基于表型和SSR分子標記構建芝麻核心種質

劉艷陽，梅鴻獻，杜振偉，武軻，鄭永戰，崔向華，鄭磊

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基于表型和SSR分子標記構建芝麻核心種質

劉艷陽1，梅鴻獻1，杜振偉1，武軻1，鄭永戰1，崔向華2，鄭磊3

（1河南省農業科學院芝麻研究中心，鄭州450002；2河南省駐馬店市農業科學院，河南駐馬店 463000；3河南省漯河市農業科學院，河南漯河 462300）

【目的】便于管理、研究和利用芝麻種質資源，為芝麻育種提供優異基因資源?！痉椒ā坷眯率占头N質庫保存的5 020份芝麻種質資源為基礎，首先基于標準化的表型數據按地理來源分組后采用組內比例法聚類抽樣構建初級核心種質，然后基于SSR分子標記應用位點優先取樣策略逐步聚類，使用檢驗檢測每次聚類形成的核心種質與初級核心種質的Nei’s基因多樣度（）和Shannon-Wiener指數（），直到核心種質的遺傳多樣性與初級核心種質開始有顯著差異時，終止多次聚類取樣，選擇上一個與初級核心資源沒有顯著差異的核心種質作為最佳核心種質。利用Nei’s 多樣性指數、Shannon-Wiener多樣性指數、多態條帶百分率（PB，%）、多態條帶保留率（PBR，%）、變異系數符合率（VR）、極差符合率（CR）、方差差異百分率（VD，%）、均值差異百分率（MD，%）等參數進行核心種質代表性檢驗和評價?！窘Y果】構建了含有816份資源的初級核心種質和含有501份資源的核心種質，分別占全部種質資源的16.25%和9.98%；核心種質包括國內資源442份，國外資源59份；Nei's基因多樣度（0.2789）和Shannon-Wiener指數（0.4243）在＜0.05概率條件下與初級核心資源（=0.2791，=0.4302）無顯著性差異，多態條帶百分率（PB，%）、多態條帶保留率（PBR，%）、變異系數符合率（VR）、極差符合率（CR）分別為91.25%、95.23%、99.14%、86.85%。方差差異百分率（VD，%）和均值差異百分率（MD，%）均為0。測驗結果表明，核心種質的遺傳多樣性指數與原始種質差異不顯著。位點優先取樣策略構建的核心種質比對照隨機取樣策略丟失的多態性位點數少，且同一遺傳距離下位點優先取樣策略構建的核心種質具有更高的遺傳多樣性，更能構建一個具有代表性的核心種質，Shannon-Wiener多樣性指數比Nei’s多樣性指數檢測效率高?！窘Y論】基于地理來源分組，組內按表型數據聚類按比例法抽樣構建芝麻初級核心種質，再結合SSR分子標記數據，采用SM相似系數進行UPGMA逐步聚類是構建芝麻核心種質較適宜的方法，所構建的核心種質較好地代表了基礎種質的遺傳多樣性。

