李周帥，董遠，李婷，馮志前，段迎新，楊明羨，徐淑兔，張興華，薛吉全

基于雜交種群體的玉米產(chǎn)量及其配合力的全基因組關(guān)聯(lián)分析

李周帥，董遠，李婷，馮志前，段迎新，楊明羨，徐淑兔，張興華，薛吉全

西北農(nóng)林科技大學農(nóng)學院/西北旱區(qū)玉米生物與遺傳改良重點實驗室，陜西楊凌 712100

【】通過分析陜A群和陜B群選育自交系組配的雜交種產(chǎn)量，評估自交系的配合力，并開展以產(chǎn)量和配合力為目標性狀的全基因組關(guān)聯(lián)分析，挖掘產(chǎn)量及其配合力的關(guān)聯(lián)位點，為陜A群和陜B群選育玉米自交系的改良及育種中的應(yīng)用提供依據(jù)?；贜CⅡ遺傳設(shè)計，以陜A群和陜B群選育的85份優(yōu)良玉米自交系為親本，構(gòu)建包含246份F1的雜交種群體，在3個環(huán)境下進行產(chǎn)量測試，并評估產(chǎn)量的一般配合力和特殊配合力；利用6H90K芯片進行親本基因型檢測，獲得63 879個高質(zhì)量SNP標記，并進行群體遺傳特征分析，在雜交種群體推測出高質(zhì)量SNP標記55 951個，采用加性模型和非加性模型對雜交種產(chǎn)量、一般配合力和特殊配合力開展了全基因組關(guān)聯(lián)分析，并基于B73參考基因組對顯著關(guān)聯(lián)SNPs內(nèi)的基因進行挖掘和功能注釋。3個環(huán)境下的產(chǎn)量表現(xiàn)符合正態(tài)分布且變異廣泛，產(chǎn)量廣義遺傳力為59.04%，環(huán)境效應(yīng)顯著；雜交種產(chǎn)量、一般配合力和特殊配合力三者之間均達到極顯著相關(guān)性，雜交種產(chǎn)量與特殊配合力的相關(guān)性（=0.95）大于與一般配合力的相關(guān)性（=0.62）；陜A群與陜B群遺傳特征具有一定差異，陜A群具有較高的一般配合力。全基因組關(guān)聯(lián)分析分別檢測到7、5和9個SNP與雜交種產(chǎn)量、一般配合力和特殊配合力顯著相關(guān)（-log10()＞3.86），其中4個SNP為雜交種產(chǎn)量和特殊配合力共定位，最終錨定了17個關(guān)聯(lián)SNP。對不同性狀關(guān)聯(lián)位點的優(yōu)勢等位基因型分析發(fā)現(xiàn)，4個GCA關(guān)聯(lián)SNP受加性效應(yīng)控制，F(xiàn)1產(chǎn)量BLUE關(guān)聯(lián)位點可分為4種表現(xiàn)形式，以顯性效應(yīng)為主，其雜合基因型為最優(yōu)等位基因型或次優(yōu)等位基因型。通過功能注釋發(fā)現(xiàn)，候選基因在玉米生長發(fā)育和籽粒建成中特異表達，例如、均與玉米籽粒發(fā)育相關(guān)。一般配合力和特殊配合力共同影響雜交種的產(chǎn)量，特殊配合力效應(yīng)影響更大；一般配合力和特殊配合力具有不同的遺傳基礎(chǔ)，可通過有利等位基因聚集提高一般配合力。在F1雜交種群體采用全基因組關(guān)聯(lián)分析策略可開展配合力相關(guān)遺傳解析，挖掘產(chǎn)量及其配合力相關(guān)遺傳位點，可加速關(guān)聯(lián)位點在分子育種中的應(yīng)用。

