基于小麥產(chǎn)量三要素的產(chǎn)量條件QTL分析

張 晗，孫加梅，韓瑞璽，陳建省，劉 賓，鄧志英，李汝玉，田紀(jì)春

(1．山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所，山東濟(jì)南 250100； 2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院/作物生物學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東泰安 271018； 3.農(nóng)業(yè)部科技發(fā)展中心，北京 100176)

高產(chǎn)是小麥育種的重要目標(biāo)，穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重是小麥產(chǎn)量構(gòu)成的三要素。產(chǎn)量及其三要素都是由多基因控制的數(shù)量性狀，表現(xiàn)為連續(xù)變異，且受環(huán)境影響較大。因此，從分子水平上解析產(chǎn)量與其三要素之間的遺傳關(guān)系，對(duì)打破小麥產(chǎn)量限制的屏障、大幅度提高小麥單位面積產(chǎn)量具有重要意義。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者在不同遺傳背景及環(huán)境條件下對(duì)小麥產(chǎn)量、穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重等相關(guān)性狀進(jìn)行了大量的非條件QTL分析[1-7]。Marza等[1]利用132個(gè)家系的RIL群體通過復(fù)合區(qū)間作圖法對(duì)籽粒產(chǎn)量及其相關(guān)性狀進(jìn)行了QTL定位，分別檢測(cè)到10個(gè)、1個(gè)和8個(gè)控制籽粒產(chǎn)量、穗數(shù)和穗粒數(shù)的QTL，依次可解釋7.30%～21.1%、12.0%和8.70%～21.0%的表型變異。Li等[2]分別檢測(cè)到5個(gè)、11個(gè)、7個(gè)和9個(gè)控制產(chǎn)量、單位面積穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重的QTL。Liu等[7]分別檢測(cè)到13個(gè)和15個(gè)控制穗粒數(shù)和千粒重的QTL。上述非條件QTL分析方法，都是對(duì)產(chǎn)量、穗數(shù)、穗粒數(shù)或千粒重測(cè)定末期的終值進(jìn)行QTL分析，不能從單個(gè)QTL水平上對(duì)兩個(gè)或多個(gè)緊密相關(guān)的性狀之間的遺傳基礎(chǔ)和相互關(guān)系進(jìn)行研究。而Zhu[8]和吳為人等[9]提出的條件QTL分析方法，能從單個(gè)QTL水平上進(jìn)行兩個(gè)相互獨(dú)立但又密切相關(guān)的性狀間的遺傳分析，并提高QTL定位的靈敏度和準(zhǔn)確度。

目前，國內(nèi)外學(xué)者已將條件QTL分析方法應(yīng)用于多種動(dòng)植物復(fù)雜性狀與其構(gòu)成要素之間單個(gè)QTL水平上的遺傳關(guān)系研究[10-14]。彭 勃等[14]利用非條件和條件QTL分析方法，分析了單株產(chǎn)量與單株粒數(shù)和百粒重的關(guān)系，結(jié)果表明，通過改良單株粒數(shù)和百粒重可有效提高產(chǎn)量；條件QTL分析方法在單個(gè)QTL水平上證實(shí)了單株產(chǎn)量與單株粒數(shù)和百粒重有較強(qiáng)的遺傳相關(guān)性，并且能夠檢測(cè)到更多效應(yīng)較小的QTL；Liu等[12]利用非條件和條件QTL分析方法，分析了籽粒產(chǎn)量與單株分蘗、穗粒數(shù)和千粒重的關(guān)系，結(jié)果表明，控制產(chǎn)量的QTL至少受一個(gè)產(chǎn)量構(gòu)成因子的影響，同時(shí)揭示了控制產(chǎn)量的QTL受3個(gè)產(chǎn)量構(gòu)成因子不同程度的影響，并利用此方法在小麥農(nóng)藝、品質(zhì)等性狀上進(jìn)行了關(guān)聯(lián)性狀因果關(guān)系的條件QTL研究；Wang等[15]對(duì)蛋白質(zhì)含量與產(chǎn)量及其要素間的關(guān)系進(jìn)行了條件QTL分析，檢測(cè)到3個(gè)條件QTL，通過條件QTL分析能檢測(cè)到微效QTL；Deng等[16]對(duì)面粉組分與沉降值間的關(guān)系進(jìn)行了條件QTL分析，檢測(cè)到10個(gè)加性QTL和15個(gè)上位性QTL，條件QTL分析能夠從分子水平解析相關(guān)聯(lián)的性狀間的相互作用；Zhang等[17]利用非條件和條件QTL兩種方法，對(duì)小麥千粒重與粒寬和粒長(zhǎng)之間的遺傳關(guān)系進(jìn)行了分析，結(jié)果表明粒長(zhǎng)和粒寬對(duì)千粒重的影響至關(guān)重要；Li等[18]利用條件和非條件的方法，分析了千粒重與粒長(zhǎng)、粒寬、粒厚和粒長(zhǎng)寬比的關(guān)系。

