水稻CSSL-Z481代换片段携带的穗部性状QTL分析及次级代换系培育

李儒香，周恺，王大川，李巧龙，向奥妮，李璐，李苗苗，向思茜，凌英华，何光华，赵芳明

水稻CSSL-Z481代换片段携带的穗部性状QTL分析及次级代换系培育

李儒香，周恺，王大川，李巧龙，向奥妮，李璐，李苗苗，向思茜，凌英华，何光华，赵芳明

西南大学水稻研究所/西南大学农业科学研究院/南方山地农业教育部工程中心，重庆 400715

【】粮食安全是保障国家安全的重要基础，水稻是人民赖以生存的主要粮食作物，提高其产量是重要的育种目标。水稻产量由每株有效穗数、每穗实粒数和粒重等性状构成，其中，粒重与籽粒形状、充实程度等密切相关。但这些性状都是由多基因控制，遗传基础复杂。染色体片段代换系(CSSL)可将这些复杂性状的QTL较准确地分解为单个孟得尔因子研究，且与育种工作紧密衔接，因而是理想的遗传研究和育种材料。【】前期以4代换片段的水稻染色体片段代换系Z481精细定位了一个易落粒基因，但Z481与受体日本晴间还存在多个显著差异的穗部性状。明晰控制这些差异性状的QTL在代换片段上如何分布，并分解为单片段代换系，对目标QTL的图位克隆及应用于水稻分子设计育种有重要应用价值。【】利用受体亲本日本晴与Z481杂交构建的次级F2分离群体以SAS9.3统计软件的混合线性模型（mixed linear model，MLM）法进行穗部性状QTL定位（＜0.05），然后，根据基因型和表型，从F2选择42个单株在F3株系利用MAS法培育单片段及双片段代换系，并利用IBM SPSS Statistics 25.0的ONE-WAY ANOVA和TWO-WAY ANOVA分析及LSD和Duncans多重比较（＜0.05）分析这些单片段代换系（SSSL）和双片段代换系（DSSL）的QTL加性和上位性效应。【】以日本晴/Z481构建的次级F2群体共定位出12个控制水稻穗部性状的QTL，并培育出相应QTL的11个单片段代换系（S1—S11）和3个双片段代换系（D1—D3）。其中，有8个QTL（、、、、、、和）可被单片段代换系所验证，表明这些QTL遗传稳定。此外，利用单片段代换系鉴定到、、等33个QTL。其中，等15个可能为新鉴定的QTL。且利用3个DSSL分析了非等位QTL间的上位性效应，结果表明，不同QTL聚合会产生不同的上位性效应，如（=1.26）和（=0.86）聚合产生了-0.77的上位性效应，据DSSL遗传模型，D2的粒长遗传效应（1.35）产生了更长的粒长表型；（=3.18）和（=3.39）聚合产生了-5.46的上位性效应，则D2的千粒重遗传效应（1.11）产生了更小的籽粒。【】Z481的4个代换片段上共携带45个水稻穗部性状的QTL，并进一步分解到11个次级单片段代换系上，单片段代换系具有比F2群体更高的QTL检测效率。利用SSSL和DSSL解析的水稻穗部性状QTL的加性效应和上位性效应，有助于根据这些遗传信息预测设计基因型的表型，从而选择合适的SSSL进行育种设计。