玉米；雜交種；一般配合力；特殊配合力；全基因組關(guān)聯(lián)分析

0 引言

【研究意義】玉米（L.）作為中國第一大糧食作物，在食品、飼料和工業(yè)原料等行業(yè)被廣泛應(yīng)用，在國家糧食安全體系中不可或缺[1]。當前，全球環(huán)境愈加多變復(fù)雜，為確保玉米持續(xù)增產(chǎn)和穩(wěn)產(chǎn)，加速玉米種質(zhì)創(chuàng)新，提高品種高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)性迫在眉睫[2]。【前人研究進展】玉米成為世界上種植面積最大、總產(chǎn)量最高的糧食作物，關(guān)鍵在于雜種優(yōu)勢的應(yīng)用和雜交種的種植與推廣。雜種優(yōu)勢（heterosis）是指遺傳多樣性個體的雜交后代在產(chǎn)量、適應(yīng)性和抗逆性等多方面上超過雙親的現(xiàn)象[3-5]。以此為基礎(chǔ)開展玉米種質(zhì)改良，組配在產(chǎn)量、環(huán)境適應(yīng)性、抗病性和品質(zhì)等方面優(yōu)良的品種。如堵純信等[6]選育的鄭單958和先鋒公司推出的先玉335都具備高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的優(yōu)良特性，在中國的玉米生產(chǎn)中推廣時間長，種植面積廣，是玉米雜種優(yōu)勢利用的典型。長期以來，育種家使用配合力作為評價自交系和雜交種是否優(yōu)良的一個重要指標[7]，Sprague等[8]率先提出了配合力的概念，并將其進一步分解為一般配合力（general combining ability，GCA）和特殊配合力（special combining ability，SCA）。GCA是指某個自交系與其他自交系組配產(chǎn)生的雜交組合在某一農(nóng)藝性狀上的平均表現(xiàn)；SCA反映的是特定雙親組配的雜交組合在某一性狀表現(xiàn)優(yōu)于或次于雙親平均表現(xiàn)組合預(yù)期的部分。GCA反應(yīng)自交系的育種潛力，SCA評價雜交種的實際表現(xiàn)和預(yù)測雙親的雜種優(yōu)勢?；诖藢Υ罅康姆N質(zhì)遺傳背景進行了探究：李明順等[9]采用NCⅡ遺傳設(shè)計對18份玉米自交系進行配合力分析，將其分為5個雜種優(yōu)勢群并鑒定出4份育種潛力高的自交系。楊愛國等[10]對27份來自CIMMYT和國內(nèi)玉米群體的材料進行配合力和雜種優(yōu)勢分析，鑒定出9份熱帶、亞熱帶高配合力自交系，其中，Suwan1群體表現(xiàn)最優(yōu)。除此之外，對配合力遺傳基礎(chǔ)的研究也逐步深入，Griffing[11]最早進行了配合力遺傳基礎(chǔ)的研究，將其解釋為加性和非加性效應(yīng)的互作并估算了GCA和SCA的遺傳效應(yīng)。隨著分子生物學技術(shù)的發(fā)展，研究人員開始通過連鎖定位和關(guān)聯(lián)分析深入開展配合力遺傳基礎(chǔ)的解析工作。Lü等[12]利用掖478及其近等系群體（含65份自交系）和3個測驗種測交產(chǎn)生的含有198份F1的群體對產(chǎn)量相關(guān)性狀進行QTL定位，在產(chǎn)量相關(guān)性狀中檢測到69個QTL，而產(chǎn)量GCA僅檢測到9個QTL，表明了二者的相關(guān)遺傳位點是不同的。Qi等[13]利用一個含有75份自交系的近等系群體和4個測驗種組配產(chǎn)生的含300份F1雜交組合的群體，對多環(huán)境下產(chǎn)量相關(guān)性狀的GCA和SCA進行了QTL定位，發(fā)現(xiàn)兩者的相關(guān)性不顯著，在GCA和SCA中分別檢測到56和21個QTL，其中，只有5個同時控制GCA和SCA，說明二者的遺傳基礎(chǔ)不同，同時檢測到GCA位點數(shù)與相應(yīng)性狀GCA表現(xiàn)呈顯著正相關(guān)，說明GCA有利位點的累加可有效提高GCA。Wang等[14]創(chuàng)制了一個由724份雜交種組成的多雜交群體（multiple-hybrid population，MHP），使用TASSEL和PEPIS 2種方法對花期相關(guān)性狀分別進行了全基因組關(guān)聯(lián)分析，同時鑒定到5個與開花性狀相關(guān)染色體區(qū)域。Zhou等[15]利用328份玉米重組自交系與2個測驗種組配出656份F1雜交組合，對株高相關(guān)性狀進行QTL定位，在GCA、F1和SCA分別檢測到21、30和17個QTL，表明三者的遺傳基礎(chǔ)不同。Chen等[16]開發(fā)了一套NCⅡ遺傳設(shè)計的384份F1構(gòu)成的水稻雜交種群體對農(nóng)藝性狀、GCA和SCA進行關(guān)聯(lián)分析，鑒定到了34個顯著SNP，其中、和的優(yōu)勢等位基因積累對GCA表現(xiàn)呈正相關(guān)。Xiao等[17]利用42 820份F1組成的玉米雜交種群體，利用機器學習和全基因組關(guān)聯(lián)分析等手段，解析了玉米雜種優(yōu)勢和配合力的遺傳學基礎(chǔ)，提出了“顯性-互作”的共調(diào)控模型。全基因組關(guān)聯(lián)分析在剖析復(fù)雜性狀的遺傳基礎(chǔ)上取得了較大進展，如產(chǎn)量及產(chǎn)量構(gòu)成因子[18]、抗旱性[19]、品質(zhì)[20-21]、可變剪切[22]、可塑性[23]等，成為復(fù)雜數(shù)量性狀遺傳研究的一種主流技術(shù)手段。【本研究切入點】目前，對配合力的遺傳基礎(chǔ)以及利用雜交種F1代開展數(shù)量遺傳學分析仍比較少，尚未有相關(guān)基因被克隆，較多研究集中在QTL定位，但由于群體多樣性限制使其不能完全剖析SCA的遺傳基礎(chǔ)?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本研究基于NCII遺傳設(shè)計以陜A群和陜B群選育的85份玉米自交系為親本，組配了246份F1雜交組合，在3個環(huán)境下對參試材料進行配合力評價和鑒定，并對產(chǎn)量及其配合力進行全基因組關(guān)聯(lián)分析，挖掘與產(chǎn)量、產(chǎn)量GCA和SCA顯著相關(guān)的SNP，最后結(jié)合功能注釋預(yù)測相應(yīng)的基因，以期挖掘產(chǎn)量雜種優(yōu)勢位點進行功能分析并開發(fā)相應(yīng)的標記應(yīng)用于玉米分子輔助設(shè)計育種。

