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小麦耐低钾性状的全基因组关联分析

罗肖艳 毕惠惠 张旭睿 毛培钧 王航辉 闰永行 程西永 许海霞

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小麦耐低钾性状的全基因组关联分析

    作者简介: 罗肖艳 E-mail:18838187380@163.com;
    通讯作者: 程西永, E-mail:xyc634@163.com ; 许海霞, E-mail:hauxhx@163.com
  • 基金项目: 国家重点研发计划(2017YFD0100706);转基因生物新品种培育重大专项(2016ZX08002003-004)。

Genome-wide association study of traits related to low potassium tolerance in common wheat

    Corresponding author: CHENG Xi-yong, E-mail:xyc634@163.com ;XU Hai-xia, E-mail:hauxhx@163.com
  • 摘要:   【目的】  筛选与小麦耐低钾性状相关的标记,为揭示小麦耐低钾性状的遗传机理奠定基础。  【方法】  本研究以198份中国黄淮南片麦区的小麦品种 (系) 作为供试群体。小麦种子发芽后,幼苗在正常钾营养液中生长4天,然后在低钾 (0.01 mmol/L) 和正常钾 (2 mmol/L) 营养液中生长25天。调查生物量,分析地上部和根部钾含量,计算小麦7个性状的相对值,利用小麦35K SNP芯片结合Q + K混合线性模型 (mixed linear model,MLM) 对7个耐低钾性状进行全基因组关联 (genome-wide association study,GWAS) 分析,筛选位于显著关联位点上的候选基因并进行功能注释,对显著关联位点进行等位变异分析,发掘优异等位变异。  【结果】  低钾胁迫条件下,地上部、根部、全株钾累积量和钾累积量根冠比显著降低,地上部、根部、全株钾利用指数显著升高。群体结构分析和PCA分析均将供试群体分为2个亚群。通过GWAS分析,共检测到75个显著关联单核苷酸多态性 (single nucleotide polymorphism,SNP) 标记 (P < 0.001),分布在除1A、3B、3D、4D和6A染色体外的16条染色体上。通过候选基因搜寻及注释,共筛选出13个可能与小麦耐低钾胁迫相关的候选基因。等位变异分析共挖掘了 14 个优异等位变异,其中 6 个优异等位变异在供试群体中出现的频率较大。  【结论】  7个耐低钾性状均具有明显的数量性状特征,变异系数范围为20.66%~30.44%。40%的SNP标记分布在2B、5B和6B染色体上,21个SNP位点与多个耐低钾性状显著关联,单个SNP标记解释的表型贡献率的变异范围为5.78%~11.22%。TraesCS4A02G335400TraesCS2B02G306000TraesCS5B02G260000可能参与物质转运过程,TraesCS1D02G350600TraesCSU02G105300可能参与逆境胁迫响应等生理过程,TraesCS2A02G000200可能参与逆境胁迫下的信号转导过程。
  • 图 1  耐低钾相关性状的频率分布图

    Figure 1.  Phenotype frequency distribution of low-K tolerance related traits

    图 2  K取不同值时ΔK的对应分布及PCA分析

    Figure 2.  Estimated ΔK between successive K from 2 to 9 and PCA analysis

    图 3  198份供试小麦的群体结构

    Figure 3.  Structure of 198 wheat

    图 4  耐低钾性状全基因组关联分析Manhattan图

    Figure 4.  Manhattan of GWAS for low-K tolerance related traits

    表 1  小麦耐低钾相关性状的表型变异

    Table 1.  Phenotypic variations of low-K tolerance related traits in common wheat

    性状
    Trait
    最小值
    Min
    最大值
    Max
    平均数
    $ \bar x$
    标准差
    SD
    CV
    (%)
    R-SKC0.1030.4000.2090.05727.34
    R-RKC0.0600.2560.1220.03528.69
    R-RSKC0.2651.3310.6600.20130.44
    R-TKC0.1020.3560.1990.05225.99
    R-SKUI1.2104.2632.1760.53024.34
    R-RKUI2.73111.749 5.8191.20220.66
    R-TKUI1.3874.7142.4040.53122.08
    注(Note): R-SKC—地上部钾累积量相对值 Relative shoot K accumulation; R-RKC—根部钾累积量相对值 Relative root K accumulation; R-RSKC—钾累积量根冠比相对值 Relative ratio of root and shoot K accumulation; R-TKC—全株钾累积量相对值 Relative total K accumulation; R-SKUI—地上部钾利用指数相对值 Relative shoot K utilization index; R-RKUI—根部钾利用指数相对值 Relative root K utilization index; R-TKUI—全株钾利用指数相对值 Relative total K utilization index.
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    表 2  耐低钾性状候选基因及其功能预测

    Table 2.  Candidate genes for low-K tolerance related traits and their annotations

