甘蔗3 個育種性狀與SSR 標記的關聯分析及優異等位變異發掘

田春艷 邊 芯 郎榮斌 俞華先 桃聯安 安汝東 董立華張 鈺 經艷芬,*

1 云南省農業科學院甘蔗研究所 / 云南省甘蔗遺傳改良重點實驗室, 云南開遠 661699; 2 農業農村部甘蔗生物學與遺傳育種重點實驗室(云南), 云南開遠 661699

甘蔗是世界上最主要的糖料作物, 甘蔗糖約占全球食糖產量的80%, 占我國食糖產量的90%[1]。提高甘蔗蔗莖產量和莖稈中蔗糖分含量是提高蔗糖產量的關鍵[2-3]。根據蔗莖理論產量[4]和蔗糖分[5]的計算公式, 甘蔗株高、莖徑是甘蔗產量的主要構成因子, 與甘蔗產量密切相關; 蔗汁錘度與甘蔗糖分性狀密切相關, 是甘蔗蔗糖分性狀評價的重要指標之一。因此, 對這些重要構成因子進行遺傳研究對提高甘蔗蔗莖產量和蔗糖產量具有重要意義。然而,這些構成因子均屬于數量性狀, 受到多個基因數量性狀位點的控制, 遺傳基礎非常復雜, 且表現型與基因型間的相互對應關系也不明確, 因此, 研究較為困難[6]。了解和研究這些主要構成因子的遺傳規律, 鑒定與甘蔗產量和糖分相關農藝性狀關聯的分子標記對培育高產高糖甘蔗新品種具有重要意義和應用價值。

SSR (simple sequence repeats)標記, 因其具有共顯性遺傳特征、重復性好、基因組中分布廣泛和多態性豐富等優點, 已被廣泛應用于甘蔗遺傳多樣性研究、種質資源和雜交后代鑒定、遺傳圖譜構建等研究[7-10]。關聯分析是基于在不同基因座等位變異(基因)間存在的連鎖不平衡關系, 能夠識別群體內目標性狀與遺傳標記或候選基因之間的關系, 是一種鑒定與數量性狀關聯的遺傳標記的有效方法[11-12]。已被廣泛應用于玉米[13]、水稻[14]、大麥[15]、大豆[16]等多種作物。

目前, 有關甘蔗農藝性狀的關聯分析也有了相關研究報道。Pinto 等[17]利用43 個SSR 標記與甘蔗產量和品質相關性狀進行關聯分析, 檢測到與株高關聯的標記20 個, 與莖徑關聯的6 個。Banerjee 等[18]以102 個甘蔗品種為研究材料, 基于989 個SSR 標記利用MLM 模型檢測與甘蔗蔗糖分及其他產量構成因子關聯的分子標記, 結果鑒定出與莖徑顯著關聯的標記4 個, 與蔗糖分顯著關聯的標記6 個。Bilal等[19]采用20 對SSR 標記對蔗莖重和分蘗數性狀進行關聯分析, 共發現與蔗莖產量顯著關聯的標記3個, 與分蘗數極顯著關聯的標記2 個。Siraree 等[20]通過關聯分析發現與甘蔗株高相關的SSR 標記2 個,與莖徑相關的3 個, 與錘度相關的1 個, 與蔗糖分相關的 3 個, 對表型變異的解釋率范圍為 1.6%～37.5%。朱專為[21]以80 份甘蔗品種為研究對象, 利用AFLP 和SSR 標記對甘蔗10 個重要農藝性狀進行關聯分析, 篩選到一批與株高、莖徑、錘度、單莖重等性狀關聯的標記。Barreto 等[22]以134 份巴西甘蔗種質資源為材料, 利用SSR 標記進行標記-性狀關聯分析, 結果鑒定出與甘蔗株高關聯的SSR 標記3個, 與分蘗數相關的SSR 標記7 個, 與單莖重相關的4 個, 與蔗莖產量關聯的3 個。這些研究獲得了與甘蔗產量、蔗糖分相關性狀關聯的一批分子標記,為甘蔗農藝性狀與分子標記的關聯分析奠定了較好的基礎, 但都停留在位點或標記水平(找到關聯標記), 未涉及表型效應解析。而進行等位變異的表型效應解析, 以特定等位變異的形式在性狀表型和基因型間建立起聯系, 這直接關乎到這些優異關聯位點在育種上的實際應用潛力。因此, 亟需加強發掘與相關農藝性狀關聯的新標記, 尤其重要的是對獲得的優良關聯標記進行表型效應解析, 弄清這些等位變異與表現型的具體對應關系, 發掘對表型值貢獻較大的優異等位變異。