1 材料與方法

1.1 試驗材料與田間設(shè)計

所涉及的85份玉米自交系均來源于西北旱區(qū)玉米生物學與遺傳育種重點實驗室自主創(chuàng)建的陜A群和陜B群選育的玉米自交系。采用NCII遺傳設(shè)計，于2017年冬季在西北農(nóng)林科技大學海南三亞南繁基地（109.20°E，18.40°N）進行雜交測配，獲得246份F1雜交組合。具體為：1）以陜A群的KA064、KA105和91227為測驗種與陜B群的61份自交系為被測系進行組配產(chǎn)生183份F1雜交組合；2）以陜B群的KB106、KB207和KB588作為測驗種與陜A群的21份自交系為被測系進行組配產(chǎn)生63份F1雜交組合（電子附表1）。246份F1雜交組合分別于2018年4月在榆林（109.78°E，38.24°N）和旬邑（108.33°E，35.11°N）、6月在楊凌（108.05°E，34.31°N）3個環(huán)境下種植，采用α-格子設(shè)計，2次重復(fù)，密度為90 000株/hm2，每小區(qū)4行，行長5 m，行距0.6 m。各環(huán)境田間管理措施同當?shù)卮筇锷a(chǎn)管理一致。

1.2 田間產(chǎn)量性狀調(diào)查與數(shù)據(jù)分析

成熟期收獲小區(qū)中間兩行玉米果穗，稱量總鮮重記為W，總穗數(shù)為N，計算平均單穗鮮重W/N，根據(jù)平均單穗鮮重挑選出10個均勻果穗，自然晾曬后脫粒，稱量籽粒干重，用PM-8188谷物水分測定儀測定玉米籽粒的含水量，折合成14%標準收獲含水量后計算小區(qū)產(chǎn)量，用kg·hm-2表示。產(chǎn)量（kg hm-2）=單穗籽粒干重（kg）×收獲行有效株數(shù)×（1-籽粒含水量）/（1-14%）/兩行小區(qū)面積（m2）×10000。利用QTL IciMapping[24]和R語言（https://cran.r-project.org/）對原始數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計、相關(guān)性分析、方差分析。廣義遺傳力（broad-sense heritability，2）按照Knapp等[25]提出的公式2=g2/（σ2+σ2/+σ2/）計算，其中，σ2為遺傳方差，σ2為基因型與環(huán)境互作方差，σ2為誤差方差，為環(huán)境數(shù)，為重復(fù)。使用最佳線性無偏估計值（best linear unbiased estimator，BLUE）作為F1產(chǎn)量性狀的表型值，以最大降低環(huán)境等因素對每個材料產(chǎn)量造成的偏差。同時用R包sommer[26]對246個F1雜交組合的產(chǎn)量SCA以及被測系的產(chǎn)量GCA進行計算，GCA和SCA的計算公式[27]分別為：GCA=-；SCA=-GCA--，其中為自交系組配所有F1的表型均值，為自交系與自交系組配的F1的表型值，GCA為親本的GCA，GCA為親本的GCA，為所有F1的表型均值，并同時對配合力進行了相關(guān)性分析。本研究對82份被測系的產(chǎn)量GCA（統(tǒng)稱為被測系GCA）、246份F1雜交組合的產(chǎn)量BLUE值（統(tǒng)稱為F1產(chǎn)量BLUE）和SCA（統(tǒng)稱為SCA）進行后續(xù)分析。

1.3 基因型提取檢測與SNP質(zhì)量控制

每份自交系隨機挑取10株五葉期幼嫩葉片，-80℃保存，用于DNA提取與基因型檢測。采用改良的CTAB法[28]提取DNA，之后通過瓊脂糖凝膠電泳、凝膠成像儀、紫外分光光度計（Nanodrop2000，Thermo Scientific）等檢測儀器和技術(shù)進行DNA質(zhì)量和濃度測定，檢測合格后使用Affymetrix maize 6H90K芯片（北京康普森生物技術(shù)有限公司）進行基因分型。被測系使用基因型為以缺失率＞0.2，最小等位基因頻率（minor allele frequency，MAF）＜0.05的標準質(zhì)控后獲得的63 879個高質(zhì)量SNP。雜交種基因型由雙親基因型推算獲得，具體方法為：將親本中雜合基因位點均記為缺失并使用VCFtools工具[29]剔除缺失率＞0.2的SNPs后使用Beagle軟件[30]進行填補，基于雙親基因型對F1基因型進行推算，對推算所得SNPs按照MAF＜0.05，缺失率＞0.2進行過濾，最終獲得55 951個高質(zhì)量SNP。

