楊明亮，李寧，李海燕，隋美楠，王繼安*

（1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)大豆研究所，哈爾濱150030；2.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)文法學(xué)院，哈爾濱150030）

大豆凝集素（SBA）含量遺傳分析與QTL定位

楊明亮1，李寧2，李海燕1，隋美楠1，王繼安1*

（1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)大豆研究所，哈爾濱150030；2.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)文法學(xué)院，哈爾濱150030）

大豆凝集素（Soybean agglutinin，SBA）為大豆中含量較高、作用較強主要抗?fàn)I養(yǎng)因子之一，影響大豆食品和飼料安全，降低或去除大豆籽粒和產(chǎn)品中凝集素成為大豆食品和飼料工業(yè)亟待解決問題。文章以合豐45號（高SBA含量）×太平川黑豆（低SBA含量）雜交組合及衍生201個穩(wěn)定株系組成的F7∶8重組自交系（RIL）群體為試驗材料，在3年（2011～2013）1個樣點（哈爾濱）種植環(huán)境下對大豆凝集素含量作遺傳模型和QTL分析。結(jié)果表明，SBA含量符合2對主基因+多基因混合遺傳模型；利用134對多態(tài)性SSR引物擴增RIL群體，構(gòu)建遺傳圖譜，對SBA含量相關(guān)作QTL分析。共檢測到4個與SBA含量相關(guān)QTL，每個QTL均重復(fù)檢出2次，穩(wěn)定性較好，其中SbaHTC1-1（Satt139～Satt578）和SbaHTD1b-1（Satt537～Satt189）2個QTL位點兩年檢測結(jié)果加性效應(yīng)值均達顯著水平，且遺傳貢獻率較高，為主效QTL。利用分子標(biāo)記遺傳圖譜，定位與SBA含量相關(guān)QTL，為改良大豆凝集素含量提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

大豆；大豆凝集素（SBA）含量；遺傳分析；QTL

大豆作為重要油料作物，成熟種子含有豐富蛋白質(zhì)，在人類膳食結(jié)構(gòu)中占有重要地位，是動物飼料蛋白質(zhì)主要來源[1]。大豆中含有若干種抗?fàn)I養(yǎng)因子，包括大豆凝集素、胰蛋白酶抑制劑、低聚糖、致甲狀腺腫素、植酸和抗維生素因子等，阻礙營養(yǎng)物質(zhì)吸收，甚至有毒害作用[2]。大豆凝集素（Soybean agglutinin，SBA）是大豆中含量高、作用較強抗?fàn)I養(yǎng)因子之一，影響大豆食品及飼料安全性。SBA是一類結(jié)構(gòu)各異非免疫源性專一性糖結(jié)合蛋白質(zhì)[3]，在動物腸道中不易被蛋白酶水解，干擾消化酶分泌，抑制腸道對營養(yǎng)物質(zhì)吸收，動物生長受阻甚至停滯[4]。飼用或食用前大豆必須加工處理，失活SBA等抗?fàn)I養(yǎng)成分，提高豆制品或飼料營養(yǎng)吸收利用率[5]。但處理過程易造成其他營養(yǎng)成分損失，增加生產(chǎn)成本。大豆凝集素遺傳機制和分子標(biāo)記研究較少，無法滿足低SBA含量育種需要[2,6]。因此，開展有關(guān)SBA含量相關(guān)研究，對低SBA含量品種育成具有指導(dǎo)意義，對飼料工業(yè)和畜牧業(yè)發(fā)展具有積極推動作用[1,7]。

本研究立足于種質(zhì)資源創(chuàng)新與利用，為食品和飼料加工企業(yè)提供可直接利用低SBA含量品種。以黑龍江省生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用主栽品種合豐45號（高SBA含量）與野生種太平川黑豆（低SBA含量）為親本，雜交衍生RIL群體對SBA含量作主基因+多基因混合遺傳模型分析，并以SSR分子標(biāo)記構(gòu)建大豆遺傳圖譜，定位SBA含量相關(guān)基因。為大豆低SBA含量育種、分子輔助選擇及相關(guān)基因圖位克隆等奠定理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 材料

