利用90K基因芯片進(jìn)行小麥株高QTL分析

武炳瑾，馮 潔，崔紫霞，張傳量，孫道杰

(西北農(nóng)林科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院，陜西楊凌 712100)

利用90K基因芯片進(jìn)行小麥株高QTL分析

武炳瑾，馮 潔，崔紫霞，張傳量，孫道杰

(西北農(nóng)林科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院，陜西楊凌 712100)

為給小麥株高標(biāo)記輔助選擇提供可供選擇的分子標(biāo)記，并進(jìn)一步對株高QTL進(jìn)行精細(xì)定位及相關(guān)基因克隆，以小麥骨干親本周8425B和小偃81衍生的包含102個家系的RIL群體(F8)為材料，利用90K芯片標(biāo)記構(gòu)建高密度遺傳圖譜，在3個環(huán)境下對株高進(jìn)行QTL檢測。結(jié)果表明，所構(gòu)建的圖譜含有9 290個SNP標(biāo)記，覆蓋了小麥21條染色體的63個連鎖群，圖譜總長3 894.64 cM，平均標(biāo)記密度為0.42 cM。共檢測到9個控制株高的QTL，分布于1B、4A、4D、6B、7A、7B和7D染色體上，變異解釋率為2.23%～16.25%。 QPh.nafu.4D、 QPh.nafu.4A、 QPh.nafu.1B-2與前人定位到的位置相同或相近。 QPh.nafu.7A具有較大的LOD值(8.17)和變異解釋率(14.69%)，為主效QTL。 QPh.nafu.6B、 QPh.nafu.7B-1、 QPh.nafu.7B-2均能在多個環(huán)境下使用多種QTL檢測方法定位到，可能為新的較穩(wěn)定的控制株高的QTL。

小麥；90K基因芯片；QTL定位；株高

小麥?zhǔn)鞘澜缟戏N植范圍最廣的谷類作物之一[1-2]，提供了人類約五分之二的能量來源。株高作為小麥重要農(nóng)藝性狀之一，是影響小麥產(chǎn)量的重要因素。矮桿小麥在生產(chǎn)上的應(yīng)用，大幅度提高了小麥的產(chǎn)量[3]，使國內(nèi)外越來越重視對小麥株高遺傳機(jī)理的研究。迄今為止，已定位了50多個控制株高的QTL[4-8]，如劉冬成等[9]用ND3338×F390得到的240個F2:3家系，在4個不同的環(huán)境中共發(fā)現(xiàn)了7個控制株高的QTL，最大可解釋50.1%的表型變異；Chao等[10]檢測到6個控制株高的QTL，分別位于2D、4B、4D、5A和5D染色體上，可解釋表型變異的1.51%～34.96%；丁安明等[11]使用多種標(biāo)記和兩個群體共定位到15個株高QTL，其中8個QTL的遺傳解釋率大于10%；Keller等[12]使用普通小麥和斯卑爾脫小麥雜交獲得的RIL群體在3個環(huán)境下檢測到分布于9條染色體上的11個控制株高的QTL。但人們對株高形成的機(jī)制仍了解甚少，因此還需繼續(xù)挖掘一些新的控制株高的基因，以便對其遺傳機(jī)理有更深入地了解。鑒于此，本研究以骨干親本周8425B和小偃81構(gòu)建的F8代RIL群體為材料，利用90K芯片標(biāo)記構(gòu)建高密度遺傳連鎖圖譜，對株高進(jìn)行QTL定位，以期為小麥的分子標(biāo)記輔助育種、QTL的精細(xì)定位及相關(guān)基因的克隆提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料及其種植

供試材料為周8425B和小偃81構(gòu)建的含有102個家系的F8重組自交系(RIL)群體。周8425B具有配合力較好、抗病性強(qiáng)、矮稈、大穗、大粒等優(yōu)點；小偃81是高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、抗病的半冬性多穗型中熟品種。試驗材料由西北農(nóng)林科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院王 輝教授課題組創(chuàng)制并提供。