鑒于此, 本研究以62 份甘蔗常用雜交親本或品種(系)、以及本單位自育創新種質為材料, 對與甘蔗產量和蔗糖分密切相關的3 個育種性狀在4 個種植環境下的表現型進行調查和分析, 利用37 對SSR 標記對群體材料進行遺傳多樣性分析、群體結構分析和關聯分析, 篩選與甘蔗株高、莖徑和錘度顯著關聯的SSR 標記, 并鑒定出優異關聯標記進行表型效應解析, 挖掘與這3 個育種性狀表型變異密切相關的優異等位變異及典型載體材料, 掌握產量和蔗糖分性狀的表型和遺傳標記間的關系, 為甘蔗雜交組合親本選配和分子育種提供指導和參考依據, 為甘蔗高產高糖育種奠定理論基礎。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

以我國甘蔗育種常用雜交親本(包括國內栽培種、國外引進種)、以及本單位自育的核心創新種質共62 份甘蔗種質資源為研究材料, 材料信息詳見附表1。

附表1 參試材料信息Table S1 Tested materials used in this study

表1 3 個育種性狀的方差分析結果和廣義遺傳力Table 1 MANOVA and broad-sense heritability of three breeding traits

1.2 試驗設計和材料種植

本試驗于2020 年在云南省農業科學院甘蔗研究所瑞麗育種站進行, 共4 個種植環境條件。包括大田和桶栽2 種方式, 其中大田種植設2 個點, 云南省德宏州隴川縣南多和弄門2 個甘蔗品種選育基地,桶栽種植設正常供水和干旱脅迫2 種水分環境。

大田種植采用隨機區組設計, 每個材料種植1行, 3 個重復, 行長2.0 m, 行距為1.1 m。桶栽于2020年2 月20 日進行單芽種植, 每只桶裝土18 kg, 每桶8 個芽, 每份材料種植6 桶, 正常澆水管理使其生長1 個月后進行出苗調查和補栽以保證苗量。于8 月7日將材料分成2 組, 每組3 桶, 每桶留有長勢基本一致的5 株苗, 拔除多余植株。第1 組繼續正常供水,第2 組進行干旱脅迫處理。通過控制澆水次數進行干旱脅迫, 即進入抗旱大棚前, 第1 組每隔2 d 澆1次水, 第2 組每隔4 d 澆1 次水, 進入抗旱大棚后,由于氣溫升高, 為保證干旱脅迫組的基本生長需求,將干旱脅迫組澆水頻率調整為每隔3 d 澆1 次水, 每次澆水量為桶底有大量水溢出。

1.3 表型數據調查和統計分析

于甘蔗生理成熟期對株高、莖徑、錘度3 個性狀進行調查。大田種植的, 每行材料隨機調查5 株,桶栽種植的, 每個材料調查3 桶, 每桶選取長勢均勻的4 株進行調查。利用DPS 7.05 對表型數據進行描述性統計分析, 利用GenStat12 進行方差和互作效應分析, 并按照Basnayake 等[23]方法計算廣義遺傳力。

1.4 基因組DNA 提取

取0.2 g 嫩葉, 利用植物基因組DNA 提取試劑盒(Tiangen DNAsecure, DP320-02)提取甘蔗基因組DNA, 具體操作步驟參考試劑盒說明書。使用微量紫外分光光度計NanoDrop (Thermo, ND1000)檢測DNA 質量及濃度, 用 1.5%瓊脂糖凝膠電泳檢測DNA 完整性, 主帶清晰且不大量拖尾的DNA 用于后續SSR 分型實驗。

