大豆株型相关性状的全基因组关联分析(2)
参考文献..14
附录..16
1 引言大豆[Glycine Max(L.)Merr.]是十分重要的粮食与油料兼用作物，年贸易量达到全球油料作物总量的 57%左右。大豆在蛋白、油脂等方面具有重要的价值，国内外大豆遗传育种学家们通过传统育种及分子标记辅助育种等方法致力于大豆产量及相关性状的遗传改良研究，使得世界大豆产量在过去的二十多有明显提升，从 1996 年的13300 万吨上升到 2016 年 31300 万吨（https://www.usda.gov）。在传统品种改良中，大豆与其他自花授粉作物一样遵循常规育种程序，主要是基于分离群体中的优异个体的表型选择进行品种改良，从配制杂交组合到品种的发放，一般需要 8-10 年的时间。由于基因型与环境的互作，根据表型对目标性状进行可靠的选择是比较困难的。尽管如此，传统育种策略在大豆产量改良中还是发挥了巨大的作用。据统计，至今我国已育成将近 2000 个品种，在我国大豆生产中起到了非常重要的作用。自上个世纪 80 年代以来，我国自育的大豆良种在生产中的普及率超过 90%，对大豆生产的贡献率达 46%以上，为中国现代大豆生产作出了重大贡献。传统育种在过去的一段时间中对于大豆产量的改良作出了巨大的贡献，但是大豆的产量性状是容易受外界环境的影响的数量性状，继续使用传统育种方法提高大豆单产的难度越来越高。全球人口总量在不停地缓速增长，人们对大豆的需求越来越多，需要不断提高大豆的单产量，以满足不断增长的粮食需要。生物技术的迅速发展，为研究大豆的高产遗传基础以及对大豆产量性状进行基因定位、发掘和标定新的基因/QTL 提供了理想的工具。在现代大豆育种计划中，利用与功能基因或 QTL 紧密相邻的分子标记进行辅助选择，可以间接获得对目标性状的遗传改良，在提高育种效率的同时，加快育种进程[1]。1.1 大豆株型性状对产量的影响大豆产量受很多因素的影响，而大豆株型性状对于大豆产量起到了重要的作用。株型是指作物各器官在空间上的生长态势。株型育种的定义有两种，狭义上的株型育种是指通过改善某些重要的形态性状来增强抗倒伏能力，增加密度和调节叶面积指数，达到提高光能利用率和提高产量的目的。广义上的株型育种是指通过综合改善植株形态性状和生理机能，使育成品种能够充分利用当地的生态条件，以达到生物产量和经济系数共同提高的目的。大豆株型是植株整体特征的集中表现，由众多性状所决定，例如主茎节数、株高、分枝数、分枝角度、茎粗、群体叶片结构等，植物器官在空间上的合理分布，将有利于提高植株对于光能的利用率，促进养分吸收，进而提高大豆产量。主茎节数是大豆株型性状之一。主茎上的节点往往都是大豆开花结荚的位置，研究表明节数的增加可以增加产量[2]。随着主茎节数的增加，分枝数和花序数会相应增加，单株荚数增加，产量会增加；但主茎节数的增加也会导致株高的增加，株髙过高又会使得植株的抗倒伏能力下降，从而降低大豆的产量和稳产性[3]。分枝也是大豆株型性状的重要性状之一。分枝数会影响大豆结实，但最主要的是会影响整个群体的通风透光状况，进而影响对光能的利用率，就会导致大豆产量的下降[4]。目前关于大豆分枝数研究较多的是通过统计分析研究其与大豆产量的关系，而且多数实验证明其与大豆产量呈显著正相关， 王大秋[5]等对 243 份大豆品种按分枝数进行了研究，得出一系列结论。其中分枝与大豆产量呈明显正相关；分枝数增加，单株产量也会随之增加，其中分枝型品种的单株产量最高。1.2 关联分析近年来，随着全基因组测序植物越来越多，对植物遗传研究不仅仅局限于简单的质量性状，越来越多的研究对象为复杂的数量性状。大量微卫星（SSR）标记、单核苷酸多态性（SNP）标记等分子标记的迅猛发展也促进了关联分析的不断发展。目前，关联分析已经受到了越来越多的关注。1.2.1 关联分析的概念及其特点关联分析（association analysis）又称为连锁不平衡作图（LD mapping），是以连锁不平衡作为基础，利用特殊统计方法分析自然种质群体内个体材料的表型性状与遗传标记或者候选基因之间关系的一种分析方法[6]。关联分析在以下几个方面优于连锁分析：（1）连锁分析研究的群体材料需要至少两年时间进行构建，而关联分析研究的对象一般为自然群体。所以，进行关联分析所用时间更短，成本更低。（2）在种质资源研究中，传统连锁作图使用的群体材料是来源于两个亲本材料构建的家系，因此受到“两亲本范围”的制约，研究的每一基因座上最多只能包含两个等位基因。而凭借自然群体遗传材料广泛的特性，关联分析可以同时研究不同性状的多数关联位点及多个等位变异。（3）连锁作图定位的 QTL容易受到基因重组的影响，因此分辨率相对较低。而关联分析定位材料含有大量的基因信息，分辨率较高，作图精细，定位位点甚至可直接定位于基因本身[7, 8]。1.2.2 影响关联分析的因素遗传因素与非遗传因素两者的共同作用是影响群体进行关联分析的主要因素。一般来说，当处于连锁平衡状态时，群体内没有发生突变、重组或者迁移等任何因素的影响，否则，将打破平衡状态。