也顯著降低。則沒有表現出明顯的響應模式。因此，無法判斷和在甘薯氮高效利用中的作用。缺氮處理后，漯紫薯1號、渝紫薯6號、安平1號和徐紫薯3號4個材料的表達量全部降低，推測氮源減少抑制了的轉錄。綜上所述，候選基因、和值得深入研究。

4 結論

在129份甘薯栽培品種中共檢測到888個與甘薯苗期氮高效利用性狀關聯的SNP位點。其中，與地上部氮生理利用效率顯著相關的SNP位點93個，篩選、鑒定到6個甘薯氮高效利用的候選基因，其中，、和可進行進一步研究。

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Genome-Wide Association Study of Nitrogen Use Efficient Traits in Sweetpotato Seeding Stage and Screening and Validation of Candidate Genes

YU Yongchao, FAN Wenjing, LIU Ming, ZHANG Qiangqiang, ZHAO Peng, JIN Rong, WANG Jing, ZHU Xiaoya, TANG Zhonghou

Xuzhou Institute of Agricultural Sciences of Xuhuai District of Jiangsu Province/Xuzhou Sweetpotato Research Center of Jiangsu Province/Key Laboratory of Sweetpotato Biology and Genetic Breeding, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Xuzhou 221131, Jiangsu

【Objective】The objective of this paper was to analyze the genetic mechanisms of nitrogen use efficiency (NUE), and to explore the loci and candidate genes associated nitrogen (N) efficient traits, to provide support for the N-efficient molecular breeding and genetic improvement of sweetpotato.【Method】A total of 129 sweetpotato cultivars from all over the world were treated with N deficiency (0 mmol·L-1) and normal N (14 mmol·L-1). A hydroponic experiment was conducted to facilitate the genome-wide association study (GWAS) of six phenotypic traits (shoot biomass increment, root biomass increment, shoot N accumulation, root N accumulation, shoot N physiological utilization efficiency, and root N physiological utilization efficiency) of sweetpotato at the seedling stage. The N-efficient candidate genes were identified based on the GWAS and subsequently- verified using RT-qPCR.【Result】There were wide variations among the six traits related to NUE in sweetpotato under the normal N and N deficiency treatment conditions. The coefficient of variation () of the shoot biomass increment under the N deficiency treatment condition was the greatest at 69.5%. The CV of the root N physiological utilization efficiency under N deficiency treatment condition was the smallest at 12.1%. All five traits were significantly correlated except for root N physiological utilization efficiency. The MLM model was used to conduct a GWAS of the six phenotypic trait values. A total of 134 QTL and 888 SNP loci were identified as being significantly associated with four out of the six traits, namely, shoot biomass increment, root biomass increment, root N accumulation, and shoot N physiological utilization efficiency. A total of 93 SNP markers across ten regions were significantly associated with shoot N physiological utilization efficiency with a high reliability. Six N efficiency candidate genes were obtained via gene annotation. RT-qPCR verified that the three candidate genes (,and) encoded glutamate dehydrogenase, NPH3 protein and TIP41-like protein, respectively, which warrants further research.【Conclusion】A total of 888 SNP loci associated with N utilization traits were detected in 129 sweetpotato cultivars. Among these, 93 SNP loci were significantly associated with shoot N physiological utilization efficiency, and six candidate genes were identified. Preliminary verification indicated that the,andgenes hold promising value for further research.

sweetpotato; nitrogen use efficiency; nitrogen efficient gene; GWAS; RT-qPCR

10.3864/j.issn.0578-1752.2023.18.002

2023-04-03；

2023-05-08

國家甘薯產業(yè)技術體系建設項目（CARS-10）

于永超，E-mail：yychaomail@163.com。范文靜，E-mail：1394441094@qq.com。于永超和范文靜為同等貢獻作者。通信作者唐忠厚，E-mail：zhonghoutang@sina.com

（責任編輯 李莉）