方雅潔 朱亞軍 吳志超 陳 凱 申聰聰 石英堯徐建龍,,4,*

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全基因組關聯定位秈稻種質資源外觀和加工品質QTL

方雅潔1,2朱亞軍3吳志超2陳 凱3申聰聰3石英堯1,*徐建龍2,3,4,*

1安徽農業(yè)大學, 安徽合肥 230036;2中國農業(yè)科學院作物科學研究所, 北京 100081;3中國農業(yè)科學院農業(yè)基因組研究所, 廣東深圳 518210;4中國農業(yè)科學院深圳生物育種創(chuàng)新研究院, 廣東深圳 518210

以400份秈稻變異豐富的種質資源材料在2個環(huán)境下考察外觀與加工品質性狀表型, 利用404k高密度SNP基因型進行全基因組關聯分析, 挖掘影響外觀與加工品質性狀的重要位點。結果表明, 粒形和秈米的外觀和加工品質密切相關, 堊白性狀降低稻米的精米率和整精米率, 除粒形外, 秈稻的外觀和加工品質明顯受到環(huán)境影響。全基因組關聯分析共鑒定到39個QTL, 其中17個為新位點, 6個新位點(、、、和)在2個環(huán)境下均被檢測到, 暗示這6個位點在水稻外觀與加工品質上可能是不依賴于環(huán)境穩(wěn)定表達的QTL。此外, 21個控制稻米外觀品質的位點很可能具一因多效。結合前人研究結果, 我們推論、和在秈稻外觀和加工品質性狀上扮演著關鍵性角色。研究結果為克隆新的外觀與加工品質基因, 以及通過分子手段加速培育優(yōu)質高產秈稻新品種提供了指導信息。

秈稻種質資源; 外觀與加工品質; 全基因組關聯分析; 數量性狀座位

自從20世紀60年代初水稻矮稈基因利用和70年代末雜交水稻的推廣以來, 大幅度提高了水稻的產量。但是隨著改革開放我國經濟快速發(fā)展和人民生活水平不斷提高, 國內外市場競爭日趨激烈, 對水稻品質的要求也逐漸提高, 育種家們開始將超高產與優(yōu)質育種結合起來。

稻米品質包括外觀品質、加工品質、蒸煮品質和營養(yǎng)品質, 其中外觀與加工品質是影響稻米市場銷售的重要因素。稻米外觀品質涉及米粒的形狀、大小、透明度和堊白(又稱心白、腹白)大小等, 一般通過粒長、粒寬、長寬比、堊白度、堊白粒率等指標來描述。加工碾磨品質主要包括糙米率、精米率和整精米率3個指標。其中整精米率和堊白粒率是優(yōu)質稻育種中最重要也是最難改良的2個指標[1-3]。

稻米品質性狀大多受多基因控制, 以往利用雙親本衍生群體定位了大量影響品質性狀的QTL[1,4-6]。迄今, 在水稻粒形方面有[7]、[8-9]、[10]、[11-12]、[13]等基因被克隆,[14]和[15]被精細定位。對于堊白性狀, 已有[16]、[17]、[18]、[19]等基因被克隆,被精細定位[20]。最近, Ren等[21]將控制糙米率的基因精細定位到第10染色體上39.5 kb區(qū)間。許多粒形基因存在一因多效作用, 如和是2個主效的控制粒寬和粒重的基因, 在增加粒重的同時也增加了籽粒堊白[7,22]。