1.4 聚類分析和主成分分析

基于MEGA-X[31]中的NJ（neighbor joining）法[32]構(gòu)建親本發(fā)育樹，并在iTOL[33]中進行可視化。親本和F1群體的主成分分析通過GCTA[34]進行計算，在R語言中可視化。

1.5 全基因組關(guān)聯(lián)分析

使用R包GAPIT[35]中的BLINK方法[36]對被測系GCA、F1產(chǎn)量BLUE和SCA進行全基因組關(guān)聯(lián)分析。由于F1群體的基因型高度雜合，受加性和非加性效應(yīng)共同影響，基因型的加性編碼不能反映非加性效應(yīng)，根據(jù)Huang等[37]基因型編碼方式對F1群體的基因型進行重新編碼，具體為（1）顯性編碼方式：將雜合等位基因型改為主等位基因型；（2）隱性編碼方式：將雜合等位基因型改為次等位基因型，并將2種編碼方式統(tǒng)一表示為顯性模型。后分別進行加性、非加性F1相關(guān)性狀的全基因組關(guān)聯(lián)分析。為了控制假陽性，根據(jù)Gao等[38]提出的方法對有效標記數(shù)（N）進行計算得到720個有效標記，并按照閾值=-log10(0.1/N)的標準將閾值確定為3.86，以此篩選顯著SNP，同時對顯著SNP按照2＞0.6的標準篩選連鎖位點，保留其中值較小的SNP。以顯著SNP在玉米B73參考基因組（ZmB73_RefGen_v3; http:// www.maizeGDB.org/）中的物理位置最近的基因為候選基因，進行功能注釋。

2 結(jié)果

2.1 產(chǎn)量統(tǒng)計分析及方差分析

通過對同一環(huán)境下2個重復(fù)間的產(chǎn)量進行相關(guān)性分析，結(jié)果顯示，3個環(huán)境下的兩重復(fù)間產(chǎn)量數(shù)據(jù)均達到極顯著相關(guān)水平（榆林=0.74**、旬邑=0.76**、楊凌=0.38**），楊凌點重復(fù)區(qū)組效應(yīng)較大，遠大于榆林和旬邑。同時，夏播的楊凌點產(chǎn)量均值（9 407.47 kg·hm-2）顯著低于春播點的榆林（15 663.80kg·hm-2）和旬邑（14 076.95kg·hm-2），且楊凌2個重復(fù)的變異幅度（13%和15%）均較大。在3個環(huán)境下，群體產(chǎn)量的變異幅度均大于5%（表1），說明試驗群體的產(chǎn)量在不同環(huán)境下均具有廣泛的變異；偏度和峰度的絕對值均處于0—1，說明不同環(huán)境下不同材料的產(chǎn)量分布均服從正態(tài)分布，且為一個典型的數(shù)量性狀。方差分析表明基因型、環(huán)境、基因型環(huán)境互作3種效應(yīng)均達到了極顯著水平，F(xiàn)1群體的廣義遺傳力為59.04%，說明不同材料間的遺傳背景差異顯著，產(chǎn)量性狀受環(huán)境效應(yīng)影響極大，且3個環(huán)境的效應(yīng)差異顯著；產(chǎn)量性狀受遺傳效應(yīng)、環(huán)境效應(yīng)和基因環(huán)境互作效應(yīng)共同調(diào)控。因此，為了更好地進行后續(xù)的全基因組關(guān)聯(lián)，使用BLUE值作為表型，最大程度上降低環(huán)境效應(yīng)對遺傳效應(yīng)的影響。

2.2 配合力評價

被測系GCA和雜交種SCA統(tǒng)計分析（表2）可知SCA效應(yīng)范圍（-1 772.11—1 621.62）遠大于GCA效應(yīng)變化范圍（-565.87—316.87），其受非加性效應(yīng)影響。GCA和SCA的偏度和峰度絕對值均小于1（表2），說明GCA和SCA的分布符合正態(tài)分布。對GCA、SCA和F1群體的產(chǎn)量BLUE值進行相關(guān)性分析（表2），結(jié)果表明，GCA、SCA和產(chǎn)量三者之間均呈現(xiàn)極顯著相關(guān)，其中，GCA和SCA的相關(guān)系數(shù)（=0.51）最低，說明二者作用方式存在差異。不同測驗種與其組配的F1雜交組合產(chǎn)量的比較（圖1）表明，不同測驗種表現(xiàn)出的雜種優(yōu)勢有所差異，如測驗種KA105具有較高產(chǎn)量，其組配F1雜交組合的產(chǎn)量也在群體中處于較高水平，而測驗種KB106及其子代產(chǎn)量均處于較低水平，說明高產(chǎn)自交系更容易組配出高產(chǎn)組合。

表1 雜交種群體產(chǎn)量描述統(tǒng)計分析和方差分析

*：在＜0.05水平差異顯著；**：在＜0.01水平差異極顯著。BLUE：最佳線性無偏估計。SD：標準偏差。CV：變異系數(shù)。下同

*: significance at＜0.05; **: significance at＜0.01. BLUE: Best linear unbiased estimator; SD: Standard deviation; CV: Coefficient of variation. The same as below