    性状
    Trait
    标记
    SNP
    染色体
    Chr.
    物理位置
    Position
    基因
    Gene
    基因位置
    Gene position
    同源基因编码蛋白
    Homologous gene coding protein
    同源基因对应物种
    Species
    R-RKCAX-947215014A617946114TraesCS4A02G335400617945330−617951208Conserved oligomeric Golgi complex subunit 2Aegilops tauschii subsp. tauschii
    R-RSKCAX-945295171D13506829TraesCS1D02G03350013503088−13508137G-type lectin S-receptor-like serine/threonine-protein kinase LECRK4Aegilops tauschii subsp. tauschii
    R-RSKCAX-947851171D436189752TraesCS1D02G350600436189306−436197416Respiratory burst oxidase homolog protein A-likeAegilops tauschii subsp. tauschii
    R-RSKCAX-952070672B436961186TraesCS2B02G306000436956645−436961938Potassium transporter 1Triticum urartu
    R-RSKCAX-945430412D60790425TraesCS2D02G10970060790400−60793254PeroxiredoxinOryza australiensis
    R-RSKCAX-944592642D61980191TraesCS2D02G11140061979920-61984548UDP-glucuronic acid decarboxylase 2-likeAegilops tauschii subsp. tauschii
    R-RSKCAX-946548275A100620068TraesCS5A02G080300100618093−100620981Scarecrow-like protein 34Aegilops tauschii subsp. tauschii
    R-RSKCAX-946863535B442413609TraesCS5B02G260000442413133−442414797Eukaryotic translation initiation factor 3 subunit EAegilops tauschii subsp. tauschii
    R-RSKCAX-94765678Un92719439TraesCSU02G10530092716574−92720683Catalase 3Triticum aestivum
    R-SKUIAX-946427762A273990TraesCS2A02G000200258830−262973Ethylene receptor 2-likeAegilops tauschii subsp. tauschii
    R-SKC/R-TKCAX-956527122B680573506TraesCS2B02G483200680573370−680578483Gamma-soluble NSF attachment proteinAegilops tauschii subsp. tauschii
    R-SKC/R-TKCAX-952340102B680573565TraesCS2B02G483200680573370−680578483Gamma-soluble NSF attachment proteinAegilops tauschii subsp. tauschii
    R-SKC/R-TKCAX-948367312D507751222TraesCS2D02G396500507751183-507751260Copper chaperone for superoxide dismutaseAegilops tauschii subsp. tauschii
    R-RKC/R-RSKCAX-944090945D399148417TraesCS5D02G303400399145411−399149549HSP70 nucleotide exchange factor FES1Aegilops tauschii subsp. tauschii
    注(Note):R-SKC—地上部钾累积量相对值 Relative shoot K accumulation; R-RKC—根部钾累积量相对值 Relative root Kaccumulation; R-RSKC—钾累积量根冠比相对值 Relative ratio of root and shoot K accumulation; R-TKC—全株钾累积量相对值 Relative totalK accumulation; R-SKUI—地上部钾利用指数相对值 Relative shoot K utilization index.
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    表 3  优异关联位点等位变异的表型效应

    Table 3.  Phenotypic effect of alleles variability for the superior association sites

    性状
    Trait
    标记
    SNP
    染色体
    Chr.
    物理位置
    Position
    等位变异
    Allele
    材料数
    No. of variety
    平均值
    Average
    差值
    Difference
    R-SKCAX-956527122B680573506G/A117/690.218/0.1950.023**
    R-SKCAX-952340102B680573565T/C119/750.218/0.1970.021*
    R-SKCAX-948367312D507751222G/A38/1250.240/0.1970.043**
    R-RKCAX-947215014A617946114C/T101/950.133/0.1100.023**
    R-RKCAX-944090945D399148417T/C28/1600.148/0.1150.033**
    R-RSKCAX-945295171D13506829G/A18/1730.823/0.6330.190**
    R-RSKCAX-947851171D436189752T/C10/1660.952/0.6440.308**
    R-RSKCAX-952070672B436961186G/A186/100.667/0.4790.188**
    R-RSKCAX-945430412D60790425G/A16/1780.870/0.6390.231**
    R-RSKCAX-944592642D61980191C/G24/1700.819/0.6300.189**
    R-RSKCAX-946548275A100620068C/G40/1360.773/0.6350.138**
    R-RSKCAX-946863535B442413609T/C43/1420.770/0.6240.146**
    R-RSKCAX-94765678Un92719439A/C21/1720.845/0.6340.211**
    R-RSKCAX-944090945D399148417T/C28/1600.826/0.6210.205**
    R-TKCAX-956527122B680573506G/A117/690.207/0.1870.020*
    R-TKCAX-952340102B680573565T/C119/750.207/0.1880.018*
    R-TKCAX-948367312D507751222G/A38/1250.226/0.1890.037**
    R-SKUIAX-946427762A273990A/C57/1382.322/2.1110.211*
    注(Note):*— P < 0.05;**— P < 0.01. R-SKC—地上部钾累积量相对值 Relative shoot K accumulation; R-RKC—根部钾累积量相对值 Relative root Kaccumulation; R-RSKC—钾累积量根冠比相对值 Relative ratio of root and shoot K accumulation; R-TKC—全株钾累积量相对值 Relative totalK accumulation; R-SKUI—地上部钾利用指数相对值 Relative shoot K utilization index.
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-05-06
  • 网络出版日期:  2020-04-23
  • 刊出日期:  2020-03-01