所有材料于 2013-2014年種植于陜西楊凌(E1)、2014-2015年種植于河南安陽(E2)，2015-2016年種植于西北農(nóng)林科技大學(xué)試驗田(E3)，小區(qū)行長2 m，行距0.23 m，2次重復(fù)。采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計，常規(guī)管理，生長期間未發(fā)生嚴(yán)重病蟲害和倒伏現(xiàn)象。

1.2 株高的測定及其數(shù)據(jù)處理

小麥成熟后，參照《小麥種植資源描述規(guī)范和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)》[13]，從每個小區(qū)隨機(jī)選取10個單株調(diào)查株高，取平均值用于表型及遺傳分析。

用Excel對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計。用IciMaping軟件中的ANOVA功能進(jìn)行遺傳力的計算。

1.3 遺傳圖譜的構(gòu)建

使用Illumina公司的小麥90K芯片進(jìn)行全基因組掃描，使用Genomestudio v1.0軟件進(jìn)行分型，篩選親本差異標(biāo)記并用于構(gòu)建遺傳圖譜。

使用基于最大似然估計算法的CarthaGène-1.2.3-Linux[14]構(gòu)建遺傳連鎖圖譜。使用MapChart軟件繪制連鎖圖譜。

1.4 QTL定位

使用基于逐步回歸的完備復(fù)合區(qū)間作圖法IciMapping[15]的BIP功能進(jìn)行多環(huán)境多方法QTL定位。掃描步長為1.0 cM，逐步回歸概率為P<0.001，LOD閾值為2.5。按照McIntosh等[16]的方法進(jìn)行QTL的命名，即：Q+性狀名稱英文縮寫+研究機(jī)構(gòu)名稱縮寫+染色體編號+染色體上的次序。

2 結(jié)果與分析

2.1 親本及RIL群體株高性狀的變異

在三個檢測環(huán)境中，母本周8425B的株高均小于父本小偃81，RIL群體存在明顯的雙向超親分離現(xiàn)象(表1、圖1),表明株高為多基因控制的數(shù)量性狀，適于QTL定位。遺傳力高達(dá)0.9，表明株高主要受基因型控制，受環(huán)境影響較小。變異系數(shù)高達(dá)14%，可能是親本間差異較大導(dǎo)致后代發(fā)生了更廣泛的分離，說明有很大的改良潛力。

2.2 構(gòu)建的遺傳圖譜

本試驗所使用的90K芯片共有81 588個檢測探針，覆蓋小麥全基因組。其中，檢測到親本多態(tài)性位點11 037個，控制缺失率(0.05)并且去除不連鎖標(biāo)記后共9 290個標(biāo)記用于遺傳圖譜構(gòu)建。所有SNP標(biāo)記共構(gòu)建了63個連鎖群，覆蓋了小麥21條染色體，遺傳圖譜總長3 894.64 cM，平均標(biāo)記密度0.42 cM。同源群中除第4同源群標(biāo)記數(shù)目較少，第1、2同源群數(shù)目略多外，其他同源群標(biāo)記數(shù)目較均衡(表2)。就各染色體而言，1B染色體上標(biāo)記覆蓋數(shù)最高，4D染色體覆蓋最少，各染色體分布密度在0.11～1.45 cM之間。

染色體組/同源群Chromosome/Homologouschromosomegroup標(biāo)記數(shù)目Markernumber遺傳長度Geneticlength/cM平均標(biāo)記密度Averagedensityofmarkers/cM第1同源群 Thefirsthomologousgroup1907412.240.22第2同源群 Thesecondhomologousgroup1770629.240.36第3同源群 Thethirdhomologousgroup1383559.460.40第4同源群 Thefourthhomologousgroup496460.150.93第5同源群 Thefifthhomologousgroup1162603.440.52第6同源群 Thesixthhomologousgroup1346567.100.42第7同源群 Theseventhhomologousgroup1226663.010.54A染色體組 Achromosome32331725.640.53B染色體組 Bchromosome51801727.170.33D染色體組 Dchromosome877441.830.50

