人工合成小麥和地方品種穗發芽抗性育種利用效率

劉澤厚，王琴，葉美金，萬洪深，楊寧，楊漫宇，楊武云，李俊

人工合成小麥和地方品種穗發芽抗性育種利用效率

劉澤厚1，王琴1，葉美金2，萬洪深1，楊寧1，楊漫宇1，楊武云1，李俊1

1四川省農業科學院作物研究所/農業農村部西南地區小麥生物學與遺傳育種重點實驗室/糧食作物綠色種質創新與遺傳改良四川省重點實驗室，成都 610066；2成都師范學院化學與生命科學學院，四川溫江 611130

【目的】小麥穗發芽是影響小麥產量和品質的重要限制因子。具有抗穗發芽特性的人工合成小麥和地方品種是改良栽培小麥穗發芽抗性的重要基因資源，通過分子標記輔助選擇轉育人工合成小麥和地方品種穗發芽抗性位點，評價人工合成小麥和地方品種導入系抗穗發芽育種利用效率，篩選抗穗發芽小麥新材料，為小麥穗發芽抗性育種提供數據和材料支撐。【方法】以抗穗發芽的人工合成小麥SYN792和四川地方品種涪陵須須麥為母本，以穗發芽敏感品種川麥45為輪回親本，構建2個BC1F7群體。2017年，通過整穗發芽鑒定法對2個BC1F7群體的1 796個株系進行穗發芽表型初篩，然后利用與人工合成小麥和地方品種穗發芽抗性位點連鎖的SSR標記進行分子標記選擇，篩選出整穗發芽率（SGR）小于35%且攜帶和抗性位點的導入系；2018和2019年，連續2年對初篩選出的和導入系進行整穗發芽率、籽粒發芽指數（GI）和產量相關性狀鑒定，其中，籽粒發芽鑒定試驗設置25 ℃（18GI）和32 ℃（19GI）2個發芽溫度。通過不同環境下穗發芽抗性和產量數據，分析人工合成小麥和地方品種導入系抗穗發芽育種利用效率，篩選抗穗發芽且綜合性狀好的優異導入系。【結果】經整穗發芽鑒定初篩，從1 796個衍生系中篩選出SGR值小于35%的株系537個；進一步對篩選出的537個株系進行分子標記檢測，發現332個株系導入了人工合成小麥和地方品種穗發芽抗性位點，包括人工合成小麥導入系73個、地方品種導入系259個；地方品種導入系的頻率顯著高于人工合成小麥導入系。2018和2019年通過對332個穗發芽抗性位點導入系穗發芽鑒定發現，不同年份穗發芽指標間均呈極顯著正相關，穗發芽指標SGR和GI表現出相對穩定的趨勢；人工合成小麥和地方品種導入系的3個穗發芽指標平均值（18GI、18SGR和19SGR）均低于23%，差異不顯著。不同發芽溫度導入系的GI值差異較大，發芽溫度32 ℃時，人工合成小麥導入系的GI值顯著低于地方品種導入系。篩選出的73個人工合成小麥導入系中，紅粒系穗發芽指標值均低于白粒系；其中，11個人工合成小麥白粒導入系表現中抗及以上抗性水平，14個紅粒導入系在不同發芽溫度時GI值均低于35%。2年產量相關性狀分析表明，人工合成小麥導入系的千粒重顯著高于地方品種導入系，而穗粒數顯著小于地方品種導入系。根據產量性狀和穗發芽抗性表現，篩選出23個穗發芽抗性和綜合性狀均較好的優異導入系，包括7個人工合成小麥導入系、16個地方品種導入系；人工合成小麥優異導入系中有2個白粒導入系穗發芽抗性中抗以上，2個紅粒導入系不同發芽溫度的GI值均低于25%，表現出穩定的穗發芽抗性。【結論】人工合成小麥和地方品種均可用于改良現代栽培小麥穗發芽抗性，利用地方品種進行穗發芽抗性育種改良效率優于人工合成小麥；但人工合成小麥導入系的穗發芽抗性的穩定性優于地方品種導入系。篩選出的23個人工合成小麥和地方品種導入系是小麥穗發芽抗性和產量性狀改良的重要基因資源；特別是人工合成小麥白粒導入系（編號5201）和紅粒導入系（編號5497和5505）是非常有育種利用價值的穗發芽抗性育種親本材料。