1.5 毛細管電泳檢測及條帶統計

根據文獻報道[24-26]選擇SSR 標記, 合成熒光引物。PCR 反應總體積為15 μL, 其中, DNA 模板1 μL,Buffer 1.5 μL,TaqDNA 聚合酶 (TransGen Phi29 DNA Polymerase, LP101-01) 0.3 μL, 10 mmol L–1dNTPs 0.3 μL, 25 mmol L–1MgCl21.5 μL, 正反向引物各0.15 μL (濃度10 μmol μL–1), ddH2O 10.1 μL。PCR 擴增程序設置為94℃預變性5 min; 94℃變性30 s, 50～60℃ (根據引物信息調整)退火45 s, 72℃延伸30 s, 這3 個階段循環32 次; 最后72℃延伸5 min,4℃保存擴增產物。PCR 擴增結束后, 根據瓊脂糖凝膠電泳結果估計PCR 產物濃度, 并將產物稀釋10倍后與ROX500 內標混勻, 置于ABI3730 測序儀樣本架上進行毛細管電泳檢測(委托安徽通用生物技術有限公司完成)。測序完成后導出SSR 基因分型文件, 利用GeneMarker v2.7 軟件對毛細管電泳輸出圖譜進行擴增片段統計, 根據需要設定每個SSR 標記的等位基因panel, 系統將根據所設定的panel 進行條帶統計, 某一位點上有條帶記為“1”, 無條帶記為“0”, 系統將自動根據內標ROX 計算片段大小, 最后進行人工校準。

1.6 遺傳多樣性和群體結構分析

利用Power marker V3.25[27]分析各標記所檢測到的等位基因數、主要等位基因頻率(major allele frequency, MAF)、多態性信息含量(polymorphism information content, PIC)和基因多樣性等參數。

利用Structure 2.3.1[28]進行群體遺傳結構分析。設定群體數目從k=1 到k=10, 并假定位點都是獨立的, 將開始時MCMC 的不作數迭代設為10,000 次,再將不作數迭代后的設為100,000 次, 10 個重復。利用在線評估軟件Structure Harvester (http://taylor0.biology.ucla.edu/structureHarvester/)確定最佳k值。利用CLUMPP2.0[29]將Structure 運行得到的對應k值的多次重復結果進行合并, 得到合并的Q值矩陣,應用distruct1.1[30]繪制Q-plot 圖。

1.7 關聯分析及優異等位變異發掘

TASSEL 2.1[31]軟件可提供2 種關聯分析模型,即混合線性模型(mixed linear model, MLM)和一般線性模型(general linear model, GLM)。前人研究表明:利用MLM 模型將各個體Q值作為協變量納入SSR標記與表型性狀變異的回歸分析, 可以矯正亞群混合造成的偽關聯, 減少假陽性結果[32-34]。因此, 本研究利用MLM 模型, 分別對4 個種植環境條件下3個育種性狀與SSR 標記進行關聯分析, 其中, MLM分析需要的Q 矩陣來自STRUCTURE 軟件的結果,Kinship 矩陣由TASSEL2.1 軟件計算得到。為增強結果可靠性和檢測穩定性, 本研究進一步將同時在2 個及以上環境下都檢測到的標記認為是優異關聯標記。

為發掘優異等位變異, 對上述鑒定出的優異關聯標記, 參照錢能[35]的方法計算各位點的表型效應值, 逐一進行各等位變異的表型效應解析。SSR 位點等位變異表型效應的計算公式為:

式中,ai代表第i個等位變異的表型效應值,xij為攜帶第i個等位變異的第j個材料的性狀表型測定值,ni為具有第i等位變異的材料數目。Nk為所有材料的性狀表型測定值,nk為所有試驗材料數目。若ai值為正, 則該等位變異為增效等位變異, 反之為減效等位變異。本研究以發掘甘蔗高產高糖等位變異為目的, 所以具有增效效應的等位變異被認為是優異等位變異, 而攜帶該等位變異, 且對應表型測定值最大的材料為該等位變異的典型載體材料。

2 結果與分析

2.1 方差和廣義遺傳力分析

多變量方差分析(MANOVA)和廣義遺傳力分析結果(表1)顯示, 甘蔗3 個性狀基因型(種質)間存在極顯著差異(P<0.001), 環境(4 個種植環境)對3 個性狀也具有極顯著影響(P<0.001), 基因型與環境間存在極顯著的互作效應(P<0.001)。3 個性狀的廣義遺傳力排序依次為莖徑(0.76)>錘度(0.72)>株高(0.68),廣義遺傳力較高, 說明這3 個性狀具有較穩定的遺傳特性, 且莖徑和錘度的遺傳穩定性大于株高。因此, 雖然環境、基因型×環境互作對株高、莖徑和錘度具有極顯著影響, 但主要取決于種質材料本身,也就是主要由基因型決定。