小麦耐低钾性状的全基因组关联分析

    作者简介:罗肖艳 E-mail:18838187380@163.com
    通讯作者: 程西永, xyc634@163.com
    通讯作者: 许海霞, hauxhx@163.com
  • 河南农业大学/省部共建小麦玉米作物学国家重点实验室/河南省粮食作物协同创新中心,河南郑州 450046
  • 基金项目: 国家重点研发计划(2017YFD0100706);转基因生物新品种培育重大专项(2016ZX08002003-004)。
  • 摘要:   【目的】  筛选与小麦耐低钾性状相关的标记,为揭示小麦耐低钾性状的遗传机理奠定基础。  【方法】  本研究以198份中国黄淮南片麦区的小麦品种 (系) 作为供试群体。小麦种子发芽后,幼苗在正常钾营养液中生长4天,然后在低钾 (0.01 mmol/L) 和正常钾 (2 mmol/L) 营养液中生长25天。调查生物量,分析地上部和根部钾含量,计算小麦7个性状的相对值,利用小麦35K SNP芯片结合Q + K混合线性模型 (mixed linear model,MLM) 对7个耐低钾性状进行全基因组关联 (genome-wide association study,GWAS) 分析,筛选位于显著关联位点上的候选基因并进行功能注释,对显著关联位点进行等位变异分析,发掘优异等位变异。  【结果】  低钾胁迫条件下,地上部、根部、全株钾累积量和钾累积量根冠比显著降低,地上部、根部、全株钾利用指数显著升高。群体结构分析和PCA分析均将供试群体分为2个亚群。通过GWAS分析,共检测到75个显著关联单核苷酸多态性 (single nucleotide polymorphism,SNP) 标记 (P < 0.001),分布在除1A、3B、3D、4D和6A染色体外的16条染色体上。通过候选基因搜寻及注释,共筛选出13个可能与小麦耐低钾胁迫相关的候选基因。等位变异分析共挖掘了 14 个优异等位变异,其中 6 个优异等位变异在供试群体中出现的频率较大。  【结论】  7个耐低钾性状均具有明显的数量性状特征,变异系数范围为20.66%~30.44%。40%的SNP标记分布在2B、5B和6B染色体上,21个SNP位点与多个耐低钾性状显著关联,单个SNP标记解释的表型贡献率的变异范围为5.78%~11.22%。TraesCS4A02G335400TraesCS2B02G306000TraesCS5B02G260000可能参与物质转运过程,TraesCS1D02G350600TraesCSU02G105300可能参与逆境胁迫响应等生理过程,TraesCS2A02G000200可能参与逆境胁迫下的信号转导过程。

    English Abstract

    • 中国是钾矿资源缺乏的国家,钾盐工业相对落后,50%的钾盐需从国外进口[1]。自建国以来我国农田钾平衡呈先下降后上升趋势,但总体一直呈亏损状态,在东北、华北和长江中下游地区亏缺尤其明显[2-3]。小麦是我国的主要粮食作物[4],钾是限制小麦生长的重要矿质营养元素之一,参与多项生命活动,在小麦的抗逆能力、品质和产量方面起着重要作用[5-7]。小麦耐低钾候选基因的挖掘对于改善小麦钾离子营养吸收,从而利用大面积钾亏损农田具有重要意义。在低钾胁迫中,小麦耐低钾胁迫的能力与对钾离子的吸收、转运和利用效率有关[8-11]。在小麦耐低钾种质资源筛选、生理指标研究及全基因组关联GWAS分析上,钾吸收效率与钾利用效率常被作为重要指标进行考察[9, 12-13]。曹卫东[14]在小麦上定位到1个5A染色体上的片段Xfbb2-Xbcd1235.1,对全营养下的钾素利用效率有重要作用。Guo等[15]定位到小麦上的380个与生物量、氮磷钾累积量和利用率有关的QTL,其中147个QTLs形成了10个重要的QTL簇。Kong等[13]在小麦QTL研究中发现,苗期生物量与钾含量会影响成熟期籽粒的千粒重。宫晓平[16]发现与小麦钾养分效率相关性状关联的QTL位置相对集中,63.2%的QTL位于1A、2A、2B、2D、3A、3B、4D、5A、5B、6D、7A染色体上的18个QTL簇上。赵艳艳[17]在小麦苗期和成熟期检测到9个与钾效率有关的性状簇集位点SNP标记,分别位于3B、4B、6A、6D染色体上。

      近几年来,许多学者对钾胁迫条件下小麦农艺性状开展了QTL分析和SNP关联分析,其中与SNP标记相关联的目标性状大都为单个钾浓度处理下的表型,无法消除不同小麦基因型间固有的生物学和遗传学特性差异的影响,对钾胁迫条件下各性状相对值进行关联分析能消除这种影响,但相关的研究未见报道。本研究以中国黄淮南片198份小麦品种 (系) 为供试群体,利用均匀分布在21条染色体上的11895个SNP标记,对小麦苗期钾胁迫条件下的7个耐低钾相关性状进行全基因组关联分析,挖掘候选基因,筛选优异等位变异,为研究小麦耐低钾遗传机理提供理论参考。