芝麻；種質資源；核心種質；代表性檢驗

0 引言

【研究意義】芝麻種質資源是芝麻新品種培育及研究重要的物質基礎。在國家芝麻產業技術體系支持下，芝麻種質資源評價崗位團隊在埃塞俄比亞、印度和中國遼寧、吉林、江蘇、安徽、江西、廣西、湖南、貴州等省區110個縣（市）考察，共收集各類芝麻資源2 000余份，河南省農業科學院芝麻研究中心已保存有3 000余份，目前，資源總數已達5 210余份，這是對中國自“六五”以來持續開展的全國性芝麻種質資源考察收集的一個重要補充和豐富。這些寶貴的資源雖然為芝麻遺傳改良研究提供了大量的材料，但龐大的資源數量又給保存、評價、鑒定和利用帶來了困難。核心種質是以最小的資源數量和遺傳重復最大程度地代表整個遺傳資源的多樣性，它的建立既保證了遺傳多樣性，又減少了資源數量[1]。因此，對保存的芝麻資源建立核心種質是十分迫切和必要的?！厩叭搜芯窟M展】自Frankel等[2]首次提出核心種質（core collection）的概念以來，先后建立了水稻、大豆、小麥等多種農作物的核心種質[3-5]。國內外學者對芝麻核心種質構建方面也做了大量研究工作。Bisht等[6]對印度3 129份芝麻種質資源進行研究，構建了包括343份的印度芝麻核心種質。Zhang等[7]采用分層取樣策略，依據來源、品種類別、生態類型3層將中國國家種質資源庫保存的“九五”以前收集的4 251份芝麻種質分成14組，按20%的固定比例選取初選核心種質884份，采用離差平方和法分組進行系統聚類，依據核心種質數量為初選核心種質50%的原則，建立了包含453份種質的中國芝麻核心種質。明確了中國保存芝麻種質資源的遺傳多樣性組成和分布，確定了遺傳多樣性類型和特點。發現了一批重要性狀優良種質，通過多點鑒定明確了其利用價值并提供利用。開展了芝麻株高、含油量、芝麻素、芝麻酚林和莖點枯病抗性等重要性狀的關聯分析研究[8-14]。隨后，Zhang等[15]基于表型性狀和分子標記評價了中國芝麻核心種質遺傳多樣性并構建微核心種質184份。Kang等[16]對韓國RDA（Rural Development Administration）基因庫保存的2 246份芝麻種質利用離差平方和法進行聚類分析，從10個農業生態區各自隨機選取21%的種質構成韓國芝麻核心種質共475份（占21%）。Mahajan等[17]對以色列保存的2 168份芝麻種質進行了研究，構建了172份（占20%）的芝麻核心種質。Park等[18-19]利用SSR分子標記對韓國RDA基因庫中來自4個洲15個國家的2 751份種質隨機挑選出277份核心種質進行分子遺傳多樣性和種群結構評價，聚類結果表明地理位置與種質資源間沒有明確的關系。隨后，對2 751份芝麻種質資源的5個質量性狀和10個數量性狀進行評估，選出278份（占總數的10.1%）作為核心資源?！颈狙芯壳腥朦c】國內外關于芝麻核心種質構建主要基于表型或分子數據，而采用表型與分子數據相結合的方法構建核心種質的研究還鮮見報道。【擬解決的關鍵問題】本研究首先基于表型數據按地理來源分組聚類構建初級核心種質，再利用核心SSR分子標記逐步聚類篩選構建核心種質，并驗證核心種質的代表性，為芝麻種質資源的研究、保存和提高有效利用性奠定基礎。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

河南省農業科學院芝麻研究中心種質庫保存芝麻種質資源5 210份，其中4 700份來源于中國23個省（市、自治區）、493份為國外引種、17份來源不明。本研究是基于均有18個表型性狀信息數據的5 020份資源開展（電子版附表1）。

1.2 表型性狀鑒定

2013—2015年在河南平輿、駐馬店和漯河試驗基地分別進行田間種植觀察和鑒定。試驗采取統一編號，每份材料種植2行，行長5 m，株距0.2 m，行距0.4 m。按照《芝麻種質資源描述規范和數據標準》[20]調查出苗期、成熟期，株型、葉型、葉色、莖稈茸毛量、葉腋花數、花色、蒴果棱數、莖稈成熟色、裂蒴性。每小區隨機取樣5株，測量株高、始蒴高度、黃稍尖長、單株蒴數、蒴果長度、蒴粒數、粒色和千粒重。

1.3 SSR標記分析

1.3.1 基因組DNA的提取 幼苗期，采幼嫩葉片（10株的混合樣），利用CTAB法提取芝麻葉片基因組DNA，用1%的瓊脂糖凝膠電泳檢測。DNA樣品置于-20℃備用。