1.1.1 RIL群體構(gòu)建材料

本研究以高SBA含量品種合豐45號為母本，低SBA含量品種太平川黑豆為父本雜交，經(jīng)南繁加代，采用單粒傳法連續(xù)自交7代，建成具有201個穩(wěn)定株系的F7∶8重組自交系（RIL）群體。

1.1.2 血凝法檢測SBA含量原理

SBA具有4個與細胞表面糖分子特異性結(jié)合位點，可在細胞間形成穩(wěn)定交叉連接結(jié)構(gòu)，使分散于體系中細胞凝集。SBA對兔、人等血紅細胞具有較強凝集力。SBA凝集活力（效價）與SBA含量呈高度線性關(guān)系[5,8]。因此，利用血凝反應(yīng)（Heamagglutination）測定SBA活力，通過比較標(biāo)準(zhǔn)樣品與待測樣品血凝活力，定量檢測SBA。

主要試劑：SBA標(biāo)準(zhǔn)品（Sigma），其他試劑均為分析純，試驗兔子購自東北農(nóng)業(yè)大學(xué)動物醫(yī)學(xué)院試驗動物中心。

1.1.3 QTL定位材料

DNA提?。菏⒒ㄆ趶腞IL群體201個穩(wěn)定株系中隨機選取具有代表性單株，每株取1～2片健康幼嫩葉，液氮速凍后于-86℃超低溫冰箱保存，待用。

SSR檢測：選用已整合到大豆公共遺傳圖譜上的SSR引物500對，按照美國農(nóng)業(yè)部大豆基因組數(shù)據(jù)庫soybase（http://www.soybase.org/）中提供大豆微衛(wèi)星序列，由上海博亞生物技術(shù)有限公司合成。

1.2 試驗方法

1.2.1 SBA含量檢測—血凝法（Heamagglutination）

本研究利用血凝法檢測SBA含量，SBA提取、兔血紅細胞懸液制備、含量檢測、效價評定和計算公式均參照文獻[7]。

1.2.2 SBA含量遺傳規(guī)律分析

運用植物數(shù)量性狀主基因+多基因混合遺傳模型分析方法，對RIL群體連續(xù)3年3個世代P1、P2和RIL作SBA含量遺傳模型分析。通過極大似然法和IECM算法估計各世代、各成分分布參數(shù)（平均數(shù)、比例和方差），估計最大似然函數(shù)值。進一步計算AIC值，以AIC值最小原則入選最佳模型，并作適合性測驗，包括均勻性檢驗（U21，U22，U23）、Smirnov檢驗（nW2）、Kolmogorov檢驗（Dn），以最少統(tǒng)計量達到顯著水平模型為最佳遺傳模型，依據(jù)最小二乘法利用其各成分分布參數(shù)估計相應(yīng)遺傳參數(shù)。主要遺傳參數(shù)包括：平均值（m），加性效應(yīng)值（d）、互作值（i或i*）、方差（δ2）、遺傳率（h2%）等。利用南京農(nóng)業(yè)大學(xué)章元明博士提供分析軟件分析。

1.2.3 遺傳連鎖圖譜構(gòu)建

利用Mapmaker/exp 3.0對RIL群體134個SSR標(biāo)記作行遺傳連鎖圖構(gòu)建。‘group’命令作SSR標(biāo)記間（LOD=2.0）分組，連鎖群標(biāo)記數(shù)＜8用‘compare’命令排序，對與標(biāo)記數(shù)較多連鎖群先用高信息量8個標(biāo)記排序，再用‘try’命令確定剩余標(biāo)記位置，用‘ripple’命令反復(fù)梳理，Kosambi函數(shù)將重組率轉(zhuǎn)換成遺傳圖距（cM），最后‘map’命令定圖距，構(gòu)建群體SSR標(biāo)記遺傳連鎖圖譜，Mapchart2.1繪圖[9]。

