寧麥9號及其衍生品種（系）揉混特性的關聯分析

姜 朋 張平平 張 旭 陳小霖 馬鴻翔

江蘇省農業科學院 / 江蘇省農業生物學重點實驗室 / 江蘇省現代作物生產協同創新中心， 江蘇南京 210014

寧麥9號及其衍生品種（系）揉混特性的關聯分析

姜 朋 張平平 張 旭 陳小霖 馬鴻翔*

江蘇省農業科學院 / 江蘇省農業生物學重點實驗室 / 江蘇省現代作物生產協同創新中心， 江蘇南京 210014

揉混特性是評價面團流變學特性的重要指標， 影響面食產品的品質。寧麥 9號曾是我國長江中下游小麥生產中大面積應用的優質軟質小麥品種， 而且以其為親本育成了17個小麥品種。研究與寧麥9號揉混特性相關的分子標記可為該品種在軟質小麥品種育種中的應用提供依據。以寧麥9號及其117個衍生品種（系）為材料， 利用覆蓋小麥全基因組的185對多態性SSR引物對其進行基因組掃描， 并結合2009—2010和2010—2011生長季的揉混參數表型數據， 應用混合線性模型（Mixed-linear Model， MLM）進行全基因組關聯分析， 發掘與其相關聯的分子標記位點。共檢測到 13個與揉混參數相關聯的標記位點（P＜0.01）， 表型貢獻率為 5.71%～12.33%。其中， 與和面時間關聯的有 3個，Xwmc594連續2年被檢測到； 與峰值高度關聯的有3個； 與峰值寬度關聯的有2個， Xgwm299連續2年被檢測到； 與8 min帶寬關聯的7個中， 4個（Xwmc11、Xbarc320、Xbarc110和Xgwm577）連續2年被檢測到。此外， Xwmc594和Xgwm577同時與和面時間、8 min帶寬相關聯。以上6個穩定的關聯位點均對相應揉混參數起負向調控作用， 其連鎖的分子標記有望應用于以寧麥9號為親本的軟質小麥遺傳改良。

小麥； 揉混參數； 關聯分析； 分子標記

面團流變學特性是小麥的重要品質指標， 它決定著小麥及其烘焙、蒸煮食品等最終產品的加工品質。目前用于面團流變學特性測定的儀器主要有粉質儀、拉伸儀和揉混儀等。粉質儀和拉伸儀所需面粉量通常超過 100 g， 且單個樣品測定時間較長［1］，在育種世代中面對大量樣品時難以應用； 而揉混儀樣品需要量少， 測定時間相對較短， 與粉質儀、拉伸儀測定的主要參數間存在極顯著相關性［2-3］， 而且與實際烘焙的揉混時間有較高的相關性［4］， 目前已在國內外小麥育種中廣泛應用。

面團流變學特性受多基因調控， 研究其遺傳機制對優質專用小麥品質育種具重要意義。隨著分子標記技術的發展， 近20年來對小麥產量、抗性和品質等多個數量性狀進行了QTL定位研究， 獲得了與其連鎖的分子標記， 進而應用于分子標記輔助育種。由于小麥面團品質分析需要專用儀器， 而且需要合適的遺傳群體， 測試工作量大， 國內外圍繞小麥品質指標對面團揉混特性的影響及品質性狀間的相關性開展了廣泛研究［4-5］， 而對揉混特性的 QTL定位則遠遠落后于對其他品質性狀或產量和抗病性狀的研究。James等［6］利用人工合成小麥與普通小麥雜交產生的 114個重組自交系（recombinant inbred line， RIL）群體， 在1A、1B、3A、4D染色體上檢測到峰值高度、峰值寬度等揉混參數的 12個 QTL；Morgan等［7］利用 163個RIL群體在1B、1D等 12條染色體上檢測到31個揉混參數相關QTL， 其中有10個位點的貢獻率超過10%； Li等［8］利用82個導入系在1A、1B等13條染色體檢測到控制峰值寬度、8 min帶寬等品質參數的QTL。然而， 利用關聯分析發掘揉混參數相關分子標記的研究報道則較少。

關聯分析是以連鎖不平衡為基礎鑒定群體內性狀與遺傳標記關系的分析方法， 在小麥［9］、玉米［10］、水稻［11］等作物上廣泛應用， 亦有很多小麥品質性狀相關分子標記的報道。Bordes等［12］利用372份來自世界各地的小麥材料及803個分子標記， 在15條染色體上檢測到14個與籽粒蛋白質含量相關的分子標記； Jin等［13］以90個黃淮麥區主要小麥品種為材料，利用1372個DArT標記對其不溶性蛋白含量的關聯分析， 得到10個較穩定的關聯標記； 張勇等［14］利用混合線性模型（mixed-linear model， MLM）對不同硬度類型的176份小麥品種的4種溶劑保持力的關聯分析， 共獲得28個關聯位點。在此基礎上， 張學勇等［15］提出通過牽連效應和關聯分析相結合尋找一些骨干親本或主推品種重要染色體區段的方法。