小麥；人工合成小麥；地方品種；穗發芽；產量相關性狀

0 引言

【研究意義】小麥穗發芽（pre-harvest sprouting，PHS）是指在小麥收獲前遇連續陰雨或潮濕環境下出現籽粒在麥穗上萌動、發芽的現象[1]。穗發芽不僅導致小麥營養和加工品質劣化、種用價值降低，而且嚴重時導致產量損失，對小麥生產造成較大的經濟損失[2-3]。由于穗發芽而導致的全球小麥市場價值下降，直接經濟損失超過10億美元[4]。中國約有83%的小麥種植區均發生過嚴重的穗發芽危害，特別是長江中下游、西南麥區等濕熱地區[5]；近幾年，穗發芽在中國江蘇、安徽、四川、河南等省頻繁發生，影響了小麥品質和產量，給種植大戶和企業造成較大經濟損失[6]。目前，利用抗穗發芽種質資源培育抗穗發芽小麥品種是解決小麥穗發芽問題最有效的途徑。【前人研究進展】穗發芽是一個復雜的數量性狀，受遺傳和環境等多種因素影響[7]。休眠是影響小麥穗發芽的主要因素，除此之外，籽粒顏色、種皮成分和結構、穗部形態、穎殼內發芽抑制物質、溫度等也不同程度地影響穗發芽抗性[8]。小麥穗發芽QTL已被定位到21條染色體上[2, 9-15]，其中，第3同源群和4A染色體上的抗穗發芽主效QTL在多個環境和多個遺傳背景中均能被檢測到，是穗發芽抗性輔助轉育的有效位點[13-14, 16-22]。人工合成小麥（synthetic hexaploid wheat，SHW，2n=6x=42，AABBDD）和地方品種（wheat landraces，WL，2n=6x=42，AABBDD）含有豐富的抗病、抗逆、優質、高產等優異基因，是改良現代小麥的重要基因資源[7, 17]。人工合成小麥和地方品種穗發芽抗性QTL已被定位在小麥眾多染色體上[7, 17, 23-27]。位于3D染色體上源于節節麥的穗發芽抗性QTL與種皮顏色相關，如早期被定位到的、等SSR標記所在的染色體區段[7, 23, 25-26]；He等[28]利用節節麥-普通小麥染色體片段代換系進一步將節節麥的穗發芽抗性QTL定位在SSR標記和KASP標記間；Lang等[29]通過多組學和功能分析，發現來自人工合成小麥穗發芽抗性位點的抗性作用源自的多效性。位于4AL染色體上來自小麥地方品種的穗發芽抗性QTL與種子休眠有關，Chen等[17]和Mares等[27]將中國小麥地方品種SW95-50213和禿頭麥的穗發芽抗性QTL定位到、和等SSR標記所在的染色體區段；Zhou等[24]對717份中國小麥地方品種穗發芽抗性進行全基因組關聯分析，也在4AL染色體上檢測到與穗發芽抗性相關的位點。近年來，利用3DL和4AL染色體上的穗發芽抗性QTL進行分子標記輔助選擇，成功改良了栽培小麥的穗發芽抗性，為小麥穗發芽抗性育種提供了新的遺傳資源[6, 19, 30-31]。【本研究切入點】自20世紀90年代以來，中國研究者已篩選出一批抗穗發芽的人工合成小麥和地方品種，但由于人工合成小麥野生性強、穎殼堅硬難脫粒，以及地方品種稈子高、產量低等問題限制了它們的育種應用[32]。小麥種質資源創新與遺傳育種課題組前期發現人工合成小麥SYN792和地方品種涪陵須須麥具有高抗穗發芽的特性，利用SYN792和涪陵須須麥分別與穗發芽敏感品種川麥45雜交，構建了2個F2群體；根據前人定位的人工合成小麥和地方品種分別在3DL和4AL染色體上的抗穗發芽QTL位置，利用與穗發芽抗性QTL連鎖的SSR標記掃描2個群體，發現人工合成小麥SYN792在3DL染色體上的穗發芽抗性位點位于SSR標記和之間，地方品種涪陵須須麥在4AL染色體上的穗發芽抗性位點位于SSR標記和之間，這4個SSR標記可有效區分穗發芽抗感基因型，可用于分子標記輔助選擇。【擬解決的關鍵問題】為了利用來源于人工合成小麥和地方品種的穗發芽抗性位點和改良普通小麥，本研究利用抗穗發芽的人工合成小麥SYN792和地方品種涪陵須須麥，分別與穗發芽敏感品種川麥45構建BC1F7群體，通過基因型、穗發芽抗性和農藝性狀鑒定，分析人工合成小麥和地方品種抗穗發芽育種利用效率及其導入系穗發芽抗性差異，篩選抗穗發芽且綜合農藝性狀優良的小麥新材料，為利用人工合成小麥和地方品種改良栽培品種穗發芽抗性提供數據和材料支撐。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗材料包括抗穗發芽的親本人工合成小麥SYN792（紅粒）和地方品種涪陵須須麥（白粒）、穗發芽敏感親本川麥45（白粒），及其構建的2個穩定的BC1F7衍生群體。衍生群體分別以SYN792和涪陵須須麥為母本，川麥45為輪回親本雜交，連續自交獲得2個包括1 796個株系的BC1F7群體；其中，SYN792與川麥45構建的BC1F7群體有1 069個株系，涪陵須須麥與川麥45構建的BC1F7群體有727個株系。親本人工合成小麥SYN792是四倍體小麥（，2n=4x=28，AABB）與節節麥（，2n=2x=14，DD）雜交、染色體加倍獲得，由國際玉米小麥改良中心（CIMMYT）提供；涪陵須須麥和川麥45由四川省農業科學院作物研究所提供。

1.2 試驗設計

2017年，通過對人工合成小麥和地方品種構建的2個BC1F7群體的1 796個株系及其親本進行整穗發芽初篩和SSR分子標記選擇，選出整穗發芽率小于35%且導入人工合成小麥和地方品種穗發芽抗性位點的導入系，用于后續研究。2018—2019年連續2年對2017年篩選出的導入系進行整穗發芽、籽粒發芽、產量相關性狀鑒定，比較人工合成小麥導入系和地方品種導入系的穗發芽抗性和產量性狀，篩選穗發芽抗性和綜合性狀好的優異導入系。為了比較不同溫度對2種類型導入系籽粒萌發的影響，籽粒發芽鑒定設置2個溫度。

1.3 田間種植及農藝性狀鑒定

2017年將親本SYN792、涪陵須須麥及其2個BC1F7衍生群體種植于四川省農業科學院成都錦江區網室，2018—2019年將篩選出的2種類型導入系同時種植于四川省農業科學院錦江區網室和四川省農業科學院郫都區試驗基地。每個小區種植3行，根據生育期，將材料分成早、中、晚3組種植，每組內小區隨機排列，2次重復，行長1.5 m，行距24 cm，每行15株，采用翻耕、條溝點播、細土覆蓋栽培方式；錦江區網室種植材料用于人工模擬降雨整穗發芽鑒定，郫都區基地種植材料用于籽粒發芽試驗和產量相關性狀測定。

