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基于高效SNP芯片的小麦产量相关性状全基因组关联分析.pdf
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1、麦类作物学报 2 0 2 3,4 3(1 1):1 4 0 4-1 4 1 6J o u r n a l o fT r i t i c e a eC r o p sd o i:1 0.7 6 0 6/j.i s s n.1 0 0 9-1 0 4 1.2 0 2 3.1 1.0 5网络出版时间:2 0 2 3-0 9-1 5网络出版地址:h t t p s:/l i n k.c n k i.n e t/u r l i d/6 1.1 3 5 9.S.2 0 2 3 0 9 1 4.0 9 1 4.0 0 4基于高效S N P芯片的小麦产量相关性状全基因组关联分析收稿日期:2 0 2 2-1 0
2、-2 1 修回日期:2 0 2 3-0 7-0 1基金项目:北京市农林科学院科技创新能力建设专项(K J C X 2 0 2 1 0 4 3 8,K J C X 2 0 2 3 0 3 0 1,K J C X 2 0 2 3 0 3 0 7)第一作者E-m a i l:l l h 2 1 6.1 6 3.c o m(刘丽华);E-m a i l:l y n 8 7 0 5 i 8 1 71 6 3.c o m(刘阳娜,与第一作者同等贡献)通讯作者:赵昌平(E-m a i l:c p_z h a o v i p.s o h u.c o m);庞斌双(p a n g b i n s h u a n
3、 g 1 1 2 2a l i y u n.c o m)刘丽华,刘阳娜,周 悦,李宏博,张明明,屈平平,赵昌平,庞斌双(北京市农林科学院杂交小麦研究所,杂交小麦分子遗传北京市重点实验室,农业农村部农作物D NA指纹创新利用重点实验室,北京1 0 0 0 9 7)摘 要:挖掘小麦产量相关性状的稳定关联位点,为相关基因克隆和分子标记辅助选择提供理论依据。本研究以2 4 8个中国北部冬麦区育成品种为材料,利用自主研发的A f f y m e t r i xB AA F SWh e a t 9 0 KS N P芯片对株高、穗长、小穗数、穗粒数、有效分蘖数、粒长、粒宽和千粒重共8个产量相关性状进行全基因
4、组关联分析。共检测到1 5 8个与8个性状显著关联(P0.0 0 0 0 1)的S N P位点,其中4 5个位点至少在两个环境中稳定表达,解释平均表型变异的3.6 0%1 0.5 1%。在这4 5个位点中,有8个稳定关联位点与以往的研究结果一致;3 7个为新发现稳定位点,其中3个与株高稳定关联的位点,分布在7 D染色体上,解释表型变异的3.6 0%4.3 9%;9个与穗长稳定关联的位点,分别分布在1 D、3 A、5 B和7 D染色体上,解释表型变异的5.6 1%8.4 2%;1个与穗粒数稳定关联的位点,分布在7 D染色体上,解释表型变异的6.0 6%7.2 2%;8个与有效分蘖数稳定关联的位点
5、,分布在1 B染色体上,解释表型变异的6.3 3%8.7 3%;6个与粒长稳定关联的位点,分别分布在2 A和5 B染色体上,解释表型变异的5.4 5%6.6 2%;7个与粒宽稳定关联的位点,分别分布在4 B和5 A染色体上,解释表型变异的6.9 0%1 0.5 1%;3个与千粒重稳定关联的位点,分布在3 A染色体上,解释表型变异的7.0 5%7.6 9%;对稳定位点进行候选基因分析,筛选到4 5个候选基因,其中有功能注释的基因4 1个,其中4个位于基因内。关键词:小麦;产量相关性状;关联分析;S N P芯片中图分类号:S 5 1 2.1;S 3 3 0 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 9
6、-1 0 4 1(2 0 2 3)1 1-1 4 0 4-1 3G e n o m e-W i d eA s s o c i a t i o nA n a l y s i so fW h e a tY i e l dR e l a t e dT r a i t sB a s e do nE f f i c i e n tS N PA r r a yL I UL i h u a,L I UY a n g n a,Z H O UY u e,L IH o n g b o,Z H A N G M i n g m i n g,Q UP i n g p i n g,Z H A OC h a n g p i
7、 n g,P A N GB i n s h u a n g(H y b r i dWh e a tR e s e a r c hI n s t i t u t e,B e i j i n gA c a d e m yo fA g r i c u l t u r ea n dF o r e s t r yS c i e n c e s,T h eM u n i c i p a lK e yL a b o r a t o r yo fT h eM o l e c u l a rG e n e t i c so fH y b r i dWh e a t,K e yL a b o r a t o r
8、yo fC r o pD NAF i n g e r p r i n t i n gI n n o v a t i o na n dU t i l i z a t i o n(C o-c o n s t r u c t i o nb yM i n i s t r ya n dP r o v i n c e).M i n i s t r yo fA g r i c u l t u r ea n dR u r a lA f f a i r s,B e i j i n g1 0 0 0 9 7,C h i n a)A b s t r a c t:T h es t a b l ea s s o c i