2.2 3 個育種性狀的表型變異分析

62份甘蔗種質3個農藝性狀的表型變異分析結果(表2)顯示: 4個不同種植環境條件下, 株高的變異系數范圍為10.72%～19.89%, 平均值為14.64%;莖徑的變異系數介于11.91%～14.89%之間, 均值為13.36%; 錘度的變異系數范圍為6.73%～12.11%, 平均值為9.9%。株高變異系數最大, 其次是莖徑, 錘度的變異系數最小, 表明群體的株高性狀遺傳變異最豐富。對于株高, 干旱對其影響較大, 干旱脅迫下的株高平均值顯著低于其余3 個環境下的平均值,表明干旱脅迫對甘蔗株高影響較大。而莖徑在大田和桶栽2 種種植方式間差異較大, 這主要是由于桶栽種植環境空間小、群體密度大, 因此對蔗莖的生長影響較大。對于錘度, 在桶栽種植正常澆水條件下平均值最低, 這可能是由于土壤中水分過多引起蔗汁中蔗糖濃度降低導致的。

表2 4 個種植環境下供試甘蔗3 個農藝性狀變異Table 2 Variation of three agronomic traits in tested sugarcane accessions under four planting environments

對3 個性狀在4 個種植環境下進行頻數分布分析發現, 本研究的3 個性狀均符合正態分布(圖1),呈典型的數量性狀分布特征。從偏度和峰度值看, 3個性狀的偏度介于-1.49～0.43 之間, 峰度介于-0.65～1.89 之間, 偏度和峰度較小, 也符合近正態分布, 可用于后續關聯分析。

圖1 62 份甘蔗種質資源3 個育種性狀的頻數分布Fig.1 Frequency distribution of three breeding traits in 62 sugarcane germplasm entries

2.3 遺傳多樣性和群體結構分析

PCR 擴增結果顯示, 37 對引物共檢測到204 個等位基因(表3), 變幅為2～10 個, 每個標記平均檢測到5.5135 個, 主等位基因頻率平均值為0.4151, 多態性信息含量變化范圍為 0.3749～0.8319。根據Botstein[36]等的劃分依據: PIC>0.50 為高度多態性信息引物, PIC<0.25 為低度多態性信息引物, PIC 值介于0.25 和0.50 之間, 為中度多態性信息引物。本研究所選用的引物, PIC 平均值為0.6252, PIC>0.50 的標記有33 個, 占總量的89.19%, 平均基因多樣性為0.6779, 表明本研究群體材料遺傳多樣性較豐富, 37對SSR 標記的多態性較高。

利用Structure 2.3.1 軟件對62 份供試甘蔗種質進行群體結構分析, 當K=3 時, ?K出現明顯的峰值(圖2-A), 即參試的62 份甘蔗種質群體存在3 個亞群, 分別命名為POP1、POP2 和POP3 (圖2-C)。其中POP1 有37 份材料(圖2-B), 包括品種/親本21 份,云瑞創新種質16 份,Q>0.8 的有28 份,Q<0.6 的有1份; POP2 有21 份材料, 包含云瑞創新種質16 份, 品種/親本5 份,Q>0.8 的有12 份,Q<0.6 的有6 份; POP3的4 份材料都是云瑞創新種質,Q>0.8 的3 份,Q<0.6的1 份。62 份種質僅有8 份種質的Q值小于0.6, 表明群體材料的遺傳組成較為簡單。所獲得的Q值矩陣將用于后續關聯分析作為協變量, 以消除群體結構對關聯分析結果的影響。

圖2 62 份甘蔗種質資源的群體結構Fig.2 Population structure of 62 sugarcane germplasm entries

2.4 甘蔗株高、莖徑和錘度與SSR 標記的關聯分析

通過MLM 方法(表4), 在4 個環境下共檢測到與株高關聯的標記6 個, 對表型變異的解釋率范圍為10.57%～14.95%; 與莖徑關聯的標記7 個, 表型變異解釋率為5.04%～26.29%; 與錘度關聯的標記7 個,表型變異解釋率為16.90%～27.98%。

