薛延桃，陸平，喬治軍，劉敏軒，王瑞云1,

?

基于SSR標(biāo)記的黍稷種質(zhì)資源遺傳多樣性及親緣關(guān)系研究

薛延桃1,2，陸平2，喬治軍3，劉敏軒2，王瑞云1,3

（1山西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，山西太谷 030801；2中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所，北京 100081；3山西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)作物品種資源研究所/農(nóng)業(yè)部黃土高原作物基因資源與種質(zhì)創(chuàng)制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/雜糧種質(zhì)資源發(fā)掘與遺傳改良山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，太原 030031）

【目的】利用SSR標(biāo)記，分析黍稷種質(zhì)資源（野生材料和地方品種）的遺傳多樣性水平，揭示不同來(lái)源黍稷種質(zhì)資源的親緣關(guān)系和遺傳群體結(jié)構(gòu)差異，為黍稷起源進(jìn)化研究奠定基礎(chǔ)?！痉椒ā坑?份地理差異顯著的黍稷種質(zhì)資源對(duì)137對(duì)小宗作物課題組開(kāi)發(fā)的具有多態(tài)性的SSR引物進(jìn)行初步篩選，最終篩選103對(duì)條帶清晰、擴(kuò)增良好且多態(tài)性穩(wěn)定的SSR引物，利用這103對(duì)多態(tài)性SSR標(biāo)記對(duì)146份黍稷材料進(jìn)行PCR擴(kuò)增，通過(guò)遺傳參數(shù)、聚類(lèi)、遺傳結(jié)構(gòu)等分析，評(píng)估不同個(gè)體間及不同群體間的遺傳多樣性，探討遺傳結(jié)構(gòu)差異?！窘Y(jié)果】103對(duì)SSR標(biāo)記共檢測(cè)出308個(gè)等位基因（Na），平均值為2.99，平均Shannon-Weaver指數(shù)（I）為0.8478，平均期望雜合度為0.3642，平均多態(tài)性信息含量指數(shù)（）為0.5544。103對(duì)SSR標(biāo)記的分布區(qū)間為0—1、1—2、2—3、3—4和4—5，分辨率范圍為0.334—4.002，77.67%的標(biāo)記分布于區(qū)間1—4，具有適度分辨力。國(guó)內(nèi)資源的觀測(cè)等位基因數(shù)（2.9126）、多樣性指數(shù)（0.8302）、期望雜合度（0.5023）、多態(tài)性信息含量指數(shù)（0.5278）均高于國(guó)外資源，遺傳多樣性更豐富。12個(gè)群體的遺傳距離的變化范圍為0.0783—0.5762，均值為0.2938；遺傳一致度變化范圍為0.5620—0.9247，均值為0.75，遺傳相似性與地理分布具有一定相關(guān)性，地理分布越近，遺傳距離越小，遺傳一致度越高。聚類(lèi)分析在遺傳距離為0.15處可以把12個(gè)群體分為4個(gè)組群，其中南美洲和山西資源各自獨(dú)立分為一支，與其他資源親緣關(guān)系較遠(yuǎn)。個(gè)體間聚類(lèi)中，國(guó)內(nèi)外資源劃分非常顯著，在遺傳距離為0.63處，146份黍稷資源可分為3大組群，組群Ⅰ和組群Ⅱ?yàn)閲?guó)外資源，組群Ⅲ為國(guó)內(nèi)資源。組群Ⅱ在遺傳距離為0.39處又分為3個(gè)亞群，組群Ⅲ在遺傳距離為0.45處分為5個(gè)亞群，其中亞洲與歐洲資源、中國(guó)河北與中國(guó)山西、中國(guó)內(nèi)蒙古資源的遺傳關(guān)系較近。遺傳結(jié)構(gòu)分析結(jié)果顯示國(guó)內(nèi)外群體間存在明顯的遺傳分化，其中5個(gè)組群（組群2、組群5、組群6、組群7和組群9）為國(guó)內(nèi)野生資源特有基因型，分布較為分散；2個(gè)組群（組群1和組群4）為國(guó)外資源特有基因型，分布較為集中。中國(guó)寧夏、南美洲資源的群體結(jié)構(gòu)趨向單一化，中國(guó)河北、中國(guó)黑龍江、亞洲資源的群體結(jié)構(gòu)趨向多元化。UPGMA聚類(lèi)結(jié)果與遺傳結(jié)構(gòu)分析結(jié)果一致，且不同地區(qū)黍稷資源群體間遺傳關(guān)系遠(yuǎn)近均與其地理分布相關(guān)?！窘Y(jié)論】野生資源的遺傳多樣性高于國(guó)外資源，其中中國(guó)河北群體的遺傳多樣性最豐富，中國(guó)河北可能是黍稷的起源中心。

黍稷；野生糜子；國(guó)外品種；SSR標(biāo)記；遺傳多樣性；群體結(jié)構(gòu)

0 引言

【研究意義】作物種質(zhì)資源是開(kāi)展作物品種選育的物質(zhì)基礎(chǔ)，稀有特效種質(zhì)對(duì)推動(dòng)育種進(jìn)程具有決定性作用，新的育種目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)決定于育種單位所擁有的種質(zhì)資源，此外，種質(zhì)資源也是開(kāi)展生物學(xué)理論研究和分子遺傳的重要基礎(chǔ)材料，因此，開(kāi)展種質(zhì)資源的收集、評(píng)估、保存和利用對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)研究和發(fā)展具有十分重要的意義。黍稷（L.），屬于禾本科黍?qū)伲↙.）[1]，一年生草本植物[2]。它是最古老的農(nóng)作物之一，有10 000多年的栽培歷史，在世界范圍內(nèi)都有種植[3-4]。黍稷生長(zhǎng)周期短，抗旱耐貧瘠，是干旱半干旱地區(qū)的重要作物[5-6]。中國(guó)目前保存黍稷資源8 800多份，準(zhǔn)確評(píng)估黍稷資源在形態(tài)學(xué)和分子水平的遺傳多樣性，有利于其合理開(kāi)發(fā)與利用，并促進(jìn)其育種工作和基礎(chǔ)理論方面的研究[7]?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】遺傳多樣性是生物多樣性的重要組成部分，通過(guò)遺傳多樣性分析可以為各稀有物種的收集、育種應(yīng)用以及起源進(jìn)化研究提供有利數(shù)據(jù)。早期關(guān)于黍稷遺傳多樣性的研究多集中于形態(tài)學(xué)特征。胡興雨等[8]和董孔軍等[9]分別對(duì)國(guó)家種質(zhì)庫(kù)的8 016份黍稷種質(zhì)資源和甘肅省600份黍稷地方資源的11個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行主成分分析和聚類(lèi)分析，評(píng)估了參試材料在形態(tài)學(xué)水平上的遺傳多樣性并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了黍稷初級(jí)核心種質(zhì)。近年來(lái)，隨著分子生物技術(shù)的快速發(fā)展，分子標(biāo)記在黍稷遺傳多樣性研究方面也得到了較廣泛的應(yīng)用。在不同類(lèi)型的分子標(biāo)記中，SSR標(biāo)記具有多等位基因、共顯性和高度多態(tài)性等優(yōu)點(diǎn)[10]，廣泛應(yīng)用于作物的遺傳多樣性評(píng)價(jià)中，是評(píng)估遺傳多樣性的最佳選擇[11-13]。Cho等[14]、王銀月等[15]和Rajput等[16]采用SSR-PCR技術(shù)分別開(kāi)發(fā)了25對(duì)、116對(duì)、254對(duì)多態(tài)性較好的黍稷特異性SSR標(biāo)記。王瑞云等[17]開(kāi)發(fā)了85對(duì)高基元SSR標(biāo)記，其分辨能力強(qiáng)，擴(kuò)增多態(tài)性好；朱建楚[18]、董俊麗等[19]將分子水平和表型結(jié)合對(duì)黍稷資源進(jìn)行了遺傳多樣性分析；Hu等[20]、Hu等[21]、連帥等[22]，Liu等[23]和王瑞云等[24]分別利用SSR標(biāo)記評(píng)估了不同地理來(lái)源的黍稷資源的遺傳多樣性，研究表明聚類(lèi)結(jié)果與地理分布密切相關(guān)，王瑞云等[17]和Hu等[21]的研究結(jié)果表明黃土高原地區(qū)的遺傳多樣性最豐富，推測(cè)黃土高原可能是黍稷的起源地。連帥等[25]利用63對(duì)SSR多態(tài)性引物對(duì)192份黍稷資源進(jìn)行遺傳多樣性分析，結(jié)果表明，國(guó)內(nèi)外群體遺傳分化不明顯，群體間親緣關(guān)系較近，個(gè)體間存在相互滲透。【本研究切入點(diǎn)】目前，黍稷遺傳多樣性研究多數(shù)集中于栽培品種與地方品種的研究，有關(guān)黍稷野生資源和國(guó)外地方品種的遺傳多樣性，特別是分子水平群體遺傳結(jié)構(gòu)的研究鮮有報(bào)道?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究利用本課題組開(kāi)發(fā)的黍稷基因組SSR標(biāo)記對(duì)近年來(lái)新引進(jìn)的國(guó)內(nèi)主栽區(qū)的黍稷野生資源以及國(guó)外資源共計(jì)146份材料進(jìn)行SSR標(biāo)記水平的遺傳多樣性分析，旨在揭示不同來(lái)源黍稷種質(zhì)資源的遺傳多樣性和群體遺傳結(jié)構(gòu)差異水平，為進(jìn)一步開(kāi)展黍稷起源地、傳播途徑以及性狀進(jìn)化等研究奠定基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 材料

