分子標記輔助選擇育種發展策略

蘇成付

(六盤水示范學院生命科學系，貴州六盤水 553004)

分子標記輔助選擇育種發展策略

蘇成付

(六盤水示范學院生命科學系，貴州六盤水 553004)

分子標記輔助選擇技術提高了對作物目標基因選擇的準確性，極大地縮短了育種進程，成為目前國內外廣大育種家和科研工作者廣泛研究的熱點。文中針對分子標記輔助選擇育種存在的關鍵問題，提出了分子標記輔助選擇育種發展策略，為分子標記輔助選擇育種提供理論依據。

分子標記輔助選擇；數量性狀位點；育種；策略

在農作物新品種選育過程中，傳統的個體選擇方法直接對符合育種目標的農藝性狀進行選擇，因此選擇的是表型，而不是基因型，農作物個體表現型和基因型之間有一定的關聯，但存在較大偏差。隨著分子遺傳學和分子數量遺傳學的發展，現代生物技術為作物新品種選育提供了有力的工具，其中最重要的一項技術手段就是分子標記輔助選擇(MAS)技術。將分子標記應用于作物新品種改良，利用與目標基因緊密連鎖甚至共分離的分子標記對選擇個體進行目標基因以及全基因組篩選，獲得期望的個體[1-2]，連鎖累贅大大降低。傳統育種選擇技術準確性較低，而分子標記輔助選擇技術不但可以彌補這一缺點，而且可以大大縮短育種進程。

Ming等[3]通過分子生物學技術把抗玉米花葉病毒(MMV)的mv1基因定位在玉米基因組第3染色體上，利用與mv1緊密連鎖的分子標記進行輔助選擇，在感病自交系中轉入了抗病基因，在短時間內實現了育種目標，縮短了育種年限；Hansen等[4]利用4個與目標基因緊密連鎖的分子標記，在BC1F2家系的幾千個單株中快速選出了具有目標基因(oguC-MS恢復位點)的900多個單株，大大縮短了育種時間，減少了量。Tanksley等[5]通過計算機摸擬進行目標基因選擇效率分析，結果表明利用分子標記輔助選擇法，僅僅需要3代就可以從含有目標基因的30個單株中通過連續回交得到幾乎完全恢復到輪回親本基因組的基因型；若利用傳統育種法，要得到和輪回親本相同基因組基因型(6.5±1.7)代[6]。Tanksley等[5]研究結果表明，用目標基因兩側1 cm的2個分子標記進行輔助選擇，獲得含目標基因長度不大于2 cm的個體僅僅需要2個世代。若采用傳統育種選擇法，至少需要100代才能獲得同樣結果。可見，分子標記輔助選擇可大大縮短育種進程，對作物新品種選育具有重要意義。筆者針對分子標記輔助選擇育種存在的關鍵問題，提出了分子標記輔助選擇育種發展策略，以期為分子標記輔助選擇育種提供理論依據。

1 分子標記輔助選擇的關鍵問題

作物新品種選育涉及到質量性狀和數量性狀2方面，由于作物主要的農藝性狀如產量、品質、抗病蟲性等均為數量性狀，因此國內外目前關于分子標記輔助選擇育種的目標性狀多為數量性狀位點QTL(Quantitative trait locus)。而QTL定位結果的準確性直接關系到對該QTL的分子標記輔助選擇利用以及圖位克隆。當前，不同QTL定位遺傳群體、QTL定位軟件及定位方法不斷涌現，在不同的農作物中定位了大量的數量性狀位點，且有不斷增加的趨勢。然而截止目前，真正應用到分子標記輔助選擇育種中的QTL卻并不多，究其原因，最主要是因為目前定位的大多數QTL準確性不夠，無法直接應用到實際作物育種過程中。準確性高、真實存在的數量性狀位點可以應用于分子標記輔助選擇育種，甚至進行圖位克隆；但準確性低或未經驗證的數量性狀位點往往不能獲得預期結果，難以直接應用于實際育種。

可見，要有效的利用分子標記輔助選擇育種，首先需解決2個關鍵問題：①QTL定位準確性問題。分子標記輔助選擇育種應選擇準確性高，真實存在的QTL，棄除經驗證的假陽性QTL。②能否獲得與目標基因緊密連鎖的分子標記。

