齊 欣姜 敏馬 駿孫成韜劉曉麗賈鈺瑩孟慶國劉欣芳

(遼寧省農(nóng)業(yè)科學院玉米研究所,遼寧 沈陽 110161)

玉米(ZeamaysL.)是重要的高產(chǎn)谷類作物,播種面積和產(chǎn)量在我國及全球都位居第一,其生產(chǎn)水平的提高對糧食生產(chǎn)、飼料和工業(yè)發(fā)展起到重要作用[1]。種質資源是選育優(yōu)良品種的基因芯片,創(chuàng)制新的種質資源對于提高玉米品種產(chǎn)量、增強品種抗逆性和改善品種農(nóng)藝性狀都起到至關重要的作用。多年來,我國引進的資源大多是歐美種質和熱帶、亞熱帶血緣[2],也加強了對德國、法國等歐洲國家資源的利用[3],而對東歐種質的利用則報道較少。俄羅斯、烏克蘭種質資源為東歐核心種質資源代表,兩國資源具有較大相似性,均來源于前蘇聯(lián),其資源具有耐寒、早熟、脫水快等優(yōu)良性狀,開展俄羅斯、烏克蘭玉米資源的引進與利用,可有效加強我國玉米種質擴增、改良和創(chuàng)新,拓寬玉米遺傳基礎,加快新品種選育,促進我國玉米產(chǎn)業(yè)向“一帶一路”沿線國家拓展。

近年來,隨著 SNP 檢測技術的發(fā)展,已成為構建DNA 指紋圖譜的主要方法。SNP 標記具有標記位點豐富、高穩(wěn)定性、自動化檢測程度高等優(yōu)點。姜思奇等利用核心SNP標記劃分遼寧省常用玉米自交系雜種優(yōu)勢群[4]。田紅麗等將SNP構建指紋圖譜進行了應用[5]。

本研究選取309份俄羅斯、烏克蘭玉米自交系作為東歐玉米種質資源代表,對8個主要農(nóng)藝性狀進行統(tǒng)計和多樣性分析,利用基因芯片技術對309份材料進行聚類分析,確定其遺傳背景,為東歐資源的利用提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

本研究以309份東歐自交系為試材。以掖478和鄭58為瑞德種質代表材料,以丹340為旅大紅骨種質代表材料,以吉853、昌7-2和黃早四為塘四平頭種質代表材料,以齊319和沈137為P群種質代表材料,以Mo17為蘭卡斯特種質代表材料,以iodent為國外早熟種質代表材料。

1.2 方法

1.2.1 田間試驗設計

將全部材料于2020年春種植在遼寧省農(nóng)業(yè)科學院南地試驗區(qū),采用完全隨機區(qū)組設計,單行區(qū),3次重復,行長3 m,行距0.6 m,每行11株。施肥、灌溉、防蟲和除草同當?shù)卮筇锕芾怼Ｌ镩g調(diào)查株高、穗位高、散粉期,室內(nèi)考察穗長、穗粗、穗行數(shù)、行粒數(shù)、百粒重等農(nóng)藝性狀。

1.2.2 農(nóng)藝性狀數(shù)據(jù)處理

采用 Excel 2016 對各性狀進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,并采用 SPSS 17軟件對各性狀進行相關分析。

1.2.3 基因型鑒定與SNP質量控制

利用Axiom芯片進行基因分型,該芯片包括61 224個SNP位點。利用PLINK 1.09軟件過濾掉最小等位基因頻率(maf)<0.05、基因型缺失率(geno)>0.1的SNP標記[6]。

1.2.4 主成分分析及進化樹分析

主成分分析(PCA)是一種統(tǒng)計方法,它可以將相互關聯(lián)的變量轉化為獨立的主成分(PC),第一種成分包含最多的組分,其它依次降低。另一個主成分的作用可以用標記的主成分來代表群體結構。本研究利用Plink軟件通過SNP標記對東歐資源進行主成分分析,利用Mega6軟件進行聚類分析。

2 結果與分析

2.1 農(nóng)藝性狀的表現(xiàn)及方差分析

對東歐資源的株高、穗位高、散粉期、穗長、穗粗、穗行數(shù)、行粒數(shù)、百粒重等8個農(nóng)藝性狀進行統(tǒng)計分析(表1)。309份東歐資源株高分布在130.7～283.3 cm,變異系數(shù)為16.12%;穗位高分布在31.7～148.3 cm,變異系數(shù)為26.66%;散粉期分布在62～91 d,變異系數(shù)為6.59%;穗長分布在7～22 cm,變異系數(shù)為14.93%;穗粗分布在2.5～5.5 cm,變異系數(shù)為13.18%;穗行數(shù)分布在10～28行,變異系數(shù)為21.33%;行粒數(shù)分布在15～39粒,變異系數(shù)為22.01%;百粒重分布在9.98～38.47 g,變異系數(shù)為17.71%,其中變異系數(shù)最高的穗位高,達到26.66%,變異系數(shù)最低的為散粉期,為6.59%,早熟性狀表現(xiàn)明顯。對東歐自交系各性狀的方差進行分析, 8個重要性狀的差異均達到極顯著水平(表2)。研究結果表明,東歐資源變異豐富,峰度和偏度絕對值均小于1,表明這些性狀均呈正態(tài)分布,為典型的數(shù)量性狀,受多基因控制。