1.2.4 QTL定位

運用WinQTLCartographer v2.0，采用復(fù)合區(qū)間作圖法（Composite Interval Mapping,CIM）確定性狀QTL數(shù)目和染色體位置。LOD值大于2.0作為QTL存在閾值，利用Kosambi函數(shù)將重組率轉(zhuǎn)化為遺傳圖距（cM）。單位距離選擇Cent Morgan，作圖時，步精度（Walk speed）選擇2 cM，顯著性閾值（Threshold）=11.50，輸出以LOD值形式顯示，對大豆凝集素（SBA）含量作QTL分析[10]。

2 結(jié)果與分析

2.1 RIL群體SBA含量遺傳分析

P1、P2和HT-RIL群體SBA含量表型次數(shù)分布（見表1），2011年，HT-RIL群體SBA含量頻數(shù)分布在10.20～12.51、17.16～19.47 mg·g-1區(qū)間內(nèi)有2個明顯峰值；2012年，在5.73～8.00、17.17～19.44、21.74～24.02 mg·g-1區(qū)間內(nèi)有3個明顯峰值；2013年，在3.25～5.40、16.17～18.31 mg·g-1區(qū)間內(nèi)有2個明顯峰值（見表1）；根據(jù)混合分布理論可初步判斷，HT-RIL群體SBA含量可能由主基因控制，也可能存在多基因遺傳。

表1 合豐45×太平川黑豆的P1、P2、F7∶8RIL群體SBA含量次數(shù)分布Table 1Frequency distribution of SBA content in P1,P2,F7∶8RIL populations in the cross of Hefeng 45×Taipingchuan black soy

2.1.1 RIL群體SBA含量最適遺傳模型分析

根據(jù)章元明等[11-12]提出主基因+多基因混合遺傳模型，利用P1、P2和RIL群體三世代，作SBA含量最佳遺傳模型分析，由RIL群體SBA含量次數(shù)分布情況估計7類53個模型極大似然函數(shù)值（Max likelihood value）和AIC值（AIC value），最優(yōu)遺傳模型選擇依據(jù)AIC值最小原則，選擇幾個AIC值接近模型作適合性檢驗，以統(tǒng)計量顯著變量最少原則，確定最佳模型。

2011年模型D-1、E-1-2、E-2-1和F-1的AIC值較低，且4個模型間AIC值與極大似然數(shù)值差異不顯著。入選模型依據(jù)統(tǒng)計量均勻性檢驗（U1，U2，U3），Smirnov檢驗（nW2）以及Kolomogorov檢驗（D）作適合性檢驗（見表2），模型D-1、E-1-2和F-1分別有1、4、2個統(tǒng)計量達顯著水平，且E-2-1 AIC值最低。因此，SBA含量最佳遺傳模型為E-2-1模型，該模型為2對主基因（連鎖）+多基因（加性）模型，且主基因效應(yīng)為加性-上位性效應(yīng)。

2012年3個模型B-1-8、E-1-0和E-1-1的AIC值較低，入選模型作適合性檢驗（見表2），模型B-1-8有5個統(tǒng)計量達顯著水平，模型E-1-0和E-1-1分別有1個量統(tǒng)計量達顯著水平且模型E-1-1的AIC值更低。因此，SBA含量最佳遺傳模型為E-1-1模型，該模型為2對主基因（獨立）+多基因（加性）模型，且主基因效應(yīng)為加性-上位性效應(yīng)。