2 分子標記輔助選擇發展策略

影響QTL定位準確性因素較多，最直接因素有表型數據準確性，除此之外，QTL定位準確性還有3個主要影響因素：第1，定位群體。QTL定位群體的表型和基因型結構分布應符合連續正態分布，實際群體是否符合其理論群體的分布。第2，定位軟件。目前QTL定位軟件較多，有些只能檢測簡單加性QTL，有些可以檢測加性和上位性QTL，有些可以檢測加性、上位性和環境效應，軟件選擇不同，可能獲得不同的結果。第3，遺傳圖譜。遺傳圖譜密度越高，QTL定位結果準確性越高，反之越低。分子標記輔助選擇育種效率和QTL定位準確性有直接關系。

2.1 定位群體評價 目前，QTL定位應用較多的初級群體是F2群體和RIL群體，RIL構建過程中經過了多世代的基因重組和純合，可以檢測到比F2群體更為緊密的連鎖。另外，用RIL構建遺傳圖譜進行QTL定位，研究結果具有重演性，具有一定優勢。但是RIL構建過程往往需要7～8世代的自交純合過程，期間經過多輪的人工抽樣選擇和自然選擇，導致群體發生偏分離的可能性加大，而偏分離遺傳群體不能代表理論群體，從而影響構建的遺傳圖譜的可信度。因此，為提高遺傳圖譜準確性，有必要對群體偏分離評價以后再構建遺傳圖譜。對偏分離群體進行評價。王永軍(2001)進行過相關研究，提出了利用3類χ2檢驗即均等性、對稱性和代表性來評價實際QTL定位群體；用計算機模擬方法編制了相關程序，該程序被命名為GenoSim，用以測驗和確定群體代表性臨界值，從而系統的提出了一套評價和調整重組自交系群體的方法。對于偏分離群體，經過調整，可提高遺傳圖譜準確性，從而提高QTL定位準確性。

2.2 選擇適宜的QTL定位軟件 不同QTL定位軟件包括不同的遺傳統計模型和不同統計算法，因此，不同定位軟件或定位方法對同一套表型基因型數據進行QTL檢測，獲得的結果可能不同，這已經在前人的研究結果中得到證實。實際上QTL定位僅僅是在概率水平上的統計推斷，不同軟件所用統計算法不同、所參考遺傳模型也不同，因此具有不同的適宜對象。對于具有不同遺傳模型的試驗數據，應選擇適合該遺傳模型的QTL定位方法，否則可能導致錯誤檢測或假陽性出現。

Lander等[7]的Mapmaker/QTL是最早推廣發行針對區間定位的 QTL 定位軟件，具有一定局限性。此后，隨著不同類型分子標記的出現和發展，QTL定位越來越受到人們重視，多種QTL定位軟件紛紛陸續出現，其中主要有QTL Cartographer[8]、PLABQTL[9]、Map Manager[10]、QGene[11]、MapQTL[12]、PGRI[13]、QTLMAPPER[14]、IciMapping[15]以及 QTLnetwork[16-17]等。在前人研究中，Win-QTLCart 2.5[18]、IciMapping 2.0[19]、MapQTL 5.0[20]幾種定位軟件應用較多，Win-QTLCart 2.5的復合區間作圖法(CIM)可以檢測加性、顯性效應，多區間作圖(MIM)可以檢測加性、顯性和上位性效應；IciMapping 2.0完備復合區間作圖(ICIM)可以檢測加性、顯性和上位性效應；MapQTL 5.0的多QTL模型(MQM)可以檢測加性、顯性效應。以上介紹的幾種軟件模型均不能檢測環境效應，QTLnetwork 2.0的區間作圖(MCIM)既可以檢測加性、顯性、QTL間上位性，又可以檢測QTL與環境互作效應。可見，不同QTL定位軟件適宜檢測的遺傳效應不同，在實際QTL定位過程中，數據遺傳模型未知，若定位程序選擇不當，可能導致錯誤檢測或假陽性出現。蘇成付等(2013)提出先以復雜模型進行全模型掃描，再用與所獲結果相應模型的軟件進行驗證的多模型QTL定位策略。在一定程度上可以排除假陽性的干擾[21]。希望軟件研發單位可以進一步開發出能自動選擇最適合試驗數據的QTL定位軟件，從而提高QTL定位準確性。