寧麥 9號是江蘇省農業科學院選育的國內首個弱筋品質優良的軟質小麥品種， 不僅在小麥生產上得到了大面積應用， 而且以其為親本直接育成了 17個通過國家或省審定的小麥品種。本研究以關聯分析發掘揉混參數相關的分子標記， 為更好地利用寧麥9號這一優異種質提供依據。

1 材料與方法

1.1 供試材料及其表型測定

以寧麥9號及其117個衍生品種（系）為試驗材料，其中衍生一代 39份， 衍生二代 78份［16］。2009—2010、2010—2011連續2個生長季， 將供試材料種植于江蘇省農業科學院試驗基地， 3行小區， 常規田間管理。2010年和2011年分別收獲種子， 晾干后用Buh ler 202磨粉機（德國）磨粉。利用National Mixogr aph揉混儀（美國）， 按照AACC 54-40方法測定和面時間（mix time， MT）、峰值高度（peak height， PH）、峰值寬度（peak width， PW）、8 min帶寬（eight-minute width， 8MW）等揉混參數。

1.2 SSR標記檢測

選取每個品種幼嫩的葉片 5～6 cm， 采用 SDS-酚法提取DNA［17］。依據Somers等［18］的遺傳連鎖圖選擇SSR標記， 共篩選到覆蓋全基因組的185對多態性SSR引物， 每條染色體5～14對， 平均8.8對。PCR反應體系為 10 μL， 包含 10× buffer 1 μL、15 mmol L-1MgCl20.6 μL、2 mmol L-1dNTP 0.8 μL、20 ng μL-1引物1 μL、0.1 μL Taq酶、20 ng μL-1模板DNA 3 μL、去離子水3.5 μL。PCR擴增程序為94 ℃預變性5 min； 94℃變性45 s， 50～60℃ （依引物而定）退火 45 s， 72℃延伸 90 s， 36個循環； 72℃延伸10 min。擴增產物經聚丙烯酰胺凝膠電泳檢測。在相同位點上， 有帶記為1， 無帶記為0， 缺失記為9。

1.3 表型數據分析

用Microsoft Excel 2007對表型數據進行初步統計及相關分析； 利用 SPSS 19.0對表型數據進行方差分析及多重比較（S-N-K法）。

1.4 關聯分析

在Structure V. 2.3.4軟件中進行群體結構分析［19］，參數iterations為10 000， burn-in period為100 000， K值取1～8， 每個K值單獨運行5次， 根據Evanno等［20］的方法確定群體個數。用TASSEL 3.0軟件的MLM程序完成目標性狀的關聯分析［21］， 并估算各標記效應， 當P ＜ 0.01時認為該標記與目標性狀相關聯。以關聯標記基因型為依據， 將供試材料分為寧麥 9號基因型與非寧麥9號基因型兩組， 利用SPSS 19.0進行關聯標記的顯著性檢驗（t檢驗）。

2 結果與分析

2.1 寧麥9號及其衍生系的揉混參數的表型分析

寧麥9號衍生品種（系）MT、PH和PW的平均值低于寧麥9號， 而8MW則高于寧麥9號； MT、PH、PW和8MW在衍生品種（系）中均呈現較大變異， 變異系數為 10.21%～48.99%， 連續兩年表型變異系數均為MT＞8MW＞PW＞PH。多重比較結果顯示， 各揉混參數世代間差異不顯著， 就各世代數值來看， MT兩年均為寧麥9號＞衍生一代＞衍生二代， PH均為寧麥9號＞衍生二代＞衍生一代， PW與8MW年度間變化趨勢則存在差異（表1）。綜合看來， 衍生一代品種（系）的弱筋特性表現更為突出。方差分析結果表明，MT、PH、PW和8MW基因型間差異極顯著， PH、PW年份間也存在極顯著差異。

2.2 不同揉混參數的相關分析

不同性狀間相關性在兩年中表現一致， 說明這些性狀具有較好的遺傳穩定性。其中MT與PW呈極顯著負相關， PH、PW、8MW三者間存在極顯著正相關（表2）。

2.3 寧麥9號及其衍生系的群體結構分析

利用分子標記數據進行群體結構分析， 當 K = 2時， ΔK具有最大值， 暗示本研究群體可分為2個亞群（圖1）。群體結構具有顯著的世代特點， 衍生一代品種（系）組成一個亞群， 另一個亞群主要為衍生二代。