2013年4個模型B-2-1、E-2-0、E-2-5和G-2的AIC值較低，入選模型作適合性檢驗（見表2），模型B-2-1和E-2-0分別有3和2個統(tǒng)計量達顯著水平，模型E-2-5和G-2均無統(tǒng)計量達顯著水平，但模型E-2-5適合性檢驗統(tǒng)計量水平更低，且AIC值更低。因此，SBA含量最佳遺傳模型為E-2-5，該模型為2對主基因（連鎖）+多基因（加性）模型，且主基因效應(yīng)為顯性上位性效應(yīng)。

表2 RIL群體SBA含量入選模型的適合性檢驗Table 2Test for goodness-of-fit of candidate models for the SBA content of RIL population

續(xù)表

RIL群體3年最佳遺傳模型為2對（獨立或連鎖）主基因（加性-上位+顯性上位）+多基因（加性）混合遺傳模型。根據(jù)所估計成分分布參數(shù)，最小二乘法估算遺傳參數(shù)。

2.1.2 RIL群體SBA含量遺傳參數(shù)估計

利用P1、P2和RIL群體3世代聯(lián)合分析法作遺傳模型分析及遺傳參數(shù)估算SBA含量（見表3、4）。SBA含量遺傳相對復(fù)雜，為2對主基因+多基因遺傳模型，主基因效應(yīng)和遺傳方式不同。加性效應(yīng)提高SBA含量，但加加互作對SBA含量提高幅度較小。SBA含量主基因遺傳率各年均顯著高于多基因遺傳率，說明主基因貢獻對SBA含量具有重要作用。

2011年SBA含量遺傳在最佳遺傳模型E-2-1條件下，RIL群體4個成分均值分別為20.75、12.50、7.662和3.196，權(quán)重分別為0.368、0.338、0.179和0.115。主基因遺傳率為69.37%，多基因遺傳率為24.33%，SBA含量遺傳中，主基因連鎖遺傳且貢獻率較大，多基因遺傳貢獻率較小。

2012年SBA含量遺傳在最佳遺傳模型E-1-1條件下，RIL群體4個成分均值分別為24.571、17.042、12.496和5.582，權(quán)重分別為0.271、0.238、0.263和0.228。主基因遺傳率為58.37%，多基因遺傳率為37.55%，SBA含量遺傳中，主基因（獨立遺傳）與多基因遺傳貢獻率較大。

2013年SBA含量遺傳在最佳遺傳模型E-2-5條件下，RIL群體3個成分均值分別為21.065、12.107和7.498，權(quán)重分別為0.254、0.478、和0.269。主基因遺傳率為62.46%，多基因遺傳率為26.63%，SBA含量遺傳中，主基因連鎖遺傳且貢獻率大于多基因遺傳貢獻率。

2.2 RIL群體SBA含量分布及QTL適合性分析

采用血凝法測定RIL群體及親本SBA含量（見表5），親本間SBA含量差異較大，RIL群體SBA含量多數(shù)介于雙親之間，存在個別超親現(xiàn)象。SBA含量變幅分別為0.91～31.09 mg·g-1（2011）、1.14～30.89 mg·g-1（2012）、1.09～29.08 mg·g-1（2013），表現(xiàn)為正向超親分別占1.99%、2.49%、1.49%，負向超親分別占6.47%、5.98%、5.47%。RIL群體SBA含量變異系數(shù)分別為55.87%～70.09%，說明RIL群體SBA含量具有豐富遺傳變異，可作為QTL定位理想群體（見圖1），開展SBA含量QTL分析。

表3 入選模型各成份分布均值及權(quán)重Table 3Mean and weight of component distributions of selected models

表4 RIL群體SBA含量遺傳參數(shù)估計值Table 4Estimate of bivalent parameters for the SBA content of RIL population

表5 3年RIL群體SBA含量統(tǒng)計分析Table 5Statistical analysis of SBA content for parents and RIL population in different environments

圖1 3年RIL群體SBA含量頻數(shù)分布Fig.1Frequency distribution of SBA content for parents and RIL population in different year

