不同灌溉模式下小麥穗粒數QTL定位分析

王 霖，孫雷明，黃 玲，邵敏敏，趙 凱，閆 璐，徐興科，王繼峰，馮維營

(濟寧市農業科學研究院，山東濟寧 272031)

在小麥產量構成三因素中，穗粒數受栽培條件和氣候條件的影響最大，是影響高產穩產的最重要限制因素[1-3]。因此，提高穗粒數是選育高產穩產品種的主攻方向[4-6]。水分是影響小麥產量及穩定性的一個非常重要的非生物脅迫因子，干旱脅迫影響作物生長發育進程，抑制植株形態建成，造成穗粒數明顯減少，導致減產。因此，通過遺傳手段，增加穗粒數，在不同水分條件下獲得高產穩產，具有十分重要的意義[7-8]。

穗粒數是由微效多基因控制的復雜數量性狀，遺傳基礎復雜，單個基因效應小且易受環境影響[9]，由于缺少足夠的形態與生理標記，運用普通遺傳學的方法難以對其遺傳規律進行深入分析。近年來，隨著生物技術的快速發展和不斷完善，利用SSR和SNP等分子標記進行高密度遺傳圖譜的構建，為多基因控制的數量性狀研究提供了新的可能[10-11]。國內外學者在不同遺傳背景及環境下，采用多種分析方法對小麥穗粒數QTL進行了定位研究[12-15]。幾乎在小麥所有染色體上，都能檢測到控制穗粒數的QTL。但是由于遺傳背景的差異、環境的影響、作圖及定位方法的不同，造成QTL的位置不同，而且效應值變化也較大，重復性較差，影響了這些QTL在育種中的應用。

隨著人口的增加與環境的惡化，尤其是干旱少雨天氣的多發，人們希望在較少的水分投入條件下獲得較高的產量，耐旱節水基因位點分子標記輔助選育是一條有效途徑，但是已有的大部分定位分析是在灌溉條件下進行的，在雨養環境中進行穗粒數QTL定位的研究很少。

本研究以多穗型抗旱小麥品種洛旱2號與大穗型高產品種濰麥8號雜交創制的含有302個家系的重組自交系(RIL)為材料，分別在3個干旱和3個灌溉條件下進行穗粒數QTL定位，并分析其與環境間的互作關系，以揭示穗粒數的遺傳基礎和QTL表達規律，為小麥穗粒數的分子標記輔助選擇和節水高產小麥新品種培育奠定基礎。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

以濰麥8號為母本、洛旱2號為父本進行有性雜交，采用單粒傳法創制了含302個F8:9家系的重組自交系(RIL群體)。本研究即以該RIL群體及其親本為材料。濰麥8號是一個大穗型寡分蘗的小麥品種，該品種具有穗大、分蘗少、葉色深、株型緊湊、莖稈粗、抗倒伏、產量潛力較高等特點；洛旱2號屬于多穗、落黃較好、早熟、抗旱性好、適應性廣的小麥品種。

1.2 穗粒數統計和分析

RIL群體及兩親本于2010年至2014年種植于濟寧市農業科學研究院試驗農場(分別用E1、E2、E3、E4和E5表示)，2013年在濟寧種植的同時還在臨沂市農業科學院試驗農場種植(用E6表示)，田間試驗采用單粒播種，株距4 cm，行長2 m，行距30 cm，每株系種植2行。E1、E2和E3起身期至拔節期和灌漿期各澆水一次；E4、E5和E6造墑播種，出苗后不再澆水，其他田間管理按當地正常栽培方法進行，生長期間沒有發生嚴重病蟲害和倒伏。成熟后每個株系選取20個單株，調查每個單株的主莖穗粒數，取其平均值。

利用 Excel和SPSS 13.0 軟件進行頻數分布和方差分析。

1.3 遺傳圖譜的構建和QTL分析

參考王 霖[16]的方法構建遺傳圖譜；采用QTL IciMapping 3.0 軟件，基于完備區間作圖法對各個環境表型值進行正態性和QTL分析，LOD值為2.5。QTL按照QTL+性狀+群體名稱+染色體+QTL數的方法命名。

2 結果與分析

2.1 親本及群體表型變異分析

采用SPSS 13.0軟件進行方差分析，結果表明，穗粒數在不同環境和RIL群體株系之間存在極顯著差異(表1)，而且環境F值顯著大于RIL群體株系之間的F值，說明環境和家系之間存在互作。RIL群體在6個環境中的平均穗粒數明顯大于母本洛旱2號，小于父本濰麥8號，大于雙親平均值，表現為超親遺傳。6個環境下群體穗粒數的極差分別為29.73、39.47、33.30、36.60、23.50和30.40，變異系數分別為14.5、16.4、15.4、14.6、10.1和10.9。群體穗粒數的偏度系數和峰度系數都小于1，呈現正態分布連續變異，且出現超雙親分離現象(表2，圖1)。