1.3.2 PCR反應體系及擴增條件 PCR反應體系為10 μL，包括1.0 μL基因組DNA（10 ng·μL-1）、1.0 μL Mg2+（10 × Buffer）、0.2 μL Taq DNA聚合酶（5 U·L-1）、0.2 μL dNTPs（10 mmol·L-1）、上下游引物各0.8 μL和ddH2O 6.0 μL。PCR反應程序為95℃ 3 min；94℃ 30 s，55℃—62℃ 30 s（視不同引物而定），72℃ 1 min，30個循環；72℃ 6 min，4℃保存。

1.3.3 SSR引物篩選及產物檢測 從課題組通過全基因組重測序開發及網上發表的2 000對SSR標記中篩選出30對核心SSR引物（電子版附表2）[21-24]，用于初級核心種質的基因型分析。SSR標記由生工生物工程（上海）股份有限公司合成。擴增產物經8%非變性聚丙烯酰胺凝膠分離，銀染檢測。

1.4 芝麻核心種質構建

1.4.1 初級核心種質構建 聚類分析的表型性狀共18個。對生育期、株高、腿長、黃稍尖長、單株蒴數、蒴果長度、蒴粒數和千粒重8個數值性狀進行10級分類，1級≤X－2δ，10級＞X+2δ，中間每級間差0.5δ，X為性狀平均值，δ為標準差；對株型、葉腋花數、蒴果棱數、葉型、葉色、花冠顏色、莖稈茸毛量、裂蒴性、莖桿成熟色和籽粒顏色10個描述性狀按照電子附表3賦值。參照李自超等[25]的方法，將供試材料按照地理來源分組，組內采用標準化的表型數據按比例聚類抽樣的方法，根據聚類圖從最低分類的每組二個遺傳材料中隨機取一個材料進入下一輪聚類，通過抽樣材料和原始材料的表型遺傳多樣性比較篩選確定芝麻初級核心種質。

1.4.2 核心種質構建 利用SSR標記對初級核心種質進行基因型分析，采用人工讀帶的方式，在相同遷移位置上，有帶記為1，無帶記為0，建立0,1矩陣。采用SM相似性系數估測遺傳距離，根據遺傳距離使用UPGMA聚類法，利用NTSYSpc-2.10e軟件進行聚類分析。采用逐步UPGMA聚類取樣法構建核心種質，在最低分類水平的2個材料中采用位點優先取樣策略，優先選擇具有最多稀有等位基因數的株系進入下一輪聚類。使用檢驗檢測每次聚類形成的核心種質與初級核心種質的Nei’s基因多樣度（）和Shannon-Wiener指數（），直到核心種質的遺傳多樣性與初級核心種質開始有顯著差異時，終止多次聚類取樣，選擇上一個與初級核心資源沒有顯著差異的核心種質作為最佳核心種質[26]。

1.5 核心種質的評價

借鑒前人研究經驗[27-33]，基于表型性狀和SSR分子標記數據，選擇表型保留比例（ratio of phenotype retained，RPR）、多態條帶百分率（percentage of polymorphic loci，PB，%）、多態條帶保留率（reserved rate of number of polymorphic loci，PBR，%）、變異系數符合率（variable rate of coefficient of variation，VR）、極差符合率（coincidence rate of range，CR）、方差差異百分率（variance difference percentage，VD，%）和均值差異百分率（phenotypic indexes of mean difference percentage，MD，%）等參數作為多樣性評價指標。參考Li等[34]、毛鈞等[35]的計算公式進行計算。