在小麥成熟期，每份材料隨機取中間3株調查相關農藝性狀，包括株高（plant height，PH）、分蘗數（tiller number per plant，TN）、穗粒數（grain number，GN）、千粒重（thousand kernels weight，TKW），取其平均值作為每份材料農藝性狀的表現值；小麥脫粒曬干后，通過人工觀察確定籽粒顏色。

1.4 穗發芽抗性鑒定分析

1.4.1 整穗發芽鑒定 2017—2019年連續3年進行整穗發芽鑒定。采用田間自動噴灌系統進行人工模擬降雨，于生理成熟期（穗部落黃1—2 d）開始噴水，在田間常溫環境下連續噴灑7 d，確保所有試驗材料穗子一直保持濕潤，待穗發芽敏感親本川麥45穗子上90%以上籽粒萌動后，隨機收獲中間1行的10個穗子，快速烘干，手工脫粒，統計總粒數和發芽粒數，計算整穗發芽率（seed germination rate of in each spike，SGR）。SGR＝發芽粒數／總粒數×100%。

1.4.2 籽粒發芽鑒定 于生理成熟期，隨機取中間1行的10個穗子，室內陰干，7 d后-20 ℃保存，10個穗子手工脫粒，用0.5% NaClO消毒沖洗后，將100粒完整種子置于有濕潤濾紙的培養皿中；每個材料2次重復，以種子露白為發芽標準，試驗第2天開始統計發芽種子數，并將已發芽種子移除，連續計數7 d。計算發芽指數（seed germination index，GI），GI＝（7×n1＋6×n2＋5×n3＋4×n4＋3×n5＋2×n6＋1×n7）/（7×N）×100%，N表示籽粒總數；n1、n2、…、n7分別表示第1天至第7天的發芽籽粒數。

由于溫度影響種子休眠水平和籽粒萌發[33-36]。為了分析不同發芽溫度對2種類型導入系籽粒萌發的影響，2018年籽粒發芽溫度設置為25 ℃，2019年設置為32 ℃，對篩選出的人工合成小麥和地方品種導入系及其親本進行籽粒發芽鑒定。不同溫度進行發芽鑒定時，環境濕度均為60%—65%，其他條件相對一致。

1.5 穗發芽位點分子標記檢測

采用CTAB方法提取所有供試材料幼嫩葉片的基因組DNA。利用3D染色體上的2個SSR標記和檢測人工合成小麥SYN792衍生群體的抗性位點，用4A染色體上的2個SSR標記和檢測地方品種涪陵須須麥衍生群體的抗性位點。PCR反應體系、程序及電泳檢測參照李俊等[37]方法，引物由北京迪納興科生物科技有限公司合成。

1.6 數據統計及分析

使用Microsoft Excel 2010軟件進行數據整理和統計，利用SPSS v13.0軟件對穗發芽和農藝性狀等表型性狀進行分析；將人工合成小麥導入系按籽粒顏色分成白粒系和紅粒系2組，通過檢驗比較2組穗發芽抗性差異。參考前人穗發芽鑒定篩選標準[1, 5-6, 8]，結合本研究實際情況，按GI和SGR值將穗發芽反應類型分為六級，GI和SGR值小于15%為高抗，15%—25%為抗，25%—35%為中抗，35%—50%為中感，50%— 70%為感，大于70%為高感。

2 結果

2.1 人工合成小麥和地方品種衍生群體穗發芽抗性評價

2017年對人工合成小麥和地方品種衍生群體及其親本進行人工模擬降雨試驗，統計整穗發芽率。抗性親本人工合成小麥SYN792和地方品種涪陵須須麥整穗發芽率均小于5%，敏感親本川麥45整穗發芽率為95.6%，1 796個株系平均整穗發芽率為66.14%，低于穗發芽敏感親本川麥45。1 796個株系中，整穗發芽率中抗以上（小于35%）的株系537個，占比29.9%（表1）。其中，1 069個人工合成小麥衍生系中，穗發芽中抗以上的株系165個，占比15.4%；727個地方品種衍生系中，穗發芽中抗以上的株系372個，占比51.2%。結果表明，地方品種衍生群體中，穗發芽抗性株系頻率顯著高于人工合成小麥衍生群體。

利用與和連鎖的SSR標記，對2017年篩選出抗性較好的537個株系進行基因型選擇，共檢測到含有穗發芽抗性位點的導入系332個（圖1）。其中，導入穗發芽抗性位點的人工合成小麥衍生系（導入系）73個，占比44.2%；導入穗發芽抗性位點的地方品種衍生系（導入系）259個，占比69.6%。通過穗發芽抗性位點分子標記檢測表明，在地方品種衍生系中的導入頻率遠遠高于在人工合成小麥衍生系中的導入頻率。

表1 人工合成小麥和地方品種衍生群體穗發芽抗性選擇頻率

HR：高抗；R：抗；MR：中抗；MS：中感；S：感；HS：高感

HR: high resistant reaction; R: resistant reaction; MR: middle resistant reaction; MS: middle susceptible reaction; S: susceptible reaction; HS: high susceptible reaction

P1：人工合成小麥SYN792；P2：川麥45；P3：地方品種涪陵須須麥

2.2 PHS-3D和PHS-A1導入系穗發芽抗性評價

以篩選出的332個導入系為試驗材料，2018和2019年連續2年進行整穗發芽和籽粒發芽鑒定。結果顯示，不同年份不同穗發芽指標間均呈極顯著正相關，發芽指數SGR和GI表現出相對穩定的趨勢（表2）；人工合成小麥導入系和地方品種導入系穗發芽指標的變異幅度均較大；除19GI外，2種類型導入系的其余3個穗發芽指標均值差異不顯著，GI和SGR值均低于23%（表3）。就GI值而言，不同年度間所有導入系的GI值差異較大，19GI值遠高于18GI值；地方品種導入系19GI值顯著高于人工合成小麥導入系，僅10%導入系表現中抗以上，約50%導入系表現中抗以上。由此表明，不同發芽溫度導入系的GI值差異較大，隨著溫度升高，人工合成小麥導入系的籽粒發芽指數明顯低于地方品種導入系。