9、 a t i o nl o c i o fw h e a ty i e l d-r e l a t e dt r a i t sw e r ee x c a v a t e dt op r o v i d e t h e o r e t i c a lb a s i s f o r r e l a t e dg e n e c l o n i n ga n dm o l e c u l a rm a r k e r-a s s i s t e ds e l e c t i o n.I n t h i s s t u d y,t h eg e n o m e-w i d ea s s o c i
10、 a t i o na n a l y s i sw a sp e r f o r m e do n2 4 8w i n t e rw h e a tv a r i e t i e sb r e di nn o r t h e r nC h i n au s i n gA f f y-m e t r i xB AA F SWh e a t9 0 KS N Pa r r a yf o re i g h tt r a i t s i n c l u d i n gp l a n th e i g h t,s p i k el e n g t h,s p i k e l e tn u m b e r
11、,k e r n e ln u m b e rp e rs p i k e,e f f e c t i v et i l l e r,t h o u s a n d-k e r n e lw e i g h t,k e r n e l l e n g t ha n dk e r n e lw i d t h.At o t a l o f 1 5 8S N Pl o c i s i g n i f i c a n t l ya s s o c i a t e dw i t he i g h t t r a i t s(P0.0 0 0 0 1)w e r ed e t e c t e d,o f
12、w h i c h4 5S N P sw e r es t a b l ye x p r e s s e d i na t l e a s t t w oe n v i r o n m e n t s,e x p l a i n i n g3.6 0%t o1 0.5 1%o f t h ea v e r a g ep h e n o t y p i cv a r i a t i o n.E i g h t s t a b l ya s s o c i a t e dS N P sw e r e c o n s i s t e n tw i t hp r e v i o u s s t u d
13、-i e s;3 7n e ws t a b l ya s s o c i a t e dS N P sw e r ef o u n d,t h r e eo fw h i c hw e r es t a b l ya s s o c i a t e dw i t hp l a n th e i g h t,d i s t r i b u t e do nc h r o m o s o m e 7 D,e x p l a i n i n g3.6 0%t o4.3 9%o f p h e n o t y p i cv a r i a t i o n;n i n e l o c is t a b
14、 l ya s s o c i a t e dw i t hs p i k e l e n g t hw e r ed i s t r i b u t e do nc h r o m o s o m e s1 D,3 A,5 Ba n d7 D,e x p l a i n i n g5.6 1%t o8.4 2%o fp h e n o t y p i cv a r i a t i o n;o n el o c u ss t a b l ya s s o c i a t e dw i t hk e r n e ln u m b e rp e rs p i k ew a sd i s t r i
15、 b u t e do nc h r o m o s o m e7 D,e x p l a i n i n g6.0 6%t o7.2 2%o ft h ep h e n o t y p i cv a r i a t i o n;e i g h tl o c i s t a b l ya s s o c i a t e dw i t he f f e c t i v e t i l l e r sw e r ed i s t r i b u t e do nc h r o m o s o m e1 B,e x p l a i n i n g6.3 3%t o8.7 3%o fp h e n o
16、 t y p i cv a r i a t i o n;s i x l o c i s t a b l ya s s o c i a t e dw i t hk e r n e l l e n g t hw e r ed i s t r i b u t e do nc h r o-m o s o m e s2 Aa n d5 B,e x p l a i n i n g5.4 5%t o6.6 2%o f p h e n o t y p i c v a r i a t i o n;s e v e n l o c i s t a b l ya s s o c i a t e dw i t hk e
17、 r n e lw i d t hw e r ed i s t r i b u t e do nc h r o m o s o m e s 4 Ba n d5 A,e x p l a i n i n g6.9 0%t o1 0.5 1%o f p h e-n o t y p i cv a r i a t i o n;t h r e e l o c i s t a b l ya s s o c i a t e dw i t ht h o u s a n d-k e r n e lw e i g h tw e r ed i s t r i b u t e do nc h r o-m o s o m