表4 與3 個育種性狀顯著關聯到的SSR 標記情況總概Table 4 General overview of SSR markers associated with three breeding traits

為提高關聯標記的可靠性, 本研究把在2 個及以上環境下同時檢測到的標記認為是優異關聯位點(表5)。因此, 與株高關聯的 6 個標記中, 只有SCB190 為株高優異關聯位點, 同時在2 個環境下檢測到。與莖徑關聯的7 個位點中, 只有DBF/Arb1、SMC486CG、SMC1752 和IISR306 為優異關聯位點,其中DBF/Arb1 和SMC486CG 同時在3 個環境下檢測到, 且SMC486CG 與莖徑在3 個環境下均為極顯著相關。與錘度關聯的優異位點有SMC851MS 和SMC119CG 兩個。

表5 在2 個及以上環境下都檢測到的與農藝性狀顯著關聯的SSR 標記Table 5 SSR markers associated with agronomic traits under two or more planting environments

2.5 優異關聯位點的表型效應解析

為發掘優異等位變異, 在基因型與表現型間建立對應關系, 本研究進一步對上述鑒定出的7 個優異關聯位點進行表型效應解析。由于本研究主要為發掘與甘蔗高產高糖相關的等位變異, 因此, 本試驗將在多個環境下表型效應值均為正值(增效)的等位變異認定為優異等位變異。表6 列出了上述獲得的7 個優異關聯位點在4 個不同環境條件下各等位變異的表型效應值及典型載體材料, 表7 列出了鑒定出來的優異等位變異及其對應的典型載體材料。分析發現:

表6 7 個優異關聯位點及其所有等位變異對應的表型效應值Table 6 Alleles of seven related elite markers and their phenotypic effect value

表7 優異等位變異及其相應環境下對應的典型載體材料Table 7Excellent alleles and typical carrier materials in corresponding environments

(1) 株高優異關聯位點SCB190, 共檢測到5 個等位變異, 其中SCB190_263 bp 在2 個種植環境條件下均為增效效應, 屬株高優異等位變異, 典型材料是云瑞164。其余4 個為減效效應, 減效效應最大的等位變異是SCB190_250 bp。

(2) 莖徑關聯的4 個優異位點中, DBF/Arb1 同時在3 個環境下都檢測到, 包含3 個等位變異。其中, DBF/Arb1_217 bp 在3 個種植環境條件下均為增效等位變異, 屬優異等位變異, 典型材料分別是云瑞15-566、粵糖86-368、粵糖60 號。位點SMC486CG檢測到7 個等位變異, 其表型效應介于-0.18 ～ +0.06之間, 其中SMC486CG_222 bp 和SMC486CG_232 bp在3 個種植環境下均為增效等位變異, 屬優異等位變異, 典型材料有云蔗08-1609、粵糖86-368、粵糖93-159 和桂糖11 號, SMC486CG_234 bp、SMC486CG_236 bp、SMC486CG_237 bp 和SMC486CG_238 bp 在3 種環境下均為減效效應。位點SMC1752 檢測到4個等位變異, 表型效應范圍為–0.03 ～ +0.02, IISR306檢測到8個等位變異, 表型效應范圍為-0.92 ～ +2.04。

(3) 錘度關聯的2 個優異位點中, SMC851MS 具有6 個等位變異, 表型效應值為-0.26 ～ +0.22, 平均增效效應為+0.08, 減效效應為-0.13。等位變異SMC851MS_133 bp 和SMC851MS_134 bp 在2 個種植環境條件下均為增效效應, 屬優異等位變異, 典型材料有云蔗 08-1609、福農 15 號。等位變異SMC851MS_129 bp、SMC851MS_131 bp和SMC851MS_137 bp 為減效效應, 典型材料有云瑞17-114、云瑞17-124、云瑞15-566。位點SMC119CG 檢測到5 個等位變異, 表型效應范圍為-5.27 ～ +0.51, 平均增效效應為+0.28, 減效效應為-1.59。其中SMC119CG_116 bp、SMC119CG_122 bp 在2 個環境下均為增效效應, 屬優異等位變異, 增效效應最大的是SMC119CG_122 bp (+0.51), 典型載體材料是粵糖00-236。這些增效(減效)效應明顯或穩定的等位變異(在多個環境下都檢測到)可在今后甘蔗育種中根據具體的育種目標性狀進行選擇性地利用, 而攜帶這些等位變異的典型載體材料可考慮作為甘蔗雜交的優異親本資源。