表2 2018—2019年導入系穗發芽指數的相關系數

SGR：整穗發芽率；GI：發芽指數。**表示在0.01水平差異顯著。下同

SGR: seed germination rate of in each spike; GI: seed germination index. ** Indicated the correlation was significant at 0.01 level. The same as below

表3 導入系穗發芽指數的統計分析

2.3 不同籽粒顏色PHS-3D導入系的穗發芽抗性

通過籽粒顏色統計，含有穗發芽抗性位點的73個人工合成小麥導入系包括41個紅粒系和32個白粒系，紅粒系（56.2%）所占比例高于白粒系（43.8%）。將白粒系和紅粒系分成2組，比較穗發芽抗性差異（表4），紅粒系GI值和SGR值均低于白粒系。其中，18SGR、19SGR和19GI紅粒系顯著或極顯著低于白粒系。41個紅粒導入系中，穗發芽抗性中抗以上有29個株系，占比70.73%。其中，有14個株系在25 ℃和32 ℃發芽時GI值均低于35%。在32個白粒導入系中，穗發芽抗性中抗以上有11個株系，占比34.38%（表5），是白粒抗穗發芽育種改良的重要資源。

表4 人工合成小麥紅粒和白粒導入系的穗發芽抗性差異

*表示在0.05水平差異顯著；W：白粒；R：紅粒 * Indicated the difference was significant at 0.05 level; W: White grain; R: Red grain

表5 人工合成小麥紅粒和白粒導入系在不同穗發芽抗性水平的頻率

2.4 導入系產量相關性狀的評價及優異導入系的篩選

2018—2019年連續2年對和導入系的4個產量相關性狀進行測定，相關性分析表明（表6），不同年度各產量性狀間呈顯著正相關，2年間千粒重與穗粒數均呈顯著或極顯著負相關；除穗粒數和株高外，穗發芽性狀與其他農藝性狀無顯著相關性。通過對和導入系產量相關性狀進行比較（表7），2種類型導入系的株高和分蘗均無顯著差異，而穗粒數和千粒重均呈極顯著差異；導入系的千粒重顯著高于導入系，穗粒數顯著低于導入系。

根據產量性狀和穗發芽抗性，篩選出23個抗穗發芽、綜合性狀好的優異導入系，包括7個導入系、16個導入系（表8）。16個優異導入系平均株高92.5 cm，平均穗粒數44.8，平均千粒重47.4 g，平均GI值29.71%，平均SGR值11.58%。7個優異導入系平均株高101.5 cm，平均穗粒數41.6，平均千粒重52.9 g，平均GI值22.4%，平均SGR值10.69%。其中編號為5497和5505的2個株系籽粒顏色為紅粒，在25 ℃和32 ℃發芽時，GI值均低于25%；編號為5201和5203的2個株系籽粒顏色為白色，穗發芽抗性分別表現為抗和中抗。

表6 產量相關性狀與穗發芽指標相關性

GN：穗粒數；TKW：千粒重；PH：株高；TN：分蘗數。下同

GN: Number of grains per spike; TKW: Thousand-kernel weight; PH: Plant height; TN: effective tiller number per plant. The same as below

表7 產量相關性狀統計

表8 優異導入系穗發芽抗性和產量相關性狀統計

3 討論

3.1 人工合成小麥和地方品種穗發芽抗性育種利用

小麥穗發芽是受多因素影響的復雜性狀，田間直接選擇往往受環境等多因素影響，從而導致穗發芽抗性選育工作比較困難。利用分子標記輔助選擇可不受環境影響，且已被大量應用于穗發芽抗性育種。近年來，利用分子標記輔助選擇方法，將3A、3B、3D、4A和5B等染色體上的抗穗發芽QTL/基因導入栽培品種，成功改良了小麥栽培品種的穗發芽抗性[6, 19, 30-31]；人工合成小麥和地方品種也被用于改良栽培品種穗發芽抗性，Imtiaz等[7]和Buck等[38]利用回交與分子標記輔助選擇結合的方法，將人工合成小麥在1D、2D、3D和5D上的穗發芽抗性區段導入穗發芽敏感的栽培小麥品種中，選育出抗穗發芽高代系；Liu等[39]將地方品種CSCR6的穗發芽抗性QTL導入四倍體硬粒小麥中，篩選出5個高抗穗發芽四倍體小麥高代系。本研究利用人工合成小麥抗穗發芽位點和地方品種位點也成功改良了穗發芽敏感的白粒小麥品種川麥45的穗發芽抗性，并篩選出穗發芽抗性較好的人工合成小麥和地方品種導入系，這些導入系可作為親本改善栽培品種穗發芽抗性。通過SGR初篩和分子標記選擇，發現地方品種群體中穗發芽抗性株系入選率和導入系的頻率顯著高于人工合成小麥，可能是由于在川麥45遺傳背景下，的效應較強。但是，穗發芽性狀復雜、且2個群體大小不同，連鎖標記的連鎖距離也不同，具體原因仍需通過遺傳分析進行驗證。在篩選出的537份穗發芽中抗以上的材料中，僅73份導入了位點、259份導入了位點，其余205個株系未導入這兩個抗性位點，但其穗發芽抗性水平仍在中抗以上，推測這205個系可能攜帶其他穗發芽抗性位點。