所用的146份黍稷資源（12個(gè)群體）均由中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所小宗作物課題組近幾年新收集和引進(jìn)，包括85份國(guó)內(nèi)野生資源和新引進(jìn)的61份國(guó)外地方品種（電子附表1）。

1.2 DNA的提取與檢測(cè)

選取50 mg室內(nèi)花盆培養(yǎng)出苗20 d左右的幼葉，用DNA提取試劑盒（北京鼎國(guó)昌盛生物有限公司）提取基因組DNA。采用1%的瓊脂糖凝膠電泳檢測(cè)DNA的質(zhì)量，用超微量分光光度計(jì)（P360）測(cè)定其濃度。調(diào)試其終濃度至30 ng·μL-1，-20℃保存?zhèn)溆谩?/p>

1.3 SSR分析

選用6份地理差異顯著的黍稷種質(zhì)資源對(duì)137對(duì)小宗作物課題組開(kāi)發(fā)的具有多態(tài)性的SSR引物進(jìn)行初步篩選，最終篩選103對(duì)條帶清晰、擴(kuò)增良好且多態(tài)性穩(wěn)定的SSR引物，用于后續(xù)遺傳多樣性分析。

PCR擴(kuò)增反應(yīng)在MY-CYCLER PCR儀上進(jìn)行。PCR反應(yīng)體系包括1.6 μL 10×PCR buffer、0.8 μL 2.5 mmol·L-1dNTP、0.1 μL Taq酶（5.0 U·μL-1）、0.5 μL引物、0.1 μL DNA模版和5.5 μL ddH2O。PCR擴(kuò)增程序?yàn)?4℃ 5 min；94℃ 45 s，55℃ 50 s，72℃ 1 min，39個(gè)循環(huán)；72℃ 10 min；4℃保存。用8%的聚丙烯酰胺凝膠電泳分離PCR產(chǎn)物，硝酸銀染色顯影。

1.4 數(shù)據(jù)分析

分析SSR標(biāo)記擴(kuò)增條帶，如果在至少2份資源中觀察到不同大小的2條DNA條帶，則SSR標(biāo)記被認(rèn)為是多態(tài)性的，有條帶記為“1”，無(wú)條帶記為“0”。利用以下公式計(jì)算每個(gè)SSR標(biāo)記物的分辨率（resolving power，Rp值）：Rp=∑，=1-(2×︱0.5-︱)，其中為某等位基因信息量，為某等位基因在6份材料中出現(xiàn)的頻率。分別按照地理來(lái)源與國(guó)家來(lái)源，將146份黍稷資源分為12個(gè)群體和30個(gè)群體，利用PowerMarker3.25和MEGA7計(jì)算不同群體間和群體內(nèi)各位點(diǎn)的值及遺傳距離，并繪制聚類(lèi)圖。利用PopGen1.32計(jì)算不同群體間和群體內(nèi)各位點(diǎn)的遺傳多樣性指標(biāo)，包括觀測(cè)等位基因數(shù)（observed number of alleles，Na）、有效等位基因數(shù)（effective number of alleles，Ne）、觀測(cè)雜合度（observed heterozygosity，Ho）、期望雜合度（expected heterozygosity，He）及Shannon-Weaver指數(shù)（I）。利用Structure2.3.4對(duì)黍稷資源進(jìn)行遺傳結(jié)構(gòu)分析。

2 結(jié)果

2.1 SSR標(biāo)記分析

使用103對(duì)SSR標(biāo)記對(duì)146份糜子資源進(jìn)行檢測(cè)（表1），共檢測(cè)出308個(gè)等位基因（Na），平均值為2.9903，其中有效等位基因（Ne）為236.55個(gè)，平均值為2.2966，所占比重為76.8%。檢測(cè)的等位基因數(shù)的范圍為1（BM994、BM5191和LMX635）—6（BM5038），其中，62對(duì)標(biāo)記檢測(cè)到多個(gè)等位基因（3—6），38對(duì)標(biāo)記檢測(cè)到2個(gè)等位基因，3對(duì)標(biāo)記檢測(cè)到單個(gè)等位基因。

Shannon-Weaver指數(shù)范圍（I）為0（BM994、BM5191和LMX635）—1.5964（BM5181），平均值為0.8478.。觀測(cè)雜合度（Ho）范圍為0（BM114、BM136、BM994、BM5191和LMX635）—0.9920（BM4851），平均值為0.4871。期望雜合度（He）范圍為0（BM994、BM5191和LMX635）—0.7992（BM5181），平均值為0.3642。Nei's期望雜合度范圍為0（BM994、BM5191和LMX635）—0.7951（BM5181）。值范圍為0.0640（BM994）—0.8035（BM4956），平均值為0.5544。一些SSR標(biāo)記（BM114、BM136、BM994、BM5191和LMX635）的Shannon-Weaver指數(shù)、觀測(cè)雜合度、期望雜合度、Nei's期望雜合度為0，表明個(gè)體之間存在普遍異交。

引物分辨率（Rp值）指不同標(biāo)記對(duì)不同基因型的辨別能力，引物分辨率越高，其對(duì)不同基因的分辨能力越強(qiáng)，因此從各標(biāo)記的高分辨能力也可以觀察到這些標(biāo)記的高多態(tài)性。103對(duì)SSR標(biāo)記的Rp值范圍為0.334（BM1533、BM4739、BM4741、BM4947、LMX635和LMX1429）—4.002（LMX1761）。Rp值的分布區(qū)間為0—1、1—2、2—3、3—4和4—5，分布頻率分別為21.36%、45.63%、26.21%、5.83%和0.97%（圖1），由以上數(shù)據(jù)可知，77.67%的標(biāo)記分布區(qū)間1—4，具有適度分辨力，選擇有效的標(biāo)記利于后續(xù)遺傳多樣性的分析。

表1 103對(duì)SSR標(biāo)記的遺傳參數(shù)

圖1 103個(gè)SSR標(biāo)記的分辨率（Rp值）

2.2 不同群體間的遺傳多樣性分析

利用PopGen1.3.2軟件分析12個(gè)不同群體間黍稷資源的遺傳多樣性（表2），結(jié)果表明，各群體間等位基因（Na）變化范圍為1.4947—2.6602，最大的為中國(guó)河北群體，最小的為南美洲群體。有效等位基因（Ne）變化范圍為1.4510—2.0961，均值為1.8037。就國(guó)內(nèi)外兩大群體而言（表3），國(guó)內(nèi)各群體的有效等位基因數(shù)（2.2620±0.7862）大于國(guó)外群體（2.0429±0.6601），國(guó)內(nèi)群體間的有效等位基因范圍為1.6302—2.0961（河北＞黑龍江＞遼寧＞寧夏＞內(nèi)蒙古＞山西），均值為1.8740，比全部參試群體的平均有效等位基因高0.0703。國(guó)外群體間的有效等位基因范圍為1.4510—1.9860（歐洲＞亞洲＞北美洲＞大洋洲＞非洲＞南美洲），均值為1.7334，比全部參試群體的平均有效等位基因低0.0703。由以上數(shù)據(jù)可知國(guó)內(nèi)外群體間遺傳豐富度差異不大，國(guó)內(nèi)野生糜子遺傳豐富度略大于國(guó)外地方品種。