圖1 不同環境下穗粒數的頻數分布

2.2 穗粒數QTL的檢測結果分析

基于構建的連鎖圖譜和6個環境的表型數據，運用QTL IciMapping 3.0 軟件對穗粒數進行加性效應定位分析。結果在6個環境下共檢測到24個穗粒數QTLs，位于16個位點(表3，圖2)，分別位于2B、3A、3B、3D、4A、4B、5A、5B、6B和7B共10條染色體上。其中7B上有3個位點，4B、5A、5B和6B各有2個位點，其他染色體上各有1個位點。三個染色體亞組中，B亞組上位點最多，涉及6個染色體，11個位點；A亞組次之，涉及3個染色體，4個位點；D亞組最少，只涉及到1條染色體，1個位點。這表明B亞組上相對于其他兩個亞組可能含有較多的穗粒數基因位點，但這也可能與本研究選用的試驗材料及D亞組上的標記數目較少有關。單個QTL可解釋3.70%～20.43%的表型變異，其中6個QTLs可解釋大于10%的表型變異，15個QTLs可解釋5%～10%的表型變異，3個QTLs可解釋小于5%的表型變異。在所有檢測到的16個位點中有10個位點被檢測到一次，分別位于2B、3B、4A和4B；有5個位點在兩個環境中被檢測到(表3)，分別位于3D、5A、5B、6B和7B；只有1個位點同時在三個以上環境(E1、E4、E5和E6)中被檢測到，該QTL( Qknps-WL-3A)位于3A染色體上的標記Xbarc012和 Xgpw2266之間， LOD值依次為4.95、10.94、2.90和10.44，分別可解釋12.52%、20.43%、7.18%和9.37%的表型變異，其加性效應值依次為2.04、2.73、1.86和2.22，增效等位基因均來自親本濰麥8號，該QTL效應值大，在所有的旱作環境中能夠穩定表達。

表1 穗粒數方差分析結果Table 1 Variance analysis of kernel number per spike

表2 雙親及RIL群體穗粒數的表型分布Table 2 Phenotypic variation of kernel number per spike of the parents and the RIL population

表3 在限制澆水和灌溉模式下檢測到的穗粒數QTLTable 3 QTLs for kernel number per spike detected in restrict watering and irrigation modes

本研究中，在E1至E6環境中依次檢測到3、8、3、3、3和4個穗粒數QTLs，分別可解釋16.40%、40.71%、21.96%、18.29%、24.01%和16.97%的表型變異。除E2定位到的位點數較多，解釋的總體表型變異較大外，其他環境都只定位到3～4個QTLs，總解釋率較小，只為20%左右。這在一定程度上說明穗粒數是受多基因控制的數量性狀，單個效應值較小，在大多數環境中因為與環境及其他基因間的互作效應不能被同時檢測到。盡管如此，在不同的環境中，一般仍有少數幾個QTL對穗粒數具有較大的影響，這從理論上說明了通過QTL定位分析，然后用分子標記對具有較大效應值的QTL進行標記輔助選擇，進行增效基因聚合，對提高穗粒數和產量是一條有效途徑。

2.3 不同水分環境下檢測到的穗粒數QTL差異

表3說明，在充分灌溉條件下的三個環境(E1、E2和E3)中，共有14個QTLs，11個位點被檢測到；在限制水分的三個環境(E4、E5和E6)中共有10個QTLs，7個位點被檢測到。后者明顯少于前者。在所有檢測到的16個位點中，有9個位點只在灌溉環境下被檢測到，有5個位點只在限制水分環境下被檢測到，只有2個位點在充分灌溉和限制水分環境下同時被檢測到。這說明穗粒數QTL的表達具有多樣性，受環境和水分的影響較大。在水分充足的條件下，有較多的QTL可以充分表達，能夠被檢測到；而在土壤水分含量較低的情況下，某些QTL的表達量受到影響而減少，不能被檢測到。因此，那些在多個環境中被檢測到，特別是在水旱兩種環境下都被檢測到的QTL對提高品種對水分的適應性，具有重要的意義。

空心三角和實心三角表示加性等位基因分別來自于濰麥8號和洛旱2號。QTLs marked by a filled triangle and an unfilled triangle on the right, indicate that Luohan2 and Weimai 8 alleles increase kernel number per spike, respectively.

