摘要：株高是小麥遺傳改良的重要性狀之一，為進一步挖掘小麥株高的QTL位點，以小麥品系W7268和小麥品種川育12雜交得到的包含180個家系的重組自交群體(RIL)為材料，利用55KSNP芯片構建高密度遺傳圖譜，根據年共個環境的數據對株高性狀進行QTL定位分析。結果表明，該圖譜包含1598個SNP標記，全長2363.54cM，含有22個連鎖群，覆蓋全部21條染色體。三個基因組分別含有428、703和467個標記;覆蓋染色體長度分別為741.89cM、678.17cM和943.48cM。對株高性狀進行QTL分析，共檢測出52個QTL，分布于1A、4A、5A、3B、4B、6B、7B、2D、3D、5D和7D染色體上，有25個QTL的加性效應來源于母本W7268，其余來自于父本川育12。單個QTL表型解釋變異率為1.34%~27.61%，其中穩定主效的QTL有兩個，分別為QPh.cib4B.1和QPh.cib2D.1，其貢獻率分別為6.43%~27.61%和4.90%~11.97%。親本及群體的PpdD1標記檢測及遺傳效應分析結果表明：QPht.cib2D.1可能為PpdD1，相較于PpdD1b，單倍型PpdD1a可降低株高0.77~5.55cm(0.83~5.86%)。本研究建立的遺傳圖譜可用于有效識別和發掘優異的遺傳位點，鑒定的小麥株高QTL可用于小麥株高的分子標記輔助育種。

　　關鍵詞：普通小麥;株高;QTL;55KSNP芯片

　　小麥(TriticumaestivumL.)是世界上最主要的糧食作物之一，為人類提供約25%的蛋白質，同時也是微量元素的重要來源[1]。株高(Plantheight,Pht)是小麥株型的主要構成因素之一，目前已報道并命名的矮桿基因有約29個，其中基因對外施赤霉素不敏感，其余個對外施赤霉素敏感[2]。小麥產量的提高與矮桿及半矮桿小麥品種的育成和推廣密切相關，研究表明小麥半矮稈育種得以推廣主要是由于Reducedheight(Rht1、Rht2)等基因的發掘與利用[34]。近年來研究發現，Rht1和Rht2單獨存在時，均有降低株高的作用;同時存在時，降低株高起累加效應，千粒重顯著降低[5]。

　　芯片設計論文范例： 玉米低密度育種芯片開發及在種質資源評價中的應用

　　利用QTL分析等方法，Rht8、Rht13[6]等矮桿基因也被發現與千粒重、穗粒數等產量相關性狀的QTL共定位，并對產量具有明顯影響，表明株高基因可能具有一因多效性。利用SReq等方法，對矮桿基因Rht12定位，發現其可降低株高約，減小葉片長度并表現為晚熟、粒小7]。利用WAS等方法，將矮桿基因Rht24定位于染色體上，發現其可以顯著增加千粒重、穗粒數和單株穗數8]。

　　因此，發掘和利用新的矮桿基因位點一直是小麥研究的熱點。迄今為止，已有大量的小麥株高QTL的研究與報道。梁子英等利用小麥品系“091146”和品系“42”雜交獲得和2:3群體檢測到了個與株高相關的QTL，這些QTL分別位于1B、4B、6A、6D和7A染色體上，單個QTL的解釋表型變異率在0.29%~63.24%之間。Liu等利用普通小麥品系“ND3331”和西藏半野生小麥品種“Zang1817”雜交所構建的RIL群體在3A、4B和4D染色體上檢測到與株高相關的QTL。Singh等10利用“Carberry”和“ACCadillac”構建的DH群體定位到了兩個與株高相關的穩定QTL，分別解釋表型變異13%~43%和3.4%~6.5%。這些QTL位點的發掘，為矮桿新基因的挖掘及效應分析提供了幫助。

　　盡管關于株高的QTL已有很多的報道，但是由于大部分位點的效應值較低且定位區間大，在生產上僅有Rht1、Rht2、Rht8、Rht10等基因有較多運用[1。隨著現代分子生物學技術的發展，DNA芯片技術在小麥大規模SNP鑒定中得到了廣泛的運用，如50K、55K、90K和660K芯片[1等。利用芯片技術可以更快速、精確地定位QTL，為后期精細定位和圖位克隆打下基礎。W7268是本實驗室選育的多花多粒、大粒重穗優良品系，育成品種川育12具有株型緊湊、桿硬、抗倒、抗逆力強、灌漿快、落黃好、易脫粒等特點。本研究以W7268為母本，川育12為父本構建重組自交系(RIL)群體，利用55K芯片技術進行全基因組多態性掃描，構建高密遺傳圖譜，并對該群體的株高性狀進行QTL定位，以獲得QTL候選區段，進一步豐富小麥株高性狀的遺傳基礎。