3.2 不同發芽溫度對PHS-3D和PHS-A1位點導入系籽粒萌發的影響

溫度是影響種子休眠和萌發的最主要的外部決定因素，谷物籽粒發芽對溫度具有明顯的依賴性[33-36]。Roberts[33]研究發現無休眠特性的水稻在27 ℃—42 ℃均能快速發芽，而休眠性強的水稻種子發芽率與溫度負相關。Fennimore等[34]利用強休眠性和弱休眠性的野生燕麥雜交、回交，分析不同發芽溫度對野生燕麥后代的影響，發現強休眠性的野生燕麥種子發芽率與溫度負相關，在4 ℃—8 ℃低溫條件下快速發芽，在20 ℃—24 ℃溫度條件下不發芽；而無休眠性的野生燕麥在4 ℃—24 ℃均能快速發芽。Foley等[35]研究發現，高溫在抑制強休眠的野生燕麥發芽的同時，也會提高其后熟率，從而增加種子發芽的可能性。Mares[36]在不同溫度下對無休眠、部分休眠和強休眠的小麥品種進行了發芽試驗，發現休眠程度不同，籽粒最適發芽溫度不同，隨著休眠性的增強，最適發芽溫度逐漸降低，發芽滯后期延長；同時，在12 ℃室內儲藏6個月的小麥種子在5 ℃—30 ℃發芽，隨著溫度增加，滯后期減少、種子快速發芽。Xu等[40]從強休眠水稻品種Kasalath中克隆到一個控制水稻種子休眠的關鍵基因，并證實負調控水稻種子休眠性，轉錄因子ICE2正調控種子休眠性，SD6-ICE2分子模式通過感知周邊環境溫度調控種子休眠與萌發；研究證明通過基因編輯技術敲除后，可明顯提高穗發芽敏感水稻品種的抗性；同時，通過基因編輯技術對弱休眠小麥品種科農199的進行改良，大幅度提高了科農199的穗發芽抗性。本研究分別在25 ℃和32 ℃的溫度條件下進行籽粒發芽鑒定，發現人工合成小麥和地方品種導入系的籽粒發芽受溫度影響；發芽溫度32 ℃時，地方品種導入系發芽更快、GI均值顯著高于人工合成小麥導入系。推測可能與人工合成小麥SYN792具有種子休眠的特性有關，部分導入系遺傳了親本SYN792的休眠性，但其休眠性是否與休眠基因有關需通過遺傳分析進一步驗證。

3.3 PHS-3D和PHS-A1位點導入系的綜合利用價值

人工合成小麥和地方品種具有抗病、優質、抗逆、高產等優異特性[7, 17, 24-25, 41]，但由于人工合成小麥野生性強、穎殼堅硬難脫粒[32]，以及地方品種稈子高、產量低等問題限制了它們的育種應用。本研究通過對人工合成小麥SYN792和地方品種涪陵須須麥衍生群體的穗發芽鑒定，通過穗發芽抗性人工選擇后，人工合成小麥導入系的千粒重顯著高于地方品種導入系，而穗粒數顯著小于地方品種導入系。因此，人工合成小麥SYN792導入系可作為改良穗發芽抗性和千粒重的基因資源，地方品種涪陵須須麥導入系可作為改良穗發芽抗性和穗粒數的基因資源。前人通過對普通小麥和人工合成小麥的產量相關性狀QTL分析，在3D染色體長臂上的、、等SSR標記區段定位到一個來源于人工合成小麥的千粒重QTL[42-44]，本研究人工合成小麥SYN792的穗發芽抗性位點與前人定位的千粒重QTL區段鄰近，但SYN792是否在該區段同時攜帶穗發芽抗性位點和千粒重QTL需進一步通過遺傳分析來確定。

本研究通過穗發芽抗性和產量相關性狀鑒定，篩選出23個穗發芽抗性和產量相關性狀較好的優異導入系，這23個優異導入系可直接用于小麥穗發芽抗性育種，特別是編號為5497和5505的2個人工合成小麥紅粒導入系，在2個發芽溫度下，GI值均低于25%，是非常有價值的抗穗發芽育種材料。由于白皮小麥出粉率高且面粉白度高，較紅皮小麥更受農戶和企業青睞，但也更易發生穗發芽。本研究篩選出的7個人工合成小麥導入系中有2個白粒導入系，且編號為5201的人工合成小麥白粒導入系綜合性狀好、抗穗發芽、高抗條銹病和中抗白粉病，可作為小麥白粒抗穗發芽及抗病育種改良的優異親本。

4 結論

利用人工合成小麥和地方品種改良栽培小麥穗發芽抗性是行之有效的，地方品種抗穗發芽育種改良效率優于人工合成小麥，但人工合成小麥導入系穗發芽抗性的穩定性優于地方品種導入系。在穗發芽選擇壓下，人工合成小麥導入系的千粒重具有優勢，而地方品種導入系的穗粒數具有優勢，是小麥穗發芽抗性和產量相關性狀改良的重要基因資源。編號為5497和5505的2個人工合成小麥紅粒導入系、編號為5201的人工合成小麥白粒導入系可分別作為有重要利用價值的穗發芽抗性改良親本。

[1] GROOS C, GAY G, PERRETANT M R, GERVAIS L, BERNARD M, DEDRYVER F, CHARMET G. Study of the relationship between preharvest sprouting and grain color by quantitative trait loci analysis in a white × red grain bread-wheat cross.Theoretical and Applied Genetics, 2002, 104(1): 39-47.

[2] VETCH J M, STOUGAARD R N, MARTIN J M, GIROUX M J. Review: Revealing the genetic mechanisms of pre-harvest sprouting in hexaploid wheat (L.). Plant Science, 2019, 281:180-185.

[3] SIMSEK S, OHM J B, LU H Y, RUGG M, BERZONSKY W, ALAMRI M S, MERGOUM M. Effect of pre-harvest sprouting on physicochemical changes of proteins in wheat. Journal of the Science of Food and Agriculture, 2014, 94(2): 205-212.