2.4 穗粒數QTL增效等位基因位點在父母本中的分布

從表3可以看出，在水分充足的三個環境中共定位到11個位點，其中4個位點的增效等位基因來自于濰麥8號，7個位點來自于洛旱2號。在限制水分的三個環境中共定位到7個位點，其中3個位點的增效等位基因來自于濰麥8號，4個位點來自于洛旱2號。這在分子水平上說明洛旱2號耐旱性較好、適應性較廣是因為其含有較多的與產量呈正相關的基因位點，在不同的環境條件下，總會有足夠多的基因充分表達，促成高產穩產。另一方面，在兩種環境類型中，雖然來自于抗旱親本洛旱2號的增效位點較多，但是濰麥8號也提供了增加穗粒數的基因位點，而這些位點可能和品種的抗旱性有關，說明耐旱節水基因不只是來自于抗旱親本，高產品種中同樣也含有此類基因。因此，利用高產親本資源和耐旱節水資源雜交創制遺傳群體進行QTL分析，不僅能夠發現耐旱型種質資源的耐旱基因，而且還能夠發現高產型種質資源中的耐旱基因，有利于耐旱基因的充分發掘，而這一點更為重要。

3 討 論

劉新元等[17]在小麥3D染色體上同時定位到一個苗高耐旱系數QTL和胚芽鞘長耐旱系數QTL，與本研究在E4和E5環境中定位的 Qknps-WL-3D有共同的標記Xmag500；在6B染色體上定位到的根冠鮮重比耐旱系數與本研究在E6環境下檢測到的 Qknps-WL-6B.1有共同的標記Xwes180；在7B染色體上定位的胚芽鞘長耐旱系數QTL與本研究定位的 Qknps-WL-7B.3有共同的標記Xwmc488.1，很有可能分別是相同的QTL。劉新元等[17]在3B染色體上的Xbarc164標記附近定位的根冠干重比耐旱系數QTL，與本研究在E5環境下定位到的 Qknps-WL-3B位置相近；在3A染色體上的Xgpw2266標記附近定位到的根鮮重耐旱系數QTL，與本研究在E1、E4、E5和E6環境下檢測到的 Qknps-WL-3A處在相近位置，有可能是相同的QTL。

本課題組還將本研究所用的RIL群體于2008-2010年度在泰安，2009-2010年度在濟寧三個水澆地環境中種植，并對穗粒數進行QTL分析，共定位到15個QTL[16]，分別位于1A、1D、2A、2B、3A、3D、5A、5B、5D、6A、6B、7A和7B染色體上，單個QTL可解釋穗粒數變異的2.94～14.57% 。其中分別有1個位點在三個環境、兩個環境和平均環境中被檢測到。本研究檢測到的位于2B、3A、5A、6B和7B染色體的QTL與該研究定位于相應染色體上的QTL位于同一位點。其中位于3A染色體標記Xbarc012和Xgpw2266之間的 Qknps-WL-3A.1在三個環境及平均環境中穩定表達，LOD值為4.95～11.94，可解釋10.84%～23.22%的表型變異，加性效應值為2.04～4.452，增效等位基因來自于濰麥8號，與本研究定位于3A的QTL處于同一位置，為同一個QTL。該QTL在9個環境中有7次被檢測到，在其中的3個水分脅迫環境下均被檢測到，而且在模擬干旱環境中亦被檢測到與根鮮重耐旱系數相關。綜合以上結果表明，在3A染色體標記Barc012和Xgpw2266之間存在與產量性狀和抗旱性相關QTL，有可能是一因多效，也可能是一個基因簇。目前，在3A染色體上，Zhang等[7]利用一個雙單倍體群體在3A染色體標記Xwmc488.2和Xwmc488.3之間和Xbarc356和Xwmc489.2之間定位到2個穗粒數QTL，劉 凱等[14]利用高密度SNP遺傳圖譜在標記Kukri_C43524_106和Bobwhite_C13704_244之間檢測到1個QTL，Lee等[18]報道過1個穗粒數QTL與標記Xgwm247連鎖。通過分析發現，它們處在相近的區域，但是由于沒有共同的標記，不能推測它們是相同的QTL，很可能是1個新的QTL。因此，該位點的發現對于分子標記輔助選擇和小麥耐旱性基因的精細定位和圖位克隆具有重要意義。

比較發現，在本研究中定位穗粒數QTL的2B、3B、3D、4A、4B、5A、5B、6B和7B染色體上，在其他研究中都有報道QTL存在，但是由于構建的遺傳圖譜相同的標記較少，沒有發現具有共同標記的QTL出現，不能斷定這些QTL是相同的或新的QTL。因此，進一步開發出多個遺傳背景下的共同標記，對增加不同研究者之間定位結果的相互驗證，對產量相關性狀QTL的精細定位、克隆和分子標記輔助育種更具有應用價值。