Shannon-Weaver指數(shù)（I）范圍為0.3246—0.7608，最大的為中國(guó)河北群體，最小的為南美洲群體。國(guó)內(nèi)群體Shannon-Weaver指數(shù)（0.8302）大于國(guó)外群體（0.7434），其不同群體的變化趨勢(shì)與Ne一致。從Nei’s基因雜合度分析，觀測(cè)雜合度（Ho）最大的是中國(guó)遼寧群體（0.3443），最小的是中國(guó)黑龍江群體（0.2727），均值為0.3123。期望雜合度（He）最大的是中國(guó)河北群體（0.4789），最小的是南美洲群體（0.3123），均值為0.4143。國(guó)內(nèi)外不同群體的觀測(cè)雜合度和期望雜合度的變化趨勢(shì)不一致，國(guó)內(nèi)群體的Ho值（0.2972±0.3030）小于國(guó)外群體（0.3172±0.3405），He值（0.5023±0.1909）大于國(guó)外群體（0.4581±0.1967）。各參試群體的值變化范圍為0.1383（南美洲）—0.4898（中國(guó)黑龍江），國(guó)內(nèi)群體的值大于國(guó)外群體。

表2 12個(gè)群體的遺傳多樣性分析

表3 國(guó)內(nèi)外群體的遺傳多樣性分析

綜合以上遺傳參數(shù)可知，國(guó)內(nèi)資源的遺傳多樣性高于國(guó)外資源。國(guó)內(nèi)群體中河北、黑龍江的遺傳多樣性較高，國(guó)外群體中亞洲、歐洲的遺傳多樣性較高。

2.3 不同群體間遺傳相似性分析

利用PopGen1.3.2軟件分析12個(gè)群體的遺傳相似性（表4），結(jié)果表明，遺傳距離的變化范圍為0.0783—0.5762，均值為0.2938。遺傳一致度變化范圍為0.5620—0.9247，均值為0.7500。歐洲群體和亞洲群體的遺傳距離最小（0.0783），遺傳一致度最大（0.9247），說(shuō)明這兩個(gè)群體的親緣關(guān)系較近。而南美洲群體和中國(guó)山西群體的遺傳距離最大（0.5762），遺傳一致度最?。?.5620），兩者的親緣關(guān)系較遠(yuǎn)。由以上分析可知，遺傳相似性與地理分布具有一定相關(guān)性，地理分布越近，遺傳距離越小，遺傳一致度越高，親緣關(guān)系越近。

2.4 UPMGA聚類(lèi)分析

基于UPMGA對(duì)12個(gè)群體進(jìn)行聚類(lèi)（圖2），遺傳距離0.15處，12個(gè)群體分為4個(gè)組群，分別為組群Ⅰ、組群Ⅱ、組群Ⅲ、組群Ⅳ。組群Ⅰ和組群Ⅱ?yàn)閲?guó)外群體，組群Ⅲ和組群Ⅳ為國(guó)內(nèi)群體。遺傳距離為0.18處南美洲群體獨(dú)立分為一支，與其余國(guó)內(nèi)外群體遺傳關(guān)系均較遠(yuǎn)，從地理上看，它與別的群體相距均較遠(yuǎn)，各種環(huán)境因素、氣候條件的不同可能是造成該結(jié)果的主要原因。遺傳距離為0.15處，中國(guó)山西群體獨(dú)立分為一支，與其他國(guó)內(nèi)群體相差較遠(yuǎn)。國(guó)內(nèi)群體中，中國(guó)河北群體、黑龍江群體、遼寧群體遺傳關(guān)系較近，值得注意的是，河北群體和黑龍江群體盡管地理分布相距較遠(yuǎn)，但兩者的遺傳距離最小，且聚在同一個(gè)亞群。國(guó)外群體中，亞洲群體、歐洲群體和北美洲群體遺傳關(guān)系較近，大洋洲群體次之。

表4 12個(gè)群體遺傳距離和遺傳一致度

將國(guó)外群體按不同的國(guó)家分為24個(gè)群體，然后與國(guó)內(nèi)6個(gè)群體進(jìn)行聚類(lèi)（圖3），結(jié)果顯示，遺傳距離為0.20處，國(guó)內(nèi)群體與國(guó)外群體有明顯的分離，與以上結(jié)果一致。但是，從圖中可以看出，遺傳距離為0.10處，國(guó)外群體被分為若干個(gè)小群，幾乎沒(méi)有分為大的聚類(lèi)，總體而言，亞洲與歐洲各群體的遺傳關(guān)系較近，與12個(gè)群體間聚類(lèi)的結(jié)果吻合。

基于UPGMA對(duì)146份個(gè)體進(jìn)行聚類(lèi)（圖4），結(jié)果顯示國(guó)內(nèi)外資源劃分非常顯著。在遺傳距離為0.63處，146份黍稷資源分為3大組群，組群Ⅰ和組群Ⅱ?yàn)閲?guó)外資源，組群Ⅲ為國(guó)內(nèi)資源。組群Ⅰ包括2份資源，均為亞洲資源。在遺傳距離為0.39處，組群Ⅱ可分為3個(gè)亞群，分別為亞群A、亞群B和亞群C。亞群A包括29份資源，分別為亞洲6份、歐洲15份、大洋洲3份、北美洲3份和非洲2份。亞群B包括24份資源，分別為亞洲13份、歐洲5份、南美洲2份、大洋洲2份、非洲1份和北美洲1份。亞群C包括6份資源，分別為亞洲4份、歐洲1份和北美洲1份。在遺傳距離為0.45處，組群Ⅲ可分為5個(gè)亞群，分別為亞群D、亞群E、亞群F、亞群G和亞群H。亞群D包括4份資源，中國(guó)山西1份和中國(guó)河北3份。亞群E包括20份資源，分別為中國(guó)遼寧2份和中國(guó)黑龍江18份。亞群F包括10份資源，分別為中國(guó)河北2份、中國(guó)遼寧2份和中國(guó)黑龍江5份。亞群G包括21份資源，分別為中國(guó)寧夏15份、中國(guó)內(nèi)蒙古5份和中國(guó)河北1份。亞群H包括30份資源，分別為中國(guó)河北20份、中國(guó)山西2份、中國(guó)內(nèi)蒙古6份和中國(guó)遼寧2份。從各組群和亞群分布可以看出，亞洲與歐洲資源、中國(guó)河北與中國(guó)山西、中國(guó)內(nèi)蒙古資源的遺傳關(guān)系較近，各組群分布與地理來(lái)源有一定關(guān)聯(lián)。

2.5 遺傳結(jié)構(gòu)分析

利用Structure2.3.4軟件對(duì)146份黍稷資源進(jìn)行群體結(jié)構(gòu)分析（圖5），并根據(jù)對(duì)數(shù)似然方差Var[Lnp](D)]對(duì)值繪制折線圖，最佳分組應(yīng)為9組。國(guó)內(nèi)外群體間存在明顯的遺傳分化（表5），組群2、組群5、組群6、組群7和組群9是國(guó)內(nèi)野生資源特有基因型，各省份群體分布較為分散，其中中國(guó)河北、中國(guó)黑龍江、中國(guó)遼寧資源集中分布在組群5、組群7和組群9，中國(guó)寧夏、中國(guó)內(nèi)蒙古資源集中分布在組群2和組群6，各組群分布與地理來(lái)源基本相符。組群1和組群4為國(guó)外材料特有基因型，各群體分布更為集中。組群3中除2份亞洲資源外，其余均為國(guó)內(nèi)野生資源（80%）組群8中除1份中國(guó)山西資源外，其余均為國(guó)外資源（97%），中國(guó)山西野生糜子和亞洲其他國(guó)家地方品種存在不同程度的遺傳混雜，遺傳關(guān)系相對(duì)較近。此外，中國(guó)寧夏資源全部分布在組群2，南美洲資源全部聚集在組群8，表明這兩個(gè)地區(qū)的黍稷資源的群體結(jié)構(gòu)趨向單一化。相反，中國(guó)河北資源的群體結(jié)構(gòu)最復(fù)雜，趨向多元化，分別被聚到6個(gè)組群中；其次是中國(guó)黑龍江和亞洲資源，分別被聚到4個(gè)組群中。這些結(jié)果很好地印證了UPGMA聚類(lèi)結(jié)果，均于各群體的地理分布有一定的相關(guān)性。

表5 12個(gè)群體的遺傳結(jié)構(gòu)分析

圖2 基于遺傳距離的12個(gè)群體黍稷資源聚類(lèi)圖

圖3 基于遺傳距離的30個(gè)群體黍稷資源聚類(lèi)圖

中國(guó)山西 Shanxi, China； 中國(guó)寧夏Ningxia, China； 中國(guó)內(nèi)蒙古，Inner Mongolia, China； 中國(guó)河北 Hebei, China； 中國(guó)遼寧 Liaoning, China； 中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China； 亞洲Asia； 歐洲Europe； 南美洲South America； 北美洲North America； 大洋洲 Oceania； 非洲 Africa