2.3 構建飽和遺傳圖譜 QTL定位的基礎是構建遺傳圖譜，分子標記類型及相關技術的發展為繪制更為精密的遺傳圖譜奠定了基礎。分子標記具有數量龐大，僅受自身遺傳因素影響，不受環境影響的優點。繪制遺傳圖譜首先該構建作圖分離遺傳群體。因此親本的選擇對圖譜的構建難易程度和應用范圍具有直接的影響。親本間親緣關系較遠，遺傳差異較大，其雜交后代分離范圍更廣，親本間遺傳多態性更高，有利于繪制更精細緊密的遺傳連鎖圖譜，但親本間親緣關系和遺傳差異過大，會抑制染色體之間的交換和重組，甚至導致分離后代不育，從而導致遺傳圖譜出現偏分離。建立精密的飽和遺傳圖譜，增加圖譜上分子標記密度有利于提高QTL定位準確性。

2.4 開展QTL精細定位策略 提高QTL定位準確性的另一關鍵是在初定位基礎上開展精細定位策略，獲得與目標基因緊密連鎖的分子標記。有別于初級定位過程全基因組掃描，精細定位過程首先要構建次級定位群體，針對某一相對較小的連鎖群或染色體區段驗證初定位結果，將目標QTL精細定位在一個相對更準確的標記區間，最后將由多基因控制的數量性狀位點分解為單個孟德爾因子。由于降低了遺傳背景的干擾，通過構建次級定位群體，利用QTL精細定位策略可以將目標數量性狀位點限定在100 kb的物理范圍甚至更小的遺傳距離，從而獲得與目標基因緊密連鎖的分子標記。目前應用于QTL定位的次級群體主要包括以下幾類：染色體片段代換系(Chromosome Segment Substitution Lines，CSSLs)、導入系(Introgression Lines，ILs)以及單片段代換系(Single Segment Substitution Lines, SSSLs)；QTL等位基因重組系(QTL Isogenic Recombinants, QIRs)、近等基因系(Nearly Isogenic Lines, NILs)以及剩余雜合系(Residual Heterozygous Lines，RHLs)。其中CSSLs、ILs和SSSLs可單獨利用進行QTL定位，不需要借助初定位結果，而QIRs、NILs和RHLs不能單獨進行QTL定位，需借助初定位結果。

3 分子標記輔助選擇育種前景展望

相關理論研究表明分子標記輔助選擇比以表型選擇更為有效，Knapp[22]發現在分離群體中從最好的1%～2%基因型中選出1個基因型，分子標記輔助選擇最為有效。分子標記輔助選擇不僅對主基因選擇有效，同時對QTL選擇同樣有效。分子標記輔助選擇育種技術是我國農業新技術中的一個重要的組成部分，相信在解決了QTL定位準確性問題的基礎上，其必將我國的作物新品種培育及作物改良做出重要貢獻。

[1] LEE M.DNA marker sin plant breeding programs[J].Adv Agron,1995,55:265-344.

[2] MOHAN M,NAIR S,BHAGWAT A,et al.Genome mapping,molecular markers and marker-sassisted selection in crop plants[J].Mol Breeding,1997,3:87-103.

[3] MING R,BREWBAKER J L,PRATT R C,et al.molecular mapping of a major gene conferring resistance to maize mosaic virus[J].Theor Appl Genet,1997,95:271-275.

[4] HANSEN M,HALLDEN C,NIHSON N O,et al.Marker assisted selection of restored male fertile Brassica napus plants using a set of dominant RAPD markers[J].Molecular Breeding,1997,3:449-456.

[5] TANKSLEY S D,YOUNG N D,PATERSON A H,et al.RFLP mapping in plant breeding:new tools for old sciences[J]．Biotechnology,1989,7:257-264.

[6] ALLARD R W.Principles of Plant Breeding[M].NewYork:John Wiley&Sons,1960.

