大豆株高與主莖節(jié)數(shù)的全基因組關(guān)聯(lián)分析

摘 "要：株高和主莖節(jié)數(shù)是大豆重要的株型性狀，對(duì)產(chǎn)量有顯著影響。該研究以281份大豆種質(zhì)為試驗(yàn)材料，利用多個(gè)田間環(huán)境的表型數(shù)據(jù)，使用3VmrMLM模型對(duì)大豆株高和主莖節(jié)數(shù)進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析。共檢測(cè)到36個(gè)顯著QTNs（Quantitative Trait Nucleotides，數(shù)量性狀核苷酸）和1個(gè)環(huán)境互作QTN（QEI）及25個(gè)顯著QTN和2個(gè)QEI分別控制大豆株高和主莖節(jié)數(shù)。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，位于6號(hào)染色體40.69～41.18 Mb、18號(hào)染色體3.40～3.74 Mb和20號(hào)染色體34.66～34.87 Mb 3個(gè)基因組區(qū)間同時(shí)控制2個(gè)性狀，可以認(rèn)為是控制大豆株型的重要位點(diǎn)，且18號(hào)染色體上基因組區(qū)間為該研究新檢測(cè)到的。研究結(jié)果可以為深入了解大豆株型性狀的遺傳基礎(chǔ)及標(biāo)記輔助育種提供有用的信息。

關(guān)鍵詞：大豆：株高；主莖節(jié)數(shù)；全基因組關(guān)聯(lián)分析；3VmrMLM模型

中圖分類號(hào)：Q348 " " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A " " " " "文章編號(hào)：2096-9902（2023）19-0034-05

Abstract： Plant height and the number of nodes on the main stem are important plant type traits of soybean， which have a significant impact on yield. In this study， 281 soybeans were used to conduct genome-wide association study on plant height and the number of nodes on the main stem using 3VmrMLM model based on the phenotypic data of multiple field environments. A total of 36 QTNs （quantitative trait nuckotides） and 1 environmental interaction QTN （QEI） were detected for plant height， while 25 QTNs and 2 QEIswere detected for the number of soybean main stem nodes. Three genomic regions located on 40.69～41.18 Mb on chromosome 6， 3.40～3.74 Mb on chromosome 18 and 34.66～34.87 Mb chromosome 20 were found that simultaneously control two traits， which can be considered as important loci for controlling soybean plant type. In addition， the important locus on chromosome 18 was newly detected in this study. The research results can provide useful information for in-depth understanding of the genetic basis and marker assisted selection breeding for soybean plant type traits.

Keywords： soybean; plant height; number of nodes on main stem; genome-wide association analysis; 3VmrMLM model

大豆（Glycine max）起源于中國(guó)，因其含有豐富的植物油脂和蛋白質(zhì)，在世界各地廣泛種植[1]。近年來(lái)我國(guó)對(duì)大豆的需求和消費(fèi)量在不斷攀升，國(guó)內(nèi)大豆產(chǎn)量已滿足不了市場(chǎng)需求[2]。在此背景下選育高產(chǎn)大豆品種顯得尤為重要。株高和主莖節(jié)數(shù)是大豆重要的株型構(gòu)成性狀，對(duì)其產(chǎn)量有重要影響[3]。但大豆株高和主莖節(jié)數(shù)屬于典型的數(shù)量性狀，受主效和微效多基因控制，也易受到環(huán)境影響[4]。已有研究表明，大豆株高和主莖節(jié)數(shù)受大豆生長(zhǎng)習(xí)性基因Dt1和Dt2影響較大，與品種的生長(zhǎng)習(xí)性密切相關(guān)[5-7]。除生長(zhǎng)習(xí)性基因外，仍有許多控制大豆株高和主莖節(jié)數(shù)QTL被報(bào)道[8-11]，表明大豆株高和主莖節(jié)數(shù)的遺傳基礎(chǔ)尚不清晰。

隨著基因組測(cè)序技術(shù)的發(fā)展，全基因組關(guān)聯(lián)分析（GWAS）被越來(lái)越方便應(yīng)用于解析作物復(fù)雜性狀的遺傳基礎(chǔ)[12-13]。基于上述，本研究利用281份大豆種質(zhì)構(gòu)成的關(guān)聯(lián)群體為試驗(yàn)材料，結(jié)合覆蓋全基因組的SNP標(biāo)記，在多個(gè)田間種植環(huán)境下利用3VmrMLM模型對(duì)大豆株高和主莖節(jié)數(shù)性狀進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析。以期發(fā)掘控制性狀的QTN、環(huán)境互作QTN（QEI）和重要基因組區(qū)間，為大豆株型育種和基因發(fā)掘提供信息。