圖5 146份黍稷種質(zhì)資源群體遺傳結(jié)構(gòu)圖

3 討論

3.1 黍稷SSR標(biāo)記的遺傳多樣性

SSR標(biāo)記是分析遺傳多樣的有效標(biāo)記，已被廣泛應(yīng)用于多種作物的遺傳多樣性研究，如玉米[11]、小麥[12]、燕麥[13]、水稻[26]等。近年來(lái)，不少報(bào)道中開(kāi)發(fā)了黍稷特異性SSR標(biāo)記，并分析了不同黍稷資源的遺傳多樣性。Cho等[14]開(kāi)發(fā)了25對(duì)多態(tài)性SSR標(biāo)記，共檢測(cè)到110個(gè)等位基因，平均每個(gè)位點(diǎn)4.4個(gè)。連帥等[25]采用63對(duì)SSR標(biāo)記對(duì)192份黍稷地方品種和野生品種進(jìn)行遺傳多樣性分析，共擴(kuò)增出161個(gè)等位基因，平均每個(gè)位點(diǎn)2.56個(gè)，值為0.0877—0.8020，平均0.4855。Hou等[27]采用14個(gè)多態(tài)性SSR標(biāo)記檢測(cè)到43個(gè)等位基因，平均每個(gè)位點(diǎn)3個(gè)。王瑞云等[24]利用15個(gè)糜子特異性熒光SSR標(biāo)記分析了132份國(guó)內(nèi)黍稷資源的遺傳多樣性，檢測(cè)到107個(gè)等位變異，平均每個(gè)位點(diǎn)變異數(shù)為7個(gè)，值范圍為0.0893—0.8538，平均0.4864。本研究中利用103對(duì)SSR標(biāo)記對(duì)146份黍稷資源進(jìn)行遺傳多樣性分析，擴(kuò)增出308個(gè)等位基因，平均每個(gè)位點(diǎn)2.99個(gè)，值為0.064—0.8035，平均0.5544，Rp值為0.334—4.002，77.67%的標(biāo)記具有適度分辨力。等位基因數(shù)低于王瑞云等[24]的7個(gè)，Cho等[14]的4.4個(gè)，高于連帥等[25]的2.56個(gè)，與Hou等[27]的3個(gè)相當(dāng)，這可能與引物篩選標(biāo)準(zhǔn)不同有關(guān)。平均值大于0.5，高于連帥等[25]和王瑞云等[24]的報(bào)道，表明所選引物為高度多態(tài)性信息引物，可用于黍稷遺傳多樣性和起源進(jìn)化的進(jìn)一步研究。

3.2 參試材料的遺傳多樣性以及與地理分布的關(guān)系

本研究中MEGA結(jié)果顯示，個(gè)體間聚類(lèi)和群體間聚類(lèi)均將國(guó)內(nèi)外群體分為兩大組群，國(guó)內(nèi)群體中，河北、黑龍江、遼寧資源親緣關(guān)系較近，各遺傳參數(shù)也表明這些地區(qū)黍稷資源的遺傳多樣性豐富。國(guó)外群體中亞洲、歐洲遺傳距離最小，遺傳一致度最大，親緣關(guān)系最近。中國(guó)山西群體與南美洲群體的遺傳距離最大，兩者均獨(dú)立分為一支，與其他材料遺傳差異較大，且兩者地理分布相距遠(yuǎn)，環(huán)境氣候有很大差異，表明聚類(lèi)分析與地理分布相關(guān)。STRUCTURE分析結(jié)果顯示國(guó)內(nèi)外群體間存在明顯的基因型分型，國(guó)內(nèi)外群體間地理位置相距較遠(yuǎn)，地理距離的隔離對(duì)各群體的基因流具有一定阻礙。此外還發(fā)現(xiàn)中國(guó)山西資源與國(guó)外亞洲資源存在部分遺傳混雜，表明兩者親緣關(guān)系較近，且中國(guó)山西與亞洲其他國(guó)家地理相距較近，暗示中國(guó)山西與亞洲其他國(guó)家的黍稷資源間可能存在基因流。黍稷群體間可能存在遺傳距離與地理距離的相關(guān)性，該研究結(jié)果與前人[10,21,23-24]報(bào)道相似。本研究聚類(lèi)分析和遺傳結(jié)構(gòu)分析結(jié)果均表明國(guó)外群體遺傳分化不明顯，沒(méi)有大的聚類(lèi)，個(gè)體間存在相互滲透，這與連帥等[25]研究結(jié)果相似，這可能與國(guó)外黍稷資源遺傳背景比較狹窄有關(guān)，因此，國(guó)外黍稷在育種上需加強(qiáng)種質(zhì)資源的引進(jìn)與創(chuàng)新。

3.3 黍稷起源進(jìn)化研究現(xiàn)狀

黍稷是干旱半干旱地區(qū)的主要作物之一，具有重要的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。研究黍稷野生資源是開(kāi)展黍稷起源進(jìn)化研究的重要根據(jù)之一。自1753年，提出黍稷原生于印度起[29]，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)黍稷的分類(lèi)和進(jìn)化進(jìn)行了一系列的研究。目前，中國(guó)是世界上黍稷考古發(fā)現(xiàn)最早、資料最豐富的國(guó)家，以黃河中下游為中心，西至新疆，東至黑龍江，多處發(fā)現(xiàn)黍稷的遺跡，是公認(rèn)的黍稷起源中心[28-30]。高俊山等[31]對(duì)中國(guó)620份栽培黍稷品種酯酶同工酶譜類(lèi)型地理分布的研究表明中國(guó)的栽培黍稷起源于黃土高原。Hu等[21]和王星玉等[32]也得出了相同的結(jié)論。中國(guó)黍稷專(zhuān)家魏仰浩將野黍定位為黍稷的亞種[29-30]。通過(guò)從酯酶同工酶譜和生態(tài)性狀分析栽培黍稷與野生黍稷的關(guān)系，表明栽培黍稷是以具有各種原始性狀的野生黍稷及其近緣種進(jìn)化而來(lái)[29-31]。本研究利用SSR標(biāo)記，從DNA分子水平分析了黍稷野生資源的遺傳多樣性，結(jié)果顯示黍稷野生資源中中國(guó)河北群體的遺傳多樣性最豐富，其群體結(jié)構(gòu)趨向多元化，與黑龍江、遼寧群體遺傳關(guān)系較近，與內(nèi)蒙古、山西資源個(gè)體間存在相互滲透。與栽培黍稷相比較，野生黍稷的遺傳多樣性更為豐富，在很大程度上保持著原先的遺傳狀態(tài)。一方面可能是因?yàn)閬?lái)自于河北的參試材料較多；另一方面，河北一帶野生糜子分布廣泛，目前栽培黍稷種植區(qū)域也較大，因此，推測(cè)河北也有可能是栽培黍稷的初級(jí)或次級(jí)起源中心，關(guān)于黍稷起源中心尚需豐富野生資源進(jìn)一步研究確定。

4 結(jié)論

國(guó)內(nèi)材料野生資源的遺傳多樣性高于國(guó)外材料，其中河北、黑龍江的遺傳多樣性最豐富，河北可能是黍稷的起源中心。聚類(lèi)結(jié)果與遺傳結(jié)構(gòu)分析結(jié)果相似，均與地理分布有一定的相關(guān)性。