2.3 株高性狀QTL定位結(jié)果

由表3、圖2可知，共定位到9個控制株高的QTL，分布于1B、4A、4D、6B、7A、7B和7D染色體上，其中 QPh.nafu.1B-1、 QPh.nafu.1B-2、 QPh.nafu.7A和 QPh.nafu.7D只能在一個環(huán)境中被檢測到， QPh.nafu.4A 、 QPh.nafu.4D 、 QPh.nafu.6B 、 QPh.nafu.7B-1和 QPh.nafu.7B-2可以在多個環(huán)境中或用多種方法被檢測到，變異解釋率為2.23%～16.25%，其中 QPh.nafu.4D、 QPh.nafu.7B-1、 QPh.nafu.7B-2利用完備區(qū)間作圖法(ICIM)得出的變異解釋率大于10%，為主效QTL。除 QPh.nafu.4A和 QPh.nafu.6B的加性效應(yīng)來自于高值親本小偃81，其他QTL的加性效應(yīng)均來自于低值親本周8425B，并且加性效應(yīng)值較大，具有較大的遺傳優(yōu)勢。

3 討 論

3.1 遺傳圖譜構(gòu)建

QTL準(zhǔn)確定位的前提是構(gòu)建出飽和度高、覆蓋面廣的遺傳圖譜。目前，許多實驗室用于構(gòu)建遺傳圖譜的標(biāo)記如 RFLP、RAPD、AFLP和SSR等都要依賴于電泳分離，這種檢測技術(shù)因為費(fèi)時、費(fèi)力、操作技術(shù)難度大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足對基因型分析的需求。SNP標(biāo)記是繼SSR標(biāo)記之后認(rèn)可度最高的分子標(biāo)記[17]，具有數(shù)量多、分布廣等優(yōu)點，同時也是一種古老而高度穩(wěn)定的突變(尤其是在編碼區(qū)的cSNP)。本研究利用小麥Illumina 90K基因芯片，檢測出11 037個具有品種間多態(tài)性的SNP位點，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于前人利用傳統(tǒng)分子標(biāo)記進(jìn)行遺傳研究的標(biāo)記數(shù)量。因此，SNP標(biāo)記較傳統(tǒng)分子標(biāo)記具有良好的全基因組覆蓋度，在遺傳多樣性和關(guān)聯(lián)分析方面效率較高，隨著小麥基因組測序的完成，SNP 標(biāo)記將在小麥候選基因預(yù)測、基因克隆等方面更具優(yōu)勢[18-19]。

表3 株高性狀QTL的定位結(jié)果

SMA:單標(biāo)記分析法；IM:區(qū)間作圖法；ICIM:完備區(qū)間作圖法。

SMA: Single marker analysis; IM: Interval mapping; ICIM: Inclusive composite interval mapping.

3.2 QTL定位結(jié)果的一致性分析

本試驗除 QPh.nafu.1B-1、 QPh.nafu.1B-2、 QPh.nafu.7A和 QPh.nafu.7D只在一個環(huán)境中被檢測到，其他QTL均能在多環(huán)境、多種方法中定位。其原因可能是小麥株高性狀受多基因控制且易受環(huán)境影響，性狀之間也存在相互作用，所以有的QTL在多環(huán)境檢測中表現(xiàn)不穩(wěn)定性或環(huán)境特異表達(dá)。

由于不同研究受到不同親本、不同群體規(guī)模和不同環(huán)境的影響，盡管研究的是同一農(nóng)藝性狀，其研究結(jié)果也不盡相同，但一些效應(yīng)大的QTL在不同群體間保守存在。在4D染色體上定位到的 QPh.nafu.4D與Zhai等[20]定位到的 QPht.cau-4D.2具有共同區(qū)間，控制株高的QTL可能位于該區(qū)段內(nèi)。矮桿基因 Rht2和 Rht10也被定位到4D染色體上，因使用不同種分子標(biāo)記，無法比較相對位置，是同一位點還是新的控制小麥株高的位點還有待驗證。 QPh.nafu.4A包含在Li等[21]定位到的 QPh.hwwgr-4AL的區(qū)間內(nèi)，并將控制株高的QTL所在位置控制在4 cM 以內(nèi)。 QPh.nafu.1B-2與包含在Wang等[22]定位到的位于1B染色體上的 QPh.cgb-1B.1區(qū)間內(nèi)，縮小了QTL的區(qū)間范圍。這些位點不但驗證了前人工作的正確性，還大大減少了后續(xù)基因精細(xì)定位及克隆的工作量。 QPh.nafu.6B、 QPh.nafu.7B-1、 QPh.nafu.7B-2均能在多個環(huán)境下使用多種QTL檢測方法檢測到，為較穩(wěn)定的控制株高的QTL，矮稈基因 Rht9和 Rht13已被定位到7B染色體上，因目前還未被克隆，是否位于同一位置還有待進(jìn)一步考證。迄今為止，還未見有7A染色體上定位到控制株高的QTL的報道，本研究定位到的 QPh.nafu.7A具有較大的LOD值(8.17)和變異解釋率(14.69%)，可能為新的主效QTL。