1 "材料與方法

1.1 "試驗(yàn)材料與田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)

本研究以281份大豆種質(zhì)構(gòu)成的關(guān)聯(lián)群體為試驗(yàn)材料，這些種質(zhì)主要收集自我國(guó)西北、黃淮、江淮等地區(qū)。所有試驗(yàn)材料于2018、2019、2020年種植在陜西省延安市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所安塞試驗(yàn)站。采用隨機(jī)完全區(qū)組田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)種植，單行區(qū)，相鄰行距50 cm，株距10 cm，行長(zhǎng)1.5 m，單個(gè)環(huán)境下設(shè)3次種植重復(fù)。常規(guī)田間試驗(yàn)管理。

1.2 "株高和主莖節(jié)數(shù)表型調(diào)查及統(tǒng)計(jì)分析

株高（PH）和主莖節(jié)數(shù)（NN）均于大豆成熟時(shí)期測(cè)量。單個(gè)小區(qū)取3株代表性植株進(jìn)行測(cè)量，單個(gè)環(huán)境下表型值取該環(huán)境中3個(gè)種植重復(fù)的平均值。使用Excel等軟件對(duì)性狀表型數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。使用lme4包中的lmer函數(shù)估計(jì)廣義遺傳力（h2）[14]。其計(jì)算公式為

h2=σ■■/（σ■■+σ■■/n+σ■■/rn），

式中：σ■■、σ■■和σ■■分別表示基因型方差、基因型與環(huán)境互作方差、殘差，r和n分別表示區(qū)組個(gè)數(shù)和環(huán)境個(gè)數(shù)。

1.3 "全基因組關(guān)聯(lián)分析及重要基因組區(qū)間發(fā)掘

本研究所使用的材料已在前期工作中完成了重測(cè)序及SNP（Single Nucleotide Polymorphism）分型工作，共計(jì)58 112個(gè)高質(zhì)量SNP標(biāo)記被用于關(guān)聯(lián)分析[15]。基于3個(gè)田間環(huán)境和環(huán)境中的平均表型值，采用IIIVmrMLM包中的3VmrMLM（PCA+K）模型對(duì)大豆株高和主莖節(jié)數(shù)進(jìn)行了全基因組關(guān)聯(lián)分析[16]。以LOD（Logarithm Of Odd）值大于3.0作為篩選與株型性狀顯著相關(guān)QTN及環(huán)境互作QTN（QEI）的閾值。同時(shí)為獲得控制大豆株型性狀重要的基因組區(qū)間，使用Haploview 4.2[17]對(duì)同時(shí)控制2個(gè)性狀或所處基因組位置相近的控制單個(gè)性狀的QTN進(jìn)行單倍型分析，將這些QTN所處的單倍型區(qū)塊，作為控制大豆株型性狀的重要基因組區(qū)間。

1.4 "QTN增效等位變異在極端材料中的分布分析

為了進(jìn)一步了解優(yōu)異等位變異在大豆種質(zhì)中的分布情況及驗(yàn)證顯著QTN分析結(jié)果，筆者根據(jù)關(guān)聯(lián)群體的表型信息及變異效應(yīng)信息，在關(guān)聯(lián)群體中分別選取了端差異材料（20份大表型材料和20份小表型材料）進(jìn)行優(yōu)異等位變異效應(yīng)分析。使用增效等位基因分布比例（Proportion of excellent alleles，PEA）反映優(yōu)異等位基因在該種質(zhì)的分布情況。計(jì)算公式為

PAE=n/N×100%，

式中：n、N分別表示該種質(zhì)優(yōu)異等位變異數(shù)量和鑒定到顯著QTN的總數(shù)。

2 "結(jié)果與分析

2.1 "關(guān)聯(lián)群體株高和主莖節(jié)數(shù)性狀表型變異特點(diǎn)

關(guān)聯(lián)群體的PH和NN在2018、2019、2020年種植環(huán)境和3個(gè)環(huán)境均值的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果及分布情況見表1。在E1、E2與E3環(huán)境下PH在各個(gè)環(huán)境的平均值分別為113.28±13.20、87.74±16.27、98.03±12.05 cm；NN的平均值分別為19.00±2.46、18.86±2.67、17.66±1.58個(gè)。綜合3個(gè)環(huán)境，PH和NN的平均值分別為98.61±12.70 cm與18.51±1.82個(gè)，變異系數(shù)分別為12.88%和9.81%。表明該群體表型變異廣泛，能夠較好地體現(xiàn)PH和NN的遺傳基礎(chǔ)。在所有環(huán)境下，2個(gè)性狀表型呈連續(xù)分布的近似正態(tài)分布，屬于數(shù)量性狀的典型特征。此外，利用3年的田間種植環(huán)境數(shù)據(jù)計(jì)算PH和NN的遺傳力分別為81.97%及73.40%，遺傳力較高，說(shuō)明2個(gè)性狀主要受到遺傳因素的影響。