3 討論

高產高糖是甘蔗育種的兩個重要目標。根據甘蔗理論產量和理論蔗糖分計算公式, 甘蔗株高、莖徑和錘度是這兩大育種目標的主要構成因子[4-5]。常規甘蔗育種依賴表型選擇優良性狀以實現育種目標,但易受到環境因素的影響。因此, 摸清常用種質資源重要育種性狀的遺傳變異和遺傳規律, 不僅可提高選擇效率, 而且可增強對雜交后代表現型的預見性[37]。本研究62 份材料在4 個種植環境下的表型遺傳變異分析表明, 3 個育種性狀的變異系數范圍為6.73%～19.89%, 其中變異系數大小排序依次為株高>莖徑>錘度。徐志軍等[38]對甘蔗F1群體農藝性狀遺傳分析的結果顯示, 甘蔗F1群體的性狀變異系數為莖徑(12.53%)>株高(10.51%)>錘度(8.23%)。劉家勇等[3]研究顯示, 甘蔗新植和宿根的蔗糖分變異系數較小, 介于9.56%到11.65%之間。楊昆等[39]對甘蔗家系經濟性狀的遺傳變異分析結果表明, 6 個性狀中株高的遺傳變異系數最大(14.25%), 錘度最小(4.12%)。這些研究都表明甘蔗錘度性狀的變異系數較小。除變異系數外, 性狀的遺傳力也是植物遺傳改良和育種工作中的重要遺傳參數, 反映的是根據表型值選擇基因型值的可靠程度[40-41]。本研究的3個育種性狀廣義遺傳力范圍介于0.68 至0.76 之間,表現為較高的遺傳力, 這與楊昆等[39]的研究結果一致, 說明在育種中, 根據表型值對性狀進行優劣選擇是比較有效的。然而, 本研究方差分析顯示基因型、環境、基因型×環境對甘蔗株高、莖徑和錘度的影響為極顯著, 說明種植環境對這3 個性狀的影響也較大。因此, 除表型選擇外, 亟需建立更有效、更可靠的分子標記輔助選擇方法。

關聯分析, 是在性狀表現型和基因型或遺傳標記間建立起聯系, 以便利用遺傳標記預見表現型的重要方法之一。本研究利用多態性SSR 標記, 獲得與株高、莖徑和錘度關聯的SSR 標記數分別為6 個、7 個和7 個, 一個性狀檢測到多個關聯標記。Ukoskit等[42]對甘蔗蔗糖分相關性狀進行關聯分析發現與錘度極顯著關聯的標記3 個。Siraree 等[18]鑒定出與甘蔗株高關聯的SSR 標記2 個, 與莖徑關聯的標記3個。與本研究結果一致, 都表明一個性狀可檢測到多個關聯標記, 表明這些性狀是由多基因控制的。同時, 一個標記也可以與多個性狀關聯。如本研究中的SMC851MS 同時與莖徑和錘度關聯, SMC219與株高和錘度2 個性狀同時關聯。這種情況也體現在其他作物中。張力嵐等[43]通過SSR 標記與黃麻纖維產量性狀的相關性分析, 發現與黃麻株高相關的SSR 標記37 個, Kraakman 等[44]利用AFLP 標記發現與大麥產量相關的標記共有8 個。劉其寶[45]等利用MLM 方法檢測到17 個與陸地棉葉片葉綠素含量顯著關聯。Abbasi 等[46]利用104 個SSR 標記對甜菜的性狀進行相關分析, 結果發現FDSB502 標記與甜菜的糖提取系數、糖含量、糖漿、葉片鉀含量均相關。這些結果表明, 一個SSR 標記可以與多個性狀具有相關性, 張力嵐等[42]推測這可能是由于這個標記對應的多效性QTL 引起的。