2.3 RIL群體遺傳圖譜構(gòu)建與QTL分析

2.3.1 RIL群體遺傳圖譜構(gòu)建

以合豐45號和太平川黑豆為親本，有性雜交，構(gòu)建含有201個具有代表性株系RIL永久群體。選用500對SSR引物，選出140對在親本間產(chǎn)生多態(tài)性引物。利用140對引物評估RIL群體，有134對引物表現(xiàn)良好多態(tài)性。

RIL群體基于SSR分子遺傳圖譜共含有12條連鎖群，包含134個SSR標(biāo)記，與Cregan定義12條連鎖群相對應(yīng)（見圖2），SSR標(biāo)記總長約為1252.9 cM，平均圖距9.78 cM，每個連鎖群上標(biāo)記數(shù)變化區(qū)間為7～17個，長度為62.8～135.7 cM，平均圖距為6.28～15.29 cM。其中最大連鎖群為K，總長為135.7 cM，最小連鎖群為M，總長為62.8 cM。如表6所示，HT-RIL群體SSR標(biāo)記分布均勻，A2、 C2、D1a、K、O等5個連鎖群上分布標(biāo)記數(shù)均超過10個SSR標(biāo)記，這5個連鎖群上共有73個SSR分子標(biāo)記，占標(biāo)記總數(shù)54.48%。

2.3.2 SBA含量相關(guān)QTL定位

采用復(fù)合區(qū)間作圖法（CIM）對RIL群體作1點（哈爾濱）3年（2011～2013）大豆凝集素（SBA）含量QTL分析（見表7）。

2011年，檢測到2個QTL位點，SbaHTC1-1和SbaHTD1b-1分別定位于C1和D1b連鎖群，分別位于SSR標(biāo)記Satt139-Satt578和Satt537-Satt189之間，LOD值分別為3.53和8.89，遺傳貢獻率分別為12.04%和19.28%，加性效應(yīng)值分別為0.65和0.88，SbaHTC1-1在遺傳圖譜中位置與標(biāo)記Satt139遺傳距離為3.67 cM，SbaHTD1b-1與標(biāo)記Satt537遺傳距離為14.17 cM。

圖2 基于SSR標(biāo)記的大豆分子遺傳圖譜Fig.2Soybean molecular genetic map based on the SSR markers

表6 HT-RIL群體SSR標(biāo)記在所建遺傳圖譜上分布Table 6Distribution of SSR markers on the map of HT-RIL population

2012年，檢測到3個QTL位點，SbaHTA1-1、SbaHTC1-1和SbaHTH-1分別定位于A1、C1和H連鎖群，分別位于SSR標(biāo)記Satt545～Satt300、Satt139～Satt578和Satt302～Satt541之間，LOD值分別為5.95、5.87和3.13，遺傳貢獻率分別為22.64%、9.47%和16.24%。SbaHTC1-1在遺傳圖譜中位置與標(biāo)記Satt545遺傳距離為21.28 cM；SbaHTC1-1與標(biāo)記Satt139遺傳距離為6.35 cM；SbaHTC1-1與標(biāo)記Satt302遺傳距離為4.65 cM。

2013年，檢測到3個QTL位點，SbaHTA1-1、SbaHTD1b-1和SbaHTH-1分別定位于A1、D1b和H連鎖群，分別位于SSR標(biāo)記Satt545～Satt300、Satt537～Satt189和Satt302～Satt541之間，LOD值分別為5.73、6.39和2.32，遺傳貢獻率分別為11.06%、14.68%和21.04%，SbaHTC1-1在遺傳圖譜中位置與標(biāo)記Satt545遺傳距離為19.56cM；SbaHTD1b-1與標(biāo)記Satt537遺傳距離為12.47 cM；SbaHTH-1與標(biāo)記Satt302遺傳距離為2.45 cM。

表7 RIL群體SBA含量相關(guān)QTL定位Table 7QTL tagging of SBA content in HT-RIL populations