      • 供试材料为来自黄淮南片麦区的198份小麦品种 (系),试验在河南农业大学小麦组培室内进行。试验设置低钾浓度 (0.01 mmol/L) 和正常钾浓度 (2 mmol/L) 两个处理,重复3次。每份供试材料选取均匀饱满的种子100粒,用10%的H2O2消毒15 min,在蒸馏水中漂洗3次,经适量去离子水浸泡后黑暗处培养24 h至露白,均匀摆放在铺有滤纸的培养皿中,每天喷洒去离子水,5天后每份材料选取20株长势一致、健壮的小麦幼苗,去掉胚乳后,均匀分成两份转入盛有2 L营养液的水培箱中进行培养,每个水培箱种植6份材料。前4天采用正常钾营养液缓苗,4天后分别转入低钾 (0.01 mmol/L) 和正常钾 (2 mmol/L) 处理的营养液中培养。每3天更换一次营养液,定时通气,培养25天结束。组培室昼夜温度恒定25℃,光照/黑暗时间为14 h/10 h。正常钾营养液采用邹春琴等的配方[18]

        培养25天后,每个品种 (系) 取8株长势一致的植株测量干重,用硫酸-过氧化氢消煮法—火焰光度计法测量植株钾浓度[19],并计算地上部钾累积量、根部钾累积量、钾累积量根冠比、全株钾累积量、地上部钾利用指数、根部钾利用指数、全株钾利用指数。为了消除不同小麦基因型间固有的遗传学和生物学特性的差异,本试验采用钾胁迫下各性状的相对值衡量不同基因型间耐低钾性的差异。计算公式如下:

        地上部钾累积量 = 地上部干重 × 地上部钾浓度

        根部钾累积量 = 根部干重 × 根部钾浓度

        全株钾累积量 = 地上部钾累积量 + 根部钾累积量

        钾累积量根冠比 = 根部钾累积量/地上部钾累积量

        全株钾浓度 = 全株钾累积量/全株干重

        地上部钾利用指数 = 地上部干重/地上部钾浓度

        根部钾利用指数 = 根部干重/根部钾浓度

        全株钾利用指数 = 全株干重/全株钾浓度

        钾胁迫下各性状的相对值 = 低钾处理测定值/正常钾处理测定值 × 100%。

      • 每份材料发芽后取5株幼苗,将叶片混合后用植物基因组DNA提取试剂盒 (DP350,TIAN-GEN) 提取DNA,用1%琼脂糖凝胶电泳检验DNA的质量和浓度,经检验合格的DNA利用北京博奥晶典生物技术有限公司与中国科学院遗传与发育生物学研究所联合开发的小麦基因组35K SNP芯片对供试材料进行基因分型,采用Tassel 5.0软件转化基因分型数据,剔除最小等位基因频率 (minor allele frequency,MAF) 小于5%的SNP标记,最终得到11895个SNP标记用于耐低钾相关性状的关联分析。

      • 利用PLINK v1.07软件计算多态性信息量 (polymorphism index content,PIC)。多态性信息量的计算公式为PIC = 1–∑Pij2,Pij表示位点i的第j个等位变异出现的频率。用Structure 2.3.4进行群体结构分析,设置最佳群体数目K值为1~12,不作数迭代数 (length of burn-in period) 为10000,MCMC (Markov chain Monte Carlo) 为100000,每个K值独立运行5次,选取最大ΔK对应的K值作为最佳亚群数目。用Tassel 5.0软件对SNP芯片数据进行PCA分析。

      • 使用Tassel 5.0软件中的Kinship计算亲缘关系K矩阵,使用Tassel 5.0软件中的Q + K混合线性模型MLM进行表型和标记之间的关联分析。当性状与标记关联的P < 0.001时认为存在显著关联。利用小麦TGACv1.0数据库 (http://plants.ensembl.org/hmmer/index.html) 和NCBI网站 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov) 对显著关联到的SNP位点的延伸序列进行Blast比对,提取位于SNP位点上的候选基因,并进行功能注释分析,使用Excel 2016对具有耐低钾候选基因的显著关联位点进行等位变异分析。

      • 对198份小麦品种 (系) 耐低钾相关性状进行表型变异分析结果表明,地上部钾累积量、根部钾累积量、钾累积量根冠比和全株钾累积量在低钾胁迫条件下显著降低,其相对值均小于1。地上部钾利用指数、根部钾利用指数和全株钾利用指数在低钾胁迫下显著升高,其相对值均大于1。7个性状在钾胁迫条件下的相对值均表现出广泛的变异。根部钾累积量相对值的变异幅度、平均数和标准差最小,分别为0.060~0.256、0.122和0.035。根部钾利用指数相对值的变异幅度、平均数、标准差最大,分别为2.731~11.749、5.819和1.202。根部钾利用指数相对值的变异系数最小,为20.66%。钾累积量根冠比相对值的变异系数最大,为30.44% (表1)。从图1可以看出,7个耐低钾性状的频率分布图呈正态分布特征,表明这7个耐低钾性状为数量性状,受多基因控制。

        表 1  小麦耐低钾相关性状的表型变异

        Table 1.  Phenotypic variations of low-K tolerance related traits in common wheat

