中国农业科学 ›› 2023, Vol. 56 ›› Issue (7): 1228-1247.doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2023.07.003
李儒香(), 周恺, 王大川, 李巧龙, 向奥妮, 李璐, 李苗苗, 向思茜, 凌英华, 何光华, 赵芳明(
)
收稿日期:
2022-11-13
接受日期:
2022-12-23
出版日期:
2023-04-01
发布日期:
2023-04-03
联系方式:
李儒香,E-mail:17862667750@163.com。
基金资助:
LI RuXiang(), ZHOU Kai, WANG DaChuan, LI QiaoLong, XIANG AoNi, LI Lu, LI MiaoMiao, XIANG SiQian, LING YingHua, HE GuangHua, ZHAO FangMing(
)
Received:
2022-11-13
Accepted:
2022-12-23
Published:
2023-04-01
Online:
2023-04-03
摘要:
【背景】 粮食安全是保障国家安全的重要基础,水稻是人民赖以生存的主要粮食作物,提高其产量是重要的育种目标。水稻产量由每株有效穗数、每穗实粒数和粒重等性状构成,其中,粒重与籽粒形状、充实程度等密切相关。但这些性状都是由多基因控制,遗传基础复杂。染色体片段代换系(CSSL)可将这些复杂性状的QTL较准确地分解为单个孟得尔因子研究,且与育种工作紧密衔接,因而是理想的遗传研究和育种材料。【目的】 前期以4代换片段的水稻染色体片段代换系Z481精细定位了一个易落粒基因SH6,但Z481与受体日本晴间还存在多个显著差异的穗部性状。明晰控制这些差异性状的QTL在代换片段上如何分布,并分解为单片段代换系,对目标QTL的图位克隆及应用于水稻分子设计育种有重要应用价值。【方法】 利用受体亲本日本晴与Z481杂交构建的次级F2分离群体以SAS9.3统计软件的混合线性模型(mixed linear model,MLM)法进行穗部性状QTL定位(P<0.05),然后,根据基因型和表型,从F2选择42个单株在F3株系利用MAS法培育单片段及双片段代换系,并利用IBM SPSS Statistics 25.0的ONE-WAY ANOVA和TWO-WAY ANOVA分析及LSD和Duncans多重比较(P<0.05)分析这些单片段代换系(SSSL)和双片段代换系(DSSL)的QTL加性和上位性效应。【结果】 以日本晴/Z481构建的次级F2群体共定位出12个控制水稻穗部性状的QTL,并培育出相应QTL的11个单片段代换系(S1—S11)和3个双片段代换系(D1—D3)。其中,有8个QTL(qGL1、qGL3、qGL6、qGW1、qGW3、qRLW1、qRLW3和qRLW6)可被单片段代换系所验证,表明这些QTL遗传稳定。此外,利用单片段代换系鉴定到qGL1-2、qGL1-3、qGL3-2等33个QTL。其中,qNSB1-1等15个可能为新鉴定的QTL。且利用3个DSSL分析了非等位QTL间的上位性效应,结果表明,不同QTL聚合会产生不同的上位性效应,如qGL3(a=1.26)和qGL6-2(a=0.86)聚合产生了-0.77的上位性效应,据DSSL遗传模型,D2的粒长遗传效应(1.35)产生了更长的粒长表型;qGWT3-2(a=3.18)和qGWT6-2(a=3.39)聚合产生了-5.46的上位性效应,则D2的千粒重遗传效应(1.11)产生了更小的籽粒。【结论】 Z481的4个代换片段上共携带45个水稻穗部性状的QTL,并进一步分解到11个次级单片段代换系上,单片段代换系具有比F2群体更高的QTL检测效率。利用SSSL和DSSL解析的水稻穗部性状QTL的加性效应和上位性效应,有助于根据这些遗传信息预测设计基因型的表型,从而选择合适的SSSL进行育种设计。
李儒香, 周恺, 王大川, 李巧龙, 向奥妮, 李璐, 李苗苗, 向思茜, 凌英华, 何光华, 赵芳明. 水稻CSSL-Z481代换片段携带的穗部性状QTL分析及次级代换系培育[J]. 中国农业科学, 2023, 56(7): 1228-1247.