表2 配合力基本統(tǒng)計分析

GCA：一般配合力；SCA：特殊配合力；***：在＜0.001水平差異顯著。下同

GCA: general combining ability; SCA: special combining ability; ***: significance at＜0.001. The same as below

圖1 測驗種及其組配F1雜交組合產(chǎn)量比較分析

測驗種KA105和KB588的產(chǎn)量和及其組配的F1雜交組合的產(chǎn)量高于同組其他2個測驗種，說明KA105和KB588具有更優(yōu)的產(chǎn)量遺傳背景。按照自交系類群，對82份被測系的GCA進行評價（圖2）發(fā)現(xiàn)，具有正向GCA效應(yīng)的自交系共46份，占被測系總體的56%，其中，源于陜A群被測系16份，約占陜A群總體的76.19%；源于陜B群被測系30份，約占陜B群總體的49.18%。在整體上，陜A群被測系的GCA也呈現(xiàn)高于陜B群的趨勢（圖2），說明陜A群選育自交系具有GCA高的遺傳背景。

圖2 源于陜A群、陜B群的82個被測系GCA評價

2.3 群體遺傳特征分析

利用高通量SNPs標記對85份親本進行聚類分析（圖3-A），結(jié)果顯示，源于陜A群選育的自交系與源于陜B群選育的自交系可以較好地區(qū)分開，總體分為3類，即一類源自陜A群的親本；一類為源自陜B群選育的自交系；另一類為源自陜A群和陜B群選育自交系的混合群。主成分分析表明（圖3-B），陜A群和陜B群選育自交系可以大致的分為2組，陜A群選育自交系位于第一象限且分布較為集中，陜B群選育自交系群體更大分布范圍廣，總體上向2個方向散布于二、三、四象限，該結(jié)果再次印證了源自陜B群的材料群體大，遺傳背景更為豐富。同時測驗種在親本遺傳背景的分布較為均衡（圖3-A中測驗種被標注為“T”；圖3-B中測驗種用黑色星號標出），說明本研究測驗種選擇合理，通過陜A群和陜B群之間的組配一定程度上降低了群體結(jié)構(gòu)對全基因組關(guān)聯(lián)分析的影響。

2.4 產(chǎn)量及其配合力的全基因組關(guān)聯(lián)分析

基于BLINK對被測系GCA、F1產(chǎn)量BLUE值和SCA進行全基因組關(guān)聯(lián)分析（圖4）。由于該方法遵循加性編碼的基因型編碼方式，而產(chǎn)量以及SCA存在非加性效應(yīng)，基因型加性編碼無法定位到非加性效應(yīng)的位點，因此，本研究在F1群體中同時開展了對基因型加性編碼（additive，ADD）和非加性編碼（dominant，DOM）的全基因組關(guān)聯(lián)分析，并按照閾值-log10()＞3.86對顯著SNPs進行篩選。當使用加性編碼基因型進行F1全基因關(guān)聯(lián)分析時，在F1產(chǎn)量BLUE和SCA中各定位到1個顯著SNP，解釋表型變異率分別為1.55%和1.77%。當使用非加性編碼基因型進行全基因關(guān)聯(lián)分析時，在F1產(chǎn)量BLUE和產(chǎn)量SCA中的顯著SNP分別為6和8個。非加性模型較加性模型檢測到的顯著SNP多，表明在加性模型下某些非加性效應(yīng)會被掩蓋而難以體現(xiàn)，以非加性進行基因型編碼可以檢測到非加性效應(yīng)位點。同時以82個被測系的產(chǎn)量GCA為目標性狀開展全基因組關(guān)聯(lián)分析，共檢測到5個顯著SNP。除此之外，加性模型下得到的Affx-291424805，非加性模型下的Affx-291385286、Affx-88980445和Affx-291431456，4個顯著SNP在產(chǎn)量BLUE和SCA均被定位（表3）。

從顯著SNPs分布來看，被測系GCA相關(guān)的顯著SNPs較少且集中于第4染色體，但表型解釋率較大（7.97%—23.37%）；F1產(chǎn)量BLUE和SCA挖掘得到的顯著SNP多數(shù)集中于第2和第10染色體，數(shù)目多但貢獻率較低（0.43%—6.31%）。被測系GCA和雜交種SCA不存在共定位的結(jié)果，說明被測系GCA與F1產(chǎn)量和SCA的遺傳基礎(chǔ)是不同的，加性效應(yīng)決定了GCA表現(xiàn)，而SCA更多的是由非加性效應(yīng)的微效多基因共同作用。

A：聚類分析；B：主成分分析 A: Clustering analysis; B: Principal component analysis

A：被測系GCA；B：基于加性模型的F1產(chǎn)量BLUE；C：基于顯性模型的F1產(chǎn)量BLUE；D：基于加性模型的雜交種SCA；E：基于顯性模型的雜交種SCA