起源于不同地域的種質資源中往往蘊藏著大量有利等位基因[23], 基于變異豐富的種質資源的全基因組關聯分析(genome-wide association study, GWAS)是當前有利基因挖掘方面的熱門方法, 其以群體的LD (linkage disequilibrium)和基因組中數以百萬計的SNP (single nucleotide polymorphism)為基礎, 進行表型與基因型關聯分析, 定位與目標性狀相關的基因組區(qū)域, 不但可以挖掘目標位點的最優(yōu)等位基因, 而且可以實現主效基因的精細定位[3,24]。迄今已有不少利用GWAS策略開展控制水稻復雜性狀基因定位的報道[25], 但在稻米外觀和加工品質性狀上的研究尚不多。邱先進等[26]利用秈稻種質資源檢測到42個和44個與堊白粒率和堊白度顯著關聯的位點, 其中2個性狀分別有21個和19個位點在2個以上環(huán)境下同時被檢測到。Qiu等[22]利用272份全球秈稻微核心種質檢測到38個外觀和加工品質相關的位點, 其中影響多個性狀的位點()、()、()、()和在多個環(huán)境下被定位到。Wang等[3]利用27k SNP對258份種質資源材料進行GWAS分析, 檢測到72個與加工質量、外觀質量顯著相關的QTL, 進一步用更高密度的SNP實現了3個粒形QTL的精細定位。

為了更有利地挖掘有利基因, 在充分考慮生育期和起源地多樣化的基礎上, 本研究從3000份水稻重測序項目(3k Rice Genome Project, 3k RGP)中選取400份遺傳多樣性豐富的秈稻材料, 在海南三亞、廣東深圳2個環(huán)境下考察外觀與加工品質性狀表型, 結合404k高密度SNP標記, 通過GWAS方法挖掘影響水稻外觀與加工品質的重要位點, 以期為水稻分子輔助選育優(yōu)質品種克隆重要位點提供指導性信息。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

400份秈稻資源來自45個國家或地區(qū), 包括中國128份(32%), 印度68份(17%), 東南亞89份(22%), 其他亞洲地區(qū)44份(11%), 歐洲、美洲、非洲和澳大利亞合計59份(15%), 未知來源的12份(3%)(圖1)。

1.2 田間設計

分別在位于海南三亞的中國農業(yè)科學院作物科學研究所南繁基地(2015冬)和廣東深圳的中國農業(yè)科學院深圳農業(yè)基因組研究所基地(2016夏)進行田間試驗。采用2重復隨機區(qū)組設計。每個重復中, 每個材料種植3行, 每行10株, 株行距統一為20 cm × 25 cm, 其中中間行的中間8株設定為表型測定目標單株。三亞播種日期為2015年11月30日, 抽穗期變化范圍為66~90 d, 平均抽穗期為78 d, 深圳播種日期為2016年6月15日, 抽穗期變化范圍為75~101 d, 平均抽穗期為87 d。常規(guī)田間管理, 注意防倒伏。

圖1 400份秈稻種質資源的分布

1.3 表型鑒定

抽穗期前后去除個別異?；虿∪鯁沃?。待種子成熟后, 混收中間行的中間8株。收獲后自然晾干, 室溫儲藏3個月后按照國標優(yōu)質稻谷GB/T17891- 1999標準考察其品質相關性狀表型數據。先取20 g干凈飽滿稻谷利用礱谷機(JLGL-45)研磨成糙米, 再用Pearlist型實驗用精米機(日本Kett公司)碾磨成精米, 依次記錄各測定樣本的糙米、精米和整精米重量, 然后分別計算糙米率(brown rice rate, BRR, %)、精米率(milled rice rate, MRR, %)、整精米率(head milled rice rate, HMRR, %), 最后利用大米外觀品質檢測分析系統(萬深SC-E型)檢測每個品種的粒長(grain length, GL, mm)、粒寬(grain width, GW, mm)、長寬比(grain length-width ratio, GLWR)、堊白粒率(percentage of grain with chalkiness, PGWC, %)、堊白度(degree of endosperm chalkiness, DEC, %)。以2個重復的平均值作為單個材料相應性狀的表型值。