水稻；穗部性状；QTL；染色体代换片段；加性效应；上位性效应

0 引言

【研究意义】粮稳天下安。近年来，新冠肺炎疫情的持续、俄乌战争的爆发以及极端天气的频发，使得粮食安全问题备受关注。水稻作为日常生活中最熟悉的主食之一，其产量高低对国计民生的重要性可见一斑。一直以来，提高水稻产量都是育种工作者的首要目标之一。然而，水稻产量性状是由多基因控制的数量性状，由每株有效穗数和穗部性状共同决定。这些内部要素之间相辅相成而又相互制约。进一步提高水稻产量，需优化水稻穗部性状组配，解决超高产、穗大、穗多的矛盾。因此，如何突破构成产量各个要素之间的相互制约性，找到要素之间相互作用以及维持平衡的结点，成为当前水稻科学研究以及分子设计育种所面临的一个挑战[1]。要解决这一问题，首当其冲的就是以可应用于育种的遗传材料定位其中的各基因并解析其分子调控机制。【前人研究进展】水稻穗部性状是由穗长、一次枝梗数、二次枝梗数、每穗粒数、千粒重、粒长、粒宽、粒厚等性状组成的复合性状[2]。许多研究者利用不同的作图群体如F2群体、高代回交群体BC2F2、重组近亲系群体（RIL）、染色体片段代换系衍生系群体、单片段代换系群体等定位了大量的水稻穗部性状QTL，包括精细定位的粒宽的、等，粒长的、等，粒厚的等，千粒重的等，粒数的、、、等，籽粒密度的、、等，有效穗数和等[2-19]，定位的水稻穗部性状QTL遍布水稻12条染色体。其中，已经克隆的粒型和粒重基因，如G蛋白信号途径的（），泛素信号途径的（）、（），油菜素内酯信号途径的（）、（）、（）、（）、（）/、（）/（），生长素途径的（）、（），细胞分裂素信号途径的（），转录因子调控途径的（）、（）、（）/（）/（）/（）、（）、（），MAPK信号途径的（）/（）、（），还有其他途径的（）、（,）、（）、（）、（）/（2）等[20]。已经克隆的穗粒数相关的基因如生长素信号途径的（）（Small Auxin-Up RNAs）[21-22]，细胞分裂素信号途径的基因（）（）[23-24]，赤霉素途径的（）[25]，油菜素内酯信号途径的（）、（）（）[26-28]，MAPK信号途径的（）、（）[1]，G蛋白信号途径的（）[29-30]，还有其他途径的（）、3（）等[31-32]。虽然克隆了一些水稻穗部性状的基因，然而对于控制粒型、粒重和粒数的分子机制仅仅只是一个开始，这些信号通路之间的联系还有很大的空隙有待完善，而且还有许多相关QTL没有被发现。【本研究切入点】水稻的穗部性状是由多基因控制、遗传机理非常复杂的数量性状[16]。染色体片段代换系（chromosome segment substitution lines，CSSL）是创造丰富自然变异的理想材料，可用于解析数量性状[33-37]。携带供体亲本单个代换片段的CSSL称为单片段代换系（single segment substitution lines，SSSL），SSSL极大限度减少了遗传背景的干扰，是QTL鉴定及研究基因间遗传关系的理想材料，尤其鉴定到的QTL可直接应用于育种实践[38]。因此，SSSL既可用于QTL鉴定并解析基因分子机制的遗传基础研究，同时又可直接应用于育种。特别在后基因组时代，如果了解所有重要农艺性状QTL的等位基因变异，那么就可有目的地从整个基因组中选择目标基因，利用SSSL聚合设计出更好的基因型，从而实现水稻高产设计育种。尽管已定位和克隆了大量的水稻穗部性状QTL/基因，但还有许多没有被鉴定出来，此外，用于基础遗传研究而鉴定出的QTL/基因往往分布于遗传背景不同的遗传材料中，离直接应用于育种工作还存在一些间隙。【拟解决的关键问题】本研究以含4个代换片段的水稻染色体片段代换系Z481的衍生系进行穗部性状的QTL定位和QTL间的上位性互作分析，与传统用复杂统计软件和初级作图群体的QTL定位和上位性分析相比，创新性在于将这些QTL分解到了相应的单片段代换系上，这些QTL的单片段代换系由于遗传背景相同，为后续无论是新基因的图位克隆，还是用于系统的分子设计育种工作提供了可靠的遗传信息和育种材料。

1 材料与方法

1.1 试验材料

Z481是以日本晴为受体亲本、自育籼稻恢复系R225为供体亲本，通过全基因组429个分子标记辅助选择技术结合高代回交和自交选育而成的4代换片段的水稻染色体片段代换系，其代换片段分别位于第1、3和6染色体，平均代换长度约7.10 Mb[39]。以粳稻日本晴为受体亲本，一方面是由于日本晴参考序列是被公认为现有粳稻基因组序列中质量最高的，便于在理论上研究供体籼稻恢复系R225导入片段的相应基因功能；另一方面，西南位于籼稻区，构建籼粳亚种间染色体片段代换系可产生更大的自然变异。同时，也构建了籼稻恢复系R225等为受体的染色体片段代换系，如此，可全面了解这些籼型恢复系基因组对应的有利等位基因。

QTL定位群体是由日本晴与Z481杂交创建的由150个单株组成的次级F2分离群体。

次级单片段代换系（SSSL）和双片段代换系（DSSL）选育材料，根据基因型和表型及在2020年QTL定位基础上选出的42个F2单株，于2021年种成42个F3株系（Z979—Z1020），然后对这些株系进一步MAS选育出11个SSSL和3个含对应代换片段的DSSL。

1.2 试验方法

1.2.1 材料种植 2020年3月11日在西南大学水稻研究基地（重庆市北碚区歇马镇）播种日本晴、Z481，及日本晴/Z481 F2群体的种子进行育苗，同年4月13日将日本晴、Z481秧苗各移栽30株，F2群体秧苗移栽150株于同一试验田，每行栽10株，行距约26 cm，株距约16 cm。2021年，在西南大学水稻实验基地按同规格和模式种植日本晴、Z481及42个用于次级代换系选育的F3株系（Z979—Z1020）各30株；2022年，在相同地点按同规格和模式种植日本晴、Z481及选出的14个次级SSSL和DSSL群体各30株，按常规方法管理。

1.2.2 穗部性状考察 待水稻完全成熟后，在小区中间收割日本晴、Z481各10株，以及日本晴/Z481的150株F2群体。参照Wang等[40]方法测量亲本及F2群体的每穗穗长、一次枝梗数、二次枝梗数、有效穗数，每穗实粒数、粒长、粒宽和千粒重。谷粒长宽比以粒长与粒宽的比值计算，实粒数以每穗枝梗上未落的粒数和已落粒的点痕计数。最后使用Microsoft Excel 2016统计上述性状的平均值和标准差。