2.2 "大豆株高和主莖節(jié)數(shù)的全基因組關(guān)聯(lián)分析結(jié)果

利用3VmrMLM模型，以LOD大于3作為QTN與QEI的顯著閾值。最終檢測(cè)得到36個(gè)株高QTN（圖1（a））。這些QTN在大豆所有20條染色體上不均勻分布，單個(gè)QTN的LOD、加性效應(yīng)和表型貢獻(xiàn)率（R2）分別在4.07～53.06、-4.02～3.24 cm和0.28%～2.82%之間。同時(shí)鑒定到的1個(gè)控制株高的環(huán)境互作QTN（Gm18_7591402），能夠解釋0.89%的表型貢獻(xiàn)率（表2）。

對(duì)于主莖節(jié)數(shù)，共檢測(cè)到25個(gè)QTN（圖1（b））。這些QTN分布于除7、11、12、17和19號(hào)染色體以外大豆的其他染色體上。單個(gè)QTN的表型貢獻(xiàn)率在0.53%～4.29%之間、LOD在3.51～45.87之間、加性效應(yīng)在-0.62～0.47之間。此外，2個(gè)QEI（Gm15_44310378和Gm18_15358542）也被檢測(cè)到，其表型貢獻(xiàn)率分別為2.37%和1.57%（表2）。

比較PH和NN的QTN檢測(cè)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)QTN_Gm06_ 40688999同時(shí)控制2個(gè)性狀，所處的單倍型區(qū)間為6號(hào)染色體40.69～41.18 Mb；控制株高的QTN_Gm18_3404039和控制主莖節(jié)數(shù)的QTN_Gm18_3404254位置相近，處于同一單倍型區(qū)間（18號(hào)染色體3.40～3.74 Mb）；控制株高的QTN_Gm20_34770123與控制主莖節(jié)數(shù)的QTN_Gm20_3 4769788位置接近，處于同一單倍型區(qū)間（20號(hào)染色體34.66～34.87 Mb）（表3）。表明這3個(gè)單倍型區(qū)間是控制大豆株型的重要基因組區(qū)間。

2.3 "株高和主莖節(jié)數(shù)QTN等位變異分布特點(diǎn)分析結(jié)果

利用SNP標(biāo)記等位變異信息，對(duì)本研究鑒定到的36個(gè)株高和25個(gè)主莖節(jié)數(shù)QTN在具極端表型大豆種質(zhì)（20份表型小的種質(zhì)，20份表型大的種質(zhì)）中的等位變異分布特點(diǎn)進(jìn)行了分析（圖2）。結(jié)果顯示，大豆種質(zhì)的表型與增效等位變異占比（PEA）成正相關(guān)，表型值較高的材料具有更高的PEA。如低PH種質(zhì)的表型值在55.28～80.46 cm之間，PEA為21.62%～54.05%，僅有2份種質(zhì)的PEA超過(guò)50%。而高PH種質(zhì)（表型值在117.31～152.39 cm之間）的PEA為48.65%～72.97%，有18份種質(zhì)的PEA超過(guò)50%。對(duì)NN的分析也存在相似的結(jié)果，低NN種質(zhì)（12.78～15.83個(gè)）PEA的最小值為25.93%，最大值為48.15%；而高NN種質(zhì)（21.17～24.78個(gè)）的PEA在51.85%～77.78%之間，均高于低NN種質(zhì)。