        性状
        Trait
        最小值
        Min
        最大值
        Max
        平均数
        $ \bar x$
        标准差
        SD
        CV
        (%)
        R-SKC0.1030.4000.2090.05727.34
        R-RKC0.0600.2560.1220.03528.69
        R-RSKC0.2651.3310.6600.20130.44
        R-TKC0.1020.3560.1990.05225.99
        R-SKUI1.2104.2632.1760.53024.34
        R-RKUI2.73111.749 5.8191.20220.66
        R-TKUI1.3874.7142.4040.53122.08
        注(Note): R-SKC—地上部钾累积量相对值 Relative shoot K accumulation; R-RKC—根部钾累积量相对值 Relative root K accumulation; R-RSKC—钾累积量根冠比相对值 Relative ratio of root and shoot K accumulation; R-TKC—全株钾累积量相对值 Relative total K accumulation; R-SKUI—地上部钾利用指数相对值 Relative shoot K utilization index; R-RKUI—根部钾利用指数相对值 Relative root K utilization index; R-TKUI—全株钾利用指数相对值 Relative total K utilization index.

        图  1  耐低钾相关性状的频率分布图

        Figure 1.  Phenotype frequency distribution of low-K tolerance related traits

      • 对SNP数据进行多态性信息量 (PIC) 分析、群体结构分析和PCA分析(图2图3),结果表明,PIC多态性信息含量变化范围为0.095~0.500。当K = 2时,ΔK出现明显的峰值,说明该供试群体的适宜亚群数为2。供试群体划分为2个亚群,其中亚群1包含103份材料,亚群2包含95份材料。对基因型数据进行PCA分析,显示整个供试群体可以分为2个亚群,第一和第二主成分分别解释了12.10%与5.53%的群体遗传变异,累积解释了17.63%的群体遗传变异。因此,将K = 2时生成的群体结构Q矩阵,结合亲缘关系K矩阵,进行Q + K混合线性模型MLM分析。

        图  2  K取不同值时ΔK的对应分布及PCA分析

        Figure 2.  Estimated ΔK between successive K from 2 to 9 and PCA analysis

        图  3  198份供试小麦的群体结构

        Figure 3.  Structure of 198 wheat

      • 对198份材料的7个耐低钾性状进行SNP标记全基因组关联分析 (图4),共检测到75个与7个耐低钾性状显著关联的SNP标记,单个SNP标记解释的表型贡献率的变异范围为5.78%~11.22%。除了1A、3B、3D、4D和6A染色体外,其余16条染色体均能检测到显著关联的SNP标记,其中40%的SNP标记分布在2B、5B和6B染色体上,21个SNP位点与多个性状显著关联。检测到与地上部钾累积量相对值显著关联的SNP标记有11个,与根部钾累积量相对值相关联的SNP有10个,与全株钾累积量相对值显著关联的SNP标记有13个,共34个SNP标记,52%的位点分布在2B、5B、7B染色体上,位点AX-94836731、AX-94439073、AX-94475572关联最显著, 表型贡献率分别为9.97%、9.23%、8.36%,表型贡献率较大的SNP标记分别为AX-94836731、AX-94439073、AX-94966068,其中,AX-94966068的表型贡献率为8.44%。与钾累积量根冠比相对值显著关联的31个SNP标记的表型贡献率范围为5.78%~10.15%,61%的标记分布在3A、5B、5D和6B染色体上。检测到与地上部钾利用指数相对值显著关联的SNP标记有5个,与根部钾利用指数相对值显著关联的SNP标记有2个,与全株钾利用指数相对值显著关联的SNP标记有3个,共10个SNP标记,分布在6A、6B、6D、7D染色体上,AX-94684890为关联最显著及表型贡献率最大的SNP位点,对地上部钾利用指数相对值、根部钾利用指数相对值、全株钾利用指数相对值的表型贡献率分别为10.45%、7.33%、11.22%。

        图  4  耐低钾性状全基因组关联分析Manhattan图

        Figure 4.  Manhattan of GWAS for low-K tolerance related traits

      • 利用75个显著关联的SNP标记延伸序列在EnsemblPlants网站和NCBI网站上Blast,共发现13个与耐低钾有关的候选基因 (表2),对上述基因进行基于小麦候选基因和其他物种同源基因的功能预测,结果表明,这些候选基因在拟南芥上有10个同源基因,在水稻、乌拉尔图小麦和普通小麦上各有1个同源基因。在这些候选基因中,发现了与编码膜保护系统有关的酶,包括TraesCSU02G105300在小麦上编码的CAT3,TraesCS2D02G109700在水稻中编码的peroxiredoxin,及TraesCS2D02G396500在节节麦中编码的copper chaperone for superoxide dismutase。还发现了一些能调控物质转运的基因,如在乌拉尔图小麦中编码Potassium transporter 1的TraesCS2B02G306000,在节节麦中编码conserved oligomeric Golgi complex subunit 2和eukaryotic translation initiation factor 3 subunit E的TraesCS4A02G335400TraesCS5B02G260000,以及在拟南芥上编码gamma-soluble NSF attachment protein的TraesCS2B02G483200。还有一些基因与信号转导途径有关,如在节节麦中编码ethylene receptor 2-like的TraesCS2A02G000200,在节节麦中编码scarecrow-like protein 34的TraesCS5A02G080300。以上信息均表明,这些候选基因与物质合成与转运、信号转导、氧化还原平衡和胁迫响应等生理功能有关。它们可能通过上述功能影响小麦对钾的吸收、转运与利用,导致小麦在耐低钾能力上的差异。