2 結果

2.1 種質資源表型性狀統計分析

對供試種質資源10個描述性狀進行統計分析，結果表明，芝麻種質資源中單桿類型和分枝類型分別占供試材料的52.33%和47.67%；葉腋花數以三花為主，占全部材料的64.84%，單花占35.16%；89.36%的芝麻資源蒴果棱數為4棱，6棱、8棱和混生的資源僅占10.64%；葉型以披針形為主，占全部材料的50.25%，柳葉形、橢圓形、卵形和心形葉分別占14.67%、16.09%、12.23%和6.76；葉片顏色以綠色為主，占全部材料的74.13%，淺綠和深綠分別占8.28%和17.59%；籽粒顏色以白色為主，占全部材料的54.21%；其次，黃色、黑色、淺褐和褐色分別占13.87%、12.73%、8.63%和5.45%，灰色、乳白、磚紅和橄欖綠分別占1.94%、1.68%、1.39%和0.10%；花冠顏色以粉色為主，占全部材料的55.81%，白色、淺紫和紫色花分別占17.36%、15.26%和11.52%；莖稈茸毛量以少茸毛和中等茸毛為主，分別占全部材料的36.70%和30.39%，無茸毛和多茸毛分別占19.47%和13.44%；裂蒴性以輕裂和裂蒴為主，分別占全部材料的53.15%和46.76%，不裂蒴的僅占0.09%；成熟莖稈色以青綠為主，占全部材料的81.78%，綠黃、黃和紫色的資源分別占4.60%、8.80%和1.82%。

通過對芝麻種質資源數值性狀進行統計分析（表1），從表中可以看出，芝麻種質資源數值性狀的變異也很豐富，變異系數的大小順序為黃稍尖長＞單株蒴數＞始蒴高度＞蒴粒數＞千粒重＞株高＞蒴果長＞生育期。變異范圍最大的是單株蒴數，為9—236個，千粒重的變異范圍最小，為1.82—4.74 g；Shannon- Wiener指數最大的是始蒴高度，為2.08，蒴果長的Shannon-Wiener指數最小，為1.92。

表1 芝麻種質資源數值性狀統計分析

2.2 芝麻核心種質構建

根據徐海明等[36]大群體采用較低的取樣比例（10%—20%）的原則，在初級核心種質取樣量達到原始種質16%時，取樣量為803份，表型保留比例達到97.37%。補充數值性狀極值和稀有描述性狀變異類型的13個材料納入初級核心種質，最終構建的芝麻初級核心種質含816份，占種質資源總數的16.25%，表型保留比例提高到100%。

利用河南省農業科學院芝麻研究中心種質資源研究室篩選的30對核心SSR引物對816份初級核心種質進行分析，使用NTSYS軟件對初級核心種質材料進行UPGMA逐步聚類分析，隨著剔除樣品份數的增多，核心種質的遺傳多樣性呈下降趨勢。當樣品個數降為500時，SSR標記基因型頻率的Nei’s基因多樣度變化與初級核心種質未達到顯著差異，而Shannon- Wiener多樣性指數在5%概率水平開始出現顯著差異，可見，Nei’s基因多樣度對樣品數變化沒有Shannon- Wiener指數敏感。最終確定核心種質的最佳取樣量為501份樣品（表2），基因多樣度為0.2791，Shannon- Wiener指數為0.4302，占全部資源的9.98%。

2.3 芝麻核心種質的代表性檢驗

根據SSR標記Shannon-Wiener指數出現顯著差異前后的取樣量501份和500份進行隨機取樣構建編號為R-501和R-500的2個隨機核心種質，芝麻聚類核心種質（ZM-501和ZM-500）和2個隨機核心種質（R-501和R-500）分別與初級核心種質進行檢驗（表3）。

從表中數據可以看出，在相同取樣量下，隨機核心種質的多樣性低于聚類核心種質，且與初級核心種質的遺傳多樣性差異顯著，表明聚類取樣優于隨機取樣；同時在取樣量為501個樣品時，隨機取樣的SSR標記Shannon-Wiener指數與初級核心種質差異顯著，而聚類取樣無顯著差異。因此，可認為聚類取樣明顯優于隨機取樣。

表2 芝麻核心種質的來源及數量

表3 芝麻核心種質SSR遺傳多樣性t檢驗

初級核心種質SSR標記的=0.2791，=0.4302。*表示在0.05水平差異顯著

For primary core collection by SSR,=0.2791,=0.4302. *mean significance at the 0.05 level