表1 寧麥 9 號及其衍生系揉混參數的方差分析Table 1 Analysis of varience in mixograph parameters of Ningmai 9 and its derivatives

表2 寧麥9號及其衍生系揉混參數的相關系數Table 2 Correlation coefficients of mixograph parameters in Ningmai 9 and its d erivatives

圖1 寧麥9號及其衍生品種（系）的群體結構Fig. 1 Population structure of Ningmai 9 and its derivatives

2.4 揉混參數的關聯分析

在9條染色體上共檢測到13個與揉混參數相關的標記（P＜0.01）， 單個標記表型貢獻率為 5.71%～12.33%， 多數標記對其關聯性狀有負向調控作用。其中， 與MT關聯的有3個， Xwmc594連續2年被檢測到； 與PH關聯的有3個； 與PW關聯的有2個，Xgwm299連續兩年均被檢測到； 與8MW關聯的有7個， Xwmc11、Xbarc320、Xbarc110和 Xgwm577連續2年被檢測到； 此外， Xwmc594和Xgwm577同時與MT、8MW相關聯（表3）。這6個穩定關聯的標記在全部材料中的頻率為48.28%～92.31%， 攜帶寧麥9號等位變異的品系， 其表型均值顯著低于攜帶非寧麥9號等位變異的品系（表4）； 除Xbarc110和Xgwm5 77外， 其他4個標記在衍生一代中的頻率均低于在衍生二代中（表5）。

表3 寧麥9號及其衍生系中與揉混參數相關聯的分子標記Table 3 Molecular markers associated with mixograph parameters in Ningmai 9 and its derivatives

3 討論

面團流變學特性可用粉質儀、拉伸儀或揉混儀測定， 3種測定方法各有特點［22-25］。揉混參數主要反映面團塑性、彈性、黏性以及抗揉混能力， 其中MT 和8MW為面團蛋白質質量參數， 其值越大， 面筋的強度就越大， 抗揉混能力也越強， 8MW同時是面團黏度指標， 其帶越寬表示黏度越小； PH為面團蛋白質數量指標， 其值越大， 蛋白質含量就越高； 而 PW表示面筋彈性， 其值越大表明面筋彈性越強［3］。劉艷玲等［2］研究認為， 揉混儀的MT和8MW與粉質儀面團穩定時間和質量指數、拉伸儀的拉伸面積、最大抗拉伸阻力等參數呈極顯著正相關， 由于揉混儀測定面粉量少， 實驗時間短， 可用揉混特性預測加工品質。在本研究中， 寧麥 9號衍生后代各揉混參數均有較好表現， 特別是衍生一代， 除8MW外的各參數均值都低于寧麥 9號； 關聯分析發現的幾個重要關聯位點均對相應性狀有負調控作用， 其中Xwmc594在衍生二代的分布頻率明顯高于在衍生一代中， 可能是衍生二代 MT顯著低于衍生一代的主要原因； Xbarc110和Xgwm577在衍生一代分布頻率明顯高于衍生二代， 可能是衍生一代 8MW 顯著低于衍生二代的重要因素。

表4 揉混參數關聯位點的表型均值及寧麥9號與非寧麥9號基因型間的t-檢驗結果Table 4 Means of mixograph parameters on associated loci and t-test between Ningmai 9 and non-Ningmai 9 genotypes

表5 揉混參數關聯位點在寧麥9號衍生世代中的分布頻率Table 5 Frequencies of markers associated with mixograph parameters in Ningmai 9 derived generations （%）

骨干親本對育種工作具有極其重要的意義， 其本身多是相關麥區的主推品種， 優良性狀多， 一般配合力高［26］。寧麥9號是江蘇省農業科學院選育的弱筋專用軟質小麥品種， 具有高產、穩產和廣泛的適應性及抗小麥黃花葉病、赤霉病等特點， 近年來已成為江蘇淮南麥區小麥育種的重要親本， 以其為親本已經直接育成17個小麥新品種， 具有成為新一代骨干親本的潛力。研究表明， 寧麥9號在穗粒數、單穗粒重、收獲指數等產量性狀， 赤霉病、梭條花葉病抗性等抗病性狀及籽粒硬度、蛋白質含量、面筋強度、堿水保持力等軟質小麥品質相關性狀方面一般配合力最好， 在小麥育種中具有較高利用價值［27-32］。117個寧麥9號衍生品種（系）與寧麥9號遺傳相似性分析結果顯示， 這些衍生品種（系）遺傳背景一半以上來自寧麥9號［16］， 本研究得到的關聯位點除Xbarc110外， 在全部材料中的分布頻率均超 50%， 最高達92.31%， 表明在育種過程中， 這些位點被寧麥 9號基因強烈選擇。