2.4 "討論

理想株型育種對(duì)合理密植、提高大豆產(chǎn)量有著重要意義，也是緩解我國(guó)大豆供求矛盾及維護(hù)國(guó)家糧食安全的有效途徑之一[18]。而大豆株高和主莖節(jié)數(shù)是株型性狀重要構(gòu)成，但PH和NN屬于典型的數(shù)量性狀，其表型是基因型和環(huán)境相關(guān)作用的結(jié)果[19-20]。雖然可以通過(guò)傳統(tǒng)育種方式針對(duì)株型性狀進(jìn)行改良，但分子標(biāo)記輔助選擇育種可以通過(guò)分子標(biāo)記快速追蹤控制目標(biāo)性狀的功能基因?qū)崿F(xiàn)在苗期對(duì)植株進(jìn)行選擇。因此，揭示PH和NN的遺傳基礎(chǔ)將極大地促進(jìn)分子標(biāo)記輔助選擇在大豆株型改良中的應(yīng)用。據(jù)此，本研究利用具有QTN、QEI檢測(cè)能力的3VmrMLM模型對(duì)大豆株高和主莖節(jié)數(shù)進(jìn)行了全基因組關(guān)聯(lián)分析。最終發(fā)掘了36個(gè)株高QTN、25個(gè)主莖節(jié)數(shù)QTN及3個(gè)QEI，研究結(jié)果能夠增加對(duì)大豆PH和NN的遺傳基礎(chǔ)的認(rèn)識(shí)。此外，基于檢測(cè)到的QTN進(jìn)行等位變異分布特點(diǎn)分析也發(fā)現(xiàn)表型值大的個(gè)體增效等位變異占比高，這些結(jié)果表明了本研究所檢測(cè)到的這些QTN對(duì)大豆株高和主莖節(jié)數(shù)存在重要影響，能夠較好地揭示性狀變異的遺傳基礎(chǔ)，為大豆株型的全基因組設(shè)計(jì)育種及親本組配提供信息。

在該群體中株高和主莖節(jié)數(shù)具有顯著正相關(guān)（相關(guān)系數(shù)0.73，Plt;0.05），QTN檢測(cè)結(jié)果也可以在一定程度上揭示這2個(gè)性狀正相關(guān)的分子遺傳，發(fā)現(xiàn)3個(gè)基因組區(qū)間能夠同時(shí)控制2個(gè)性狀（表3）。將這3個(gè)基因組區(qū)間與前人研究結(jié)果進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)有2個(gè)區(qū)間（6號(hào)染色體40.69～41.18 Mb和20號(hào)染色體34.66～34.87 Mb）分別與Gai等[21]及Yao等[11]報(bào)道的QTL的基因組區(qū)間重疊或相鄰，研究結(jié)果得到相互印證。但同前人研究結(jié)果相比，本研究將QTL的基因組區(qū)間均縮小到500 kb以內(nèi)，作圖精度有很大提升。此外，位于18號(hào)染色體3.40～3.74 Mb區(qū)間內(nèi)尚未見有關(guān)控制大豆株高和主莖節(jié)數(shù)QTL的報(bào)道，推測(cè)是本研究新檢測(cè)到的一個(gè)位點(diǎn)。這些較小的基因組區(qū)間，為分子輔助育種及基因發(fā)掘提供了便利，可以作為下一步研究工作的重要靶點(diǎn)。同時(shí)在這3個(gè)重要基因組區(qū)間內(nèi)，根據(jù)基因注釋信息，本研究也發(fā)現(xiàn)一些基因，如Glyma.06G244200、Glyma.06G247100、Glyma.18G042100和Glyma.06G246400等參與乙烯合成、細(xì)胞生長(zhǎng)等生物過(guò)程。前人研究表明赤霉素、生長(zhǎng)素、細(xì)胞分裂素和乙烯等植物激素在植物株高和主莖節(jié)數(shù)等性狀的調(diào)控中具有重要的作用[22-24]。因此，這些基因也可以作為候選基因進(jìn)行基因功能驗(yàn)證研究。綜上所述，本研究結(jié)果能為深入了解大豆株高和主莖節(jié)數(shù)遺傳基礎(chǔ)提供有用信息，并為株型新基因發(fā)掘及性狀的分子標(biāo)記輔助育種提供重要目標(biāo)靶點(diǎn)。

3 "結(jié)論

大豆株高和主莖節(jié)數(shù)遺傳基礎(chǔ)復(fù)雜，受QTN和QEI控制。共檢測(cè)到36個(gè)QTN和1個(gè)QEI控制株高，25個(gè)QTN和2個(gè)QEI控制主莖節(jié)數(shù)。3個(gè)基因組區(qū)間（6號(hào)染色體40.69～41.18 Mb、18號(hào)染色體3.40～3.74 Mb和20號(hào)染色體34.66～34.87 Mb）同時(shí)控制2個(gè)性狀，是該群體中控制大豆株型的重要位點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] DU H， FANG C， LI Y， et al. Understandings and future challenges in soybean functional genomics and molecular breeding[J].Journal of Integrative Plant Biology，2023，65（2）：468-495.

[2] 李利活.中國(guó)大豆供求關(guān)系與貿(mào)易現(xiàn)狀研究[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化，2022（16）：84-86.

[3] 楊勝先.大豆品種群體株高、分枝數(shù)、主莖節(jié)數(shù)、莖粗和單株莢數(shù)的關(guān)聯(lián)分析[D].南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，2011.