為進一步確認基于SSR標記構建的芝麻核心種質的代表性，對SSR分子標記數據的多態條帶數以及生育期、株高、始蒴高度、黃稍尖長、單株蒴數、蒴粒數、蒴果長、千粒重等8個數值性狀的變異系數、極差、方差、均值進行了統計（表4和表5），并計算各核心種質的多態條帶百分率（PB，%）、多態條帶保留率（PBR，%）、變異系數符合率（VR）、極差符合率（CR）、方差差異百分率（VD，%）和均值差異百分率（MD，%）。

表4 芝麻核心種質代表性的分子數據比較

表5 芝麻核心種質代表性的表型數據比較

綜上所述，獲得的芝麻核心種質ZM-501由501份材料組成，其中國內資源442份，國外資源59份，Nei’s基因多樣度（0.2789）和Shannon-Wiener指數（0.4243）在＜0.05概率條件下與初級核心資源（分別為=0.2791，=0.4302）無顯著性差異，而且與全部種質資源均值差異百分率為0，極差符合率為86.85%，構建的核心種質能夠代表原種質遺傳多樣性，最終確定基于SSR標記數據的SM相似系數逐步聚類方法適用于芝麻核心種質的構建。

3 討論

3.1 芝麻核心種質構建

本研究借鑒前人的研究經驗，基于表型性狀和SSR分子標記數據，對5 020份芝麻種質構建了芝麻初級核心種質816份（占全部資源的16.25%）和核心種質501份（占全部資源的9.98%），并進行了代表性驗證。結果表明，按照資源的地理來源分組，組內采用表型按比例聚類取樣的方法，構建芝麻初級核心種質；利用SSR標記對初級核心種質采用位點優先逐步UPGMA聚類取樣法構建核心種質，既兼顧表型數據在種質評價中的作用，又準確反映初級核心種質間的差異，適合芝麻核心種質構建。該方法已用于葡萄[1]、甘蔗[26]、水稻[27]、大豆[37]和小麥[38]的核心種質構建。

核心種質構建中取樣比例至關重要。Brown[28]根據中性選擇理論推導認為，占整個原始種質資源5%—10%的核心種質樣品能夠代表整個資源70%以上的遺傳變異。李自超等[27]認為取樣比例應根據具體物種遺傳結構及數量規模狀況而定，總資源份數多的物種其核心種質所取比例可小一些，總資源份數較少的物種核心種質所取比例可相對大一些。國內外不同作物構建的核心種質，占原始種質的比例一般為5%—40%，大多數在5%—15%[4,39-40]。本研究根據使用檢驗檢測每次聚類形成的核心種質與初級核心種質的Nei’s基因多樣度（）和Shannon-Wiener指數（），直到核心種質的遺傳多樣性與初級核心種質開始有顯著差異時，終止多次聚類取樣，選擇上一個與初級核心資源沒有顯著差異的核心種質作為最佳核心種質，在核心種質遺傳多樣性的保留程度和代表性上優于固定比例取樣法。

3.2 芝麻核心種質構建中分子標記和遺傳參數的選擇

本研究利用自主開發和網上公布的覆蓋全基因組的2 000余對SSR標記篩選出的30對核心SSR標記構建的核心種質，較早期Zhang等[15]利用表型和從36對SRAP標記和10對SSR標記中篩選出的11對SRAP標記和3對SSR標記構建芝麻微核心種質在代表性和準確性方面有所提高。對核心種質的評價選擇Shannon-Wiener指數、Nei’s基因多樣度、多態條帶百分率、多態條帶保留率、變異系數符合率、極差符合率、方差差異百分率和均值差異百分率等參數作為多樣性評價指標，發現SSR標記基因型頻率的Nei’s基因多樣度對樣品數變化沒有Shannon-Wiener指數敏感，這與毛鈞等[35]的研究結果一致。