1.4 SNP篩選

3K RGP項目原始測序數據已在GigaScience公開[27]。所選400份材料平均測序深度約15×。首先使用BWA軟件“mem”算法將測序數據與參考基因組日本晴IRGSP 1.0比對, 使用samtools、GATK、Picardtools等對短序列比對結果進行處理得到單核苷酸多態(tài)性(SNP)數據, 進而分別剔除稀有等位基因標記(基因型頻率<5%)、缺失標記數多于20%樣本數的標記和相關性大于>0.95的標記, 最終獲得高質量高密度的404k SNP標記[28]。

1.5 數據分析

1.5.1 表型數據分析 用Microsoft Excel 2007整理數據, 以2個重復的平均值作為相應性狀的表型值計算單個環(huán)境下的群體變幅和變異系數, 用SAS 9.2軟件中的Corr程序分析同一環(huán)境下不同性狀間的相關性和同一性狀不同環(huán)境下的相關性。

1.5.2 群體結構和連鎖不平衡分析 使用plink軟件“--indep-pairwise 50 10 0.5”參數過濾掉臨近的連鎖較強的SNP后, 再使用EIGENSOFT軟件進行主成分分析(Principal Component Analysis, PCA), 以PC1和PC2揭示群體的遺傳結構。使用TASSEL軟件(5.2.30版本)構建親緣矩陣(kinship)。使用缺失率<20%, MAF>0.1的SNP數據, 利用plink v1.90軟件“--r2--ld-window-kb 1000--ld-window 99999--ld- window-r2 0”參數計算全基因組水平1 Mbp區(qū)域內SNP之間的2, 進行連鎖不平衡衰減(LD decay)分析。選用極顯著(<0.001)的位點對, 繪制LD衰減散點圖, 并繪制擬合曲線, 以LD衰減至起始值一半時所對應的物理距離作為LD衰減距離[23]。

1.6 關聯分析定位QTL

使用缺失率<20%, MAF>0.05的404 k高質量高密度SNP基因型數據, 應用TASSEL version 5.2.30軟件中的混合線性模型(Mixed Linear Model, MLM)結合kinship矩陣與PCA對2個環(huán)境8個性狀進行全基因組關聯分析。選擇-value<1E–5或<1E–6為關聯分析顯著性閾值, 利用R語言中的qqman包繪制曼哈頓圖和QQ plot圖展示關聯分析的結果。

2 結果與分析

2.1 供試材料在2個環(huán)境下加工與外觀品質性狀的表現

由表1可知, BRR、MRR和HMRR在廣東深圳的變異范圍稍大于海南三亞環(huán)境, PGWC和DEC在深圳的變異范圍稍小于三亞環(huán)境, GL、GW和GLWR在2個環(huán)境下變異范圍相對穩(wěn)定。相關性分析也表明, GL、GW、GLWR、PGWC和DEC兩個環(huán)境下的相關系數分別為0.93、0.89、0.88、0.61和0.63, 均為極顯著相關, 而BRR、MRR、HMRR兩個環(huán)境下的相關系數較低, 僅為0.18、0.11和0.13。這表明, 粒形性狀遺傳穩(wěn)定受環(huán)境影響小, 而BRR、MRR、HMRR、PGWC和DEC易受種植環(huán)境的影響。

2.2 供試材料不同性狀間的相關性

粒形性狀GL與GW之間呈極顯著負相關, 加工品質性狀BRR、MRR和HMRR兩兩之間呈極顯著正相關, 外觀品質PGWC與DEC呈顯著正相關(表2)。粒形與堊白性狀極顯著相關, 即粒長增長能顯著降低籽粒堊白度和堊白率, 而粒寬則增加籽粒堊白度和堊白率(表2)。GL與HMRR顯著或極限著負相關, 但與BRR和MRR沒有相關性, 而粒寬與加工品質性狀的相關性較為復雜, 明顯受環(huán)境的影響(表2)。2個環(huán)境下堊白性狀與BRR沒有相關性, 但與MRR和HMRR顯著或極顯著負相關, 且受到環(huán)境的影響(表2)。

表1 秈稻種質資源在2個環(huán)境下的加工和外觀品質性狀表現

BRR: brown rice rate; MRR: milled rice rate; HMRR: head milled rice rate; GL: grain length; GW: grain width; GLWR: grain length-width ratio; PGWC: percentage of grain with chalkiness; DEC: degree of endosperm chalkiness.