表3 產(chǎn)量及其配合力顯著關(guān)聯(lián)的SNP信息

●、■、▲、★均表示共定位 ●, ■, ▲, ★ all represent the same SNPs

2.5 顯著SNP分析及候選基因預(yù)測

對不同性狀關(guān)聯(lián)位點的優(yōu)勢等位基因型分析發(fā)現(xiàn)（表4和圖5），4個GCA關(guān)聯(lián)的SNP（SNP_1、SNP_2、SNP_3和SNP_5），其GCA的有利等位基因在F1產(chǎn)量BLUE和SCA中仍然表現(xiàn)為純合基因型，說明這些位點可能完全或主要受加性效應(yīng)控制；與GCA關(guān)聯(lián)的SNP_4在被測系GCA中表現(xiàn)為AA＞GG，在F1產(chǎn)量BLUE和SCA中雜合位點GCA與純合位點GG無顯著差異，說明該位點主要受加性控制。隨著有利等位基因數(shù)量的增加，被測系GCA也呈現(xiàn)上升趨勢，說明可以通過有利等位基因的聚合提高自交系的GCA。

F1產(chǎn)量BLUE關(guān)聯(lián)位點在性狀的表現(xiàn)形式分為4種；1）純合基因型的表型無差異，雜合基因型為最優(yōu)基因型，且只與低值純合基因型差異顯著，包括（SNP_6、SNP_8、SNP_9、SNP_14和SNP_16）；2）純合基因型的表型無差異，雜合基因型為最優(yōu)基因型，且只與2個純合基因型均表現(xiàn)為差異顯著，包括（SNP_12和SNP_15）；3）純合基因型的表型無差異，雜合基因型為最差基因型，且只與高值純合基因型差異顯著，包括（SNP_7、SNP_10和SNP_11）；4）純合基因型的表型有差異，同時雜合基因型與高值純合基因型的表型無差異，與低值基因型的表型存在顯著差異（SNP_17）。由此可知，所關(guān)聯(lián)的大部分位點的雜合基因型的表型與某1個或者2個純合位點存在表型差異，說明F1產(chǎn)量BLUE關(guān)聯(lián)的位點以顯性效應(yīng)為主，而不同基因型的表型分析也說明存在一定的加性效應(yīng)。GCA檢測的位點與F1產(chǎn)量和SCA無共定位，這說明產(chǎn)量GCA的遺傳基礎(chǔ)不同于F1產(chǎn)量BLUE和SCA，更可能是由加性效應(yīng)為主效應(yīng)的一個性狀。通過對GCA顯著關(guān)聯(lián)位點的等位基因型的累加效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)（圖6），對產(chǎn)量及其GCA和SCA顯著關(guān)聯(lián)的SNP，結(jié)合maizeGDB數(shù)據(jù)庫（http://www.maizeGDB.org/）以關(guān)聯(lián)位點最近的基因為候選基因進行篩選，共得到17個相關(guān)的候選基因并對其進行了功能注釋（表5）。

表4 顯著位點效應(yīng)分析

CO_ADD和CO_DOM分別表示基于加性和顯性模型在F1和SCA中獲得的共定位結(jié)果；D：顯性效應(yīng)；A：加性效應(yīng)

CO_ADD and CO_DOM respectively indicate a co-SNP based on additive and dominant models in F1and SCA; D: dominant effect; A: additive effect

3 討論

3.1 產(chǎn)量及其配合力遺傳基礎(chǔ)解析

配合力在育種實踐中的重要作用使得解析配合力的遺傳基礎(chǔ)必不可少，本研究通過對配合力的分析，發(fā)現(xiàn)GCA和SCA的相關(guān)性較低，在關(guān)聯(lián)分析中兩者也未檢測到相同區(qū)域SNP，表明控制GCA與SCA的遺傳位點可能是不同的，這與Qi等[13]研究結(jié)果是一致的。對于產(chǎn)量性狀和配合力的關(guān)系，Zhou等[39]研究顯示GCA和SCA都對F1表型具有一定貢獻。本研究中F1產(chǎn)量與其SCA相關(guān)性較高，且2個性狀間存在4個共定位，分別占F1產(chǎn)量和SCA顯著SNP總數(shù)的57.14%和44.44%，印證了其研究結(jié)論，表明二者遺傳基礎(chǔ)存在一定相似性。當使用加性模型對產(chǎn)量及其配合力進行關(guān)聯(lián)分析時，GCA得到5個顯著SNP且貢獻率較大（23.37%—7.97%），F(xiàn)1產(chǎn)量和SCA僅各定位到1個SNP；而在顯性模型中F1產(chǎn)量和SCA各有6個、8個顯著SNP被檢測到，說明了加性模型并不適用于雜交種的關(guān)聯(lián)分析，這與Chen等[16]研究結(jié)果類似。同時也說明產(chǎn)量SCA和GCA遺傳效應(yīng)的不同，SCA以非加性效應(yīng)為主，而GCA以加性效應(yīng)為主。