附表1 參試材料

Table S1 Broomcorn millet varieties and landraces used in this study

序號(hào)Number群體編號(hào)與名稱(chēng)Group number and name材料編號(hào)Material number材料來(lái)源Material source 11中國(guó)山西 Shanxi, China大同-1中國(guó)山西大同 Datong Shanxi, China 2中國(guó)山西 Shanxi, China大同-2中國(guó)山西大同 Datong Shanxi, China 3中國(guó)山西 Shanxi, China山西崗縣野糜子中國(guó)山西崗縣 Gangxian Shanxi, China 42中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-1中國(guó)寧夏 Ningxia, China 5中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-2中國(guó)寧夏 Ningxia, China 6中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-3中國(guó)寧夏 Ningxia, China 7中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-4中國(guó)寧夏 Ningxia, China 8中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-5中國(guó)寧夏 Ningxia, China 9中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-6中國(guó)寧夏 Ningxia, China 10中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-7中國(guó)寧夏 Ningxia, China 11中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-8中國(guó)寧夏 Ningxia, China 12中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-9中國(guó)寧夏 Ningxia, China 13中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-10中國(guó)寧夏 Ningxia, China 14中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-11中國(guó)寧夏 Ningxia, China 15中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-12中國(guó)寧夏 Ningxia, China 16中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-13中國(guó)寧夏 Ningxia, China 17中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-14中國(guó)寧夏 Ningxia, China 18中國(guó)寧夏 Ningxia, China寧夏-15中國(guó)寧夏 Ningxia, China 193 中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China赤峰-2中國(guó)內(nèi)蒙古赤峰 Chifeng Inner Mongolia, China 20中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China赤峰-4中國(guó)內(nèi)蒙古赤峰 Chifeng Inner Mongolia, China 21中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China赤峰-5中國(guó)內(nèi)蒙古赤峰 Chifeng Inner Mongolia, China 22中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China赤峰-6中國(guó)內(nèi)蒙古赤峰 Chifeng Inner Mongolia, China 23中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China赤峰-7中國(guó)內(nèi)蒙古赤峰 Chifeng Inner Mongolia, China 24中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China赤峰-8中國(guó)內(nèi)蒙古赤峰 Chifeng Inner Mongolia, China 25中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China內(nèi)蒙-2中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China 26中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China內(nèi)蒙-3中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China 27中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China內(nèi)蒙-4中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China 28中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China內(nèi)蒙-5中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China 29中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China內(nèi)蒙-6中國(guó)內(nèi)蒙古 Inner Mongolia, China 304 中國(guó)河北 Hebei, China承德-2中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 31中國(guó)河北 Hebei, China承德-3中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 32中國(guó)河北 Hebei, China承德-5中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 33中國(guó)河北 Hebei, China承德-A中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 34中國(guó)河北 Hebei, China承德-6中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 35中國(guó)河北 Hebei, China承德-7中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 36中國(guó)河北 Hebei, China承德-8中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 37中國(guó)河北 Hebei, China承德-9中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 38中國(guó)河北 Hebei, China承德B中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 39中國(guó)河北 Hebei, China承德-10中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 40中國(guó)河北 Hebei, China承德-11中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 41中國(guó)河北 Hebei, China承德C中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 42中國(guó)河北 Hebei, China承德-12中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 43中國(guó)河北 Hebei, China承德D中國(guó)河北承德 Chengde Hebei, China 44中國(guó)河北 Hebei, China河北-4中國(guó)河北 Hebei, China 45中國(guó)河北 Hebei, China河北-5中國(guó)河北 Hebei, China 46中國(guó)河北 Hebei, China河北-6中國(guó)河北 Hebei, China 47中國(guó)河北 Hebei, China河北-9中國(guó)河北 Hebei, China 48中國(guó)河北 Hebei, China河北-10中國(guó)河北 Hebei, China 49中國(guó)河北 Hebei, China河北-14中國(guó)河北 Hebei, China 50中國(guó)河北 Hebei, China河北-15中國(guó)河北 Hebei, China 51中國(guó)河北 Hebei, China河北-16中國(guó)河北 Hebei, China 52中國(guó)河北 Hebei, China河北-17中國(guó)河北 Hebei, China 53中國(guó)河北 Hebei, China河北-19中國(guó)河北 Hebei, China 54中國(guó)河北 Hebei, China河北-20中國(guó)河北 Hebei, China 55中國(guó)河北 Hebei, China河北-7中國(guó)河北 Hebei, China 565 中國(guó)遼寧 Liaoning, China遼寧-1中國(guó)遼寧 Liaoning, China 57中國(guó)遼寧 Liaoning, China遼寧-2中國(guó)遼寧 Liaoning, China 58中國(guó)遼寧 Liaoning, China遼寧-3中國(guó)遼寧 Liaoning, China 59中國(guó)遼寧 Liaoning, China遼寧-6中國(guó)遼寧 Liaoning, China 60中國(guó)遼寧 Liaoning, China遼寧-7中國(guó)遼寧 Liaoning, China 61中國(guó)遼寧 Liaoning, China遼寧-8中國(guó)遼寧 Liaoning, China 62中國(guó)遼寧 Liaoning, China遼寧-9中國(guó)遼寧 Liaoning, China 636 中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China齊齊哈爾野-1中國(guó)黑龍江齊齊哈爾 Qiqihar Heilongjiang, China 64中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China齊齊哈爾野-2中國(guó)黑龍江齊齊哈爾 Qiqihar Heilongjiang, China 65中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China齊齊哈爾野-3中國(guó)黑龍江齊齊哈爾 Qiqihar Heilongjiang, China 66中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China齊齊哈爾野-4中國(guó)黑龍江齊齊哈爾 Qiqihar Heilongjiang, China 67中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China齊齊哈爾野-5中國(guó)黑龍江齊齊哈爾 Qiqihar Heilongjiang, China 68中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China齊齊哈爾野-6中國(guó)黑龍江齊齊哈爾 Qiqihar Heilongjiang, China 69中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China齊齊哈爾野-7中國(guó)黑龍江齊齊哈爾 Qiqihar Heilongjiang, China 70中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江245-1中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 71中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江245-2中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 72中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江245-3中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 73中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江245-4中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 74中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江245-5中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 75中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江245-6中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 76中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江245-7中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 77中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江246-2中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 78中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江246-3中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 79中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江246-4中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 80中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江246-5中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 81中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江246-6中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 82中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江246-8中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 83中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江247-1中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 84中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江247-2中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 85中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China黑龍江248-1中國(guó)黑龍江 Heilongjiang, China 867 亞洲 AsiaAMES32315格魯吉亞 Georgia 87亞洲 AsiaAMES32316格魯吉亞 Georgia 88亞洲 AsiaPI163298印度 India 89亞洲 AsiaPI163300印度 India 90亞洲 AsiaPI170592土耳其 Turkey 91亞洲 AsiaPI207501阿富汗 Afghanistan 92亞洲 AsiaPI211058阿富汗 Afghanistan 93亞洲 AsiaPI211059阿富汗 Afghanistan 94亞洲 AsiaPI211060阿富汗 Afghanistan 95亞洲 AsiaPI212108阿富汗 Afghanistan 96亞洲 AsiaPI202317阿富汗 Afghanistan 97亞洲 AsiaPI253953阿富汗 Afghanistan 98亞洲 AsiaPI253955阿富汗 Afghanistan 99亞洲 AsiaPI649381阿富汗 Afghanistan 100亞洲 AsiaPI269955巴基斯坦 Pakistan 101亞洲 AsiaPI269957巴基斯坦 Pakistan 102亞洲 AsiaPI269958巴基斯坦 Pakistan 103亞洲 AsiaPI269959巴基斯坦 Pakistan 104亞洲 AsiaPI346939哈薩克斯坦 Kazakhstan 105亞洲 AsiaPI427247尼泊爾 Nepal 106亞洲 AsiaPI427247尼泊爾 Nepal 107亞洲 AsiaPI427248尼泊爾 Nepal 108亞洲 AsiaPI427249尼泊爾 Nepal 109亞洲 AsiaPI427250尼泊爾 Nepal 110亞洲 AsiaPI433381中國(guó)臺(tái)灣 Taiwan, China 1118 歐洲 EuropePI649372法國(guó) France 112歐洲 EuropePI477123德國(guó) Germany 113歐洲 EuropePI209790德國(guó) Germany 114歐洲 EuropePI531407德國(guó) Germany 115歐洲 EuropePI232929匈牙利 Hungary 116歐洲 EuropePI289320匈牙利 Hungary 117歐洲 EuropePI289321匈牙利 Hungary 118歐洲 EuropePI289324匈牙利 Hungary 119歐洲 EuropePI290726英國(guó) England 120歐洲 EuropePI346934烏克蘭 Ukraine 121歐洲 EuropePI346941烏克蘭 Ukraine 122歐洲 EuropePI346942烏克蘭 Ukraine 123歐洲 EuropePI346933蘇聯(lián) Soviet Union 124歐洲 EuropePI346935蘇聯(lián) Soviet Union 125歐洲 EuropePI346944蘇聯(lián) Soviet Union 126歐洲 EuropePI346945蘇聯(lián) Soviet Union 127歐洲 EuropePI442533比利時(shí) Belgium 128歐洲 EuropePI516181羅馬尼亞 Romania 129歐洲 EuropePI531399保加利亞 Bulgaria 130歐洲 EuropePI531402捷克斯洛伐克 Czechoslovakia 131歐洲 EuropePI531406捷克斯洛伐克 Czechoslovakia 1329 南美洲 South AmericaPI202294阿根廷 Argentina 133南美洲 South AmericaPI202295阿根廷 Argentina 13410 北美洲 North AmericaPI296376加拿大 Canada 135北美洲 North AmericaPI677103美國(guó) America 136北美洲 North AmericaPI649385美國(guó) America 137北美洲 North AmericaPI649384美國(guó) America 138北美洲 North AmericaPI649383美國(guó) America 13911 大洋洲 OceaniaPI365040澳大利亞 Australia 140大洋洲 OceaniaPI365842澳大利亞 Australia 141大洋洲 OceaniaPI365845澳大利亞 Australia 142大洋洲 OceaniaPI367683澳大利亞 Australia 143大洋洲 OceaniaPI367684澳大利亞 Australia 14412 非洲 AfricaPI517016摩洛哥 Morocco 145非洲 AfricaPI517017摩洛哥 Morocco 146非洲 AfricaPI531419肯尼亞 Kenya