表2 秈稻種質資源外觀和加工品質性狀在2個環(huán)境下的相關系數

左下角為2015年冬季海南三亞數據, 右上角為2016年夏季廣東深圳數據。*和**表示在5%和1%水平上差異顯著。

Data in below left of diagonal are from winter season in Sanya of Hainan in 2015 while ones in upper right of diagonal are from summer season in Shenzhen of Guangdong in 2016. BRR: brown rice rate; MRR: milled rice rate; HMRR: head milled rice rate; GL: grain length; GW: grain width; GLWR: grain length-width ratio; PGWC: percentage of grain with chalkiness; DEC: degree of endosperm chalkiness.*and**denote significant difference at the 5% and 1% probability levels; respectively.

2.3 LD和連鎖不平衡分析

群體的PC1和PC2分別是24.3%和14.4% (圖2), 表現出輕微的群體結構。連鎖不平衡分析顯示群體的2臨界值為0.14, 表現出隨物理距離(kb)增加而下降的趨勢(圖3)。以連鎖不平衡(LD)降低至原始值的50% (2>0.2)作為其閾值, 群體的物理距離為98 kb。

2.4 全基因組關聯分析

使用TASSEL 5.2.30中的MLM模型(考慮群體結構和kinship矩陣)對404k SNP標記與表型值進行全基因組關聯分析。在2個環(huán)境中, 總共檢測到39個與外觀和加工品質相關的QTL, 其中控制BRR、MRR、HMRR、GL、GW、GLWR、PGWC和DEC位點分別為4、12、4、5、4、6、2和2個, 分布在除第12染色體外的其余11條染色體上(表3和圖4)。

對于粒形性狀, 深圳和三亞分別定位到12個和15個位點, 其中, 控制GL的4個位點(和)、控制GW的2個位點(和)和控制GLWR的6個位點(、、、、和)在2個環(huán)境下均被定位到(表3和圖4)。這12個位點中,、、、和為主效位點, 2個環(huán)境下的貢獻率為9.04%~20.91%。、、和兩個環(huán)境下的平均貢獻率分別為8.30%、6.41%、7.06%、6.48%、6.49%和6.60%。在上述控制粒形的位點中,和定位區(qū)間重疊,、和定位區(qū)間重疊,定位區(qū)間重疊,和定位區(qū)間重疊,和定位區(qū)間重疊, 暗示控制這些性狀的重疊位點可能由相同的基因控制。

圖2 群體的LD衰減圖

圖3 400份種質的主成分分析

群體最大變異的2個主成分分別圖示于X軸和Y軸。

The two principal components (PCs) capturing the largest amount of variation are shown as X- and Y-axis, respectively.

2個環(huán)境中共檢測到20個控制加工品質性狀BRR、MRR和HMRR的位點, 分布于除第10和12外的其余染色體上, 其中控制BRR的位點4個, 控制MRR位點12個, 控制HMRR位點4個(表3和圖4)。在這些位點中,、和在2個環(huán)境中均被定位到, 分別位于第2、第7和第9染色體上, 2個環(huán)境下的平均貢獻率分別為9.12%、9.21%和10.00%。在僅1個環(huán)境下檢測到的17位點中,、、、、、和等7個位點的貢獻率超過10% (表3和圖4)。對于不同加工品質性狀而言, 位于第6染色體短臂的和被定位到重疊區(qū)間, 位于第6染色體長臂的和被定位到重疊區(qū)間, 位于第2染色體長臂的和被定位到相鄰位點, 位于第7染色體長臂的和被定位到重疊區(qū)間, 暗示控制這些性狀的重疊位點可能存在基因的一因多效作用。