然而，目前對(duì)單位面積產(chǎn)量的非條件和條件QTL比較分析尚未見報(bào)道。本研究利用單位面積產(chǎn)量的非條件QTL和條件QTL比較分析，試圖從單個(gè)QTL水平上，闡明小麥產(chǎn)量與其構(gòu)成三要素間相關(guān)性的遺傳基礎(chǔ)，定位產(chǎn)量相關(guān)位點(diǎn)，以期為通過分子標(biāo)記輔助選擇改良品種和相關(guān)基礎(chǔ)研究提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

親本為高產(chǎn)小麥品種花培3號(hào)與綜合性狀優(yōu)良的豫麥57，雙親在農(nóng)藝性狀方面有較大差異[19-20]，花培3號(hào)是大穗大粒品種，分蘗成穗率中等；而豫麥57是中穗多穗型品種，分蘗成穗率高。通過雙親雜交獲得F1，然后進(jìn)行花藥培養(yǎng)，經(jīng)染色體加倍獲得168個(gè)雙單倍體(Doubled haploid,DH)系。

1.2 田間試驗(yàn)

試驗(yàn)材料于2010-2011年種植在山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)試驗(yàn)站(36°57′N，116°36′E)(E1)，2011-2012年分別種植在山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗(yàn)基地(36°71′N，117°09′E)(E2)、山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)試驗(yàn)站(36°57′N，116°36′E)(E3)和河南省濟(jì)源市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所(112°36′E，35°05′N)(E4)，2012-2013年種植在山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗(yàn)基地(36°71′N，117°09′E)(E5)。試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，E1采用4行區(qū)種植，行長(zhǎng)2 m，行距26 cm；E3采用4行區(qū)種植，行長(zhǎng)2.7 m，行距20 cm；E4采用3行區(qū)種植，行長(zhǎng)2.6 m，行距26 cm；E2和 E5采用4行區(qū)種植，行長(zhǎng)3 m，行距25 cm(實(shí)際種植6行4 m，除去2行邊行和每行的前后0.5 m)。不同年份不同環(huán)境種植的材料，基本苗數(shù)都是每667 m2(即每畝)12萬。田間統(tǒng)一管理。

按小區(qū)單收，計(jì)算單位面積的產(chǎn)量，同時(shí)測(cè)量籽粒的千粒重。收獲前，每個(gè)DH系隨機(jī)選擇10個(gè)單株，測(cè)量主莖穗的穗粒數(shù)。除E4試驗(yàn)材料測(cè)量中間1行穗數(shù)外，其他試驗(yàn)材料均測(cè)量中間2行的穗數(shù)，再計(jì)算單位面積的穗數(shù)。

1.3 遺傳連鎖圖譜

本研究采用的遺傳圖譜包含323個(gè)位點(diǎn)(284個(gè)SSR、37個(gè)EST-SSR、1個(gè)ISSR和1個(gè)HMW標(biāo)記)，圖譜全長(zhǎng)2 485.7 cM，標(biāo)記間的平均遺傳距離7.67 cM，形成24個(gè)連鎖群，被定位在小麥的21條染色體上[21]。