1.2.3 QTL定位 采用CTAB法[41]提取日本晴、Z481和F2分离群体的150个单株的DNA，按照Zhao等[42]方法进行PCR扩增和10%聚丙烯酰胺凝胶电泳，将日本晴带型记为“-1”，Z481的带型记为“1”，具有双亲杂合带型记为“0”，缺失带型记为“.”，以此作为F2群体的基因型赋予值，结合150个F2单株对应的表型值, 利用SAS9.3统计软件（SAS Institute Inc, Cary, NC, USA）的混合线性模型（mixed linear model，MLM）法[43]进行QTL定位，以阈值＜0.05判断存在控制某一性状的QTL。

1.2.4 次级单片段代换系和双片段代换系培育 在2020年QTL定位结果的基础上，根据单株的基因型和表型，从F2群体选择了42个单株，在2021年种植成42个F3株系，每个株系取20株单株的叶片提取DNA，以目标标记和杂合标记进一步进行MAS，最后选出11个SSSL和3个含对应单片段的DSSL。2022年将这些SSSL和DSSL种植为纯合群体。于2022年7月下旬，去除小区边行株，收获日本晴、11个单片段代换系（SSSL）及3个DSSL各10株，按照1.2.2中记录的方法，测量每穗穗长、一次枝梗数、二次枝梗数、每穗实粒数、粒长、粒宽、长宽比、千粒重等性状。

1.2.5 基于11个SSSL的QTL鉴定及加性效应分析 在特定环境下，受体日本晴的遗传模型为P=μ+ε；SSSL遗传模型为P=μ+a+ε，其中，P和P分别表示受体日本晴和单片段代换系SSSL的个体表型值，μ表示受体日本晴表型的平均值，a为SSSL某一性状QTL的加性效应[14]，表示残差。因此，以SSSL进行QTL的定位原理为：假设H0﹕SSSL的代换片段不存在控制某一性状的QTL，使用IBM SPSS Statistics 25.0的ONE-WAY ANOVA分析及LSD和Duncan多重比较对所有SSSL和日本晴的上述穗部性状值进行统计分析，当＞0.05时，接受H0，表明SSSL无控制某一性状的QTL；当＜0.05时表明SSSL存在控制某一性状的QTL，且由遗传模型可知，QTL的加性效应a=（P-P）。

1.2.6 利用具有重叠代换片段的SSSL的QTL重叠代换作图法 对选育出的具有相互重叠代换片段的SSSL，为了进一步确定QTL具体位于代换片段的哪个代换区间，采用了重叠群代换作图法进行了QTL的精细定位。当如果在含有重叠代换片段的不同单片段代换系中同时检测到某一性状的QTL，则认为该QTL位于重叠的代换片段上；如果在一个单片段代换系的代换片段上检测到某一性状的QTL，而在代换片段与其相互重叠的另一个单片段代换系中未检测到，则认为QTL位于非重叠的区间[44]。

1.2.7 基于双片段代换系的目标QTL间的上位性效应分析 在特定环境下，受体日本晴、SSSL、SSSL和DSSL的遗传模型分别为P=μ+ε、P=μ+a+ε、P=μ+a+ε和P=μ+a+a+I+ε，其中，P、P、P和P分别代表日本晴、SSSL、SSSL和DSSL的个体表型值，μ表示受体日本晴表型的平均值，a、a分别代表代换片段和中QTL（Q和Q）的加性效应，I代表Q和Q之间a×a上位性效应[45]。因此，以DSSL进行两代换片段QTL间上位性互作分析的原理为：假设H0：位于“”和“”代换片段的2个控制某一性状的QTL（Q和Q）属于独立遗传，可表示为“2+0=1+1”，使用IBM SPSS Statistics 25.0的TWO-WAY ANOVA和Duncan多重比较对日本晴、SSSL、SSSL和DSSL的每一性状值进行双因素方差分析，当Q的主体间效应分析＜0.05时，表示代换片段具有控制某一性状的QTL，当Q的主体间效应分析＜0.05时，表示代换片段具有控制某一性状的QTL，当Q×Q的主体间效应分析＞0.05时，接受H0，表明这两个QTL属于独立遗传；当＜0.05时，则拒绝H0，表明位于“”和“”代换片段的Q和Q间存在上位性效应，且据遗传模型，Q和Q之间的上位性效应I=【（P+P）-(P+P)】[45]。

2 结果

2.1 Z481的穗部性状分析

Z481株型与日本晴相似（图1-A），穗形除易落粒外，也与日本晴相似（图1-B）。与受体日本晴相比，Z481的粒长（图1-C，E）、长宽比（图1-G）、千粒重（图1-H）、一次枝梗数（图1-J）和二次枝梗数（图1-K）的差异极显著，分别比日本晴相应性状值增加20.5%、26.8%、11.2%、13.1%和29.7%；Z481的穗长（图1-I）和每穗实粒数（图1-L）差异显著，分别比日本晴相应性状值增加4.8%和10.9%；Z481的粒宽比日本晴极显著减少4.8%（图1-D和图1-F）。