影響稻米堊白的QTL在2個環(huán)境中檢測到4個。其中控制PGWC的2個位點和分別位于第5染色體短臂和第11染色體長臂, 控制DEC的2個位點和分別位于第2染色體長臂和第5染色體短臂。在這4個位點中,和在深圳和三亞2個環(huán)境下均被檢測到, 2個環(huán)境下的平均貢獻率分別為9.24%和7.63%, 且這2個QTL位于重疊區(qū)間。實際上, 在所有定位的控制外觀和加工品質相關的39個位點中, 位于第5染色體短臂5 007 414~5 925 393 bp最大區(qū)間內包含5個控制粒形和堊白相關性狀的位點(、、、和), 表明該區(qū)間內存在一個效應很大的一因多效基因, 是影響粒形和外觀品質的重要基因組區(qū)域(表3和圖4)。

3 討論

3.1 稻米品質相關性狀間的復雜相關性

不同地域的人群對稻米品質有不同的喜好, 但稻米品質卻是受多基因控制的數量性狀, 明顯受生長環(huán)境的影響[34-35]。本研究表明, 3個加工品質指標(糙米率、精米率和整精米率)之間在不同環(huán)境下的相關性穩(wěn)定, 彼此間均存在顯著正相關; 3個粒形性狀(粒長、粒寬和長寬比)之間的相關性也穩(wěn)定, 粒長和長寬比存在顯著正相關, 但兩者與粒寬均為顯著負相關; 2個重要的外觀品質(堊白粒率和堊白度)之間的顯著正相關在不同環(huán)境下也很穩(wěn)定。上述同一類型性狀之間穩(wěn)定的相關性在不同的研究中均有報道,而且受環(huán)境的影響較小[1-2,22,36]。

各性狀縮寫見表1; SY表示海南三亞環(huán)境, SZ表示廣東深圳環(huán)境。

Abbreviations of traits correspond with those given in Table 1. SY stands for Sanya environment whereas SZ for Shenzhen environment.

不同類型性狀間的相關表現得比較復雜。一般而言, 長粒有助于降低堊白但增加了整精米率的損失度, 寬粒則反之[1-3]。本研究中觀察到3個粒形性狀與3個加工品質性狀之間相關不緊密, 雖然在三亞環(huán)境下整精米率和糙米率與不同粒形性狀存在顯著相關, 但相關系數偏小, 而在深圳條件下基本上不存在相關性。粒形性狀與外觀品質之間的相關性相對穩(wěn)定, 而且不受環(huán)境條件影響, 表現為長粒減小堊白粒率和堊白度, 粒寬則增加這2個堊白相關性狀。3個加工品質性狀2個外觀品質性狀之間的相關性在三亞和深圳2個環(huán)境表現一致, 即糙米率與堊白粒率和堊白度不相關, 但精米率和整精米率與堊白粒率和堊白度均顯著負相關。由于本研究的種質資源材料來源相當廣泛, 由此得出的粒形與加工品質之間的相關性與以往報道的結果[2,37]不完全一致。從而暗示我們, 粒形與不同加工品質之間的相關性是多樣化的, 而且受環(huán)境影響較大, 不同粒形都有可能存在精米率和整精米率高的材料。因此, 通過選擇適當的親本配組, 在后代群體中完全有可能選育到長粒形但精米率和整精米率高的個體。