(圖續(xù)轉(zhuǎn)下頁 Be continued in next page)

圖2 株高性狀QTL在染色體上的分布

[1]GUPTA P K,MIR R R,MOHAN A,etal.Wheat genomics:present status and future prospects [J].InternationalJournalofPlantGenomics,2008,2008(1687-5370):1.

[2] 周淼平,任麗娟,張 旭,等.小麥產(chǎn)量性狀的QTL分析[J].麥類作物學(xué)報,2006,26(4):35.

ZHOU M P,REN L J,ZHANG X,etal.Analysis of QTLs for yield traits of wheat [J].JournalofTriticeaeCrops,2006,26(4):35.

[3] 白 羽,齊 鵬,郭小明,等.小麥矮桿基因研究進(jìn)展[J].科技成果管理與研究,2014(11):42.

BAI Y,QI P,GUO X M,etal.Research progress of dwarf gene in wheat [J].ManagementandResearchofScientificandTechnologicalAchievements,2014(11):42.

[4]ELLIS M H,REBETZKE G J,AZANZA F,etal.Molecular mapping of gibberellin-responsive dwarfing genes in bread wheat [J].TheoreticalandAppliedGenetics,2005,111(3):423.

[5]MARZA F,BAI G H,CARVER B F,etal.Quantitative trait loci for yield and related traits in the wheat population Ning 7840 x Clark [J].TheoreticalandAppliedGenetics,2006,112(4):688.

[6] 王 巖,李卓坤,田紀(jì)春.利用永久F2群體定位小麥株高的QTL[J].作物學(xué)報,2009,35(6):1038.

WANG Y,LI Z K,TIAN J C.Detection of quantitative trait loci for plant height using an immortalized F2population in wheat [J].ActaAgronomicaSinica,2009,35(6):1038.

[7]VERMA V,WORLAND A J,SAVERS E J,etal.Identification and characterization of quantitative trait loci related to lodging resistance and associated traits in bread wheat [J].PlantBreeding,2005,124(3):234.

[8]MCCARTNEY C A,SOMERS D J,HUMPHREYS D G,etal.Mapping quantitative trait loci controlling agronomic traits in the spring wheat cross RL4452 x‘AC Domain’ [J].Genome,2005,48(5):870.

[9] 劉冬成,高睦槍,關(guān)榮霞,等.小麥株高性狀的QTL分析[J].遺傳學(xué)報,2002,29(8):706.

LIU D C,GAO M Q,GUAN R X,etal.Mapping quantitative trait loci for plant height in wheat (TriticumaestivumL.) using a F2:3population [J].ActaGeneticaSinica,2002,29(8):706.

[10]Lü C,SONG Y X,GAO L F,etal.Integration of QTL detection and marker assisted selection for improving resistance toFusariumhead blight and important agronomic traits in wheat [J].TheCropJournal,2011,2:70.

[11] 丁安明,崔 法,李 君,等.小麥單株產(chǎn)量與株高的QTL分析[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,44(14):2857.

DING A M,CUI F,LI J,etal.QTL analysis on grain yield per plant and plant height in wheat [J].ScientiaAgriculturaSinica,2011,44(14):2857.

[12]KELLER M,KARUTZ C,SCHMID J E,etal.Quantitative trait loci for lodging resistance in a segregating wheat x spelt population [J].TheoreticalandAppliedGenetics,1999,98(6):1171.