圖3 RIL群體SBA含量相關(guān)QTL定位連鎖圖譜Fig.3Genetic linkage map of QTL related to soybean agglutinin content in RIL populations

RIL群體大豆凝集素（SBA）含量3年QTL定位結(jié)果（見圖3）。大豆凝集素（SBA）含量相關(guān)QTL主要位于A1，C1，D1b和H連鎖群上，被檢測出2次，解釋表型變異率分別為11.06%～22.64%，9.47%～12.04%，14.68%～19.28%和16.24%～21.04%。值s得注意的是，在檢測到4個連鎖群上SBA含量相關(guān)QTL位點，無一位點3年檢測連續(xù)出現(xiàn)，可見4個QTL位點遺傳受環(huán)境影響較大。

3 討論與結(jié)論

3.1 大豆凝集素（SBA）含量比較

不同品種及加工工藝的大豆產(chǎn)品中SBA含量差異較大（見表8）。楊麗杰等利用火箭免疫電泳技術(shù)研究黑龍江省13個不同大豆品種SBA含量，結(jié)果表明SBA含量變異幅度為1.99～4.99 mg·g-1，高蛋白質(zhì)含量大豆品種SBA含量低。李振田等利用酶聯(lián)免疫吸附測定方法檢測不同大豆品種和生豆粕SBA含量，結(jié)果表明大豆品種SBA含量變異幅度為2.9～7.1 mg·g-1，生豆粕與普通大豆SBA含量差異不顯著[13]。戴大章等[14]和楊明亮等[7]研究表明，利用血凝法測定SBA含量，變異幅度為1.88～37.50 mg·g-1，試驗精確度和準(zhǔn)確性較高，簡便易行，成本低廉。不同大豆品種和產(chǎn)品SBA含量差異顯著，變異幅度較大，為SBA含量遺傳研究和分子輔助選擇奠定基礎(chǔ)。不同測定方法對SBA含量檢測影響較大，利用免疫學(xué)原理檢測值和變幅均顯著低于血凝法。因此，選擇合適檢測方法對于研究SBA含量遺傳和分子輔助選擇至關(guān)重要。本研究利用血凝法對SBA含量的測定結(jié)果與戴大章等結(jié)果一致[14]，表明該方法試驗重演性較好，具有經(jīng)濟、高效、精準(zhǔn)等優(yōu)點，可作為大規(guī)模種質(zhì)資源和后代群體SBA含量檢測方法。

表8 不同方法測定大豆凝集素（SBA）含量Table 8Different determination of SBA's content

3.2 RIL群體在遺傳模型分析中應(yīng)用

大豆數(shù)量性狀表型受環(huán)境影響較大，且表型測量存在誤差，遺傳模型組成非常復(fù)雜[15,18]。王賢智對大豆產(chǎn)量相關(guān)性狀[15]、姜振峰對大豆油分和蛋白質(zhì)含量[10]、李海燕對大豆維生素E[16]、邢光南對大豆抗豆卷葉螟和篩豆龜蝽[9]等數(shù)量性狀作遺傳分析，結(jié)果表明，大豆數(shù)量性狀遺傳模型一般由多基因、2對主基因+多基因、3對主基因+多基因等遺傳模型組成，且不同環(huán)境和遺傳背景下主基因與多基因遺傳方式及遺傳效應(yīng)差異顯著[17]。章元明[12]和蓋鈞鎰[18]等研究表明RIL群體不含顯性效應(yīng)，遺傳參數(shù)較少，用于統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)為家系平均值，環(huán)境和誤差影響較小，可準(zhǔn)確研究兩個主基因座位間作用方式及效應(yīng)，較分離世代（F2、F3、B1、B2）更適合大豆數(shù)量性狀遺傳機制研究。通過田間試驗設(shè)計、分析世代選擇、樣本容量大小、數(shù)據(jù)處理方式等因素控制可有效提高分離分析法精確性。