[7] LANDER ES,BOSTEIN D R.Mapping Mendelian factors underlying quantitative traits using RFLP linkage map[J].Genetics,1989,121:185-189.

[8] BASTEN C J,WEIR B S,ZENG Z B.Zmap-a QTL cartographer[C]//SMITH C,GAVORA J S,BENKEL B,et al.Proceedings of the 5th World Congress on Genetics Applied to Livestock Production:Computing Strategies and Software.Guelph,Ontario,Canada,1994:65-66.

[9] UTZ H F,MELCHINGER A E.PLABQTL:a program for composite interval mapping of QTL[J].J Agric Genomics,1996,2:1-5.

[10] MANLY K F,CUDMORE J R,MEER J M.Map Manager QTX,cross-platform software for genetic mapping[J].Mammalian Genome,2001,12:930-932.

[11] NELSON J C.QGENE:Software for marker-based genomic analysis and breeding[J].Mol Breed,1997,3:239?245.

[12] VAN OOIJEN J W,MALIEPAARD C.MapQTL version 3.0:software for the calculation of QTL positions on genetic maps[C]//Abstract of Plant Genome IV Conference.San Diego,CA,1996.

[13] LU Y Y,LIU B H.A new computer package for genomic research:PGRI (Plant Genome Research Initiative)[C]//Abstract of Plant Genome III Conference.San Diego,CA,1995.

[14] WANG D L,ZHU J,LI Z K,et al.User Manual for QTLMapper Version 1.6-A Computer Software for Mapping Quantitative Trait Loci (QTLs) with Main Effects,Epistatic Effects and QTL × Environment Interactions[M].Hangzhou,China:Department of Agronomy,Zhejiang University2003.

[15] LI H,YE G,WANG J.A modified algorithm for the improvement of composite interval mapping[J].Genetics,2007,175:361-374.

[16] YANG J,ZHU J,WILLIAMS R W.Mapping the genetic architecture of complex traits in experimental populations[J].Bioinformatics,2007,23:1527-1536.

[17] YANG J,HU C C,HU H,et al.QTLNetwork:mapping and visualizing genetic architecture of complex traits in experimental populations[J].Bioinformatics,2008,24:721-723.

[18] WANG S,BASTEN C J,ZENG Z B.Windows QTL Cartographer 2.5.Department of Statistics[M]:Raleigh,NC:North Carolina State University,2007.

[19] LI H,YE G,WANG J.A modified algorithm for the improvement of composite interval mapping[J].Genetics,2007,175:361-374.

[20] VAN OOIJEN J W,KYAZMA B V.MapQTL 5,Software for the Mapping of Quantitative Trait Loci in Experimental Populations[M].Wageningen,the Netherlands:Plant Research International B.V.and Kyazma,B.V.,2004.

[21] SU C F,QIU X M,JI Z X.Study of strategies for selecting quantitative trait locus mapping procedures by computer simulation[J].Mol Breeding,2013,31(4):947-956.

[22] KNAPP J S.Marker-assisted selection as a strategy for increasing the probability of selecting superior genotypes[J].Crop Sci,1998,38:1164-1174.

[23] 王永軍.大豆重組自交系群體的構建與調整及其在遺傳作圖、抗花葉病毒基因定位和農藝及品質性狀QTL分析中的應用[D].南京：南京農業大學，2001.

The Development Strategy of Marker-Assisted Selection Breeding

SU Cheng-fu

(Department of Life Science, Liupanshui Normal College, Liupanshui, Guizhou 553004)

Marker-assisted selection (MAS) technology is the focus which carried out widespread by breeders and research workers for reasons of MAS can greatly shorten the breeding process and compensate shortcomings of traditional plant breeding selection technique with low accuracy. The development strategy of MAS breeding was raised after analyzing the key problem in MAS breeding process, which will provide a theoretical basis for MAS breeding.

Marker-assisted selection (MAS); Quantitative trait loci (QTL); Breeding; Strategy

院級科研啟動基金資助項目。

蘇成付(1981-)，男，吉林九臺人，副教授，博士，從事作物遺傳育種研究。

2014-04-28

S 188

A

0517-6611(2014)15-04591-02