1.4 數(shù)據(jù)分析、QTL定位和命名

利用SPSS 19.0軟件對(duì)產(chǎn)量及其三要素進(jìn)行相關(guān)分析。條件QTL分析參照Zhu[8]提出的基于混合線性模型的數(shù)量性狀分析方法進(jìn)行分析，首先計(jì)算小區(qū)產(chǎn)量(yield,Y)對(duì)給定條件性狀(given conditional traits,GCT)即產(chǎn)量三要素的(yield components,YC)的條件表型值y(Y|YC)，利用QGAStation 1.0(http://ibi.zju.edu.cn/software/qga/index.htm)軟件計(jì)算條件表型值y(Y|YC)，Y|YC表示從復(fù)雜性狀中排除給定條件性狀變異后的剩余變異。應(yīng)用QTL IciMapping v3.3軟件，基于完備區(qū)間作圖法(ICIM)進(jìn)行非條件和條件QTL分析。判定QTL是否顯著的LOD臨界值為2.0，貢獻(xiàn)率大于10%的QTL定義為主效QTL。QTL的命名方式為：Q+性狀名英文縮寫+單位名英文縮寫+染色體+QTL在同一染色體上不同區(qū)間出現(xiàn)的次序。其中，單位名英文縮寫與染色體間加“-”，染色體和QTL數(shù)間加“.”。比如，QYsdau-2D.1表示在2D染色體上有一個(gè)控制產(chǎn)量的QTL，sdau為單位名英文的縮寫，圓點(diǎn)后面的1表示在染色體上不同區(qū)間出現(xiàn)的次序。

2 結(jié)果與分析

2.1 DH群體及親本的表型變異和相關(guān)分析結(jié)果

單位面積產(chǎn)量及單位面積穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重等4個(gè)相關(guān)性狀在親本及DH群體中的表型數(shù)據(jù)見表1。所測(cè)4個(gè)性狀在雙親間差異較大，DH群體中存在明顯的超親現(xiàn)象，其變異系數(shù)范圍為10.1%～23.2%。千粒重的遺傳力最大(75.35%)，其次為單位面積產(chǎn)量(25.95%)和穗粒數(shù)(22.00%)，單位面積穗數(shù)的遺傳力最小(18.56%)。

表1 小麥產(chǎn)量及其三要素在5個(gè)環(huán)境下的表型數(shù)據(jù)分析結(jié)果Table 1 Phenotypic traits of the DH population and their parents under five environments

SN:Spike number per m2; KNPS:Kernel number per spike; TKW:Thousand-kernel weight；Y:Yield per m2.The same below.

根據(jù)各性狀在5個(gè)環(huán)境中的均值計(jì)算其相關(guān)系數(shù)(表2)，單位面積產(chǎn)量分別與單位面積穗數(shù)和千粒重呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.17和0.39(P<0.05)，而與穗粒數(shù)的相關(guān)性不顯著。說明本研究中單位面積穗數(shù)和千粒重對(duì)單位面積產(chǎn)量的影響大于穗粒數(shù)。

表2 產(chǎn)量與穗粒數(shù)、單位面積穗數(shù)和千粒重之間的相關(guān)性Table 2 Correlations between yield and the three yield components

*和**分別表示在0.05和0.01水平上相關(guān)顯著。

* and ** indicate significant correlation at 0.05 and 0.01 levels,respectively.

2.2 產(chǎn)量性狀的非條件QTL分析

非條件QTL分析共檢測(cè)到9個(gè)控制產(chǎn)量的非條件QTL(表3，圖1)，分別定位于2D、3A、4D、5D和6D染色體上，其加性效應(yīng)值的絕對(duì)值為19.05～45.29，可解釋5.74%～15.77%的表型變異。有5個(gè)來自母本花培3號(hào)的正向效應(yīng)QTL，另外4個(gè)為來自父本豫麥57的負(fù)向效應(yīng)QTL。其中，QY.sdau-4D.2和QY.sdau-6D.2為主效QTL，可分別解釋15.77%和10.16%的表型變異。