表1 東歐自交系農(nóng)藝性狀表型數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析Table 1 Phenotypic analysis of Eastern Europe maize inbred lines

表2 東歐自交系農(nóng)藝性狀方差分析Table 2 Analysis of Variance of Eastern Europe maize inbred lines

2.2 農(nóng)藝性狀的相關性分析

對東歐自交系農(nóng)藝性狀進行相關性分析,百粒重與散粉期、穗行數(shù)、行粒數(shù)為負相關,其余各性狀間都為正相關,其中株高與穗位高、穗粗與穗行數(shù)、穗長與行粒數(shù)相關系數(shù)最大,大部分性狀間都達到極顯著水平(表3),說明各性狀的發(fā)育存在著促進作用。

表3 東歐自交系農(nóng)藝性狀相關性分析Table 3 Correlation analysis of agronomic traits in Eastern Europe maize inbred lines

2.3 SNP分布圖

芯片基因型數(shù)據(jù)包含61 224個SNP位點,通過缺失率(missing rate)、最小等位基因頻率(MAF)過濾掉5 420個位點,剩余55 804個SNP位點進入下一步分析。過濾后的SNP標記在染色體上的分布,均勻分布于玉米的10條染色體上(圖1)。

圖1 SNP 位點的基因組分布Figure 1 Genome distribution of SNP loci

2.4 主成分分析及聚類分析

利用主成分分析和進化樹分析來評估東歐自交系的群體結構。采用解釋群體結構最大的主成分1和主成分2來評估關聯(lián)群體的分布狀況,結果表明,將東歐資源共分為6個分簇(圖2)。每個顏色代表同一分簇,同一分簇大多聚集在相同區(qū)域。

圖2 東歐自交系主成分分析Figure 2 Principal Component Analysis of Eastern Europe maize inbred lines

利用軟件 MEGA 6根據(jù)遺傳距離鄰近原則進行聚類分析,東歐自交系被劃分為6個類群,與PCA分析一致:Ⅰ群包含47份,占比14.73%;Ⅱ群包含62份,占比19.44%;Ⅲ群包含77份,占比24.14%;Ⅳ群包含14份,占比4.39%;Ⅴ群包含40份,占比12.54%;Ⅵ群包含79份,占比24.76%(圖3)。其中瑞德群代表掖478、鄭58,旅大紅骨群代表丹340,塘四平頭群代表吉853、昌7-2、黃早四 ,P群代表齊319、沈137均被分到Ⅰ群,蘭卡斯特群代表Mo17被分到Ⅱ群,早熟玉米種質Iodent被分到Ⅲ群。表明東歐資源與我國常用資源存在較大遺傳差異,具有潛在育種價值。

圖3 東歐自交系進化樹分析Figure 3 Phylogenetic tree analysis of Eastern Europe maize inbred lines

3 結論與討論

玉米雜交種父母本的遺傳差異越大,遺傳多樣性越高,其獲得高雜種優(yōu)勢的可能性也越大,因此,研究玉米的遺傳多樣性具有重要的意義[7]。研究結果顯示,309份東歐自交系共劃分6個群體,其中Ⅰ群包含瑞德群代表掖478、鄭58,旅大紅骨群代表丹340,塘四平頭群代表吉853、昌7-2、黃早四 ,P群代表齊319、沈137;蘭卡斯特群代表Mo17被分到Ⅱ群;早熟玉米種質Iodent被分到Ⅲ群。表明東歐資源與我國常用種質資源存在較大差異,且本身具有豐富的遺傳變異,因此引進東歐玉米資源可以提高我國玉米種質資源的遺傳多樣性。劉志新等從俄羅斯種質選育的自交系中選取20份自交系,與5個測驗種配制雜交組合,其耐密性和農(nóng)藝性狀等表現(xiàn)突出,在育種中可以重點利用[8]。陳海軍對引自俄羅斯種質的綜合評價表明,俄羅斯種質可以豐富我國極早熟玉米種質的遺傳基礎[9]。劉東軍等利用SSR分子標記技術研究91份俄羅斯玉米自交系的遺傳多樣性,并對其進行聚類分析[10]。

近年來對玉米農(nóng)藝及產(chǎn)量相關性狀的全基因組關聯(lián)分析的研究報道較多,林衡利用371份玉米自交系為供試材料,對考察的15個主要性狀運用基于全基因組掃描的關聯(lián)分析策略挖掘與表型性狀顯著關聯(lián)標記[11]。吳律等以吉林省80份核心玉米自交系進行行粒數(shù)測定,對關聯(lián)群體進行全基因組重測序,在顯著性SNP標記的連鎖不平衡區(qū)域內(nèi)挖掘出4個候選基因[12]。彭勃等以285份多樣性玉米自交系為材料,利用葉向值表型鑒定,通過全基因組關聯(lián)分析方法挖掘到15個與玉米葉向值顯著關聯(lián)的位點,并挖掘了15個候選基因[13]?？衫帽狙芯康幕蛐蛿?shù)據(jù)結合東歐自交系表型數(shù)據(jù),挖掘其種質資源特有基因,為品種改良提供寶貴的基因資源。