2.2 穗部性状在日本晴/Z481次级F2群体的频率分布

根据日本晴/Z481构建的次级F2群体的穗部性状的频率分布，粒长（图2-A）、粒宽（图2-B）、谷粒长宽比（图2-C）、千粒重（图2-D）、穗长（图2-E）、一次枝梗数（图2-F）、二次枝梗数（图2-G）和每穗实粒数（图2-H）仍然呈现不同偏态的正态分布，表明这些性状仍由多基因控制，可以进行QTL分析。

2.3 日本晴/Z481次级F2群体鉴定的水稻穗部性状QTL

以日本晴/Z481构建的次级F2分离群体鉴定出12个水稻穗部性状QTL，分别为1个二次枝梗数QTL、1个每穗实粒数QTL、3个粒长QTL、2个粒宽QTL、3个长宽比QTL和2个千粒重QTL。分布于第1、3和6染色体的4个代换片段，解释表型变异的贡献率为4.15%—89.81%，其中，有6个是贡献率大于10%的主效QTL（图3和表1）。

与Z481的二次枝梗数性状连锁，分布于第6染色体的RM3330-RM7434代换片段，来自供体R225的等位基因使Z481的二次枝梗数增加2.32个，其对表型变异的贡献率为10.55%。与Z481的每穗实粒数连锁，分布于第6染色体RM3330-RM7434代换片段。Z481的粒长由2个主效QTL和1个微效QTL控制，分别分布于第1、3染色体代换片段和第6染色体RM6734-RM276代换片段，来自R225的等位基因、和分别使粒长增加0.12、0.20和0.10 mm，解释了10.15%、26.70%和7.00%的表型变异。粒宽性状由2个微效QTL控制，分布于第1和第3染色体的代换片段上，来自R225的等位基因和使Z481的籽粒宽度分别减少0.05和0.04 mm，解释了9.30%和5.90%的表型变异。控制谷粒长宽比的3个主效QTL分别为、和，依次分布于第1、3染色体和第6染色体的RM6734-RM276代换片段，来自R225等位基因分别增加了0.16、0.11和0.06的谷粒长宽比，其对表型变异的贡献率依次为89.81%、46.66%和11.25%。和与Z481的千粒重性状连锁，分布于第3染色体和第6染色体的RM6734-RM276代换片段，两者的加性效应分别为0.43和0.41 g，对粒重表型变异的贡献率分别为4.66%和4.15%（图3和表1）。

表1 日本晴/Z481的次级F2群体检出的水稻穗部相关性状QTL

GL：粒长；GW：粒宽；RLW：谷粒长宽比；GWT：千粒重；NSB：二次枝梗数；GPP：每穗实粒数。下同

GL: grain length; GW: grain width; RLW: ratio of grain length to width; GWT: 1000-grain weight; NSB: Number of secondary branches; GPP: Grain number per panicle. The same as below

在上述QTL中，发现一些QTL在同一代换区间呈簇状分布，如和均邻近于连锁标记RM3183，、和均邻近于连锁标记RM5501，、、和均邻近于连锁标记RM6266，及、和均邻近于连锁标记RM276。这些簇状分布的不同性状QTL是否存在性状相关呢？利用IBM SPSS统计软件对日本晴/Z481的构建的次级F2分离群体的上述6个穗部性状进行了相关性分析。结果表明，谷粒长宽比（RLW）与粒长（GL）呈显著正相关（=0.751**），与粒宽呈显著负相关（=-0.699**）；千粒重（GWT）与粒长（=0.220*）和粒宽（=0.213*）均呈显著正相关；每穗实粒数与二次枝梗数（NSB）（=0.876**）和谷粒长宽比（RLW）（=0.380**）均呈显著正相关，与粒宽（GW）（=-0.423*）呈显著负相关；二次枝梗数与谷粒长宽比呈显著正相关（=0.345**），与粒宽呈显著负相关（=-0.394**）（表2），表明这些簇状分布的紧密连锁QTL多数存在显著的性状相关性。

每条染色体左侧为物理距离（Mb）和定位的QTL，右侧为标记名称和代换长度（黑箭头指向）。GL：粒长；GW：粒宽；RLW：谷粒长宽比；GWT：千粒重；NSB：二次枝梗数；GPP：每穗实粒数

2.4 次级片段代换系的选育及QTL的鉴定及加性和上位性效应分析

2.4.1 次级单片段代换系和双片段代换系选育 根据QTL定位结果，利用MAS在F3代共构建了11个单片段代换系（SSSL，S1—S11）和3个双片段代换系（DSSL，D1—D3），其中S1、S2、S3、S4含有第1染色体的代换片段，S3与S4有重叠代换区。S5、S6、S7含有第3染色体的相互重叠代换片段。S8、S9、S10、S11含有第6染色体的代换片段，其中S8与S9的代换片段存在重叠区，S10与S11的代换片段相互重叠。双片段代换系D1含有第1和6染色体的代换片段，D2含有第3和6染色体的代换片段，D3含第3和6染色体代换片段（图4-A）。