附表2 所用SSR引物的序列及退火溫度

Supplement table 2 Sequence of SSR primers and annealing temperature

位點(diǎn) Locus正向引物 Forward primer (5'-3')反向引物 Reverse primer (5'-3')退火溫度 Tm (℃) BM5CCCTTCTTCCCTACTTTGCCGTGTGCGTGCATGGGTGT55 BM114ATCGTAGAAACCATTGGCCCTGACCCATGGACACTTTTCA55 BM136AATGTCACAGGTTTCCCTCGGCGAGAAAGAGGAGAGGGTT55 BM289TGGGACAATATGGCAAGGTTACAAATGCCTGATGGTAGGC55 BM295CACACAGATATTTGGCACCGTGAGGATCCGAAAAGATTGG55 BM306ATTTTCTGGGCAATTCAACGGTCCTCATCCCTTCCCTCTC55 BM344AGCACTGAGGCACAATTCCTGTGCTGGGGTTTGTGACTTT55 BM374CTACCGCTTCAAAACGAAGGTGTCCCACTCTCCTACCTACTACC55 BM378ATGGGATGCACAGGTACACATCCTTAGGTCATCGTCCTATTTG55 BM396TTGATTATGCTTTGGAGGGGCCTCTCCTTACACGGGGATT55 BM484GGACAGGATGAGGAGGATCACGGTTACCATCGCCTTCTTA55 BM552GCAGCAATAGATTTGCCTCCTCTAGCCTACCCGAACTTGC55 BM637CACACTTGTGCTGTTGGGTCTCTAGCCTACCCCAACTTGC55 BM787TCCGTGACATGATGCAGACTGCACTATTTCTGCAGGAGCC55 BM994AACAGAACCGCACATCAGTGTCAGGTGAGCGATTCTTCCT55 BM1303TTGACGCGTACAACAAGAGCACCGAAGAGAAGGTTGCTGA55 BM1332CGGTTCAGTATTCAGGGCATCACTACACGTACCCGGTCCT55 BM1419CGGTTCAGTATTCAGGGCATCACAAGGATCAGGCCAAAGT55 BM1477GCGAAAGATGAACTGCCAATGCTGCGACGGATACTGATCT55 BM1533CTCTTGTCGTCTTGGTCCGTCGTGCGTGTGTCGAGAGAG55 BM1745CAGCTGATCATTTGAAAAGTATGGTAGTTGTCGCGATCATGAGG55 BM4724TGCATGAAGAAGTGCAGGTGATGATGCCCAAGAGATCGAC55 BM4739GGATGAGAGGAAGGGGTTGTCTTCCCTCCAAACTTCCTCC55 BM4741GTCTGCGTACCTCGGAAGTCTTCCCTCCAAACTTCCTCCT55 BM4749TCTGCGTACCTCGGAAGTCTTTCCCTCCAAACTTCCTCCT55 BM4761GATCACAAAGGGGAACAGGAACATGAGCCAGCTCTCCACT55 BM4830GTTGAAGGCAGACACCTTCCCTCCTCCCTCTCCCTCCC55 BM4846TCTAGCCTACCCCAACTTGCACAAAACCGCTGATCTGCTT55 BM4847GGACGAGTCGGTGAAGAGAGAATTTCTGTAGCGGTGTCGC55 BM4851TTCAATCCAATCCAAGGAGCAACCTTGAAGACATGAGCTGG55 BM4858CCCAACTTGCTTGGGATAAAACCTGATGGCATATTGCTCC55 BM4871CCAGTCGGTGAAGAGAGACCCTCTGTACTCGAGGGCGGT55 BM4877CGCTCCTTTCCTTTCTGTTGAGGAGCCTACTGCTGGAACA55 BM4882TGGGTGTCAGCTTGACTCAGTGCTTACATCCACTGCTTGC55 BM4947GATTTGGGACGAGTCGGTTAAAAGAATTTTCGGGCGACTT55 BM4954GGCGGATCGATGATTGTAGTTAAACGAGGGCAGAAAGGAA55 BM4956GGCTGTAAATCCGCTCGTAGTCCCTCTAATGCAGCCAGTT55 BM4958TCCATAGCTTCCATAGCATTTTCCCCAAAGGATATGGTTCCAA55 BM4962TCCATTGCTAGCGTTCTCCTTAGCGCCAACATGGTGTAGA55 BM4965CCTCCATCGAGAAACCAACTTGCAGAGACATGCATCACAA55 BM4967CTTCACCCACCACACCTTCTAGAATCTGACACCTGCACCA55 BM4969CTTCACCCACCACACCTTCTGAATCTGACACCTGCACCAA55 BM4973TTATCTTCCTCCGCCTCATCTGCATCACAACTGAAGACGA55 BM4997TTCTATCGCTGTGGTGGTCACAACTGCTTCTACAACGGCA55 BM5037ATTCCACCCTTGACCTCCTTTGCATTGACTGCCTTGAAAC55 BM5038GGTCTCTTAAGGAGGGCTGGTGCATTGACTGCCTTGAAAC55 BM5043TGACGAGATCATCTGGCTTGGAAAAGACAGGAGCGCAAAC55 BM5181CCTCACGGTGCATCAGAGTCCAGAGAGCTAAGATATAGGGAATC55 BM5190ACGATCACGAATAAATCCGCTTGAGATGATTCCTGTGTGTGTC55 BM5191GCCCGATAGCCAACGTAATAATGTTTTGAAGGCCCTATGC55 BM5197CTCTGCAACACTGCCACCTATTTACACCGTCGAATTTTATGA55 BM5198CGGAAATAAAGCAACCATGCATTGTGTGCTAGGCCACCTC55 BM5199TCACGTCCCTACACTTCACGGAGGTCGACAGGAAATGCTC55 BM5200CGGAAATAAAGCAACCATGCGACTGACGTAGGGCGTTCTC55 BM5222TGGAGTGTGTGTGTATGTGTGTGCTTGTAGGGCTTGTGGCAAT55 BM5233CTGCTAGAAAAGGACGGGTGCTAGCTAGCCAGGCCCATC55 BM5236CATGCCTCATCCCCTTATTCCGAAACGGCAAACACAAATA55 BM5255GTAAATTCAGATGCTTGCCGCCATCCGAGTTCAAGTTGGT55 BM5259CATACTTCCACACGTGCCTGGGACTATTCTTTGCTACTCCGGT55 BM5260GCGTGCGATAATCATTCGTGCCTACAGAAATATCAGCTGCG55 BM5278CGCCGTTTCATTTTTCTTTCTCACACACACACTACACTCACACTC55 BM5279CGCCGTTTCATTTTCTTTCTCTCGCTCACACACACACTCA55 BM5292GCATGCATGTGTGTGTGTGTAACATATGTGGACGGTTGGC55 LMX258GTGTCTCTTTCGTCTTGCCCGGGACACTTCCACCATCATC55 LMX503GTGGTACAGCTGCTCGTTCAAGGAGGAACCAGGAAGCAAT55 LMX515CGTTTTCTCGCTACACACGATGGACAACGGAAAACGTACA55 LMX621ATGAATCACCCGATCCACATACGCCAACATCAGCATATCA55 LMX632GCTGTCGGTCAGTCCTGTTTACGCCAACATCAGCATATCA55 LMX635GCACACGCATCATCACAAGTGCTCATTCAACGACAGATGC55 LMX645GCTAGGTGTCGTTTTCTCGCGGGGCGTCTAAGCTTGATATT55 LMX653CGATGAACGAAAATTCACCCGTTCATTCGTCCAAATGCCT55 LMX684GGCCTCCTGTGGTCTTCTCTGACCCTCTCCTCCTACCACC55 LMX786CCTGGACACACACACACACATCTTGTCACTGTCGGCGTAG55 LMX691ACTCATGGTTACGGCAACTGGCGCGAGAGAGAGAGAGAGA55 LMX836GCGCAGTAATATATTTCAGTAATTCAGCATCATCGTCAAGACCTCA55 LMX1067ATCGACGACTAGGCCCTGTATGCGGAGTGTCTTTGTTCTG55 LMX1080ATCGACGACTAGGCCCTGTAGGCCGTCACTATATCTGTCACC55 LMX1220AGTTACTTTTCCACACCCGCTTTATTGGGAGTTCGGATGG55 LMX1251GCAGTTTTGTTTCGATCGGTTGGTGTCAAGACATGTGGATG55 LMX1380GCCTCCTGTCTTGTAGCGTCAGGGTAGGCTGAGAGCCTGT55 LMX1387TTTCAGGGACTGGACTGGACGTAGGGGGTAGCTGAGAGCC55 LMX1400AGCAACGGAGGTGAGAGAGATCGACACACACGACACACAC55 LMX1429AATATCCCTTTTGTCGCACGATGCATTGATGGGCTTGATT55 LMX1625ACCCAACCGTATATCCAACGTGTCACAGTTGTCCTGGCAT55 LMX1672ATTTGACCTGTGACCTCGCTCCTTTCTGTTTCTGCAAGCC55 LMX1760TGTGGGAGAGAAGTGGGCCAAGGAAGGAATAAACCGCA55 LMX1749CTCAACACCACACCTTCCCTCTTTTGATCCATGGGCGTAG55 LMX1761GAGATGGTGCGGATTCTGAGTCATTTCCACTGTCACTGCC55 LMX1959GTGGTGAGAAGAAGCCTTGCGATGGGTCGATCAGCAGAAT55 LMX2175GTGACCGACGACTACCGTTTCACCCCTTTCCTCTCGCTAT55 LMX2410CTCAACACCACACCTTCCCTCTTTTGATCCATGGGCGTAG55 LMX1940GCAGTGGGTCAGCTTATGGTTCTCTCTGTGTGTGTGCGTG55 LMX2019CCTCTCCTTACACGGGGATTTTGATTATGCTTTGGAGGGG55 LMX2068TGAGATTGGCATCAAGCAAGTTTCTGGTCAGTTCGGTCAG55 LMX2074GCCACACTAAATAAGCTTTGTGTCTGGTCGTCACTGATTACGGA55 LMX2185GAGTTAGAGGACAGCGTGGCTGCAGCAGAGAATGTGCTACT55 LMX2281TTCTCCGTCAGCTCACATTGTCCATTGTTCATTTAGTAGAAACCT55 LMX2305CGCACTAGCCCTTGTCTTTCCGCCCTACGAACAAATCACT55 LMX2370CCAAGTCCCAAGGTTTTTCAGAGAGAGAGAGGCGTGTGCT55 LMX2382CAACAAGGTTGGTTGGCTTTATGCTGCTGCAGATGTTTTG55 LMX2540TATTCGAGCCCCATTTCTTGGCGTTATCCGGATGATGAAG55 LMX2734CACACAGATATTTGGCACCGTGAGGATCCGAAAAGATTGG55 LMX2782GCCGGAGTATAGATCCGACAGTCAGGCCGTGAACGTTATT55