3.3 芝麻核心種質的管理和利用

核心種質的建立為加強和實現種質資源的有效管理及開發利用提供了一個十分便利的條件和途徑。核心種質建立后，要建立完善的繁種、供種及管理體制，以保證核心種質的有效利用。加強對所構建核心種質的后續評價研究，挖掘資源特異基因；同時加強資源應用研究，建立各類專項核心種質，滿足生產、育種對不同資源類型的需要。同時，聚類分析發現，芝麻種質資源并未按其地理來源聚在一起，而國外資源遺傳多樣性豐富。因此廣泛引種，深入研究，對核心種質實時進行動態調整，不斷補充新搜集的芝麻種質資源，不斷優化核心種質結構、使其遺傳變異最大化將更有利于其開發利用。目前，課題組正在利用核心種質開展優異種質、基因的篩選與克隆、重要農藝性狀的關聯分析及重要性狀遺傳規律等研究。核心種質的構建將有助于加速芝麻分子生物學相關研究進程。

4 結論

基于地理來源分組，組內按表型數據聚類按比例法抽樣構建芝麻初級核心種質，結合SSR分子標記數據，采用SM相似系數進行UPGMA逐步聚類是構建芝麻核心種質較適宜的方法。核心種質包含501份芝麻資源，保留了原種質9.98%的樣品。Nei’s基因多樣度（0.2789）和Shannon-Wiener指數（0.4243）在＜0.05概率條件下與初級核心資源（=0.2791，=0.4302）無顯著性差異，多態條帶百分率（PB，%）、多態條帶保留率（PBR，%）、變異系數符合率（VR）、極差符合率（CR）分別為91.25%、95.23%、99.14%、86.85%。方差差異百分率（VD，%）和均值差異百分率（MD，%）均為0。核心種質的遺傳多樣性指數與原始種質差異不顯著，建立的核心種質具有較好的代表性。

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（責任編輯 李莉）

附表1 芝麻種質資源的來源及數量

Schedule 1 The origin and number of sesame germplasm resources

來源地Origin數量Number來源地Origin數量Number來源地Origin數量Number來源地Origin數量Number 海南Hainan6山東Shandong437委內瑞拉Venezuela1希臘Greece11 廣西Guangxi175山西Shanxi216日本Japan46塞內加爾Senegal1 廣東Guangdong71河北Hebei445土耳其Turkey2馬里Mali1 云南Yunnan8天津Tianjin7韓國Korea2幾內亞Guinea8 貴州Guizhou22北京Beijing39巴基斯坦Pakistan1尼日利亞Nigeria2 湖南Hunan551內蒙古Inner Mongolia2阿聯酋The United Arab Emirates20蘇丹Sudan1 江西Jiangxi452遼寧Liaoning192孟加拉Bengal10埃塞俄比亞Ethiopia94 浙江Zhejiang4吉林Jilin182印度India47索馬里Somalia1 湖北Hubei95新疆Xinjiang7越南Vietnam3烏干達Uganda1 江蘇Jiangsu263黑龍江Heilongjiang4緬甸Burma21坦桑尼亞Tanzania3 安徽Anhui406美國America44泰國Thailand18莫桑比克Mozambique9 陜西Shaanxi65墨西哥Mexico35斯里蘭卡Sri Lanka4來源不祥Unknown17 河南Henan963古巴Cuba1前蘇聯The Soviet Union4合計Total5020