本研究利用RIL群體分析大豆凝集素（SBA）含量遺傳模型，結(jié)果表明，大豆凝集素（SBA）含量遺傳模型為2對主基因+多基因模型，但不同年份主基因及多基因遺傳效應(yīng)存在差異，受環(huán)境影響較大。這與姜振峰[10]對大豆蛋白質(zhì)含量多年多點遺傳模型分析結(jié)果相似，認為大豆蛋白質(zhì)遺傳符合2對主基因+多基因模型，由于SBA是大豆蛋白質(zhì)組成中含量較高功能和儲藏蛋白，因此在遺傳模式上具有相似性。

3.3 大豆遺傳圖譜構(gòu)建

遺傳圖譜構(gòu)建在作物研究中具有重要作用，Song等[19]以5個經(jīng)典作圖群體（Minsoy×Noirl，Minsoy× Archer，Archer×Noirl，Clark×Harosoy，A81-356022（Glycine max）×PI468916（Glycine soja））對Cregan等[20]整合大豆“公共圖譜”解密，補充新SSR標(biāo)記420個，標(biāo)記間遺傳距離為2.5cM，標(biāo)記總數(shù)已達1 849個。這張整合圖譜包含標(biāo)記數(shù)量多、圖譜密度高，應(yīng)用廣泛，對大豆分子標(biāo)記、分子輔助育種、圖位克隆等領(lǐng)域發(fā)展具有借鑒作用。

本研究構(gòu)建由134個SSR標(biāo)記組成，包括12個連鎖群的大豆分子遺傳連鎖圖譜，與Cregan和Song等圖譜中連鎖群相對應(yīng)[19-20]。但標(biāo)記位點較少，標(biāo)記間空隙較大。因此，后續(xù)研究中可進一步篩選不同類型標(biāo)記（如ARLP、RAPD、SCAR、SNP等標(biāo)記）解密圖譜，使圖譜更加飽和，為基因精細定位和圖位克隆提供可靠依據(jù)[21]。張志剛等認為利用高通量、并行化和高靈敏度基因芯片技術(shù)對RIL群體作DNA序列分析，可解釋目標(biāo)性狀相關(guān)基因之間表達量變化及遺傳關(guān)系[22]。梁士博等認為基于高通量、高密度SNP標(biāo)記新一代測序技術(shù)（Nextgeneration sequencing，NGS）平臺，可利用RIL等群體估計全基因組SNPs獨立表型效應(yīng)，確定復(fù)雜數(shù)量性狀位點間表達關(guān)系，為基于SNP技術(shù)預(yù)測育種奠定技術(shù)[23]。

3.4 大豆凝集素（SBA）含量QTL檢測

目前國內(nèi)外與大豆凝集素（SBA）含量相關(guān)QTL檢測鮮有報道。邢光南認為多年多點或多群體定位QTL可驗證QTL存在真實性[9]。姜振峰利用單群體多年多點數(shù)據(jù)作蛋白質(zhì)含量QTL定位，獲得40個相關(guān)QTL位點，大部分位點遺傳貢獻率較小，多數(shù)為微效基因，受環(huán)境、遺傳背景、群體性質(zhì)等影響較大。由于基因型間和基因型-環(huán)境間存在互作效應(yīng)，尋找穩(wěn)定主效QTL位點難度較大。但發(fā)現(xiàn)在C2和Dla連鎖群上分布控制大豆蛋白含量基因簇，對大豆蛋白質(zhì)含量遺傳與分子標(biāo)記研究具有重要作用[10]，對大豆凝集素遺傳研究和QTL定位具有借鑒意義。