        表 2  耐低钾性状候选基因及其功能预测

        Table 2.  Candidate genes for low-K tolerance related traits and their annotations

        性状
        Trait
        标记
        SNP
        染色体
        Chr.
        物理位置
        Position
        基因
        Gene
        基因位置
        Gene position
        同源基因编码蛋白
        Homologous gene coding protein
        同源基因对应物种
        Species
        R-RKCAX-947215014A617946114TraesCS4A02G335400617945330−617951208Conserved oligomeric Golgi complex subunit 2Aegilops tauschii subsp. tauschii
        R-RSKCAX-945295171D13506829TraesCS1D02G03350013503088−13508137G-type lectin S-receptor-like serine/threonine-protein kinase LECRK4Aegilops tauschii subsp. tauschii
        R-RSKCAX-947851171D436189752TraesCS1D02G350600436189306−436197416Respiratory burst oxidase homolog protein A-likeAegilops tauschii subsp. tauschii
        R-RSKCAX-952070672B436961186TraesCS2B02G306000436956645−436961938Potassium transporter 1Triticum urartu
        R-RSKCAX-945430412D60790425TraesCS2D02G10970060790400−60793254PeroxiredoxinOryza australiensis
        R-RSKCAX-944592642D61980191TraesCS2D02G11140061979920-61984548UDP-glucuronic acid decarboxylase 2-likeAegilops tauschii subsp. tauschii
        R-RSKCAX-946548275A100620068TraesCS5A02G080300100618093−100620981Scarecrow-like protein 34Aegilops tauschii subsp. tauschii
        R-RSKCAX-946863535B442413609TraesCS5B02G260000442413133−442414797Eukaryotic translation initiation factor 3 subunit EAegilops tauschii subsp. tauschii
        R-RSKCAX-94765678Un92719439TraesCSU02G10530092716574−92720683Catalase 3Triticum aestivum
        R-SKUIAX-946427762A273990TraesCS2A02G000200258830−262973Ethylene receptor 2-likeAegilops tauschii subsp. tauschii
        R-SKC/R-TKCAX-956527122B680573506TraesCS2B02G483200680573370−680578483Gamma-soluble NSF attachment proteinAegilops tauschii subsp. tauschii
        R-SKC/R-TKCAX-952340102B680573565TraesCS2B02G483200680573370−680578483Gamma-soluble NSF attachment proteinAegilops tauschii subsp. tauschii
        R-SKC/R-TKCAX-948367312D507751222TraesCS2D02G396500507751183-507751260Copper chaperone for superoxide dismutaseAegilops tauschii subsp. tauschii
        R-RKC/R-RSKCAX-944090945D399148417TraesCS5D02G303400399145411−399149549HSP70 nucleotide exchange factor FES1Aegilops tauschii subsp. tauschii
        注(Note):R-SKC—地上部钾累积量相对值 Relative shoot K accumulation; R-RKC—根部钾累积量相对值 Relative root Kaccumulation; R-RSKC—钾累积量根冠比相对值 Relative ratio of root and shoot K accumulation; R-TKC—全株钾累积量相对值 Relative totalK accumulation; R-SKUI—地上部钾利用指数相对值 Relative shoot K utilization index.
      • 对具有耐低钾候选基因的显著相关SNP位点进行单标记表型效应分析,共发现14个优异等位变异 (表3)。检测到3个优异等位变异与地上部钾累积量相对值有关,其中AX-94836731-G在群体中出现的频率最低,为23.31%,其表型效应最高,可使地上部钾累积量相对值提高0.043。与根部钾累积量相对值有关的优异等位变异共检测到2个,其中群体频率最低的等位变异为AX-94409094-T,仅在28份小麦材料中出现,其表型效应最高,可使根部钾累积量相对值提高0.033。与钾累积量根冠比相对值有关的优异等位变异检测到9个,其中AX-94785117-C的群体频率和表型效应最高,在群体中出现的频率为94.32%,可使钾累积量根冠比相对值降低0.308;AX-95207067-A的群体频率最低,为5.10%,仅在9个小麦材料中出现,可使钾累积量根冠比相对值降低0.188。与全株钾累积量相对值有关的优异等位变异共检测到3个,其中AX-94836731-G的表型效应最高,可使全株钾累积量相对值提高0.037,其在群体频率最低,为23.31%。与地上部钾利用指数相对值有关的优异等位变异只检测到1个,为AX-94642776-A,其群体频率为29.23%,可使地上部钾利用指数相对值提高0.211。

        表 3  优异关联位点等位变异的表型效应

        Table 3.  Phenotypic effect of alleles variability for the superior association sites