[4] ALI A, CAO J J, JIANG H, CHANG C, ZHANG H P, SHEIKH S W, SHAH L, MA C X. Unraveling molecular and genetic studies of wheat (L.) resistance against factors causing pre-harvest sprouting. Agronomy, 2019, 9(3): 117.

[5] XIAO S, ZHANG X Y, YAN C, LIN H. Germplasm improvement for preharvest sprouting resistance in Chinese white-grained wheat: An overview of the current strategy. Euphytica, 2002, 126: 35-38.

[6] HUANG Y W, DAI X R, LIU H W, YU S, MAI C Y, YU L Q, YU G J, YANG L, ZHOU Y, LI H J, ZHANG H J. Identification of effective alleles and haplotypes conferring pre-harvest sprouting resistance in winter wheat cultivars. BMC Plant Biology, 2022, 22(1): 326.

[7] IMTIAZ M, OGBONNAYA F C, OMAN J, VAN GINKEL M V. Characterization of quantitative trait loci controlling genetic variation for preharvest sprouting in synthetic backcross-derived wheat lines. Genetics, 2008, 178(3): 1725-1736.

[8] 劉莉, 王慶海, 陳國志. 小麥穗發芽研究進展. 作物雜志, 2013(4): 6-11.

LIU L, WANG Q H, CHEN G Z. Advances on resistance to pre-harvest sprouting in wheat. Crops, 2013(4): 6-11. (in Chinese)

[9] ROY J K, PRASAD M, VARSHNEY R K, BALYAN H S, BLAKE T K, DHALIWAL H S, EDWARDS K J, GUPTA P K. Identification of a microsatellite on chromosomes 6B and a STS on 7D of bread wheat showing an association with preharvest sprouting tolerance. Theoretical and Applied Genetics, 1999, 99(1/2): 336-340.

[10] REHMAN ARIF M A, NEUMANN K, NAGEL M, KOBILJSKI B, LOHWASSER U, B?RNER A. An association mapping analysis of dormancy and pre-harvest sprouting in wheat. Euphytica, 2012, 188(3): 409-417.

[11] FLINTHAM J, ADLAM R E, BASSOI M, HOLDSWORTH M, GALE M. Mapping genes for resistance to sprouting damage in wheat. Euphytica, 2002, 126: 39-45.

[12] JAISWAL V, MIR R R, MOHAN A, BALYAN H S, GUPTA P K. Association mapping for pre-harvest sprouting tolerance in common wheat (L.). Euphytica, 2012, 188(1): 89-102.

[13] KULWAL P L, SINGH R, BALYAN H S, GUPTA P K. Genetic basis of pre-harvest sprouting tolerance using single-locus and two-locus QTL analyses in bread wheat. Functional & Integrative Genomics, 2004, 4(2): 94-101.

[14] MARES D, RATHJEN J, MRVA K, CHEONG J. Genetic and environmental control of dormancy in white-grained wheat (L.). Euphytica, 2009, 168(3): 311-318.

[15] SINGH A K, KNOX R E, CLARKE J M, CLARKE F R, SINGH A, DEPAUW R M, CUTHBERT R D. Genetics of pre-harvest sprouting resistance in a cross of Canadian adapted durum wheat genotypes. Molecular Breeding, 2014, 33(4): 919-929.

[16] ZHANG X Q, LI C D, TAY A, LANCE R, MARES D, CHEONG J, CAKIR M, MA J H, APPELS R. A new PCR-based marker on chromosome 4AL for resistance to pre-harvest sprouting in wheat (L.). Molecular Breeding, 2008, 22(2): 227-236.

[17] CHEN C X, CAI S B, BAI G H. A major QTL controlling seed dormancy and pre-harvest sprouting resistance on chromosome 4A in a Chinese wheat landrace. Molecular Breeding, 2008, 21(3): 351-358.

[18] WANG X Y, LIU H, MIA M S, SIDDIQUE K H M, YAN G J. Development of near-isogenic lines targeting a major QTL on 3AL for pre-harvest sprouting resistance in bread wheat. Crop and Pasture Science, 2018, 69(9): 864-872.

[19] MOULLET O, DíAZ BERMúDEZ G, FOSSATI D, BRABANT C, MASCHER F, SCHORI A. Pyramiding wheat pre-harvest sprouting resistance genes in triticale breeding. Molecular Breeding, 2022, 42(10): 1-19.

[20] FOFANA B, HUMPHREYS D G, RASUL G, CLOUTIER S, BR?Lé-BABEL A, WOODS S, LUKOW O M, SOMERS D J. Mapping quantitative trait loci controlling pre-harvest sprouting resistance in a red × white seeded spring wheat cross. Euphytica, 2009, 165(3): 509-521.

[21] MARES D J, MRVA K. Mapping quantitative trait loci associated with variation in grain dormancy in Australian wheat. Australian Journal of Agricultural Research, 2001, 52(12): 1257-1266.

[22] TORADA A, IKEGUCHI S, KOIKE M. Mapping and validation of PCR-based markers associated with a major QTL for seed dormancy in wheat. Euphytica, 2005, 143(3): 251-255.

[23] ZHANG D L, HE, J, HUANG L Y, ZHANG C C, ZHOU Y, SU Y R, LI S P. An advanced backcross population through synthetic octaploid wheat as a “bridge”: Development and QTL detection for seed dormancy. Frontiers in Plant Science, 2017, 8: 2123.

[24] ZHOU Y, TANG H, CHENG M P, DANKWA K O, CHEN Z X, LI Z Y, GAO S, LIU Y X, JIANG Q T, LAN X J, PU Z E, WEI Y M, ZHENG Y L, HICKEY L T, WANG J R. Genome-wide association study for pre-harvest sprouting resistance in a large germplasm collection of Chinese wheat landraces. Frontiers in Plant Science, 2017, 8: 401.