附表2 SSR引物序列

Schedule 2 The primer sequences of SSR markers

引物Primer正向引物序列Forward primer sequence (5’-3’)反向引物序列Reverse primer sequence (5’-3’) HSRC311CACCATGAAATGTTCAGCAAATACCAGATTCAACAGTTTTGGAGTGG HSRC595GAGACCCTTTATCCATTTCTTGAGATCTTGTTGCCCCACCACTAC HSRC639GTGATAACATATCCGATTTTGTTCCCTTCCTTTCATCACTGTCCCG HSRC778GGTCAATTTGCTCCTCCTCTGACATCATCATTCCTCCCTC HSRC813ACATCATTCCCTTTGGCTCTCTGTTTCTCCATCTGCTTCC HSRC950CCTTTCTTCTTCTAAATCTGCC CACCCTAGTTGTCCATGTTCCT HSRC958CTTCCCTAGCAAACCTCTGTAGTCTTTCCACCCATCCATA HSRC1059TCATCGCTGCTTCCACCTTAGACATTTGAACCCAATCCCTCC HSRC1350TGGAGGGAAAAGTCATTAAAGCAGTGGGGTCAAATCAACTCAGCAT HSRC1482TTCCGGGTCTAGTTTTACTTGCATAGTTCCATTTCTTTGTTGATTTGTCT HSRC1767AATGAGAAGTGGAGTAATGATGTTAAGGGTTATGTAGTGTTTGTTGAG HSRC1890CCAAATAGGATTCTACCAGCAACTAAGCCCATCTAAACTGACCAAC HSRC2005TTGGTCCACTTCGCACTCTATTACCTGGAGTCCTCAAAGTGAAAAC HSRC2256ATTTGATGCCCCTATTTTTCTTCTCAGTTCTAATTTCCGTTTGCTC HSRC2678ATAAATACTCCAACGCTCTCCACTGTCACATCTTCAACCACC HSRC2813ACAGCCGACACAATGTAAAGCAAAGCACAGAATTCAAAGGCAAAAG HSRC3459CAGGGCGTAGGGTCATTCGGTTTCTTGTGGGGTTGG HSRC3538GACCCACCCCAAAATCGCTCATCAACAGTCACCCCC HSRC4138TTCCTCCTCCCCTTCTCAAAACCATCAATTCACCACCACATCCT HSRC4345CTTGACATCGGTCCCCTTACGCAATGTTGGTGACGGC HSRC4653GTCCCACTTTTGATAGTTGAGATGCGAAGAAGGGTTTACTTTCCG Y1972CACGGAAGCAGCTCATCATCCTGCCGACATGACTACAAC GBss-sa-72GCAGCAGTTCCGTTCTTGAGTGCTGAATTTAGTCTGCATAG GBssrsa-123GCAAACACATGCATCCCTGCCCTGATGATAAAGCCA SI-ssr30GATTGCAGAAATTGACACCACACTAGGCGAAGAATTCAAGA ZM1079GTCTGAGACTCGCTTTCATAATTACCAATTTCAAGGGTAGC ZM1413 ACACACACACACACACAATTCGTAGATTTCCCACCTCTCTCT Hs02CCATTAAATTCTTGCTCCCCCTGGTCGTATGCAGCATCTT Hs94CATGTGTTCTCTCCCACCACTCTTGACCATGTTTTCCACC Hs189CTCCAACCCCCATAAATCACGCTTCTGGAGAGGAGATTGC

附表3 芝麻種質資源描述性狀賦值

Schedule 3 Coden designed for descriptive traits in sesame

性狀Traits賦值Coden of descriptive traits 株型Branching pattern1=單桿，2=分枝1= Non branching, 2=Branching 葉腋花數No. of capsules per axil1=單花，2=三花，3=多花1= One flower, 2= Three flowers, 3=More than three flowers 蒴果棱數No. of locules per capsule1=四棱，2=六棱，3=八棱，4=混合1= Four, 2= Six, 3= Eight, 4= Mixed 葉型Leaf shape1=柳葉型，2=披針形，3=橢圓形，4=卵形，5=心形1=Linear, 2=Lanceolate, 3=Elliptic, 4=Ovate,5=Narrowly cordate 葉色leaf colour1=淺綠，2=綠，3=深綠1=Light green, 2=Green, 3=Dark green 花冠顏色Exterior corolla colour1=白色，2=粉紅色，3=淺紫色，4=紫色，5=栗色1=White, 2=Pink, 3=Light purple, 4=Purple, 5=Maroon 莖稈茸毛量Stem hairiness0=無，3=少，5=中等，7=多0=None, 3=Sparse, 5=Medium, 7=Dense 裂蒴性Capsule dehiscence at ripening1=不裂，2=輕裂，3=裂1=Non-shattering, 2=Partially shattering, 3=Completely shattering 莖桿成熟色Main stem colour1=黃，2=綠，3=紫綠，4=紫1=Yellow, 2=Green, 3=Purplish green, 4=Purple 籽粒顏色Seed coat colour1=白，2=乳白，3=黃，4=淺褐，5=褐，6=磚紅，7=橄欖綠，8=灰，9=黑1=White, 2=Cream, 3=Yellow, 4=Light brown, 5=Brown, 6=Brick red, 7=Olive, 8=Grey, 9=Black