[4] 陳亮宇，張君，韓笑，等.大豆株高和主莖節(jié)數(shù)QTL定位及候選基因挖掘[J/OL].吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：1-12[2023-09-27].

[5] LEE S H， BAILEY M A， MIAN M A. R， et al. Molecular Markers Associated with Soybean Plant Height， Lodging， and Maturity across Locations[J]. Crop Science， 1996，36（3）：728-735.

[6] LIU B， WATANABE S， UCHIYAMA T， et al. The Soybean Stem Growth Habit Gene Dt1 is an Ortholog of Arabidopsis TERMINAL FLOWER1[J]. Plant Physiology， 2010，153（1）：198-210.

[7] PING J， LIU Y， SUN L， et al. Dt2 is a Gain-of-Function MADS-Domain factor gene that specifies Semideterminacy in Soybean[J]. The Plant Cell， 2014，26（7）：2831-2842.

[8] FANG Y， LIU S， DONG Q， et al. Linkage Analysis and Multi-Locus Genome-Wide Association Studies Identify QTNs Controlling Soybean Plant Height[J]. Frontiers in Plant Science， 2020（11）：9.

[9] 王萍.大豆四向重組自交系株高和主莖節(jié)數(shù)及其密度響應(yīng)的QTL/QTN定位[D].哈爾濱：東北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2021.

[10] LI W X， WANG P， ZHAO H， et al. QTL for Main Stem Node Number and its response to plant densities in 144 soybean FW-RILs[J]. Frontiers in Plant Science， 2021（12）：666796.

[11] YAO D， LIU Z Z， ZHANG J， et al. Analysis of quantitative trait loci for main plant traits in soybean[J]. Genetics and molecular research： GMR， 2015，14（2）：6101-6109.

[12] SHAO Z， SHAO J， HUO X， et al. Identification of closely associated SNPs and candidate genes with seed size and shape via deep re-sequencing GWAS in soybean[J]. The oretical and applied genetics， 2022，135（7）：2341-2351.

[13] PRIYANATHA C， TORKAMANEH D， RAJCAN I. Genome-wide association study of soybean germplasm derived from Canadian × Chinese crosses to mine for novel alleles to improve seed yield and seed quality traits[J]. Frontiers in Plant Science， 2022，13：823.

[14] BATES D， M？魧CHLER M， BOLKER B， et al. Fitting linear mixed-Effects models using lme4[J]. Journal of statistical software， 2015（67）：1-48.

[15] CAO Y， ZHANG X， JIA S， et al. Genome-wide association among soybean accessions for the genetic basis of salinity-alkalinity tolerance during germination[J]. Crop and Pasture Science， 2021，72（4）：255-267.

[16] LI M， ZHANG Y W， ZHANG Z C， et al. A compressed variance component mixed model for detecting QTNs and QTN-by-environment and QTN-by-QTN interactions in genome-wide association studies[J]. Molecular Plant， 2022，15（4）：630-650.

[17] BARRETT J C， FRY B， MALLER J， et al. Haploview： analysis and visualization of LD and haplotype maps[J]. Bioinformatics （Oxford， England）， 2005，21（2）：263-265.

[18] 張威，許亞男，許文靜，等.大豆株高全基因組關(guān)聯(lián)分析[J/OL].中國(guó)油料作物學(xué)報(bào)：1-7[2023-09-27].

[19] LIU Y， LI Y， REIF J C， et al. Identification of quantitative trait loci underlying plant height and seed weight in soybean[J]. The Plant Genome， 2013，6（3）：841-856.

[20] CHANG F， GUO C， SUN F， et al. Genome-wide association studies for dynamic plant height and number of nodes on the main stem in summer sowing soybeans[J]. Frontiers in plant science， 2018（9）：1184.

[21] GAI J， WANG Y， WU X， et al. A comparative study on segregation analysis and QTL mapping of quantitative traits in plants-with a case in soybean[J]. Frontiers of Agriculture in China， 2007，1（1）：1-7.

[22] LI R， JIANG H， ZHANG Z， et al. Combined linkage mapping and BSA to identify QTL and candidate genes for plant height and the number of nodes on the main stem in soybean[J]. International Journal of Molecular Sciences， 2020，21（1）：42.

[23] WANG Y， ZHAO J， LU W， et al. Gibberellin in plant height control： old player， new story[J]. Plant Cell Reports， 2017，36（3）：391-398.

[24] XU Z， WANG R， KONG K， et al. An APETALA2/ethylene responsive factor transcription factor GmCRF4a regulates plant height and auxin biosynthesis in soybean[J]. Frontiers in Plant Science， 2022（13）：983650.