本研究以較大RIL群體樣本（201個株系）為基礎(chǔ)，分析SBA含量遺傳機制和相關(guān)QTL位點，共檢測到與SBA含量相關(guān)主效QTL 4個，分別位于A1，C1，D1b和H連鎖群上，分別位于Satt545～Satt300、Satt537～Satt189、Satt139～Satt578和Satt302～Satt541標(biāo)記間，解釋表型變異分別為11.06%～22.64%，9.47%～12.04%，14.68%～19.28%和16.24%～21.04%，1個試點3年被檢出次數(shù)均為2次，說明SBA含量相關(guān)QTL位點受環(huán)境影響較大。結(jié)合遺傳模型分析結(jié)果可知，SBA含量遺傳模型為2對主基因+多基因混合遺傳模型，不同環(huán)境影響主基因作用方式和遺傳效應(yīng)不同，這與QTL定位結(jié)果相似，與姜振峰對大豆蛋白質(zhì)含量研究結(jié)果相近[10]。李海燕認為分離分析法對目標(biāo)性狀主基因和多基因遺傳率估計偏高，而QTL位點遺傳貢獻率偏低，在QTL定位前作RIL群體表型分離分析十分必要，當(dāng)分離分析獲得性狀主基因遺傳率較低時，可能檢測不到QTL位點[17]。SbaHTC1-1（Satt139～Satt578）和SbaHTD1b-1（Satt537～Satt189）2個QTL位點2年檢測結(jié)果加性效應(yīng)值均達顯著水平，加性效應(yīng)代表非等位基因間互作，可以遺傳，且兩位點遺傳貢獻率均較高。本研究定位群體相對較大，因此，檢測到QTL真實存在。研究結(jié)果仍需反復(fù)驗證，確定與大豆凝集素含量緊密連鎖穩(wěn)定QTL位點，實現(xiàn)大豆凝集素含量后代群體分子輔助選擇。

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Genetic and QTL analysis of Soybean agglutinin(SBA)content

YANG Mingliang1,LI Ning2,LI Haiyan1,SUI Meinan1,WANG Ji'an1(Institute of Soybean Research, Northeast Agricultural University,Harbin 150030,China;2.School of Humanities and Law, Northeast Agricultural University,Harbin 150030,China)

Soybean agglutinin(SBA)was one of the antinutritional factors with stronger function and higher content in soybean,that could be an serious impact on the safety of the soybean food and feed.Reducing or eliminating SBA in soybean seed and products had become important on soybean food and feed industry.In order to map steady and repeatable QTLs of SBA content,a F7∶8RIL population containing 201 lines derived from cross between Hefeng 45 as female and Taipingchuan blacksoy as male parent were used in this experiment.Analysis of QTL and genetic model on SBA content was carried out in different environments.The results of separation analysis showed that SBA content accord with the 2 major genes+more gene hybrid genetic model.134 pairs of SSR primers had been used to analysis in RIL population,further construction of genetic map and QTL analysis for SBA content were conducted.The result of QTL analysis showed that 4 QTL were detected associated withSBA content in different environments.Each QTL were detected stability in different environment.Two QTL of SbaHTD1b-1 and SbaHTC1-1 reached significant level and explained higher phenotypic variation in different environments.These QTL might provide the valuable information for soybean molecular marker assistant breeding selection.

soybean;Soybean agglutinin(SBA)content;genetic analysis;QTL

Q786

A

1005-9369（2017）05-0009-12

時間2017-5-23 12:24:01[URL]http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1391.S.20170523.1224.004.html

楊明亮,李寧,李海燕,等.大豆凝集素(SBA)含量遺傳分析與QTL定位[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2017,48(5):9-20.

Yang Mingliang,Li Ning,Li Haiyan,et al.Genetic and QTL analysis of Soybean agglutinin(SBA)content[J].Journal of Northeast Agricultural University,2017,48(5):9-20.(in Chinese with English abstract)

2017-04-05

國家自然科學(xué)基金面上項目（31671717）

楊明亮（1981-），男，博士研究生，研究方向為大豆遺傳育種及生物技術(shù)。E-mail:yml5418@126.com

*通訊作者：王繼安，研究員，博士生導(dǎo)師，研究方向為大豆遺傳育種及生物技術(shù)。E-mail:wangsoy@163.com