Construction of Core Collection of Sesame Based on Phenotype and Molecular Markers

LIU YanYang1, MEI HongXian1, DU ZhenWei1, WU Ke1, ZHENG YongZhan1, CUI XiangHua2, ZHENG Lei3

(1Sesame Research Center, Henan Academy of Agricultural Sciences, Zhengzhou 450002;2Zhumadian Academy of Agricultural Sciences, Zhumadian 463000, Henan;3Luohe Academy of Agricultural Sciences, Luohe 462300, Henan)

【Objective】The objective of this study was to manage, research and utilization of sesame (L.) germplasm resources more effectively, and to provide excellent genetic resources for sesame breeding.【Method】In this study, 5 020 accessions of sesame germplasm resources were systematically identified. Firstly, the primary core collections were constructed by using proportion strategy and UPGMA clustering sampling method within subgroups according to geographical origins. Then using an allele preferred sampling strategy and stepwise UPGMA clustering sampling approach according to SSR molecular data, these accessions were further screened to form core collections.The Nei’s gene diversity () and the Shannon-Wiener index () of the core collection and the primary one were measured by-test. The cluster sampling was terminated until the genetic diversity of the core collection begun to have a significant difference with the primary one. Then the core collections without a significant difference with the primary core collection were chosen as the best core collections. The representativeness of the core collections was assessed by the Nei’s diversity index, Shannon-Wiener diversity index, percentage of polymorphic bands, polymorphic band retention, variable rate of coefficient of variation, coincidence rate of range, variance difference percentage and mean difference percentage.【Result】The primary core collections containing 816 accessions and core collections with 501 accessions were constructed, accounting for 16.25% and 9.98% of the total germplasm resources, respectively. The core collections consist of 442 Chinese landraces and 59 foreign germplasm resources. The core collection with 0.2989 in Nei’s diversity index and 0.4243 in Shannon-Wiener diversity index, and did not have a significant difference in molecular diversity with primary core collections (=0.2791,=0.4302) at＜0.05. The percentage of polymorphic loci and reserved rate of number of polymorphic loci, variable rate of coefficient of variation and coincidence rate of range were 91.25%, 95.23%, 99.14%, 86.85%, respectively. Variance difference percentage and phenotypic indexes of mean difference percentage was 0. results of-test showed that no significant difference was found in genetic diversity indexes between the core collections and original collections. Compared with the random sampling strategy, allele preferred sampling strategy could construct more representative core collections with higher values of genetic diversity indexes and fewer loss of allele. The Shannon-Wiener index performed higher identifying efficiency than Nei’s diversity index. 【Conclusion】The primary core collections were constructed by using proportion strategy and clustering sampling method within subgroups according to geographical origin, and then using an allele preferred sampling strategy and stepwise UPGMA clustering sampling approach according to SSR molecular data to form core collections, which is a suitable method for constructing sesame core collections. The core collections of sesame are well representative of the original collections in the phenotypic and molecular genetic diversity.

sesame; germplasm resources; core collection; representative test

2017-01-03；接受日期：2017-03-09

國家自然科學基金（31301359）、現代農業產業技術體系建設專項資金（CARS-15）、河南省基礎與前沿技術研究計劃（152300410143，162300410164）

劉艷陽，E-mail：liuyanyang001@163.com。梅鴻獻，E-mail：meihx2003@126.com。劉艷陽與梅鴻獻為同等貢獻作者。通信作者鄭永戰，E-mail：sesame168@ 163.com