**显著性水平为＜0.01，*显著性水平为＜0.05 **Significance level at＜0.01, *Significance level at＜0.05

2.4.2 基于单片段代换系（S1—S11）的穗部相关性状QTL鉴定及加性效应分析 在11个SSSL中，总共检测到41个QTL，其中8个QTL（、、、、、、和）同时能在上述F2群体中被检测到，表明其遗传稳定；4个QTL（、、和）未能被相应的单片段代换系验证，表明其可能易受到环境因素的影响较大。此外，33个QTL（、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、和）仅被11个单片段代换系检测到，表明SSSL具有比F2群体更高的QTL检测效率。

控制粒长的（=0.42 mm）、（=0.52 mm）、（=1.12 mm）、（=0.66 mm）、（=0.98 mm）、（=1.26 mm）、（=0.86 mm）、（=1.12 mm）、（=0.26 mm）和（=0.53 mm）分别位于单片段代换系S1、S2、S3、S5、S6、S7、S8、S9、S10和S11，其粒长均比日本晴显著或极显著增加，而没有携带的S4与日本晴的粒长无显著差异。此外，据代换片段重叠群定位原理，应位于第6染色体RM3330--RM3183--RM7193代换区内（图4-A—B）。携带粒宽（=-0.16 mm）的单片段代换系S1、（=-0.08 mm）的S2（=-0.16 mm）的S3、（=-0.10 mm）的S4、（=-0.23 mm）的S5、（=-0.13 mm）的S6、（=-0.21 mm）的S7、（=-0.11 mm）的S9和（=-0.10 mm）的S11，其粒宽均比日本晴显著或极显著变窄，而不携带粒宽QTL的SSSLs（S8、S10）与日本晴的粒宽无显著差异。此外，通过代换作图原理，应位于第1染色体RM6387--RM11734-- RM11762代换区间内（图4-A和图4-C）。控制谷粒长宽比的（=0.22）、（=0.20）（=0.43）、（=0.08）、（=0.35）、（=0.37）、（=0.51）、（=0.27）、（=0.41）、（=0.09）和（=0.20）分别位于单片段代换系S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9、S10和S11中，其谷粒长宽比均比日本晴显著或极显著增加。此外，通过代换作图法，将精细定位于第1染色体RM6387--RM11734--RM11762代换区间，将定位于第6染色体RM3330--RM3183-- RM7193代换片段内（图4-A和图4-D）。携带千粒重（=1.49 g）的单片段代换系S2（=2.72 g）的S3、（=1.83 g）的S6、（=3.18 g）的S7、（=3.39 g）的S8、（=3.58 g）的S9，其千粒重均比受体日本晴显著或极显著增加，而不携带千粒重QTL的SSSL（S1、S4、S5、S10、S11）与日本晴没有显著差异。此外，通过代换作图法，将精细定位于第3染色体RM6266--RM15709--RM135代换区内；将定位于第6染色体RM3330--RM3183--RM7193代换区段内（图4-A和图4-E）。具有增加穗长加性效应的来自供体亲本R225的等位基因（=2.68 cm）、（=1.22 cm）和（=4.64 cm）分别位于单片段代换系S5、S6和S7，其穗长均显著长于受体日本晴，而具有减少穗长加性效应的来自供体亲本R225的等位基因（=-1.17 cm）、（=-1.46 cm）和（=-1.89 cm）分别位于单片段代换系S9、S10和S11，其穗长显著或极显著短于日本晴，不携带穗长QTL的SSSL（S1、S2、S3、S4、S8）与日本晴穗长无显著差异。此外，通过代换作图法，将精细定位于第6染色体RM6734-- RM19478--RM276代换区段内（图4-A和图4-F）。携带（=1.97）的单片段代换系S5、（=3.52）的S7、（=1.69）的S10和（=1.01）的S11，其一次枝梗数显著或极显著多于日本晴；携带（=-0.84）的S4和（=-0.92）的S9的一次枝梗数显著或极显著少于日本晴，不携带一次枝梗数QTL的SSSL（S1、S2、S3、S6、S8）与日本晴的一次枝梗数无显著差异。此外，通过代换作图法，将精细定位于第3染色体RM5864--RM6266--RM15709代换区段内；将定位于第6染色体RM6734--RM19478--RM276代换区段内（图4-A和图4-G）。控制二次枝梗数的（=7.02）、（=5.30）、（=9.98）、（=4.42）、（=16.17）（=13.91）（=8.82）分别位于单片段代换系S1、S3、S5、S6、S7、S10和S11，其二次枝梗数均比日本晴显著增加，而没有携带的SSSL（S2、S4、S8、S9）的二次枝梗数与日本晴无显著差异。此外，S10和S11含有第6染色体相互重叠的代换片段，据重叠群代换作图原理，应位于第6染色体RM6734--RM19478--RM276这一重叠代换区域（图4-A和图4-H）。携带（=-18.59）的单片段代换系S2的每穗实粒数比日本晴显著减少，而携带（=18.76）、（=17.34，=17.11）的S3、S5和S7的每穗实粒数显著多于日本晴，没有携带每穗实粒数QTL的SSSL（S1、S4、S6、S8、S9、S10、S11）的每穗实粒数与日本晴无显著差异。此外，S5和S7含有第3染色体相互重叠的代换片段，据重叠群代换作图原理，应位于第3染色体RM5864--RM6266--RM15709这一重叠代换区域（图4-I）。