而突变和重组是影响群体连锁不平衡（Linkage disequilibrium，LD）的重要因素，突变可使DNA序列发生改变并产生新的多态性，重组则可以通过基因序列重新组合的方式削弱染色体内部的LD水平，因此重组率与连锁不平衡程度具有反比关系[9]。此外，其他很多因素也同样对群体的LD水平产生重要影响，如：物种的染色体位置、交配体系、遗传漂变以及群体大小等因素。自交物种具有较高LD水平，是因为自交会使物种趋向纯合，有效重组率降低[10]。目前，连锁不平衡的研究主要集中在拟南芥、水稻和玉米等少数植物中，大多数植物研究相对较少。不同物种以及不同影响因素都会导致不同的 LD 衰减距离。其中，LD 衰减速率在自花授粉植物中相对较快，但是不同种质来源的植物 LD 衰减速率又相差较大，例如：26 份玉米农家品种 LD 衰减距离为 1000bp[11]，拥有广泛变异的 102 份玉米自交系材料LD 衰减距离大约为 1500bp[12]，而具有优良特性的 192 份玉米自交系衰减距离则达约50000bp[13]。但所研究的基因片段大小等因素同样对玉米 LD 衰减距离产生重要的影响。拟南芥为自花授粉植物，与玉米的 LD 不同。Hagenblad[14]和 Nordborg[15]等人在对拟南芥的研究中发现，拟南芥 LD 衰减距离约 250000bp。因此，不同的交配方式也是影响物种 LD 水平的重要因素之一。1.2.3 关联分析在大豆中的应用关联分析作为一种高效的研究手段，其应用最早就出现在人类医学研究过程中，并且在这方面已有许多成功的报道[16]。然而，关联分析在作物基因组研究中的应用相对较晚，但随着现代科学的快速发展，关联分析目前已经成功应用在多种作物上。近年来，越来越多的作物全基因组测序的完成，作物基因组中大量 SNP 标记被开发，这为进行关联分析挖掘更多优异基因提供了更加良好的条件。目前，关联分析已经受到越来越多研究者的青睐。Jun 等[17]利用 150 个简单序列重复（SSR）标记对 48 份大豆种质进行全基因组扫描，以鉴定与种子蛋白质含量相关的 QTL。共定位到11个显著相关的标记，其中 Satt431 和 Satt551 两个标记还未见报道。Hu 等[18]为了鉴定来自野生大豆的产量相关的数量性状基因座（QTL）或基因，利用 113 种野生大豆品种对 5 种产量相关性状进行表型测定，并用 85 个 SSR 标记进行关联定位，共鉴定出 15 个 SSR 标记。在两年两地试验中，标记 sct_010 和 satt316 均与单株产量性状相关联。张军[19]使用了 190 份我国黄淮和南方具有代表性的大豆育成品种群体，并对其基因组进行扫描。结果表明，在所用的 85 个 SSR标记中，有 38 个标记在大豆非连锁群或同一连锁群上的遗传距离大于 50cM，覆盖大豆 20 条连锁群；其中在 C2，F，I 连锁群上，尤其是 C2 增加了更多与大豆生育期、产量、株高等农艺性状相有关的标记。文自翔等[20]使用 393 份大豆地方品种群体和 196 份野生大豆群体，利用 60 个 SSR 标记对它们的基因组变异进行扫描，采用 GLM 模型对总计 16 个农艺和品质性状进行了关联分析，结果表明野生豆种质中累计有 34 个位点与性状相关，栽培豆群体中累计有 27 个位点与性状相关。关联分析已成功应用于作物种质资源的基因定位和遗传改良等领域，并为下一步育种工作提供重要的理论依据。 因此， 关联分析将会在作物甚至整个植物领域发挥越来越大的作用。1.3 大豆株型性状的基因/QTL 定位研究进展大豆株型性状是属于具有连续变异特性的数量性状，既受多基因的调控还容易受到环境条件的影响，在群体中各性状一般表现出正态分布的特性。在大豆的遗传研究中，由于影响大豆产量的遗传因素较为复杂以及表型的测定易受环境影响等因素的作用下，大豆高产品种的改良以及各性状的遗传特性研究进展相对缓慢[21]。所以，通过基因定位的方式去了解株型相关性状的基因位置、数目和遗传效应等信息可以加快大豆的育种进程，促进高品质、高产量的大豆新品种的培育。1.3.1 主茎节数基因/QTL 定位大豆主茎节数是指自大豆子叶节以上到主茎顶端的有效节数，它在大豆育种中是一个相对稳定的遗传性状。目前多数研究表明大豆主茎节数是数量性状。大豆主茎节数遗传力高，可在育种早世代进行单株选择[22]。目前研究表明主茎节数与产量呈正相关，因此精细定位控制主茎节数的 QTL 并深入发掘其遗传效应，不仅有利于和主茎节数相关的基因分离和克隆，而且使主茎节数基因定位应用于育种实践。吴晓雷[23]利用科丰 1号和南农 1138-2 杂交得到的 F9 代重组自交系群体，结合该遗传图谱检测到主茎节数及其它多个农艺性状QTL， 其中找到4个与主茎节数相关的QTL位点，分布在 B2、F1 和 N3 个连锁群上。黄忠文[24]用大豆重组自交系群体检测到 8 个与主茎节数性状相关 QTL，贡献率 4.7%-15.2%。陈庆山[25]等使用 Charleston 为母本,东农594 为父本及其 F2:10代重组自交系的 154 个株系，检测到 7 个控制大豆主茎节数的 QTL，分布在 A1、B1 和 D1a 连锁群上。
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