[13] 李立會.小麥種植資源描述規(guī)范和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)[M].北京:中國農(nóng)業(yè)出版社,2006:8.

LI L H.Descriptors and Data Standard for Wheat (TriticunmaestivumL.) [M].Beijing:Chinese Agricultural Science and Technology Press,2006:8.

[14]GIVRY S D,BOUCHEZ M,CHABRIER P,etal.CarhtaGene:multipopulation integrated genetic and radiation hybrid mapping [J].Bioinformatics,2005,21(8):1703.

[15]LI H,YE G J.A modified algorithm for the improvement of composite interval mapping [J].Genetics,2007,175(1):361.

[16]MCINTOSH R A,HART G E,DEVOS K M,etal.Catalogue of gene symbols for wheat [C].12thInternational Wheat Genetics Symposium,Yokohama,Japan,2013:14.

[17]WANG S,WONG D,FORREST K,etal.Characterization of polyploid wheat genomic diversity using a high-density 90 000 single nucleotide polymorphism array [J].PlantBiotechnologyJournal,2014,12(6):787.

[18] 關(guān) 強(qiáng),張月學(xué),徐香玲,等.DNA分子標(biāo)記的研究進(jìn)展及幾種新型分子標(biāo)記技術(shù)[J].黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué),2008(1):102.

GUAN Q,ZHANG Y X,XU X L,etal.Development of DNA molecular marker and several new types of molecular markers [J].HeilongjiangAgriculturalSciences,2008(1):102.

[19]ZOU Y P.A novel molecular marker-SNPs and its application [J].ChineseBiodiversity,2003,11:370.

[20]ZHAI H,FENG Z,LI J,etal.QTL analysis of spike morphological traits and plant height in winter wheat (TriticumaestivumL.) using a high-density SNP and SSR-based linkage map [J].FrontiersinPlantScience,2016,7:1.

[21]LI C,BAI G,CARVER B F,etal.Mapping quantitative trait loci for plant adaptation and morphology traits in wheat using single nucleotide polymorphisms [J].Euphytica,2016,208(2):299.

[22]WANG Z,WU X,QIAN R,etal.QTL mapping for developmental behavior of plant height in wheat (TriticumaestivumL.) [J].Euphytica,2010,174(3):447.

QTL Analysis of Plant Height by Using 90K Chip Technology

WU Bingjin,FENG Jie,CUI Zixia,ZHANG Chuanliang,SUN Daojie

(College of Agronomy,Northwest A&F University,Yangling,Shaanxi 712100,China)

Molecular marker assisted breeding of wheat provides a reference for fine mapping and cloning of plant height genes. In the present study,a population of 102 recombinant inbred lines (F8) was derived from a cross between the elite parents Zhou 8425B and Xiaoyan 81. The population was used to identify quantitative trait loci (QTL) in three environments. A high density genetic map of wheat was constructed by using 90K chip. The constructed genetic linkage map contains 9 290 SNP markers,with a total length of 3 894.64 cM,containing 63 linkage groups and covering the 21 chromosomes of wheat,with an average marker density of 0.42 cM. A total of nine QTLs controlling plant height were found on 1B,4A,4D,6B,7A,7B and 7D chromosomes. The amount of phenotype variation explained (PVE) by individual QTL ranged from 2.23% to 16.25%. QPh.nafu.4D， QPh.nafu.4A and QPh.nafu.1B-2 have the same or similar position with the findings in previous studies. QPh.nafu.7A have a high value of LOD (8.17) and PVE (14.69%),which may become a main effect QTL. QPh.nafu.6B, QPh.nafu.7B-1 and QPh.nafu.7B-2 can be detected in multi-environments and methods,which may become the new stable QTLs controlling plant height.

Wheat; 90K gene chip; QTL mapping; Plant height

時間：2017-05-12

2017-01-20

2017-04-23

國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2014CB138100)；陜西省重點科技創(chuàng)新團(tuán)隊項目(2014KCT-25)

E-mail：wbj2010@163.com

孫道杰(E-mail:chinawheat@hotmail.com)

S512.1；S330

A

1009-1041(2017)05-0578-07

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1359.S.20170512.1955.004.html