　　1材料與方法

　　1.1試驗材料

　　本研究使用親本組合W7268和川育12以單籽粒傳法衍生得到的180個重組自交系(RIL)代群體。親本及RIL群體材料來源于本實驗室。

　　1.2田間試驗設計W7268、川育12及其180個RIL家系在個試驗點種植：2018年雙流(018SL)、2019年雙流(019SL)、2019年什邡(019SF)、2020年雙流(020SL)、2020年什邡(020SF)。試驗采取隨機區組設計，1.2單行種植，行距20cm，每行點播11粒，重復次。按常規方法進行試驗管理。

　　1.3表型鑒定與統計分析小麥自然成熟收獲后，參照《小麥種植資源描述規范和數據標準》[1，每個株系隨機選取個單株用于表型考察，取平均值用于表型及遺傳分析。利用MicrosoftExecl2007和SPSS22.0對株高性狀數據進行整理和分析，利用軟件QTLIciMapping4.1中的ANOVA功能進行遺傳力以及最佳線性無偏估計(BestLinerUnbiasedEstimated,BLUE)的計算。

　　1.4DNA的提取與分子標記的檢測取2g左右新鮮幼嫩的植株葉片，于液氮中備用。采用TAB法提取80個家系及親本NA，用乙醇清洗次，風干后加入適量的去離子水溶解NA，再用紫外分光光度計檢測其純度和濃度。SNP標記由北京博奧晶典生物有限技術公司檢測，其多態性分析使用軟件AxiomAnalysisSuite3.1.51進行分析。

　　1.5遺傳圖譜的構建與QTL定位參考Yan等的方法[1，對芯片檢測所得到的具有多態性的SNP標記進行基因型分析。利用JionMap®4[1構建全基因組遺傳圖譜。LOD閾值設為，采用Regressionmapping的作圖方法，利用Kosambi函數將重組率轉化為遺傳距離，然后利用MapChart©[1繪制遺傳圖譜。

　　QTL分析則利用軟件QTLIciMapping4.1，進行復合完備區間作圖(ICIMADD)，在0.05顯著性下使用1000次獲得LOD閾值，作為判定QTL存在與否的標準。QTL的置信區間(Confidenceinterval,CI)為LRs(Likelihoodratios)峰值±1所在位置。QTL命名參照McIntosh等[1的方法，如“Q+性狀名稱縮寫染色體編號編號(如有多個QTL)”。

　　1.PpdD1遺傳效應分析參考Beales等[1的方法以photoperiod(PpdD1)兩種單倍型PpdD1a和PpdD1b的引物分別對親本和RIL家系進行檢測，記錄基因分型結果，用軟件GraphPadPrismversion8.0.1分析PpdD1的遺傳效應。

　　2結果與分析

　　經55K芯片分析，親本間具多態性的SNP標記共有11077個，以missingrate為20%，value為0.01為參數，進一步得到共計2186個BINMarker用于遺傳圖譜的構建。獲得的遺傳圖譜含有22個連鎖群，全長2398.67cM，覆蓋基因組全部21條染色體，其中有兩個連鎖群。該圖譜共包含1598個SNP標記，其中基因組有428個標記，基因組含467個標記，基因組標記最多(703個)且長度最短，為678.17cM。

　　2.1株高QTL的定位結果

　　結合遺傳圖譜和年個環境的表型數據，共檢測到52個與株高相關的QTL，分布于1A、4A、5A、3B、4B、6B、7B、2D、3D、5D和7D，共11條染色體上。其中，4B染色體上的QPh.cib4B.1在五個環境下均檢測到，可以解釋6.43%~27.61%的表型變異，該位點的加性效應由川育12提供，是一個穩定主效的QTL位點。

　　2D染色體上的QPh.cib2D.1為穩定主效的QTL位點，在四個環境下檢測到，可以解釋4.90%~11.97%的表型變異率，其正效應位點來源于W7268。QPh.cib5A.1、QPh.cib3B.1、QPh.cib6B、QPh.cib3D.1、QPh.cib5D.1和QPh.cib5D.3可以在三個環境下檢測到，解釋表型變異率在2.54%和13.33%之間。其中QPh.cib1A.1、QPh.cib4A.1和QPh.cib5A.2可在兩個環境下檢測到，可以解釋2.72%~3.52%的表型變異。其余QTL均只在一個環境下檢測到，可以解釋1.34%~16.30%的表型變異。

　　3討論

　　3.1遺傳圖譜構建

　　親本的選擇直接影響構建遺傳圖譜的難易程度以及遺傳圖譜的適用范圍，親本的遺傳差異是構建遺傳圖譜的基礎。親本遺傳差異大，親緣關系遠，作物的多態性較高，所構建的遺傳圖譜可信度高;然而親本的差異過大，將會影響影響染色體的重組，導致嚴重的偏分離現象，降低遺傳圖譜的可信度與適用范圍。本研究所用親本W7268和川育12在主要的農藝性狀上具有顯著的差異，遺傳背景廣泛，是理想親本組合，所構建的RIL群體可有效用于遺傳圖譜的構建。本研究中親本具有多態性的標記有11077個，其中有2186個BINmaker用于遺傳圖譜的構建，該圖譜含22個連鎖群，全長2363.54cM，平均標記間距1.48cM。