圖6 被測系GCA有利等位基因富集效應(yīng)分析

表5 候選基因預(yù)測

超顯性假說[40]認為雜種優(yōu)勢是由于雜合等位基因間的相互作用大于純合等位基因間的相互作用而形成的，雜種優(yōu)勢歸因于雙親的基因異質(zhì)性，與等位基因的顯隱性無關(guān)。梁文科等[41]認為GCA主要遵循加性遺傳，SCA遺傳基礎(chǔ)以非加性效應(yīng)中的顯性效應(yīng)為主。本研究對顯著SNP結(jié)合其在不同性狀的有利基因進行了區(qū)分，將在F1中表現(xiàn)為雜合優(yōu)勢的標為顯性效應(yīng)（D）；表現(xiàn)和GCA相同的標為加性效應(yīng)（A）。本研究發(fā)現(xiàn)SCA顯著SNP絕大多數(shù)（88.89%）表現(xiàn)出雜合優(yōu)勢，F(xiàn)1產(chǎn)量顯著SNP有57.14%表現(xiàn)為雜合優(yōu)勢，GCA顯著SNP幾乎不表現(xiàn)雜合優(yōu)勢，說明SCA和雜種優(yōu)勢有一定的緊密關(guān)系，但又有所區(qū)別[42-44]。同時通過GCA顯著SNP進行有利等位基因聚合，證實親本自交系所含的有利基因位點數(shù)和其GCA呈顯著正相關(guān)，這部分效應(yīng)可以穩(wěn)定遺傳給后代，即育種家可通過有利等位基因的累積選育GCA高的玉米自交系。

3.2 全基因組關(guān)聯(lián)分析在雜交種群體中的應(yīng)用

隨著數(shù)量遺傳學的不斷發(fā)展，研究人員創(chuàng)制了不同植物的各種雙親、多親以及自然群體應(yīng)用于數(shù)量性狀的基因挖掘。在玉米中常見的農(nóng)藝性狀多數(shù)為復(fù)雜的數(shù)量性狀，由不同自交系組成的群體正在使用全基因組關(guān)聯(lián)分析對該類性狀的遺傳基礎(chǔ)進行解析。但實際上，基于自交系的全基因組關(guān)聯(lián)分析并不能直接應(yīng)用于剖析F1群體的遺傳基礎(chǔ)，而玉米生產(chǎn)中應(yīng)用的卻是雜交種，對雜交種的研究能更直觀地解決實際問題。雜交種進行全基因組關(guān)聯(lián)分析在水稻研究中應(yīng)用較多，Huang等[37]使用了1 495份雜交水稻品種及其自交系構(gòu)建了高密度的基因組圖譜，通過全基因組關(guān)聯(lián)分析檢測了38個農(nóng)藝性狀的130個顯著SNP。小麥中，Jiang等[45]在11個環(huán)境下對1 604份冬小麥雜交種及其135份親本的產(chǎn)量進行了全基因組關(guān)聯(lián)分析，表明了上位性效應(yīng)在小麥產(chǎn)量雜種優(yōu)勢中的作用高于顯性效應(yīng)。玉米中，Romero等[46]基于全基因組關(guān)聯(lián)分析對4 471份玉米自交系和3 552份F1群體的開花性狀以及可塑性進行研究。本研究利用85份自交系通過NCⅡ遺傳設(shè)計產(chǎn)生了246份雜交組合組成的F1群體被用于全基因組關(guān)聯(lián)分析。與傳統(tǒng)的自交系創(chuàng)制群體相比，F(xiàn)1群體的環(huán)境適應(yīng)性更強，提高了多環(huán)境測試的可行性。同時在進行基因型測序時，由于只有親本自交系可以進行基因分型，雜種子代的基因型是通過雙親基因型進行推斷，因此，使用F1群體可以降低基因分型的成本。目前，擴大群體規(guī)模成為提高檢測精度的重要手段，F(xiàn)1群體的應(yīng)用可以極大簡化大規(guī)模群體創(chuàng)制流程。但是當前全基因組關(guān)聯(lián)分析主流的軟件算法多數(shù)僅考慮加性效應(yīng)且適用于純合群體的分析，雜交種群體并不適用，本研究中使用加性模型對F1群體定位僅得到較少的位點，而顯性模型更加適合雜交種群體分析，未來開發(fā)適用于雜交種群體的全基因組關(guān)聯(lián)分析并能同時分析加性、顯性、上位性效應(yīng)的新研究手段是有必要的。

3.3 候選基因分析

本研究對17個候選基因結(jié)合其在玉米不同器官表達的特異性以及前人研究進行了分析。其中在GCA的SNP_3區(qū)間中檢測到的（），擬南芥中的同源基因在側(cè)生器官發(fā)育中特異表達，并調(diào)控下游影響遠軸發(fā)育的轉(zhuǎn)錄因子[47-48]。SNP_5區(qū)間內(nèi)的在玉米各個器官的表達量均較高[49-50]，表明該基因?qū)τ衩赘鱾€生育階段均十分重要，同時它與玉米雄穗分支數(shù)顯著關(guān)聯(lián)[51]。產(chǎn)量和產(chǎn)量SCA共定位的結(jié)果中，位于SNP_6區(qū)間，其編碼木葡聚糖醛酸β-1,3-木糖基轉(zhuǎn)移酶，被認為和玉米株高相關(guān)[52]；位于SNP_8區(qū)間內(nèi)，根據(jù)表達譜顯示它在未授粉的雌穗和正常發(fā)育的胚中高表達[49-50]，并且其水稻同源基因編碼染色體濃縮調(diào)節(jié)蛋白。在與產(chǎn)量性狀顯著關(guān)聯(lián)的SNP_12區(qū)間內(nèi)定位到了候選基因，其與玉米果穗發(fā)育和根長有關(guān)[53-54]。在SCA關(guān)聯(lián)的SNP_13區(qū)間內(nèi)檢測到的（）參與玉米光周期反應(yīng)，與花期相關(guān)生理過程密切相關(guān)[55]；SNP_16區(qū)間候選基因在授粉后生殖生長階段的胚中特異性表達[49-50]；SNP_17區(qū)間內(nèi)的被認為是一個與粒寬相關(guān)的基因，與玉米籽粒建成密切相關(guān)[56]。