本研究共檢測到13個分子標記位點與揉混參數相關性狀關聯， 其中位于3A的Xwmc594連續兩年均與MT關聯， 與Li等［8］發現的PH和8MW性狀QTL位置相近； 在3A上還連續兩年檢測到與8MW相關聯的Xwmc11， 但與報道的QTL［8］距離較遠； 在1D上的 8MW 關聯標記 Xcfd72， 與其報道的控制8MW的QTL［8］亦有較大遺傳距離； McCartney等［33］在2B上發現控制PW的QTL， 該位點與本研究檢測到的PH關聯標記Xwmc154相鄰。此外， 在2D、3B、6A、7B等染色體上均報道過揉混性狀 QTL［8，34-36］，但這些位點均與本研究發現的關聯標記距離較遠。由于試驗材料及作圖群體不同， 構建的遺傳圖譜分子標記位置可能存在較大差異， 因此不能確定本研究發現的關聯標記與已報道的QTL間的關系。綜合前人研究結果， 我們認為， 除 Xwmc594外的其他 5個較穩定的關聯標記附近區段， 同時還是產量、品質、抗病等重要性狀相關QTL的熱點區域。據報道，Xgwm299附近區段存在莖腐病［37-38］和條銹病［39］抗性位點， 還與耐鹽性有關［40］； Xwmc11與赤霉病抗性［41］及籽粒容重相關［42］； Xbarc320與沉降值相關聯［43］；Xbarc110附近區段檢測到葉枯病［44］、株高、穗密度［45］、抗旱性［46］等性狀的QTL； Xgwm577與抽穗期［47］、面包體積［48］、千粒重［49］、葉枯病［50］、條銹病抗性［51］等性狀相關。因此， 為更好地在分子標記輔助選擇育種中應用， 尚需采用更多標記對揉混參數進行精細定位以獲得更加緊密的分子標記。

4 結論

揉混參數在寧麥 9號衍生品種（系）中呈現較大變異， 基因型間差異極顯著。檢測到6個在年度間穩定出現的揉混參數關聯位點， 均對目標性狀起負向調控作用， 可以提高軟麥品質。這些標記可應用于軟質小麥弱筋品質分子標記輔助選擇育種。

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Association Analysis for Mixograph Properties in Ningmai 9 and Its Derivatives

JIANG Peng， ZHANG Ping-Ping， ZHANG Xu， CHEN Xiao-Lin， and MA Hong-Xiang*
Jiangsu Academy of Agricultural Sciences / Jiangsu Provincial Key Laboratory for Agrobiology / Jiangsu Collaborative Innovation Center for Modern Crop Production， Nanjing 210014， China

Mixograph property is one of the rheological properties affecting the quality of end-use products in wheat. Ningmai 9 is a soft wheat cultivar planted largely in the middle and lower reaches of Yangtze River and served as a main parent of 17 released wheat cultivars. For the purpose of utilizing Ningmai 9 in molecular marker-assisted selection， 185 polymorphic SSR markers associated with mixograph properties were tested in Ningmai 9 and its 117 derivatives. The mixed-linear model （MLM） was used in combination of phenotypic data collected in the 2009-2010 and 2010-2011 growing seasons. A total of 13 SSRs were identified to be significantly associated with mixograph properties （P ＜ 0.01）， explaining 5.71-12.33% of phenotypic variations. Among the 13 markers， three， three， two， and seven were associated with mix time （MT）， peak height （PH）， peak width （PW）， eight-minute width （8MW）， respectively. Markers Xwmc11， Xbarc320， Xbarc110， and Xgwm577 for 8MW， Xwmc594 for MT， and Xgwm299 for PW were identified over two years. Besides， Xwmc594 and Xgwm577 were associated with both （MT） and 8MW. The six markers identified over two years all negatively affected mixograph parameters in Ningmai 9 background and might be used in soft wheat breeding.

Wheat； Mixograph parameters； Association analysis； Molecular markers

10.3724/SP.J.1006.2016.01168

本研究由國家現代農業產業技術體系建設專項（CARS-3）， 江蘇省農業自主創新資金項目（CX14-2002）和江蘇省科技支撐計劃項目（BE2013439， BE2015352）資助。
This study was supported by China Agriculture Research System （CARS-3）， Jiangsu Provincial Fund for Independent Innovation in Agricultural Sciences （CX14-2002）， and Jiangsu Science & Technology Pillar Program （BE2013439， BE2015352）.
*

（Corresponding author）： 馬鴻翔， E-mail： hxma@jaas.ac.cn

聯系方式： E-mail： hmjp2005@163.com
Received（

）： 2015-11-17； Accepted（接受日期）： 2016-03-14； Published online（網絡出版日期）： 2016-05-09.
URL： http：//www.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20160509.0955.002.html