掌握性狀的表型和基因型是育種工作的基礎和關鍵, 然而, 僅僅找到與表型相關的標記還不足以滿足育種家的需求, 不足以為育種工作提供可利用的信息。因此, 深入分析關聯位點等位變異的效應值, 發掘其中的有利等位變異, 在基因型與表現型間建立起對應關系, 更有助于為分子標記輔助育種提供更有價值的信息。在甘蔗中, 前人研究已定位到了一些與甘蔗產量和糖分性狀關聯的位點[15-20],但都僅限于找到關聯位點, 未進行表型效應解析。本研究在獲得關聯位點后, 進一步篩選出在2 個及以上環境下都檢測到的優異關聯位點, 并一一解析了各等位變異的表型效應, 在性狀的表現型與基因型之間用特定的等位變異建立起聯系, 發掘與甘蔗株高、莖徑和錘度性狀關聯的優異等位變異。在株高方面, 發掘了對株高具有增效潛力的優異等位變異SCB190_263 bp, 其表型效應范圍為+0.10 ～ +2.02;在蔗莖方面, 發掘了對莖徑具有增效效應的優異等位變異 DBF/Arb1_217 bp、SMC486CG_222 bp、SMC486CG_232 bp, 這些等位變異在3 個環境下均表現為增效效應, 其表型效應范圍為+0.01 ～ +0.07。在錘度方面, 發掘了對錘度具有增效效應的優異等位變異SMC851MS_133 bp、SMC851MS_134 bp、SMC119CG_116 bp、SMC119CG_122 bp 4 個, 其表型效應范圍為+0.01 ～ +0.51。表型效應值變異范圍最大的性狀是錘度, 與其他作物相比, 本研究獲得的表型效應值相對較小[15,45]。這主要是由物種間差異、研究性狀不同及表型效應值的計算方法不同引起的。值得關注的是: (1) 典型載體材料如云蔗08-1609、粵糖86-368、粵糖93-159 都同時攜帶2個莖徑增效等位變異, 與其屬中大莖甘蔗品種的實際情況一致[47-49]。(2) 典型載體材料云蔗08-1609 (攜帶等位變異SMC851MS_133 bp、SMC851MS_134 bp和SMC119CG_116 bp)、粵糖00-236 (攜帶等位變異SMC119CG_116 bp 和SMC119CG_122 bp)、福農15號(攜帶等位變異SMC851MS_133 bp 和SMC851MS_134 bp)同時攜帶2 個及以上錘度增效等位變異, 這3 個材料皆是高糖甘蔗品種[47-50]。這暗示著: 一是本研究發掘的對莖徑、錘度具有增效效應的等位變異,其典型載體材料的實際表現型與其攜帶的等位變異的表型效應一致, 進一步說明利用MLM 方法關聯到的標記結果可靠性較高; 二是這些等位變異與其性狀密切相關, 有望作為對應性狀的新選擇標記,在后續研究中應著重關注此類型的等位變異, 同時應加大群體數量進行進一步驗證; 最重要的是, 等位變異所對應的表型效應可能具有累加效應, 即攜帶的增效等位變異數量越多, 其對應的性狀表型值越大。因此, 在育種上可優先利用攜帶多個優異等位變異的種質材料; 此外, 在雜交組合選配時可根據要改良的性狀選擇攜帶相應性狀等位變異的親本,通過雜交等方式將親本所攜帶的優異等位變異聚合起來, 為甘蔗育種提供優異種質資源。

4 結論

本研究群體材料株高、莖徑和錘度3 個育種性狀具有豐富的遺傳變異, 環境、基因型與環境互作對其具有極顯著影響, 但其表現型主要由基因型決定。所選用的37 對SSR 標記多態性較高, 群體表現出較高的遺傳多樣性。利用MLM 方法進行關聯分析, 共鑒定出與株高、莖徑和錘度關聯的SSR 標記20 個, 對表型的解釋率范圍為5.04%～27.98%, 其中7 個為優異關聯位點。對這7 個優異關聯位點進行表型效應解析, 獲得對甘蔗株高、莖徑和錘度具有增效效應的優異等位變異共8 個及其典型載體材料10 份。研究結果表明等位變異所對應的表型效應可能具有累加效應, 在育種上可優先利用攜帶多個優異等位變異的種質材料, 可通過雜交將親本所攜帶的優異等位變異聚合起來, 創制優異種質。