[1] WANG R Y, WANG H G, LIU X Y, LIAN S, CHEN L, QIAO Z J, MCINERNEY C E, WANG L. Drought-induced transcription of resistant and sensitive common millet varieties.2017, 27(4): 1303-1314.

[2] 王瑞云, 楊陽(yáng), 王海崗, 陳凌, 王綸, 陸平, 劉敏軒, 喬治軍. 糜子PmNCED1的克隆及其對(duì) PEG 脅迫的響應(yīng). 核農(nóng)學(xué)報(bào), 2018, 32(2): 244-256.

WANG R Y, YANG Y, WANG H G, CHEN L, WANG L, LU P, LIU M X, QIAO Z J. Cloning of PmNCED1 and its response to PEG stress., 2018, 32(2): 244-256. (in Chinese)

[3] 王星玉, 王綸. 黍稷種質(zhì)資源描述規(guī)范和黍稷標(biāo)準(zhǔn). 北京: 中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社, 2006: 5-15.

WANG X Y, WANG L.. Beijing: China Agriculture Press, 2006: 5-15. (in Chinese)

[4] 王璐琳, 王瑞云, 何杰麗, 薛延桃, 陳凌, 王海崗, 喬治軍. 糜子特異性SSR標(biāo)記的開(kāi)發(fā). 山西農(nóng)業(yè)科學(xué), 2018, 46(1):1-4,86

WANG L L, WANG R Y, HE J L, XUE Y T, CHEN L, WANG H G, QIAO Z J. Development of broomcorn millet specific SSR marker., 2018, 2018, 46(1):1-4,86. ( in Chinese)

[5] WANG R Y, HUNT H V, QIAO Z J, Wang L, HAN Y H. Diversity and cultivation of broomcorn millet (L.) in China: A review., 2016, 70(3): 332-342.

[6] WANG R Y, WANG H G, LIU X H, JI X, CHEN L, LU P, LIU M X, TENG B, QIAO Z J. Waxy allelic diversity in common millet (L.) in China. The Crop Journal, 2018, https://doi.org/10.1016/j.cj.2018.02.004.

[7] 王瑞云. 糜子遺傳多樣性及進(jìn)化研究進(jìn)展. 北京: 中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社, 2017.

WANG R Y.(L.). Beijing: China Agriculture Press, 2017 (in Chinese)

[8] 胡興雨, 陸平, 賀建波, 王綸, 王星玉, 張紅生, 張宗文, 吳斌. 黍稷農(nóng)藝性狀的主成分分析與聚類(lèi)分析. 植物遺傳資源學(xué)報(bào), 2008, 9(4): 492-496.

HU X Y, LU P, HE J B, WANG L, WANG X Y, ZHANG H S, ZHANG Z W, WU B. Principal component analysis and cluster analysis of agronomic traits of broomcorn millet., 2008, 9(4): 492-496. (in Chinese)

[9] 董孔軍, 楊天育, 何繼紅. 甘肅省糜子地方資源農(nóng)藝性狀遺傳多樣性分析. 河北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2012, 16(2): 1-3.

DONG K J, YANG T Y, HE J H. Genetic diversity of agronomic traits in broomcorn millet local resources in Gansu Province., 2012, 16(2): 1-3. (in Chinese)

[10] RAJPUT S G, SANTRA D K. Evaluation of genetic diversity of proso millet germplasm available in the United States using simple-sequence repeat markers., 2016, 56(5): 2401-2409.

[11] LI L J, YANG K C, PAN G T, RONG T Z. Genetic diversity of maize populations developed by two kinds of recurrent selection methods investigated with SSR markers., 2008, 7(9): 1037-1045.

[12] MANIFESTO M M, SCHLATTER A R, HOPP H E, Suárez E Y, Dubcovsky J. Quantitative evaluation of genetic diversity in wheat germplasm using molecular markers., 2001, 41(3): 682-690.

[13] He X Y, Bj?rnstad ?. Diversity of North European oat analyzed by SSR, AFLP and DArT markers., 2012, 125(1): 57-70.

[14] CHo Y I, Chung J W, Lee G A, Ma K H, Dixit A, Gwag J G, Park Y J. Development and characterization of twenty-five new polymorphic microsatellite markers in proso millet (L.)., 2010, 32(3): 267-273.

[15] 王銀月, 劉敏軒, 陸平, 喬治軍, 楊天育, 李海, 崔喜艷. 構(gòu)建黍稷分子遺傳圖譜SSR引物的篩選. 作物雜志, 2014(4): 32-38.

Wang Y Y, Liu M X, Lu P, QIAO Z J, Yang T y, Li H, Cui X y. Construction of molecular genetic map of broomcorn millet for SSR primer screening., 2014(4): 32-38. (in Chinese)

[16] Rajput S G, Plyler-Harveson T, Santra D K. Development and characterization of SSR markers in proso millet based on switchgrass genomics., 2014, 5(1): 175.

[17] 王瑞云, 劉笑瑜, 王海崗, 陸平, 劉敏軒, 陳凌, 喬治軍. 用高基元微衛(wèi)星標(biāo)記分析中國(guó)糜子遺傳多樣性. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2017, 50(20): 3848-3859.

Wang R y, Liu X y, Wang H g, Lu P, Liu M x, Chen L, qiao z j. Analysis of genetic diversity of Chinese broomcorn millet by using high elementary microsatellite markers., 2017, 50(20): 3848-3859. (in Chinese)

[18] 朱建楚. 基于PCR標(biāo)記的糜子遺傳多樣性分析[D]. 楊凌: 西北農(nóng)林科技大學(xué), 2005.

Zhu J C. Analysis of genetic diversity of broomcorn millet based on PCR markers[D]. Yangling:Agriculture and Forestry , 2005. (in Chinese)

[19] 董俊麗, 王海崗, 陳凌, 王君杰, 曹曉寧, 王綸, 喬治軍. 糜子骨干種質(zhì)遺傳多樣性和遺傳結(jié)構(gòu)分析. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 48(16): 3121-3131.

