冰草可溶性碳水化合物含量等重要品质性状的QTL定位

李佳奇，于 卓，于肖夏，张 胜，杨东升，卢倩倩，吴国芳，牛亚青青

(内蒙古农业大学农学院，内蒙古呼和浩特 010019)

冰草(AgropyronGaertn.)为禾本科小麦族多年生植物，在我国主要分布于内蒙古的中西部及宁夏、甘肃、新疆等干旱地区[1]。其须根系发达且具沙套，分蘖数多、茎秆直立、密丛生长，具有抗旱、抗寒、抗病、耐贫瘠等优异特性。冰草生长期长，再生性强，产草量较高，草质柔嫩，适口性好，富含粗蛋白质、矿物质等营养成分，为禾本科牧草中品质较高的草种之一，是人工单播和混播草地建植的优良牧草[2-5]。冰草具有防风固沙、保持水土、环境绿化等多种用途[6]。此外，冰草也是近缘麦类作物抗逆性远缘杂交遗传改良研究的重要种质材料之一[7]。

牧草中的碳水化合物是草食家畜生长发育的重要营养物质，主要包括可溶性碳水化合物(water soluble carbohydrate，简称WSC)和淀粉。其中WSC能够有效促进家畜对蛋白质等营养物质的吸收利用，提高适口性、采食量和消化率[8]；淀粉(starch)是重要能量物质，可维持家畜正常生长及生产等一系列生命活动。牧草粗纤维(crude fibre)主要包括纤维素、半纤维素和木质素，虽然牧草中适量的的粗纤维可促进家畜肠胃蠕动和对其他营养成分的消化吸收，但牧草粗纤维含量越高其营养品质越低[9]。目前，国内外对牧草品质育种的重要目标是提高WSC和淀粉的含量，适当降低牧草的粗纤维含量[10]。而传统杂交育种等方法很难对牧草的可溶性碳水化合物、淀粉和粗纤维等品质性状进行改良。随着分子生物学技术快速发展，牧草品质的分子育种(转基因育种、分子标记辅助育种)越来越受到重视。

植物数量性状QTL定位是深入开展优异基因图位克隆、功能解析及标记辅助育种的基础工作，目前在农作物上已有不少研究报道[11-14]。对牧草QTL定位研究的报道却很少，且多集中在产量等农艺性状方面，如苜蓿[15]、黑麦草[16]、鸭茅[17]、高丹草[18]等草种。关于牧草营养品质性状的QTL定位研究还十分薄弱，仅见于紫花苜蓿[19]、赖草[20]和杂花苜蓿[21]。在四倍体杂交冰草(蒙古冰草Agropyronmongolicum×航道冰草Agropyroncristatumcv.Fairway，2n=4x=28)上只有本课题组杨东升等[22]对粗蛋白、粗脂肪2个品质性状进行了定位分析。

本试验以四倍体杂交冰草F2群体的246个无性系分离单株及其亲本为材料，在课题组已构建的杂交冰草高密度遗传连锁图谱的基础上(图谱含1 729个SSR和SRAP标记、平均间距1.96 cM、14个连锁群、覆盖基因组总长度3 270.5 cM)，重点对杂交冰草的WSC、淀粉和粗纤维3个品质含量性状的QTL进行定位分析，以期为今后深入开展这些营养品质性状的QTL精细定位、主效基因图位克隆、功能分析及标记辅助育种研究提供依据。

1 材料与方法

1.1 供试材料

材料为246个四倍体杂交冰草F2无性系分离单株及其亲本蒙古冰草与航道冰草，种植于呼和浩特市内蒙古农业大学试验农场，具灌水条件，沙壤质土，pH为7.6，种植株距25 cm、行距40 cm。在生长期内，及时防除杂草，并根据植株生长情况适时适量施肥(拔节期施尿素225 kg·hm-2，开花期施磷酸钾肥料150 kg·hm-2)灌水，确保植株生长对养分和水分的需求。

1.2 营养品质性状的测定

2018年和2019年6月下旬，在冰草盛花期分别从各材料的株丛中随机剪取的50个有效分蘖株，装入标有序号的羊皮纸袋内带回实验室，置于温干燥箱中105 ℃下杀青20 min后，转入 60 ℃恒温箱中烘干48 h。取出晾至室温，待样品重量恒定，用手提式高速粉碎机打成粉末状后放入标有同序号的塑封袋中。

用美国产近红外谷物品质分析仪(Spectra Star 2500XT)对各材料样品的WSC、淀粉、粗纤维含量进行测定，重复3次。

1.3 数据的整理与分析

利用Excel 2003对数据进行整理，用SPSS 22.0 进行分析。

1.4 各品质性状的QTL定位

在本课题组已构建的高密度杂交冰草分子遗传连锁图谱上，利用Map QTL 4.0 软件对测定的各品质性状数据进行QTL定位。操作过程为：用区间作图法(Interval mapping，IM)在冰草14个连锁群上对各品质性状数据进行QTL扫描检测，设置扫描步长为1 cM，连锁系数LOD(logarithm of odds)阈值>2.5；依据扫描结果寻找各品质性状的QTL在不同连锁群上与其紧密连锁的分子标记数目和位置，并确定其贡献率和遗传效应。检测到的各性状QTL位点命名方法为：q+所测性状的英文名缩写+连锁群+年份(1代表2018年，2代表2019年)+QTL数[23]。