2.4.3 基于双片段代换系的目标QTL间上位性效应分析 粒长（=1.26）和（=0.86）聚合产生了-0.77的上位性效应，据DSSL的遗传模型，D2的粒长遗传效应为1.35 mm，使D2的粒长（8.73 mm）比含的S8（8.24 mm）和日本晴（7.37 mm）均显著增长，而比含的S7的粒长（8.63 mm）虽有增长，但无显著差异（图4-B和表3）。（=0.97）和（=0.26）聚合产生了-0.61的上位性效应，使D3的粒长在遗传上增加0.62 mm，导致D3的粒长（7.98 mm）显著长于日本晴（7.37 mm）和含的S10（7.63 mm）；但显著短于含的S6的（8.34 mm）（图4-B和表3）。粒长（a=0.86 mm）与第1染色体无粒长QTL的代换片段聚合产生了-0.43 mm的上位性效应，使D1的粒长在遗传上增加0.50 mm，表明第1染色体代换片段影响了的遗传效应，使D1的粒长（7.87 mm）显著短于含的S8（8.24 mm），而长于日本晴（7.37 mm）和无粒长QTL的S4（7.44 mm）（图4-B和表3）。

粒宽（=-0.10 mm）和无粒宽QTL的第6染色体RM5850--RM3330-RM3183--RM7193代换片段聚合产生了0.09 mm的上位性效应，据DSSL的遗传模型，D1的粒宽遗传效应为-0.05 mm，使D1的粒宽（3.40 mm）比日本晴（3.52mm）、无粒宽QTL的S8（3.48 mm）和含的S4（3.42 mm）均变窄一些，但差异均不显著（图4-C和表3）。粒宽（=-0.13 mm）和无粒宽QTL的第6染色体RM6734--RM19478--RM276代换片段聚合产生了0.13的上位性效应，暗示D3的粒宽遗传效应为-0.04 mm，导致D3的粒宽（3.49 mm）与日本晴（3.52 mm）和无粒宽QTL的S10（3.49 mm）没有显著差异，但显著高于含的S6（3.39 mm）（图4-C和表3）。粒宽（=-0.21）和无粒宽QTL的第6染色体RM5850--RM3330-RM3183--RM7193代换片段在粒宽性状的遗传上属于独立遗传（图4-C和表3）。

谷粒长宽比（=0.08）和（=0.27）聚合产生了-0.18的上位性效应,据DSSL的遗传模型，D1的长宽比遗传效应为0.17，使D1的谷粒长宽比（2.27）比日本晴（2.09）和含的S4（2.17）显著增加，比含的S8（2.36）显著减少（图4-D和表3）。（=0.51）和（=0.27）聚合产生了-0.25的上位性效应，则D2的谷粒长宽比遗传效应为0.53，导致D2的谷粒长宽比（2.63）比日本晴（2.09）和含的S8（2.36）显著增加，而与含的S7（2.60）没有显著差异（图4-D和表3）。（=0.37）和（=0.09）聚合产生了-0.26的上位性效应，则D3的谷粒长宽比遗传效应为0.20，表明和的聚合使D3谷粒长宽比（2.29）显著大于日本晴（2.09）和含的S10（2.19），但显著小于含的S6（2.46）（图4-D和表3）。

A：培育的SSSL（S1—S11）和DSSL（D1—D3）草图；S：单片段代换系（SSSL）；D：双片段代换系（DSSL）。B—I：粒长（B）、粒宽（C）等性状的遗传参数；图柱顶端的底层不同小写字母表示代换系间Duncan’s多重比较差异显著（＜0.05）；：各系的平均值；a：QTL的加性效应；：双片段代换系的Q1和Q2间加性×加性上位性效应，单片段代换系的＜0.05表示在代换片段上存在QTL，由单因素方差分析所得。双片段代换系DSSL的＜0.05表示Q1×Q2存在上位性效应，由双因素方差分析所得。S1：RM11787--RM6950，RM5501--RM3825；S2：RM1268--RM11694--RM1216；S3：RM6648--RM6387-RM11734--RM11762；S4：RM6387--RM11734--RM11762；S5：RM5864--RM6266-15709；S6：RM6266--RM15709--RM135；S7：RM5864--RM6266-RM15709--RM135；S8：RM5850--RM3330-RM3183--RM7193；S9：RM3330--RM3183--RM7193；S10：RM6734--RM19478--RM276；S11：RM20522--RM6734-RM19478-RM276--RM3370；D1：RM6387--RM11734--RM11762，RM5850--RM3330- RM3183--RM7193；D2：RM5864--RM6266-RM15709--RM135，RM5850--RM3330-RM3183--RM7193；D3：RM6266--RM15709--RM135，RM6734-- RM19478--RM276