3.2 QTL定位結果的比較

本研究在2個環(huán)境下共檢測到影響品質相關性狀的39個QTL, 其中17個位點在2個環(huán)境下均被檢測到。將已報道的外觀和加工品質QTL比對到日本晴基因組物理圖譜(IRGSP 1.0)上, 以置信區(qū)間重疊或位置鄰近(500 kb范圍內)視為相同QTL, 我們發(fā)現22個位點與已克隆或定位的控制稻米粒形和堊白的基因定位在同一或非常臨近的區(qū)間, 而、、、、和六個QTL為新位點且在2個環(huán)境下均被檢測到, 同時我們也發(fā)現21個位點其定位區(qū)間存在交叉, 如和區(qū)間重疊,、、、、五個QTL位于包含的熱點區(qū)間內等。是一個控制水稻籽粒寬度的主效基因, 位于第5染色體短臂5 362 625~5 370 506 bp (IRGSP 1.0)區(qū)間, 其在秈稻的等位基因減小粒形而在日本晴的等位基因增加粒寬[8]。有報道表明,同時控制GL、GLWR以及PGWC和DEC[3,9,22], 暗示這幾個位點可能與一因多效。最近, 位于座位上的一個控制粒形大小的等位基因[38]被克隆。顯而易見, 包含和的第5染色體熱點區(qū)域(5 007 414~5 925 393 bp)在秈稻粒形大小和堊白高低形成中起關鍵作用。此外, 鑒定到和所在區(qū)間包括已克隆粒形基因型[29]和未克隆QTL[22];1和所在區(qū)間包括已克隆粒形[10]和未克隆QTL[3,22];和所在區(qū)間包括已克隆粒形[13];和所在區(qū)間包括已克隆粒形[31]等。除了上述已有基因被克隆的染色體區(qū)段外, 我們也發(fā)現精米率位點與整精米率位點定位區(qū)間存在重疊。上述影響稻米品質性狀的主效QTL與以往在不同群體和環(huán)境下檢測到的基因或QTL定位在同一區(qū)間, 表明這些QTL具有遺傳背景和環(huán)境的獨立性, 具有育種應用價值, 其與已知基因的關系還有待精細定位后方能知曉。不可否認, 對于堊白性狀而言, 本研究鑒定到的位點偏少, 如已克隆基因[16]、[17]未被檢測到,[20]所在區(qū)間關聯SNP有峰值但未能超過-value<1E–5 (圖4)。一方面這可能與數量性狀遺傳易受環(huán)境影響有關, 也可能與所采用的試驗材料不同有關。如我們曾采用兩套不同的秈稻種質資源群體開展秈稻外觀和加工品質有利基因挖掘試驗[3,22], 同樣未檢測到[16]和[17], 僅[20]被Wang等[3]定位在相似區(qū)間。有意思的是, 在上述2個自然群體均檢測到和, 且發(fā)現它們調控多個外觀和加工品質性狀, 這和本研究的結果非常相似。因此, 我們推斷和所在熱點區(qū)域以及可能在秈稻稻米外觀和加工品質中扮演者關鍵性角色。

3.3 對稻米品種育種的啟示

本研究結果表明, 粒形與不同加工品質性狀之間的相關性呈現多樣化, 而且這種相關性受環(huán)境影響, 不同粒形都有可能存在精米率和整精米率高的材料。因此, 通過選擇適當的親本配組, 在后代群體中完全有可能選育到粒形長且精米率和整精米率高的個體。

當前, 遺傳育種領域的科技工作者開始對效應較小或微效等級的位點或基因表現出濃厚興趣, 認為克隆并功能上解析該類型位點或基因能為分子設計育種或全基因組選擇育種提供更為充分的條件[39]。本研究除定位到與以往克隆基因或定位的QTL位于同一或非常臨近區(qū)間的QTL外, 還發(fā)現了17個控制稻米外觀和加工品質的新位點, 其中6個在2個環(huán)境下同時被檢測到, 包括、、、、和, 在2個環(huán)境下的平均貢獻率從6.48%到10.00%不等, 多數屬微效QTL, 但其對水稻外觀與加工品質的影響不受或較少受環(huán)境條件的影響。因此, 通過不同位點有利等位基因的合理配置, 采用全基因組分子標記輔助選擇技術可以實現品種外觀和加工品質的分子改良。本研究結果為克隆新的控制外觀與加工品質基因以及通過分子手段加速培育優(yōu)質高產秈稻新品種提供了更多有價值的信息。