[25] YANG J, LIU Y X, PU Z E, ZHANG L Q, YUAN Z W, CHEN G Y, WEI Y M, ZHENG Y L, LIU D C, WANG J R. Molecular characterization of high pI α-amylase and its expression QTL analysis in synthetic wheat RILs. Molecular Breeding, 2014, 34(3): 1075-1085.

[26] YANG J, TAN C, LANG J, TANG H, HAO M, TAN Z, YU H, ZHOU Y, LIU Z H, LI M L, ZHOU Y, CHENG M P, ZHANG L Q, LIU D C, WANG J R. Identification ofandfrom synthetic wheat for pre-harvest sprouting resistance wheat improvement. Molecular Breeding, 2019, 39(9): 1-12.

[27] MARES D, MRVA K, CHEONG J, WILLIAMS K, WATSON B, STORLIE E, SUTHERLAND M, ZOU Y. A QTL located on chromosome 4A associated with dormancy in white- and red-grained wheats of diverse origin. Theoretical and Applied Genetics, 2005, 111(7): 1357-1364.

[28] HE J, ZHANG D L, CHEN X, LI Y G, HU M J, SUN S G, SU Q, SU Y R, LI S P. Identification of QTLs and a candidate gene for reducing pre-harvest sprouting inchromosome segment substitution lines. international journal of molecular sciences, 2021, 22(7): 3729.

[29] LANG J, FU Y X, ZHOU Y, CHENG M P, DENG M, LI M L, ZHU T T, YANG J, GUO X J, GUI L X, LI L C, CHEN Z X, YI Y J, ZHANG L Q, HAO M,HUANG L, TAN C, CHEN G Y, JIANG Q T, QI P F, PU Z E, MA J, LIU Z H, LIU Y J, LUO M C, WEI Y M, ZHENG Y L, WU Y R, LIU D C, WANG J R.confersresistance to pre-harvest sprouting by regulatingin ABA biosynthesis pathway of wheat. New Phytologist, 2021, 230(5): 1940-1952.

[30] KUMAR J, MIR R R, KUMAR N, KUMAR A, MOHAN A, PRABHU K V, BALYAN H S, GUPTA P K. Marker-assisted selection for pre-harvest sprouting tolerance and leaf rust resistance in bread wheat. Plant Breeding, 2010, 129(6): 617-621.

[31] TYAGI S, MIR R R, KAUR H, Chhuneja P, Ramesh B, Balyan H S, Gupta P K. Marker-assisted pyramiding of eight QTLs/genes for seven different traits in common wheat (L.). Molecular Breeding, 2014, 34(1): 167-175.

[32] 郝明, 張連全, 黃林, 甯順腙, 袁中偉, 姜博, 顏澤洪, 伍碧華, 鄭有良, 劉登才. 合成六倍體小麥的遺傳育種. 植物遺傳資源學報, 2022, 23(1): 40-48.

HAO M, ZHANG L Q, HUANG L, NING S Z, YUAN Z W, JIANG B, YAN Z H, WU B H, ZHENG Y L, LIU D C. Genetic improvement of synthesized hexaploid wheat in breeding. Journal of Plant Genetic Resources, 2022, 23(1): 40-48. (in Chinese)

[33] ROBERTS E H. Dormancy in rice seed: III. The in?uence of temperature, moisture, and gaseous environment. Journal of Experimental Botany, 1962, 13(1): 75-94.

[34] FENNIMORE S A, NYQUIST W E, SHANER G E, MYERS S P, FOLEY M E. Temperature response in wild oat (L.) generations segregating for seed dormancy. Heredity, 1998, 81(6): 674-682.

[35] FOLEY M E. Temperature and water status of seed affect afterripening in wild oat (). Weed Science, 1994, 42(2): 200-204.

[36] MARES D J. Temperature dependence of germinability of wheat (L.) grain in relation to pre-harvest sprouting. Australian Journal of Agricultural Research, 1984, 35(2): 115-128.

[37] 李俊, 魏會廷, 胡曉蓉, 李朝蘇, 湯永祿, 劉登才, 楊武云. 川麥42中源于人工合成小麥的一個高產位點鑒定. 作物學報, 2011, 37(2): 255-262.

LI J, WEI H T, HU X R, LI C S, TANG Y L, LIU D C, YANG W Y. Identification of a high-yield introgression locus from synthetic hexaploid wheat in Chuanmai 42. Acta Agronomica Sinica, 2011, 37(2): 255-262. (in Chinese)

[38] Buck H T, Nisi J E, Salomon N. Wheat Production in Stressed Environments. Dordrecht: Springer Netherlands Press, 2007.

[39] LIU Y J, LIU Y X, ZHOU Y, WIGHT C, PU Z E,QI P F, JIANG Q T, DENG M, WANG Z X, WEI Y M, CAO W G, LIU D C, ZHENG Y L, LIU C J, FRéGEAU-REID J, WANG J R. Conferring resistance to pre-harvest sprouting in durum wheat by a QTL identified inEuphytica, 2016, 213(1): 1-10.

[40] XU F, TANG J Y, WANG S X, CHENG X, WANG H R, OU S J, GAO S P, LI B S, QIAN Y W, GAO C X, CHU C C. Antagonistic control of seed dormancy in rice by two bHLH transcription factors.Nature Genetics, 2022, 54(12): 1972-1982.

[41] GUPTA P K, BALYAN H S, SHARMA S, KUMAR R. Genetics of yield, abiotic stress tolerance and biofortification in wheat (L.). Theoretical and Applied Genetics, 2020, 133(5): 1569-1602.

[42] HUANG X Q, KEMPF H, GANAL M W, R?DER M S. Advanced backcross QTL analysis in progenies derived from a cross between a German elite winter wheat variety and a synthetic wheat (L.). Theoretical and Applied Genetics, 2004, 109(5): 933-943.