2.3 產(chǎn)量性狀的條件QTL分析

在給定單位面積穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重的條件下，對(duì)單位面積產(chǎn)量進(jìn)行條件QTL分析，共檢測(cè)到28個(gè)產(chǎn)量QTL，分別位于2A、2D、3A、4B、4D、5A、5D、6B、6D和7B染色體上，單個(gè)QTL可解釋5.17%～20.29%的表型變異，其中12個(gè)QTL的加性效應(yīng)為正，表明其增效基因來自于花培3號(hào)；16個(gè)QTL的加性效應(yīng)為負(fù)，表明其增效基因來自于豫麥57(表3)。

在給定單位面積穗數(shù)的條件下，共檢測(cè)到9個(gè)產(chǎn)量QTL，其中5個(gè)QTL(QYsdau-2D.1、QYsdau-3A.1、QYsdau-3A.2、QYsdau-4D.2和QYsdau-6D.2)在非條件和條件分析中都能檢測(cè)到，且效應(yīng)值變化稍大，非條件分析中其效應(yīng)值的絕對(duì)值分別為24.09、19.05、20.78、45.29和36.88，排除穗數(shù)后的效應(yīng)值分別為21.36、18.49、19.13、47.34和40.96；另外條件QTLQYsdau-6D.1(Xcfd13～Xbarc054)與非條件QTLQYsdau-6D.2(Xbarc054～Xgwm55)有一個(gè)共同的位點(diǎn)Xbarc054。有2個(gè)條件QTL(QYsdau-2A和QYsdau-7B.1)在非條件分析中沒有檢測(cè)到(表3)。

在給定穗粒數(shù)的條件下，共檢測(cè)9個(gè)產(chǎn)量QTL，其中7個(gè)QTL(QYsdau-2D.1、QYsdau-3A.1、QYsdau-3A.2、QYsdau-4D.2、QYsdau-5D.1、QYsdau-6D.1和QYsdau-6D.2)在非條件分析中也能檢測(cè)到，有2個(gè)QTL(QYsdau-4D.2和QYsdau-6D.2)效應(yīng)值變化稍大，非條件分析中其效應(yīng)值的絕對(duì)值分別為45.29和36.88，排除穗粒數(shù)后的效應(yīng)值分別為49.97和42.47。另外 2 個(gè)QTL(QYsdau-2D.1和QYsdau-3A.1)的效應(yīng)值變化較小，非條件分析中其效應(yīng)值的絕對(duì)值分別為24.09和19.05，排除穗粒數(shù)后的效應(yīng)值分別為24.34和18.94；另外條件QYsdau-6D.1(Xcfd13～Xbarc054)與非條件QYsdau-6D.2(Xbarc054～Xgwm55)有一個(gè)共同的位點(diǎn)Xbarc054。而QYsdau-5D.2和QYsdau-7B.1這2個(gè)條件QTL在非條件下沒有檢測(cè)到(表3)。

在給定千粒重的條件下，共檢測(cè)到10個(gè)產(chǎn)量QTL，其中3個(gè)QTL(QYsdau-2D.1、QYsdau-4D.2和QYsdau-5D.1)在非條件和條件分析中都能檢測(cè)到，且效應(yīng)值變化稍大，非條件分析中其效應(yīng)值的絕對(duì)值分別為24.09、45.29和21.99，排除千粒重后的效應(yīng)值分別為20.16、49.61和19.42；另外有7個(gè)條件QTL(QYsdau-2D.4、QYsdau-2D.5、QYsdau-4B、QYsdau-5A、QYsdau-5D.2、QYsdau-6B和QYsdau-7B.2)在非條件分析中沒有檢測(cè)到。

在分別給定穗粒數(shù)、單位面積穗數(shù)和千粒重的條件下，有2個(gè)非條件QTL(QYsdau-2D.2和QYsdau-2D.3)在條件分析中沒有檢測(cè)到(表3)。