2 结果与分析

2.1 冰草品质性状分析

由表1可知，2018年和2019年父本航道冰草的WSC和淀粉含量均极显著高于母本蒙古冰草，而母本的粗纤维含量显著高于父本，表明亲本间的3个被测品质性状均存在显著差异。2018和2019两年一地条件下杂交冰草F2群体246个单株的WSC、淀粉和粗纤维含量性状分离明显，且多数单株的3个被测指标值介于双亲之间，少部分单株呈超亲现象，3个品质性状的变异系数范围为5.22%～14.10%，表明F2群体的WSC、淀粉和粗纤维含量的遗传变异丰富。

表1 杂交冰草3个品质性状分析

246个单株的3个品质性状均表现为明显的单峰曲线，符合正态型分布规律，表明这3个性状均为数量性状遗传，可对其进行QTL定位分析[24](图1)。

A和B分别代表2018年和2019年；F和M分别代表父本航道冰草和母本蒙古冰草。

2.2 冰草3个品质性状的QTL定位

如图2所示，在LOD值>2.5条件下，两年一地测定的冰草WSC、淀粉和粗纤维含量3个品质性状的QTLs有85个，它们分布在冰草的14个连锁群上。在两个不同年度条件下都出现的稳定QTLs有11个，分布在LG1、LG3、LG8、LG9、LG10和LG14这6个连锁群上，遗传贡献率在10.1%～41.4%之间，其作用方式以部分显性为主(表2)。

▲表示在两年一地条件下均检测到的稳定QTLs。

表2 杂交冰草3个品质性状的稳定QTL及遗传效应

2.2.1 WSC含量的QTL

检测到控制冰草WSC含量性状的QTLs有37个，分布在14个连锁群上，以LG14连锁群分布最多(5个)，遗传贡献率为14.2%～52.2%。两年内都检测到控制WSC性状的稳定QTLs有5个，贡献率超过20%的主效QTLs有3个，分别是qwsc1-1(2)-1、qwsc10-1(2)-2和qwsc14-1(2)-3。其中qwsc1-1(2)-1与bm10e11-1216--xtxp20-984标记区间紧密连锁，qwsc14-1(2)-3与Xtxp31-206--m10e8-351标记区间紧密连锁，qwsc10-1(2)-2与标记m2e3-348*共分离。

2.2.2 淀粉含量的QTL

检测到16个控制冰草淀粉含量性状的QTLs，分布在LG3、LG4、LG7、LG9、LG10和LG14连锁群上，遗传贡献率在10.8%～25.3%之间。两年内均检测到的稳定QTLs有2个，即qst3-1(2)-5和qst9-1(2)-1，其中qst3-1(2)-5为遗传贡献率超过20%的主效QTL，它与标记Xtxp3-662共分离。

2.2.3 粗纤维含量的QTL

检测到控制冰草粗纤维含量性状的QTLs有32个，分布在14个连锁群上，以LG12、LG4和LG1连锁群分布最多，遗传贡献率为10.1%～41.4%。两年内均检测到的稳定QTLs有4个，分别是qcf1-1(2)-3、qcf1-1(2)-5、qcf1-1(2)-8和qcf8-1(2)-2，作用方式为部分显性与超显性，其中有2个遗传贡献率>20%的主效QTLs，即qcf1-1(2)-3和qcf8-1(2)-2，它们分别与bm9e6-1349--xtxp20-682和Xtxp183-627--m4coe9-317标记区间紧密连锁。

3 讨 论

在植物多个性状的QTL定位中，普遍存在一因多效现象，即一个QTL位点同时控制多个性状[25]。如在水稻[26]、小麦[27]、玉米[28]等植物的重要性状QTLs检测中均发现一因多效现象。本试验发现，在冰草11个稳定的QTLs中，控制WSC含量性状的qwsc1-1(2)-2和控制粗纤维含量性状的qcf1-1(2)-3均位于连锁群LG1上的169.7 cM处，与bm9e6-1349--xtxp20-984标记区间紧密连锁，且为遗传贡献率>20%的主效QTL。这表明冰草营养品质性状中也存在一因多效现象，该QTL位点在冰草目标性状标记辅助选择育种时有一定的应用价值。

多数研究表明，在两个及两个以上的不同环境条件下均可检测到控制植物某一数量性状的QTL即为稳定位点[29，30]。Cui等[31]用3个相关的RIL群体在4个环境条件下检测到与小麦籽粒大小、籽粒重量相关的23个稳定的QTLs；Hamwieh等[32]在3个不同湿度梯度的环境下，对鹰嘴豆的豆荚数、种子数等性状进行QTL定位共得到2个稳定QTLs。本试验在对冰草WSC、淀粉和粗纤维含量3个品质性状两年一地研究中，共定位了85个QTLs，在两年均出现的稳定QTLs有11个，占总数的12.94%，且遗传贡献率超过20%的主效QTLs有6个(控制冰草WSC含量的有3个、控制淀粉含量的有1个、控制粗纤维含量的有2个)，所检测出的稳定QTLs数量较多，这可能其无性繁殖特点有关，具体还有待深入研究。

4 结 论

在课题组已构建的冰草高密度分子遗传连锁图谱上，定位了与冰草WSC、淀粉和粗纤维含量性状的QTLs共85个，两年一地环境条件下同时出现的稳定QTLs有11个；其中遗传贡献率超过20%的主效QTLs有6个，分别是qwsc1-1(2)-1、qwsc10-1(2)-2、qwsc14-1(2)-3、qst3-1(2)-5、qcf1-1(2)-3和qcf8-1(2)-2。试验明确了各QTL在冰草14个连锁群上的分子标记位点及遗传 效应。