4 結(jié)論

陜A群和陜B群選育玉米自交系組配F1群體的GCA和SCA共同影響雜交種的產(chǎn)量，且SCA的效應(yīng)對雜交種的產(chǎn)量影響要大于GCA，育種中作為母本的陜A群選育玉米自交系具有更高的GCA。雜交種產(chǎn)量受加性和非加性效應(yīng)共同影響，非加性模型對檢測雜交種位點具有更高的效率；同時GCA和SCA可能具有不同的遺傳基礎(chǔ)，GCA受加性效應(yīng)主導(dǎo)可穩(wěn)定遺傳，且隨其有利等位基因的富集而提高，SCA主要受非加性效應(yīng)影響。產(chǎn)量及其配合力相關(guān)的候選基因在玉米生長發(fā)育和籽粒建成中特異性表達。

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Genome-Wide Association Analysis of Yield and Combining Ability Based on Maize Hybrid Population

LI ZhouShuai, DONG Yuan, LI Ting, FENG ZhiQian, DUAN YingXin, YANG MingXian, XU ShuTu, ZHANG XingHua, XUE JiQuan

College of Agronomy, Northwest A&F University/Key Laboratory of Biology and Genetic Improvement of Maize in Arid Area of Northwest Region, Yangling 712100, Shaanxi

【】By analyzing the yield of the hybrids from the inbred lines bred from the Shaan A and Shaan B group, the combining ability of the inbred lines were evaluated, genome-wide association analysis, and mining associated loci for yield and its combining ability conducted. It will provide references for improving maize inbred lines selected from Shaan A group and Shaan B group and applying them in varieties breeding. 【】Based on NCⅡ genetic design, 85 excellent inbred lines from Shaan A group and Shaan B group were used to construct a hybrid population containing 246 F1. Then, the yield of the hybrid population was tested in three environments to evaluate their general combining ability (GCA) and special combining ability (SCA). Using the 6H90K maize array to detect the parental genotypes, 63 879 high-quality SNPs were obtained, which were used to analyze the genetic characteristics of parental lines. According to the parental genotypes, 55 951 high-quality SNPs were inferred in the hybrid population for genome-wide association analysis of hybrid yield, GCA, and SCA using additive model and non-additive model. Meanwhile, candidate genes around the significant SNPs were screened and annotated based on the maize B73 reference genome.【】The yield in the three environments accorded to the normal distribution with wide variation, the broad-sense heritability of yield was 59.04%, and the environmental effect was significant. There was significant positive correlation between hybrid yield and combining ability, and the correlation between hybrid yield and SCA (=0.95) was higher than that between hybrid yield and GCA (=0.62). The genetic characteristic of Shaan A group and Shaan B group was different, and inbred lines from Shaan A group have higher general combining ability. Totally, five, seven and nine significant SNPs were detected (-log10()＞3.86) for GCA, hybrid yield and SCA, respectively. Among them, four SNPs were co-located in hybrid yield and SCA. Ultimately, 17 associated SNPs were anchored. Dominant allele analysis of different trait-associated loci showed that four GCA-associated SNPs were controlled by additive effects, and the F1BLUE-associated loci could be divided into 4 types mainly by the dominant effect, and the heterozygous genotype is the favorite allele or sub-optimal allele for yield in F1. Through functional annotation, the candidate genes were specifically expressed in maize growth and kernel establishment, for example,andwere related to maize kernel development. 【】Based on this study, we consider that GCA and SCA jointly affect the yield of hybrids, and the effect of SCA is greater. Moreover, GCA and SCA may have different genetic basis, and GCA can be increased with the accumulation of favorable alleles. Using the genome-wide association analysis in the F1hybrid population can carry out genetic analysis related to combining ability, mine the genetic loci related to yield and combining ability, and accelerated the application of the associated loci in molecular breeding.

maize; hybrids; general combining ability; special combining ability; genome-wide association analysis

10.3864/j.issn.0578-1752.2022.09.001

2021-12-10；

2022-02-08

國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項（CARS-02-77）

李周帥，E-mail：zhoushuai.li@foxmail.com。通信作者薛吉全，E-mail：xjq2934@163.com。通信作者張興華，E-mail：zhxh4569@163.com

（責任編輯 李莉）