18、 e3 A,e x p l a i n i n g7.0 5%t o7.6 9%o fp h e n o t y p i cv a r i a t i o n.B ya n a l y z i n gc a n d i d a t eg e n e so fs t a b l e l o c i,4 5c a n d i d a t eg e n e sw e r es c r e e n e d,i n c l u d i n g4 1g e n e sw i t hf u n c t i o n a l a n n o t a t i o n,f o u ro fw h i c hw e
19、r e l o c a t e d i nt h eO R Fr e g e i o n.K e y w o r d s:Wh e a t;Y i e l d-r e l a t e dt r a i t s;A s s o c i a t i o na n a l y s i s;S N Pa r r a y 小麦是世界上重要的粮食作物之一,有约4 0%的 人 口 以 小 麦 为 主 粮(h t t p:/www.f a o.o r g/)。随着全球人口数量的增加、气候灾害的频发、耕地资源的减少、水资源日益匮乏,全球粮食安全依然面临挑战1,而提高小麦品种产量潜力是解决粮食安全的有效途径。株高
20、、穗长、小穗数、穗粒数、有效分蘖数、粒长、粒宽和千粒重与小麦产量显著相关2-5,挖掘此类性状的关联位点,有助于加快有利基因的聚合和利用,对小麦产量的遗传改良具有重要的意义。小麦的产量相关性状是由多基因控制的数量性状,受环境的影响较大。全基因组关联分析(g e n o m e-w i d ea s s o c i a t i o ns t u d y,GWA S)和数量性状位点(q u a n t i t a t i v et r a i t l o c u s,QT L)定位的连锁分析被认为是解析复杂数量性状的两种主要手段6。关联分析以连锁不平衡为基础,把自然群体中个体的表型同基因型的多样性结
21、合起来分析,直接鉴定出与表型变异密切相关的具有特定功能的等位基因位点,较连锁分析的QT L定位方法具有分辨率高、构建群体耗时短、能同时检测多个等位基因、考虑更加复杂的遗传背景等优点7-8,更容易发现重要的数量性状基因位点,挖掘出更多的功能基因,现已广泛应用于小麦9-1 0、玉米1 1、水稻1 2、大豆1 3、花生1 4等农作物的数量性状研究。GWA S分析结果受标记密度的影响较大,标记密度越大,关联结果越精确1 5。单核苷多态性(s i n g l en u c l e o t i d ep o l y m o r p h i s m,S N P)标记,在基因组中具有分布广泛、遗传稳定、密度高
22、、可实现高通量检测等优点,用于全基因组关联分析,解析率高。随着小麦基因组测序的发展,大量S N P标记被开发出来,各款S N P芯片和S N P高通量检测平台的问世,大力推进了基于S N P标记开展小麦 产 量 相 关 性 状 关 联 分 析 的 研 究。Y e r l a n等9利用9 0 KI l l u m i n a i S e l e c tS N P芯片,筛选出32 4 5个有效S N P标记,对1 9 4份春小麦的1 2个农艺性状进行GWA S分析,获得1 2个至少在两个环境下显 著关 联 的 位 点。L o z a d a等1 6利 用9 0 KI l l u m i n a
23、i S e l e c tS N P芯片,筛选出57 1 5个S N P标记,对2 3 9份软红冬小麦的8个产量相关性状进行GWA S分析,获得5个与产量相关性状的显著关联位点。K u m a r等1 7利用3 5 K A x i o mS N P芯片,筛选出1 58 8 6个S N P标记,对2 0 5份小麦种质资源的产量相关性状进行GWA S分析,获得1 0个与产量显著相关的S N P位点。张红杰等1 8利用5 5 KS N P芯片,对1 5 2份合成小麦的株高性状进行关联分析,共发现2 4个与株高显著关联的S N P位点。以往报道中,用于关联分析的有效S N P标记密度相 对 较 低,且
24、 应 用 高 密 度S N P标 记 基 于GWA S挖掘小麦产量相关基因的研究报道较少。本研究以2 4 8个中国北部冬麦区小麦育成品种为材料,利 用 自 主 开 发 的 高 质 量 高 效 小 麦A f f y-m e t r i xB AA F S Wh e a t9 0 KS N P芯片进行基因分型,获得6 36 5 8个高质量S N P位点,开展株高、穗长、小穗数、穗粒数、有效分蘖数、粒长、粒宽和千粒重共8个产量相关性状的GWA S分析,发掘小麦产量相关性状稳定关联的S N P位点,筛选相关候选基因,为相关基因克隆和分子标记辅助选择提供理论依据。5041第1 1期刘丽华等:基于高效S
25、N P芯片的小麦产量相关性状全基因组关联分析1 材料与方法1.1 试验材料与表型鉴定选取2 4 8个北部冬麦区小麦育成品种分别于2 0 1 7、2 0 1 8和2 0 1 9年在北京市海淀试验站种植。采用随机区组设计,双行区,2次重复,行长1.5m,行距2 5c m,每行3 0株,按当地常规方式进行田间管理。在小麦成熟收获前,随机抽取每份材料的1 0个单株(去掉每行两端的植株),考察其株高(p l a n th e i g h t,P H)、穗长(s p i k e l e n g t h,S L)、小穗数(s p i k e l e tn u m b e r,S N)、穗粒数(k e r n
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- 基于 高效 SNP 芯片 小麦 产量 相关 性状 基因组 关联 分析
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