        性状
        Trait
        标记
        SNP
        染色体
        Chr.
        物理位置
        Position
        等位变异
        Allele
        材料数
        No. of variety
        平均值
        Average
        差值
        Difference
        R-SKCAX-956527122B680573506G/A117/690.218/0.1950.023**
        R-SKCAX-952340102B680573565T/C119/750.218/0.1970.021*
        R-SKCAX-948367312D507751222G/A38/1250.240/0.1970.043**
        R-RKCAX-947215014A617946114C/T101/950.133/0.1100.023**
        R-RKCAX-944090945D399148417T/C28/1600.148/0.1150.033**
        R-RSKCAX-945295171D13506829G/A18/1730.823/0.6330.190**
        R-RSKCAX-947851171D436189752T/C10/1660.952/0.6440.308**
        R-RSKCAX-952070672B436961186G/A186/100.667/0.4790.188**
        R-RSKCAX-945430412D60790425G/A16/1780.870/0.6390.231**
        R-RSKCAX-944592642D61980191C/G24/1700.819/0.6300.189**
        R-RSKCAX-946548275A100620068C/G40/1360.773/0.6350.138**
        R-RSKCAX-946863535B442413609T/C43/1420.770/0.6240.146**
        R-RSKCAX-94765678Un92719439A/C21/1720.845/0.6340.211**
        R-RSKCAX-944090945D399148417T/C28/1600.826/0.6210.205**
        R-TKCAX-956527122B680573506G/A117/690.207/0.1870.020*
        R-TKCAX-952340102B680573565T/C119/750.207/0.1880.018*
        R-TKCAX-948367312D507751222G/A38/1250.226/0.1890.037**
        R-SKUIAX-946427762A273990A/C57/1382.322/2.1110.211*
        注(Note):*— P < 0.05;**— P < 0.01. R-SKC—地上部钾累积量相对值 Relative shoot K accumulation; R-RKC—根部钾累积量相对值 Relative root Kaccumulation; R-RSKC—钾累积量根冠比相对值 Relative ratio of root and shoot K accumulation; R-TKC—全株钾累积量相对值 Relative totalK accumulation; R-SKUI—地上部钾利用指数相对值 Relative shoot K utilization index.
      • 作物耐低钾包括两方面内容,一是吸收钾素能力强,二是钾素利用效率高[8]。杨振明等[20]通过营养液培养与大田试验结果对比指出,钾吸收量可作为营养液培养筛选耐低钾小麦的指标。李晓云等[21]和梁雪[22]也证明钾累积量与小麦耐低钾性显著相关,钾累积量可作为营养液培养筛选耐低钾小麦的指标。Siddiqi等[23]认为必需营养元素的浓度必须在能使酶发挥功能的临界水平上,才能完成生长过程中的各种生命活动,提出了钾利用指数。李见云等[24]筛选钾高效小麦品种的结果表明,在评价小麦钾素利用上利用指数优于利用效率。本研究采用地上部钾累积量、根部钾累积量、全株钾累积量和钾累积量根冠比衡量小麦对钾素吸收情况,一定程度上可以代表小麦对钾素的吸收能力以及钾素向地上部转运的能力,采用钾利用指数衡量小麦植株对体内钾素的利用、转化能力。

      • 钾效率性状是受多基因控制的数量性状。李共福[25]报道水稻钾营养效率具有数量遗传性状的特征,存在明显的基因互作。Figdore等[26]对番茄的钾营养效率遗传分析显示,番茄钾营养效率受多基因控制,基因间存在加性、显性和上位性等多种基因互作效应。阎洪奎等[27]对玉米的钾效率进行数量遗传学分析,发现玉米钾效率同样存在加性、显性和互作现象。本研究显示,小麦苗期的7个钾效率性状的相对值呈连续性分布,属于数量性状,受多基因控制。随着DNA分子标记技术的发展,育种工作者通过对作物钾效率性状进行GWAS分析,将复杂的数量性状分解成不同的标记,并通过染色体定位和遗传效应分析,深入研究复杂数量性状的遗传控制机理。

        对小麦钾效率性状的GWAS分析大多集中在QTL方面,以SNP为分子标记的研究较少。曹卫东[14]在低钾胁迫条件下定位到72个与小麦苗期含钾量、吸钾量和钾利用效率有关的QTL,分布在除了1B、4A、4B、4D以外的17个染色体上。Guo等[15]通过对小麦进行营养液培养试验,在1A、1B、1D、2B、3A、3B、4A、4B、5D、6A、6B、7A和7B染色体上定位了26个重要的QTL簇,涉及到380个与生物量、氮磷钾累积量和利用率有关的QTL,本研究也在2B、3A、6B、7B染色体上检测到了很多SNP标记,占总标记数的41%。Kong等[13]通过营养液培养试验、盆栽试验和田间试验分别定位到87、51、29个与小麦钾胁迫性状相关的加性QTL,仅在4D染色体上无分布。吴春红等[28]通过营养液培养试验,在小麦苗期检测到68个与生物量及钾吸收、利用相关性状有关的QTL位点,定位于除了2A、4D、6D以外的18条染色体上。赵艳艳[17]在小麦苗期检测到137个与钾效率相关的稳定关联SNP位点,分别位于除了4D、7D以外的19条染色体上,其中,位于1D染色体上的SNP位点BS00093390_51,与本研究关联到的SNP位点X-94785117物理位置完全相同。本研究对198份黄淮南片小麦的7个钾效率性状的相对值进行全基因组关联分析,通过MLM模型在营养液培养环境下挖掘了75个与7个钾效率性状相对值显著关联的SNP标记,分布在除了1A、3B、3D、4D和6A以外的16条染色体上。将本研究结果中的位点分布与前人研究结果进行比较,发现在小麦 4D 染色体上未定位到与钾效率相关性状显著关联的位点,说明4D染色体上可能不存在与钾养分效率密切相关的热点区域。