A: Sketch map of developed SSSL (S1-S11) and DSSL (D1-D3); S: SSSL; D: DSSL. B-I: Genetic parameters of grain length (B), grain width (C)Different small letters at bars top indicate a significant difference (＜0.05) among substitution lines as determined by Duncan’s multiple comparison.is the mean value of each line,adenotes the additive effect of QTL,denote the additive × additive epistasis effect between Q1 and Q2 in DSSL.＜0.05 in SSSL indicates that a QTL existed in the substitution segment of the SSSL, as determined by one-way ANOVA and LSD multiple comparison with Xihui 18;＜0.05 in DSSL indicates that epistasis effect of Q1 × Q2 existed in DSSL, as detected by two-way ANOVA. S1: RM11787--RM6950,RM5501--RM3825; S2: RM1268--RM11694--RM1216; S3: RM6648--RM6387-RM11734--RM11762; S4: RM6387--RM11734--RM11762; S5: RM5864--RM6266-15709; S6: RM6266--RM15709--RM135; S7: RM5864--RM6266-RM15709--RM135; S8: RM5850--RM3330-RM3183--RM7193; S9: RM3330--RM3183--RM7193; S10: RM6734--RM19478--RM276; S11: RM20522--RM6734-RM19478-RM276--RM3370; D1: RM6387--RM11734--RM11762, RM5850--RM3330-RM3183-- RM7193; D2: RM5864--RM6266-RM15709--RM135, RM5850--RM3330-RM3183--RM7193; D3: RM6266--RM15709--RM135, RM6734--RM19478-- RM276

图4 次级单片段代换系和双片段代换系培育及穗部相关QTL的加性和上位性效应分析

Fig. 4 Development of secondary single segment substitution lines and double segment substitution lines and analysis of additive and epistasis effects of QTLs for panicle related traits

千粒重（=3.39 g）和无粒重QTL的第1染色体代换片段聚合产生了-3.92的上位性效应，据DSSL的遗传模型，D1的千粒重遗传效应为-0.53 g，使D1的千粒重（22.90 g）与日本晴（22.87 g）没有显著差异，表明第1染色体代换片段影响了的加性效应，使其显著小于含的S8千粒重（26.26 g）（图4-E和表3）。（=3.18 g）和（=3.39 g）聚合产生了-5.46的上位性效应，使D2的千粒重在遗传上增加1.11g，导致D2的千粒重（23.98 g）显著小于含的S7（26.05 g）和含的S8（26.26 g），但比日本晴（22.90 g）显著增加（图4-E和表3）。（=1.83 g）和无粒重QTL的第6染色体RM6734--RM19478-- RM276代换片段聚合产生了-1.52g的上位性效应，使D3的千粒重在遗传上增加0.31 g，结果使D3千粒重（23.65 g）与日本晴（22.90 g）和无粒重QTL的S10（23.34 g）没有显著差异，而显著小于含的S6（24.70 g）（图4-E和表3）。

穗长（=1.22 cm）和（=-1.46 cm）属于独立遗传，据DSSL的遗传模型，此时，和间无上位性互作效应，则D3的穗长遗传效应为-0.24 cm，聚合的结果使D3的穗长（21.40 cm）显著高于含的S10（19.46 cm），而与日本晴（20.92 cm）和含的S6（22.14 cm）无显著差异（图4-F和表3）。穗长（=4.64）和无穗长QTL的第6染色体RM5850--RM3330-RM3183-- RM7193代换片段聚合产生了-1.65 cm的上位性效应，据DSSL的遗传模型，则D2的穗长遗传效应为2.99 mm，聚合的结果使D2的穗长（24.54 cm）比日本晴（20.92 cm）和无穗长QTL的S8（21.55 cm）显著增长、但与含的S7（25.56cm）的穗长无显著差异（图4-F和表3）。无穗长QTL的第1和第6染色体RM5850--RM3330-RM3183--RM7193代换片段聚合产生-3.41 cm的上位性效应，使D1的穗长（17.85 cm）显著短于日本晴（20.92 cm）、S4（20.62 cm）和S8（21.55 cm）（图4-F和表3）。

表3 双因素方差分析检测DSSL中QTL间的上位性互作

PL：穗长；NPB：一次枝梗数；“-”表示在DSSL的相应代换片段中没有QTL。＜0.05表示DSSL代换片段中存在QTL加性效应或QTL之间存在上位性效应；＞0.05表示DSSL代换片段中没有QTL加性效应或QTL之间不存在上位性效应

PL: Panicle length; NPB: Number of primary branches; “-” indicates no signifcant QTL in the according substitution segment of DSSL.＜0.05 indicates additive effects of QTL or epistatic effects between QTLs existed in substitution segments of DSSL; while＞0.05 indicates no additive effects of QTL or no epistatic effects between QTLs existed in substitution segments of DSSL