2.4 一因多效QTL分析

檢測(cè)到QYsdau-2D.1和QYsdau-3A.1控制產(chǎn)量和穗數(shù)，QYsdau-3A.1、QYsdau-6D.1和QYsdau-6D.2控制產(chǎn)量、穗數(shù)和穗粒數(shù)，QYsdau-5D.1控制產(chǎn)量、穗粒數(shù)和千粒重，QYsdau-4D.2控制產(chǎn)量及穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重。這些均為“一因多效”的QTL。

表3 產(chǎn)量的條件和非條件QTL分析結(jié)果Table 3 Unconditional and conditional QTLs with significantly additive effects on yield

Y|SN：產(chǎn)量|單位面積穗數(shù)；Y|KNPS：產(chǎn)量|穗粒數(shù)；Y|TKW：產(chǎn)量|千粒重。P：5個(gè)環(huán)境的平均值。效應(yīng)值為正值表示來自花培3號(hào)的等位基因?yàn)樵鲂Щ颍?fù)值說明來自豫麥57的等位基因?yàn)闇p效基因。

Y|SN,Y|KNPS and Y|TKW indicate Y conditioned on spike number per m2,kernel number per spike and thousand-kernel weight,respectively. P means the average values of the five environments. Positive values indicate that Huapei 3 alleles increase the corresponding trait; Negative values indicate that Yumai 57 alleles increase the corresponding trait.

圖1 產(chǎn)量性狀條件和非條件QTL在染色體上的位置

3 討 論

控制小麥單位面積產(chǎn)量及其三要素的基因通常不會(huì)孤立存在，存在著“一因多效”或“多因一效”的互作關(guān)系。前人利用多種遺傳群體對(duì)小麥單位面積產(chǎn)量及其三要素分別進(jìn)行QTL分析(即非條件QTL定位)，獲得了許多控制單位面積產(chǎn)量及其三要素的QTL[1,4-5,22-25]，但非條件QTL分析方法大多采用累加效應(yīng)分析方法(Accumulated effect analysis)，獲得的是某個(gè)QTL表達(dá)的累積遺傳效應(yīng)(Accumulated effect of a QTL)，因此不能從單個(gè)QTL水平上進(jìn)行兩個(gè)或多個(gè)緊密相關(guān)性狀之間的遺傳基礎(chǔ)和相互關(guān)系研究。條件QTL效應(yīng)分析方法是基于凈增長(zhǎng)效應(yīng)分析法(net-effect)，彌補(bǔ)了非條件QTL的這種缺陷。本研究綜合利用條件和非條件QTL分析，發(fā)現(xiàn)6個(gè)“一因多效”的QTL，其中QYsdau-2D.2和QYsdau-2D.3通過影響穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重而影響產(chǎn)量，QYsdau-2D.1和QYsdau-3A.1影響產(chǎn)量，但不是通過穗粒數(shù)的變化影響產(chǎn)量，即單位面積產(chǎn)量和穗粒數(shù)在該位點(diǎn)上幾乎沒有關(guān)聯(lián)。