      • 本研究挖掘出13个可能与小麦耐低钾性状有关的候选基因。其中,TraesCSU02G105300在小麦中编码CAT3,定位于内质网膜[29],可通过清除植物生物和非生物胁迫时产生的活性氧H2O2,维持体内氧化平衡,使细胞组织免遭伤害,使植物在受到盐碱、干旱、氧化、低温[30]和低钾[31]等逆境胁迫时均有不同程度的应答,目前在棉花[32]、烟草[33]和水稻[34]中均已证明,增强抗氧化酶活性和活性氧代谢可增强植物抵抗逆境胁迫的能力。TraesCS2D02G109700TraesCS2D02G396500分别在水稻和节节麦中编码peroxiredoxin和copper chaperone for superoxide dismutase,分别是POD家族和SOD家族中的一员,属于细胞抗氧化酶,与CAT一起被称为酶保护系统[35],研究表明,低钾胁迫会使植物体内抗氧化酶活性升高,其中耐低钾品种体内的抗氧化酶活性相对更强,可以更有效地清除因低钾胁迫产生的活性氧,降低活性氧的破坏作用,使植物在低钾胁迫条件下维持正常的生长发育[36-38]。候选基因TraesCS4A02G335400TraesCS5B02G260000在节节麦中的同源基因为conserved oligomeric Golgi complex subunit 2和eukaryotic translation initiation factor 3 subunit E,分别与高尔基体逆行水泡转运[39]和离子通道转运有关[40]TraesCS2B02G483200在拟南芥上的同源基因编码gamma-soluble NSF attachment protein,与细胞内膜融合和囊泡转运有关[41]。候选基因TraesCS1D02G033500TraesCS2A02G000200在节节麦中的同源基因为G-type lectin S-receptor-like serine/threonine protein kinase和ethylene receptor 2-like,分别参与盐、干旱胁迫等逆境胁迫响应[42]和乙烯信号转导过程[43]TraesCS1D02G350600在节节麦中的同源基因编码respiratory burst oxidase homolog protein A-like,参与生长发育、生物胁迫、非生物胁迫和细胞死亡等过程[44-45]TraesCS2B02G306000与小麦high-affinity potassium transporter同源性较高,在乌拉尔图小麦中的同源基因编码Potassium transporter 1,在水稻中的同源基因编码KUP1,在水稻、拟南芥、玉米、大麦中的研究表明,这类钾转运体与低钾浓度下启动的高亲和性钾吸收系统有关,参与植物体内K+稳态、吸收利用及分配等调控,在缺钾条件下诱导根毛的生长,促进根毛对钾的吸收,并影响钾从根系向地上部的运输,在盐胁迫条件下参与响应并提高对钾的吸收,其中耐钾材料中可保留更多的钾[46-49]TraesCS2D02G111400在节节麦上编码UDP-glucuronic acid decarboxylase 2-like,可能通过参与木聚糖的生物合成调控逆境胁迫响应[50]TraesCS5A02G080300TraesCS5D02G303400在节节麦上分别编码scarecrow-like protein 34和HSP70 nucleotide exchange factor FES1,前者参与赤霉素信号转导过程[51],后者作为辅助因子伴侣与HSP70一起调控抗逆和防卫反应过程[52]

      • 本研究共发现14个优异等位变异,其中6个优异等位变异在供试群体中所占比例在80%以上,与钾累积量根冠比相对值相关,有利于提高钾离子从根部向地上部转运的能力。各性状中均有在供试群体中所占比例较低的优异等位变异,说明小麦响应低钾胁迫时对钾的吸收、转运和利用效率还有很大的提高潜力。钾累积量根冠比相对值的优异等位变异在供试群体中所占比例更高,这可能是因为育种工作者在选择育种时更重视作物的物质转运能力,如淀粉、蛋白质的转运,与转运有关的优异等位变异更容易被保存下来。

      • 本研究采用Q + K混合线性模型 (MLM) 分析发现75个与地上部钾累积量相对值、根部钾累积量相对值、钾累积量根冠比相对值、全株钾累积量相对值、地上部钾利用指数相对值、根部钾利用指数相对值和全株钾利用指数相对值显著关联的SNP标记,其中有21个SNP位点与多个性状显著关联。通过对位于显著关联SNP标记上的基因进行搜寻和同源基因功能分析,发现13个与小麦耐低钾胁迫有关的候选基因,其中多个候选基因参与物质运输、氧化还原和信号转导等过程,它们可能通过以上功能影响小麦体内钾离子的吸收、转运和利用,进而影响小麦的生长发育过程。通过对具有候选基因的显著相关SNP位点进行单标记表型效应分析,共发现14个优异等位变异,其中与钾累积量根冠比相对值相关的 6 个优异等位变异,在供试群体中出现的频率较大,可能在生产上已发挥作用。

    参考文献 (52)

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