[43] MCCARTNEY C A, SOMERS D J, HUMPHREYS D G, LUKOW O, AMES N, NOLL J, CLOUTIER S, MCCALLUM B D. Mapping quantitative trait loci controlling agronomic traits in the spring wheat cross RL4452 בAC Domain’. Genome, 2005, 48(5): 870-883.

[44] QUARRIE S A, STEED A, CALESTANI C, SEMIKHODSKII A, LEBRETON C, CHINOY C, STEELE N, PLJEVLJAKUSI? D, WATERMAN E, WEYEN J, SCHONDELMAIER J, HABASH D Z, FARMER P, SAKER L, CLARKSON D T, ABUGALIEVA A, YESSIMBEKOVA M, TURUSPEKOV Y, ABUGALIEVA S, TUBEROSA R, SANGUINETI M C, HOLLINGTON P A, ARAGUéS R, ROYO A, DODIG D. A high-density genetic map of hexaploid wheat (L.) from the cross Chinese Spring × SQ1 and its use to compare QTLs for grain yield across a range of environments. Theoretical and Applied Genetics, 2005, 110(5): 865-880.

Utilization efficiency of improving the resistance for pre-harvest sprouting by synthetic hexaploid wheat and Chinese Wheat landrace

LIU ZeHou1, WANG Qin1, YE MeiJin2, WAN HongShen1, Yang Ning1, Yang ManYu1, Yang WuYun1, LI Jun1

1Crop Research Institute, Sichuan Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Wheat Biology and Genetic Improvement in Southwestern China, Ministry of Agriculture and Rural Affairs/Environmentally Friendly Crop Germplasm Innovation and Genetic Improvement Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610066;2College of Chemistry and Life Sciences, Chengdu Normal University, Wenjiang 611130, Sichuan

【Objective】Pre-harvest sprouting (PHS) is a serious limiting factor for wheat (L.) grain yield and end-use quality. Synthetic hexaploid wheats (SHW) and wheat landraces (WL) are important germplasm resources for improving PHS resistance in wheat. The objective of this study is to utilize PHS-resistant loci from SHW and WL for breeding PHS-resistant elite materials, which will provide a theoretical basis for improving PHS resistance of wheat cultivars.【Method】In this study, SYN792 (a synthetic hexaploid wheat from CIMMYT) and Fulingxuxumai (a Chinese wheat landrace) were used as female parents to cross and backcross with Chuanmai 45 (a sensitive variety to PHS), respectively. Two BC1F7populations including 1 796 lines were established. Seed germination index (GI) and seed germination rate of each spike (SGR) in different environments were used to evaluate PHS resistance. Two germination temperature of 25 ℃ (18GI) and 32 ℃ (19GI) were set to examine seed germinability in 2018 and 2019. 1 796 BC1F7lines were evaluated preliminarily by SGR phenotype and molecular markers detection in 2017, and the introgression lines withandresistant loci and SGR less than 35% were screened. Introgression lines withandresistant loci were used to analyze utilization efficiency of SHW and WL in PHS-resistance breeding by identifying PHS-resistance and yield related traits in 2018 and 2019.【Result】PHS resistance of 1 796 lines was evaluated preliminarily, and 537 lines with SGR value less than 35% were screened for further molecular marker detection. A total of 332 lines withandwere selected by SSR marker, and the frequency of WL introgression lines was significantly higher than that of SHW introgression lines. 332 introgression lines were used to analyze PHS-resistance and yield related traits in 2018 and 2019. There was a significant positive correlation between different PHS indexes in different years, but there was no significant difference in the values of 18GI, 18SGR and 19SGR between SHW and WL introgression lines. The average values of 18SGR, 19SGR and 18GI in SHW and WL introgression lines were lower than 23%. As far as GI value was concerned, there was obvious difference between different germination temperatures. At the germination temperature of 32 ℃, the mean 19GI value of SHWintrogression lines was significantly lower than that of WLintrogression lines.Grain color was associated with PHS resistance in SHW introgression lines, and the red-grained SHW introgression lines had lower the mean GI and SGR values than the white-grained lines. Among 73 SHW introgression lines, 11 white-grained lines showed medium or higher resistance to PHS，and the GI values of 14 red-grained lines at different germination temperatures were lower than 35%. According to the data of agronomic traits in 2018 and 2019, thousand grain weight of SHW introgression lines was significantly higher than that of WL introgression lines, but the number of grains per spike was significantly lower than that of WL introgression lines. 23 elite introgression lines including seven SHW introgression lines and 16 WL introgression lines were selected. Two SHW white-grained introgression lines had better resistance to PHS, and the GI values of two red-grained introgression lines at different germination temperatures were lower than 25%.【Conclusion】It is feasible to transferandresistance loci to PHS from SHW and WL for improving PHS-resistance of modern wheat cultivars. In this study, the breeding efficiency of WL for PHS-resistance was better than that of SHW. However, the stability of PHS-resistance of SHW introgression lines was better than that of WL introgression lines. 23 SHW and WL elite introgression lines could be used as parents to improve the PHS-resistance and yield traits in wheat. In particular, the white-grained SHW introgression line No.5201 and the red-grained SHW introgression lines No.5497 and No.5505 were very valuable parents for wheat breeding of PHS resistance.

wheat; synthetic hexaploid wheat (SHW); wheat landraces; pre-harvest sprouting (PHS); yield related yield

10.3864/j.issn.0578-1752.2024.07.004

2022-11-09；

2022-12-23

國家重點研發計劃（2021YFD1200603）、國家自然科學基金（U22A20472）、四川省科技計劃（2022ZDZX0014，2022NSFSC0161）、四川省財政專項種源1+3關鍵核心技術攻關項目

劉澤厚，E-mail：zehouliu@163.com。通信作者楊武云，E-mail：yangwuyun@126.com。通信作者李俊，E-mail：lijunchd@126.com

（責任編輯 李莉）