　　此遺傳圖譜覆蓋的遺傳距離長，標記平均距離小，覆蓋21條染色體，是當前利用RIL群體構建的較為精密的遺傳圖譜之一，它的建立有利于識別和發掘優異遺傳位點。其次，基因組標記最多，長度最短，平均標記間距0.88cM。基因組次之，為1.73cM，基因組的平均標記間距最大，為2.02cM。這可能與小麥基因組祖先種的遺傳基礎狹窄有關，前人構建的遺傳圖譜也有類似的報道[1。

　　3.2已知株高QTL的比較分析

　　本研究利用所構建的高密遺傳圖譜定位到兩個與株高相關的穩定主效的QTL分別是QPht.cib4B.1和QPht.cib2D.1。QPht.cib4B.1的物理位置在21.94~36.01Mb之間，已克隆的RhtB1b(Rht1)在4B染色體上30.86Mb處，QPht.cib4B.1與Rht1物理區間存在部分重疊，需要進一步研究QPht.cib4B.1與Rht1的相關性。

　　基因ht9定位于染色體長臂上，并與分子標記arc151緊密連鎖，物理位置位于558.34M處，而本研究中定位到的TL位點QPh.cib5A.1的物理位置在549.97Mb~558.94M之間，與基因Rht9物理位置部分重合，因此推測TL可能是基因Rht的位點。riffith等(012)24利用個群體定位到了04個與株高相關的TL位點，分別與1A、1B、1D、2A、2B、2D、3A、3B、4B、4D、5A、5B、6A、6B和6D染色體上。武炳瑾等(017)利用以周525B和小偃衍生的IL群體檢測到個控制株高的QTL，分布于、4A、4D、6B、7A、7B和7D染色體上，上的TL與分子標記S00069116_51緊密連鎖。

　　本研究定位的TL位點QPh.cib6B，其表型解釋變異率較低，在.28%7.63%之間。該位點與前人所報道的QTL位點距離較遠，推測可能是一個新的TL位點。其次，QPh.cib3B.1、QPh.cib3D.1、QPh.cib5D.1和QPh.cib5D.3雖然在個環境下檢測到，但是其表型解釋變異率均偏低，因此不是穩定主效的TL位點。其余在單個環境下檢測到的TL的位點可能是受環境影響的特異TL位點。2D染色體上已有多個關于株高的QTL被報道，本研究發現的QPht.cib2D.1位點與已報道的株高QTL位點不一致。

　　QPht.cib2D.1與位于2D染色體的短臂上Rht8[2相比，前者的物理區間為32.80~34.43Mb，而Rht8則位于19.6Mb處，距離較遠，可能不是同一個基因。而Pht.cib2D.1與PpdD1(photoperiod)的物理區間有部分重疊，PpdD1是光周期敏感基因，與小麥對環境的適應性密切相關，對植物的開花及株高等性狀都有影響，而PpdD1如何影響小麥株高的遺傳機制尚未有相關的報道18]。本群體含有PpdD1的兩種單倍型，分別是PpdD1a和PpdD1b，遺傳效應分析表明，兩種基因型降低株高的程度不同，PpdD1a降低株高的效應大于PpdD1b，最高可達5.55cm(5.86%)，這與Wilhelm等用372個小麥材料分析單倍型PpdD1a和PpdD1b降低株高的效應研究結果一致。

　　本研究中在個環境下均能檢測到PpdD1對株高產生的遺傳效應，但只在三個環境下表現顯著或極顯著，可能是由于QPht.cib4B.1的貢獻率大于QPht.cib2D.1的貢獻率。4結論綜上所述，本研究構建了“W7268川育12”RIL群體的遺傳圖譜，獲得了52個與株高相關的QTL，其中QPht.cib4B.1和QPht.cib2D.1為穩定主效的QTL，QPh.cib6B可能是一個新的TL位點。本研究建立的遺傳圖譜可用于優異遺傳位點的發掘，同時鑒定的小麥株高QTL可用于小麥株高的分子標記輔助育種。

　　參考文獻eferences

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　　2韓玉洲,張勇,楊陽,顧正中,吳科,謝全,孔忠新,賈海燕,馬正強.小麥株高QTLQph.nau5B的效應評價[J].作物學報,2020.https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20201231.0927.002.htmlanYZ,ZhangY,YangY,GZZ,WK,XieQ,KongZX,JiaHY,MaZQ.EffectevaluationofQTLQph.nau5Bcontrollingplantheightinwheat[J].ActaAgronSin,2020.https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20201231.0927.002.html

　　作者：廖思敏1,2馮波1**徐智斌樊小莉周強紀光思劉小鳳余琴王濤