4 結論

秈稻的外觀和加工品質性狀之間存在不同程度的相關, 品質相關性狀的表現及彼此間的相關性不同程度地受到環(huán)境的影響。關聯分析共鑒定到39個影響粒形、加工和外觀品質相關性狀的QTL, 其中6個新位點(、、、、和)在2個環(huán)境下均被檢測到, 另有22個位點與以往定位或克隆到的相關品質性狀基因/QTL位于相同或鄰近區(qū)間, 一因多效可能是這些重疊區(qū)間內相關品質性狀的遺傳基礎。本研究結果為進一步克隆新的控制外觀與加工品質基因以及通過分子手段加速培育優(yōu)質高產秈稻新品種提供了有利信息。

致謝: 感謝本實驗室曹國亮、朱雙兵、金國嘯、吳景林等同學幫助調查田間性狀。

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Genome-wide Association Study of Grain Appearance and Milling Quality in a Worldwide Collection ofRice Germplasm

FANG Ya-Jie1,2, ZHU Ya-Jun3, WU Zhi-Chao2, CHEN Kai3, SHEN Cong-Cong3, SHI Ying-Yao1,*, and XU Jian-Long2,3,4,*

1Anhui Agricultural University, Hefei 230036, Anhui, China;2Institute of Crop Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China;3Agricultural Genomics Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Shenzhen 518210, Guangdong, China;4Shenzhen Institute of Breeding & Innovation, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Shenzhen 518120, Guangdong, China

Appearance and milling quality are two crucial properties of rice affecting their market acceptability. Understanding the genetic basis of rice grain quality could improve the efficiency of breeding for high quality. Here we carried out a genome-wide association analysis using the 404k SNP genotype and data of grain appearance and milling quality for a diverse panel of 400accessions selected from 3k Rice Genome Project collected in two environments. These were closely correlation between grain shape and quality (appearance and milling) ofrice. The chalk trait reduced milled rice rate and high milled rice rate. In addition to grain shape, the phenotype value of appearance and milling quality traits was obviously affected by environments. Total of 39 QTL were detected which was significantly associated with grain appearance and milling quality in two environments and 17 of them were new QTL. Six new QTL (,,,,, and) with minor or small effect were considered as stably expressed QTL because they were simultaneously identified in two environments. In addition, we found 21 QTL probably having multiple-effect in appearance and milling quality ofrice. Combined with the results of previous studies, we concluded that,, andplay an important role in affecting appearance and milling quality. This research provides valuable information for cloning QTL controlling appearance and milling quality and breeding rice with high yield and good quality by molecular techniques.

germplasms; appearance and milling quality; GWAS; quantitative trait loci/locus (QTL)

2017-04-05;

2017-09-10;

2017-09-28.

10.3724/SP.J.1006.2018.00032

通信作者(Corresponding authors): 徐建龍, E-mail: xujlcaas@126.com; 石英堯, E-mail: shiyy123@163.com

E-mail: fangyajie2016@126.com, Tel: 0755–28315619

本研究由國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)項目(2014AA10A601), 農業(yè)部引進國際先進農業(yè)科學技術(948)項目(2016-X16), 深圳孔雀團隊計劃(20130415095710361)和中國農業(yè)科學院科技創(chuàng)新工程團隊項目資助。

This study was supported by the National High-Tech Research & Development Program (863 Program) (2014AA10A601), the Introduction of International Advanced Agricultural Science and Technology of Ministry of Agriculture (948) (2016-X16), ShenZhen Peacock Plan (20130415095710361), and the Scientific and Technological Innovation Project of Chinese Academy of Agricultural Sciences.

URL: http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20170928.1458.012.html