比較單位面積產(chǎn)量在非條件和分別給定單位面積穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重條件下的QTL的定位結(jié)果，可以將定位到的控制單位面積產(chǎn)量的QTL分解為以下幾種類型：(1)若某QTL只出現(xiàn)在產(chǎn)量的非條件分析中，而排除某性狀遺傳效應(yīng)后則檢測(cè)不到該QTL，說明這個(gè)QTL是通過影響這個(gè)性狀變化而影響產(chǎn)量的QTL，如QYsdau-2D.2和QYsdau-2D.3。(2)如果某QTL在非條件(產(chǎn)量)和條件QTL(產(chǎn)量分別給定三個(gè)性狀的條件下)分析時(shí)都能檢測(cè)到，且效應(yīng)值相近，說明該位點(diǎn)獨(dú)立作用于產(chǎn)量。如QYsdau-2D.1和QYsdau-3A.1，產(chǎn)量和穗粒數(shù)在該位點(diǎn)上幾乎無關(guān)聯(lián)。(3)若某QTL在非條件(產(chǎn)量)和條件QTL分析時(shí)都能檢測(cè)到，但是效應(yīng)值變化較大，說明該QTL為部分通過某性狀變化而影響產(chǎn)量的QTL，該位點(diǎn)同時(shí)作用于產(chǎn)量和這個(gè)條件性狀，即存在“一因多效”效應(yīng)，如QYsdau-3A.1和QYsdau-6D.1控制產(chǎn)量、穗數(shù)和穗粒數(shù)。這一遺傳特點(diǎn)在一定程度上解釋了單位面積產(chǎn)量和單位面積穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重之間的正向相關(guān)現(xiàn)象，其QTL區(qū)間可能同時(shí)存在控制單位面積產(chǎn)量、單位面積穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重的基因。(4)如果某QTL只出現(xiàn)在條件分析中，說明該QTL效應(yīng)值小，在非條件分析中檢測(cè)不到(受某個(gè)性狀的影響)，排除某個(gè)性狀的影響后，能夠檢測(cè)到更多的效應(yīng)較小的QTL[12]，如QYsdau-2A和QYsdau-7B.1，說明這兩個(gè)位點(diǎn)的表達(dá)被穗數(shù)所掩蓋，在排除穗數(shù)后，才可檢測(cè)到；QYsdau-5D.2和QYsdau-7B.1這2個(gè)條件QTL在去除穗粒數(shù)和千粒重的影響后才得以表達(dá)；有7個(gè)條件QTL(QYsdau-2D.4、QYsdau-2D.5、QYsdau-4B、QYsdau-5A、QYsdau-5D.2、QYsdau-6B和QYsdau-7B.2)在非條件分析中沒有檢測(cè)到，而在排除千粒重的影響后才可檢測(cè)到。這些QTL的效應(yīng)雖然相對(duì)較小，對(duì)性狀影響不大，但是更能從QTL水平上反應(yīng)出產(chǎn)量與三要素的遺傳關(guān)系。

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)小麥產(chǎn)量等相關(guān)性狀進(jìn)行了大量研究，Bennett等[23]在3B染色體上檢測(cè)到2個(gè)控制產(chǎn)量的主效QTL；Mason等[6]利用小麥RIL群體的118個(gè)家系對(duì)產(chǎn)量及其構(gòu)成要素進(jìn)行QTL分析，發(fā)現(xiàn)4個(gè)控制產(chǎn)量的QTL，分別位于2D、3B、5D和7D染色上。本研究中檢測(cè)到的控制產(chǎn)量的QTL分別位于2D、3A、4D、5D和6D染色體上，與之前的研究相比較，雖然位于相同的染色體上，但是因?yàn)闆]有共同的標(biāo)記，無法確定是否為相同或相關(guān)聯(lián)的QTL，所以QYsdau-2D.1、QYsdau-2D.2、QYsdau-2D.3、QYsdau-3A.1、QYsdau-3A.2、QYsdau-5D.1、QYsdau-6D.1和QYsdau-6D.2可能為新發(fā)現(xiàn)的QTL；位于4D染色體區(qū)段Xwmc331～Xgwm194上的QYsdau-4D.2對(duì)單位面積產(chǎn)量的遺傳貢獻(xiàn)率最大，可解釋15.77% 的表型變異，其增效基因來源于母本花培3號(hào)，該QTL與Zhang等[26]發(fā)現(xiàn)的控制產(chǎn)量及其構(gòu)成性狀的QTL簇(fbb322～Xgwm194)有一個(gè)相同的標(biāo)記，說明該區(qū)段可能存在控制產(chǎn)量的基因；QYsdau-2D.1、QYsdau-2D.2和QYsdau-5D.1分別在不同的年份(2005-2007和2010-2011)在泰安試驗(yàn)基地都能檢測(cè)到[27]，說明位于該染色體區(qū)段的控制產(chǎn)量的QTL受環(huán)境影響較小，是可以遺傳的QTL。這些QTL較穩(wěn)定，可用于分子標(biāo)記輔助育種，便于提高小麥的產(chǎn)量。