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表1
日本晴/Z481的次级F2群体检出的水稻穗部相关性状QTL"
性状 Trait | QTL | 染色体 Chr. | 临近连锁标记 Near liked- marker | 加性效应 Additive effect | 贡献率 Var. (%) | P值 P-value |
---|---|---|---|---|---|---|
二次枝梗数NSB | qNSB6 | 6 | RM3183 | 2.32 | 10.53 | 0.0106 |
每穗实粒数GPP | qGPP6 | 6 | RM3183 | 9.10 | 5.76 | 0.0482 |
粒长GL (mm) | qGL1 | 1 | RM5501 | 0.12 | 10.15 | 0.0317 |
qGL3 | 3 | RM6266 | 0.20 | 26.67 | <.0001 | |
qGL6 | 6 | RM276 | 0.10 | 7.00 | 0.0199 | |
粒宽GW (mm) | qGW1 | 1 | RM5501 | -0.05 | 9.30 | 0.0464 |
qGW3 | 3 | RM6266 | -0.04 | 5.90 | 0.0375 | |
长宽比RLW | qRLW1 | 1 | RM5501 | 0.16 | 89.81 | <.0001 |
qRLW3 | 3 | RM6266 | 0.11 | 46.66 | <.0001 | |
qRLW6 | 6 | RM276 | 0.06 | 11.25 | 0.0436 | |
千粒重GWT (g) | qGWT3 | 3 | RM6266 | 0.43 | 4.66 | 0.0403 |
qGWT6 | 6 | RM276 | 0.41 | 4.15 | 0.0430 |
图4
次级单片段代换系和双片段代换系培育及穗部相关QTL的加性和上位性效应分析 A:培育的SSSL(S1—S11)和DSSL(D1—D3)草图;S:单片段代换系(SSSL);D:双片段代换系(DSSL)。B—I:粒长(B)、粒宽(C)等性状的遗传参数;图柱顶端的底层不同小写字母表示代换系间Duncan’s多重比较差异显著(P<0.05);μ:各系的平均值;ai:QTL的加性效应;I:双片段代换系的Q1和Q2间加性×加性上位性效应,单片段代换系的P<0.05表示在代换片段上存在QTL,由单因素方差分析所得。双片段代换系DSSL的P<0.05表示Q1×Q2存在上位性效应I,由双因素方差分析所得。S1:RM11787--RM6950,RM5501--RM3825;S2:RM1268--RM11694--RM1216;S3:RM6648--RM6387-RM11734--RM11762;S4:RM6387--RM11734--RM11762;S5:RM5864--RM6266-15709;S6:RM6266--RM15709--RM135;S7:RM5864--RM6266-RM15709--RM135;S8:RM5850--RM3330-RM3183--RM7193;S9:RM3330--RM3183--RM7193;S10:RM6734--RM19478--RM276;S11:RM20522--RM6734-RM19478-RM276--RM3370;D1:RM6387--RM11734--RM11762,RM5850--RM3330- RM3183--RM7193;D2:RM5864--RM6266-RM15709--RM135,RM5850--RM3330-RM3183--RM7193;D3:RM6266--RM15709--RM135,RM6734-- RM19478--RM276"
表3
双因素方差分析检测DSSL中QTL间的上位性互作"
性状 Trait | 模型Model | 代换系 Substitution line | ||
---|---|---|---|---|
座位1 Q1 | 座位2 Q2 | 座位1×座位2 Q1×Q2 | ||
粒长GL | -(P=0.237) | qGL6-2(P=0.000) | -×qGL6-2(P=0.000) | D1 |
qGL3(P=0.000) | qGL6-2(P=0.000) | qGL3×qGL6-2(P=0.000) | D2 | |
qGL3-2(P=0.000) | qGL6 (P=0.000) | qGL3-2×qGL6 (P=0.000) | D3 | |
粒宽GW | qGW1-3(P=0.000) | -(P=0.134) | qGW1-3×-(P=0.002) | D1 |
qGW3(P=0.000) | -(P=0.134) | qGW3×-(P=0.082) | D2 | |
qGW3-2(P=0.000) | -(P=0.156) | qGW3-2×-(P=0.000) | D3 | |
长宽比RLW | qRLW1-3(P=0.003) | qRLW6-2(P=0.000) | qRLW1-3×qRLW6-2(P=0.000) | D1 |
qRLW3(P=0.000) | qRLW6-2(P=0.000) | qRLW3×qRLW6-2(P=0.000) | D2 | |
qRLW3-2(P=0.000) | qRLW6(P=0.001) | qRLW3-2×qRLW6 (P=0.000) | D3 | |
千粒重GWT | -(P=0.209) | qGWT6-2(P=0.000) | -×qGWT6-2(P=0.000) | D1 |
qGWT3-2(P=0.000) | qGWT6-2(P=0.000) | qGWT3-2×qGWT6-2(P=0.000) | D2 | |
qGWT3-2(P=0.000) | -(P=0.291) | qGWT3-2×-(P=0.002) | D3 | |
穗长PL | -(P=0.574) | -(P=0.235) | -×- (P=0.000) | D1 |
qPL3(P=0.000) | -(P=0.235) | qPL3×-(P=0.020) | D2 | |
qPL3-2(P=0.023) | qPL6-2(P=0.007) | qPL3-2×qPL6-2(P=0.418) | D3 | |
一次枝梗数NPB | qNPB1(P=0.019) | -(P=0.098) | qNPB1×-(P=0.432) | D1 |
qNPB3(P=0.000) | -(P=0.098) | qNPB3×-(P=0.001) | D2 | |
-(P=0.946) | qNPB6-2(P=0.000) | -×qNPB6-2(P=0.706) | D3 | |
二次枝梗数NSB | -(P=0.109) | -(P=0.042) | -×-(P=0.000) | D1 |
qNSB3(P=0.000) | -(P=0.042) | qNSB3×-(P=0.000) | D2 | |
qNSB3-2(P=0.001) | qNSB6-2(P=0.000) | qNSB3-2×qNSB6-2(P=0.000) | D3 | |
每穗实粒数GPP | -(P=0.446) | -(P=0.455) | -×-(P=0.424) | D1 |
qGPP3(P=0.026) | -(P=0.455) | qGPP3×-(P=0.239) | D2 | |
-(P=0.094) | -(P=0.398) | -×-(P=0.863) | D3 |
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