Dong J l, Wang H g, Chen L, Wang J j, Cao X n, Wang L, qiao z j. Analysis of genetic diversity and genetic structure of broomcorn millet of the Chinese., 2015, 48(16): 3121-3131. (in Chinese)

[20] Hu Y G, Zhu J, Liu F, Zhang Z, Chai Y, Weining S. Genetic diversity among Chinese landraces and cultivars of broomcorn millet () revealed by the polymerase chain reaction., 2008, 153(3): 357-364.

[21] Hu X, Wang J, Lu P, Zhang H. Assessment of genetic diversity in broomcorn millet (L.) using SSR markers., 2009, 36(8): 491-500.

[22] 連帥, 王瑞云, 馬躍敏, 劉笑瑜, 季煦. 不同生態(tài)區(qū)糜子種質(zhì)資源的遺傳多樣性分析. 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2015, 35(3): 225-231.

Lian S, Wang R Y, Ma Y M, Liu X Y, Ji X. Analysis of genetic diversity of broomcorn millet germplasms in different ecotype zone.,2015, 35(3): 225-231. (in Chinese)

[23] Liu M x, Xu Y, He J h, Zhang S, Wang Y y, Lu P. Genetic diversity and population structure of broomcorn millet (L.) cultivars and landraces in china based on microsatellite markers., 2016, 17(3): 370.

[24] 王瑞云, 季煦, 陸平, 劉敏軒, 許月, 王綸, 王海崗, 喬治軍. 利用熒光SSR分析中國(guó)糜子遺傳多樣性. 作物學(xué)報(bào), 2017, 43(4): 530-548.

Wang R y, Ji x, Lu P, Liu M x, Xu Y, Wang L, Wang H g, qiao z j. Analysis of genetic diversity of Chinese broomcorn millet by fluorescence SSR., 2017, 43(4): 530-548. (in Chinese)

[25] 連帥, 陸平, 喬治軍, 張琦, 張茜, 劉敏軒, 王瑞云. 利用SSR分子標(biāo)記研究國(guó)內(nèi)外黍稷地方品種和野生資源的遺傳多樣性. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2016, 49(17): 3264-3275.

LIAN S, LU P, QIAO Z J, ZHANG Q, ZHANG Q, LIU M X, WANG R Y. Genetic diversity in broomcorn millet (L.) from China and abroad by using SSR markers., 2016, 49(17): 3264-3275. (in Chinese)

[26] THOMSON M J, POLATO N R, PRASETIYONO J,TRIJATMIKO K R, SILITONGA T S, MCCOUCH S R. Genetic diversity of isolated populations of Indonesian landraces of rice (L.) collected in east Kalimantan on the island of Borneo, 2009, 2(1): 80-92.

[27] Hou S Y, Sun Z X, Li Y S, Wang Y, Ling H B, Xing G F, HAN Y H, Li H Y. Transcriptomic analysis, genic SSR development, and genetic diversity of proso millet (; Poaceae)., 2017, 5(7):1-11

[28] 王星玉. 黍稷史話. 種子通訊, 1985, 4: 21.

Wang X y. History of broomcorn millet., 1985, 4: 21. (in Chinese)

[29] 魏仰浩. 試論黍的起源. 農(nóng)業(yè)考古, 1986, 2: 248-251.

Wei Y h. On the Origin of broomcorn millet., 1986, 2: 248-251. (in Chinese)

[30] 董玉琛, 鄭殿升. 中國(guó)作物及其野生近緣植物: 糧食作物卷. 北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社, 2006.

Dong Y C, Zheng D s. Crops and Their Wild Relatives in China: Food Crops Rolls. Beijing: China Agriculture Press, 2006. (in Chinese)

[31] 高俊山, 徐新宇, 胡榮海, 魏仰浩. 糜黍酯酶同工酶的研究. 作物品種資源, 1990, 2: 2.

Gao J s, Xu X y, Hu R h, Wei Y h. Studies on esterase isoenzymes of broomcorn millet.s, 1990, 2: 2. (in Chinese)

[32] 王星玉, 王綸, 溫琪汾, 師穎. 山西是黍稷的起源和遺傳多樣性中心. 植物遺傳資源學(xué)報(bào), 2009, 10(3): 465-470.

Wang X y, Wang L, Wen Q F, Shi Y. Shanxi is the origin and genetic diversity center of broomcorn millet., 2009, 10(3): 465-470. (in Chinese)

（責(zé)任編輯 李莉）

Genetic Diversity and genetic relationship of Broomcorn Millet (L.) germplasm based on SSR markers

XUE YanTao1,2, LU Ping2, QIAO ZhiJun3, LIU MinXuan2, WANG RuiYun1,3

(1College of Agriculture, Shanxi Agricultural University, Taigu 030801, Shanxi;2Institute of Crop Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081;3Institute of Crop Germplasm Resources, Shanxi Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Crop Gene Resources and Germplasm Enhancement on Loess Plateau, Ministry of Agriculture/Shanxi Key Laboratory of Genetic Resources and Genetic Improvement of Minor Crops, Taiyuan 030031)

【Objective】The objective of this study is to analyze the genetic diversity and relationship of broomcorn millet landraces and wild materials by SSR markers, to provide available data for further evolutionary study of broomcorn millet.【Method】137 SSR primers are used to identify polymorphisms in six representatives which selected randomly from the total of accessions. A total of 103 primers produce clear and reproducible polymorphic fragments among the six accessions and then are used to amplify 146 broomcorn millet accessions. Genetic diversity and relationship between different individuals and populations is evaluated by analyzing genetic parameter, clustering, and genetic structure.【Result】 103 SSR markers detect a total of 308 alleles (Na) with an average of 2.99 for each SSR and the mean values of Shannon-Weaver index (I), Nei andwere 0.8478, 0.3642 and 0.5544, respectively. Their resolution range was 0.334-4.002 and more than 60% distribution at intervals of 1-4, indicated the moderate resolving power of these SSR. The observed number of alleles (2.9126), Shannon-Weaver index (0.8302), expected heterozygosity (0.5023), andvalue (0.5278) of broomcorn millet accessions in China were all higher than those in abroad, indicated more abundant genetic diversity in Chinese samples. The genetic distance of the 12 populations ranged from 0.0783 to 0.5762 with a mean of 0.2938. The genetic identity ranged from 0.5620 to 0.9247 with a mean of 0.75. We found that the genetic similarity had a certain correlation with geographical distribution. The closer geographical distribution, the smaller genetic distance, the higher genetic identity. Cluster analysis divided 12 populations into 4 groups at a genetic distance of 0.15. Among them, resources in South America and Shanxi were each independently divided into one group, which had a far-distance relationship with other resources. In the inter-individual clustering, the division of resources at home and abroad was very significant. At a genetic distance of 0.63, 146 broomcorn millet accessions could be divided into three groups. Group Ⅰand group Ⅱwere foreign accessions, and group Ⅲwas domestic accessions. Further, groupⅡwas divided into three subpopulations at a genetic distance of 0.39, and group Ⅲwas divided into five subpopulations at a genetic distance of 0.45. There had closer genetic relationship between Asia and European resources, as well as Hebei, Shanxi and Inner Mongolia in China resources than other populations. The result of genetic structure analysis showed that there is obvious genetic differentiation between the domestic populations and foreign populations. Five groups (Group 2, Group 5, Group 6, Group 7 and Group 9) were unique genotypes which owned by Chinese wild resources and distributed more widely, 2 groups (Group 1 and Group 4) were unique genotypes of foreign resources and have a relative narrow distribution. The population structures of Ningxia and South America tend to be independent, and the population structures of Hebei, Heilongjiang and Asia tend to be diversified. The UPGMA clustering results were consistent with the results of genetic structure analysis, and the genetic relationships were related to their geographical distribution.【Conclusion】The genetic diversity of wild accessions is higher than that of landraces, of which Hebei population has the most abundant genetic diversity, so we suppose Hebei province may be the sub-origin center of broomcorn millet.

L; wild broomcorn millet; foreign germplasm; SSR markers; genetic diversity; population structure

2018-05-07；

2018-06-05

國(guó)家自然科學(xué)基金（31271791）、山西省回國(guó)留學(xué)人員科研資助項(xiàng)目（2016-066）、國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專(zhuān)項(xiàng)（CARS-06-13.5-A16）、農(nóng)業(yè)部谷子高粱產(chǎn)業(yè)體系（CARS-07-12[1].5-A1）、農(nóng)業(yè)部作物種質(zhì)資源保護(hù)項(xiàng)目（NB2012-2130135-25-06-1）

薛延桃，Tel：18234839761；E-mail：yantaoxue305@163.com。通信作者劉敏軒，Tel：010-62159962；E-mail：liuminxuan@caas.cn。通信作者王瑞云，Tel：15234420135；E-mail：wry925@126.com

10.3864/j.issn.0578-1752.2018.15.002