一次枝梗数（=3.52）和无该性状QTL的第6染色体RM5850--RM3330-RM3183--RM7193代换片段聚合产生的上位性效应为-1.53，据DSSL的遗传模型，则D2的一次枝梗数遗传效应为1.99，使D2的一次枝梗数（12.32）比日本晴（10.91）和无该性状QTL的S8（10.32）显著增多，而比含的S7（14.43）显著减少（图4-G和表3）。一次枝梗数（=-0.84）和无该性状QTL的第6染色体代换片段RM5850—RM3330—RM3183—RM7193属独立遗传，据DSSL的遗传模型，此时，D1的遗传效应由的加性效应决定，为-0.84，从表型分析，D1的一次枝梗数（9.74）与含的S4（10.07）确实无显著差异，但显著短于日本晴（10.91）（图4-G和表3）。（=1.69）与第1染色体代换片段也属于独立遗传，D3的一次枝梗数（12.37）与含的S10（12.60）也无显著差异，但显著高于受体日本晴（10.91）（图4-G和表3）。

二次枝梗数（=4.42）和（=13.91）聚合产生了-11.72的上位性效应，据DSSL的遗传模型，D3的二次枝梗数遗传效应为6.61，使D3的二次枝梗数（25.32）显著大于日本晴（15.71），显著小于含的S10（32.62），而与含的S6（23.15）无显著差异（图4-H和表3）。（=16.17）和无该性状QTL的第6染色体RM5850-- RM3330-RM3183--RM7193代换片段聚合产生了-9.07的上位性效应，则D2的二次枝梗数遗传效应为7.10，导致D2的二次枝梗数（27.69）显著多于日本晴（15.71）和无该性状QTL的S8（20.59），但显著少于含的S7（34.85）（图4-H和表3）。无该性状QTL的第1染色体代换片段和第6染色体代换片段RM5850-- RM3330-RM3183--RM7193聚合产生-5.64的上位性效应，使D1的二次枝梗数（16.51）显著小于无该性状QTL的S4（20.28）和S8（20.59），但与日本晴（15.71）无显著差异（图4-H和表3）。

每穗实粒数（=17.77）与无QTL的第6染色体RM5850--RM3330-RM3183--RM7193代换片段属独立遗传，据DSSL的遗传模型，此时，D2的遗传效应由的加性效应决定，为17.77，从表型分析，D2的每穗实粒数（115.47）显著高于日本晴（83.14）和无该性状QTL的S8（88.85），而与含的S7（100.25）确实无显著差异（图4-I和表3）。无该性状QTL的第1和第6染色体RM5850--RM3330- RM3183--RM7193代换片段，及第3和第6染色体RM6734--RM19478--RM276代换片段均属于独立遗传，D1的每穗实粒数（78.00）、D3的每穗实粒数（78.59）与日本晴（83.14）均无显著差异（图4-I和表3）。

3 讨论

3.1 Z481分离出的次级单片段代换系为水稻设计育种和相关基因的图位克隆提供了重要遗传材料

水稻穗部性状大多属于数量性状遗传，为了描述单个QTL的特征，必须将目标QTL与其他座位分离以进行QTL的孟德尔化，水稻染色体片段代换系的构建和分子标记辅助选择技术的结合，为复杂性状孟德尔化目标QTL提供了基础[45-47]。本研究利用含4个代换片段的CSSL-Z481与受体日本晴杂交构建的次级F2群体共定位到12个水稻穗部相关性状的QTL。其中，可使Z481在日本晴的遗传背景下的二次枝梗数增加，可使Z481每穗实粒数增加，和及可使Z481籽粒变长，和使Z481籽粒变窄，、和使Z481籽粒长宽比增加，和使Z481的千粒重增加。进一步在QTL定位的基础上，构建了目标QTL的11个次级单片段代换系（single segment substitution line，SSSL），并在这11个SSSLs中鉴定出41个水稻穗部性状的QTL，其中，8个在F2群体中同时能被检测到，33个仅被SSSL检测到。已有研究表明，单片段代换系由于仅含有唯一1个来自供体亲本的染色体片段，最大限度地纯化了遗传背景，降低了效应较大QTL对效应较小QTL的遮盖作用，使一些微效QTL能够更精确地被发现，相比初级分离群体具有更高的QTL检测效率[48-49]。本研究用11个SSSLs可鉴定出比F2群体更多的QTL，进一步验证了前人结论的正确性。同时，SSSL还可以进一步对目标QTL精细定位，确定单个QTL的精确位置并最终实现QTL的图位克隆[38, 47]。尤其重要的是，SSSL鉴定的基因/QTL可直接应用于育种工作，已有研究利用3个SSSLs将第6染色体的和与第3染色体的粒长和第8染色体的粒宽聚合育成了水稻华标1号新品种（粤审稻2009033）[38]。因此，SSSLs已成为以重要性状QTL鉴定为基础的遗传理论研究与作物育种间紧密衔接的良好平台。从而本研究构建的目标QTL的11个次级单片段代换系将对水稻穗部性状QTL的遗传解析和分子设计育种具有重要意义。

3.2 与已报道基因（QTL）相比，qNSB1-1等15个可能为新鉴定的QTL

利用日本晴/Z481杂交的次级F2分离群体和进一步分离出的11个次级单片段代换系共定位出45个水稻穗部性状QTL。经与已报道的相关QTL/基因相比对。呈簇状分布的、、与连锁标记RM5501（34.50 Mb）邻近，并且相关性分析表明这些QTL之间存在显著性状相关性，因此，这些QTL一因多效或紧密连锁。在该代换区间内检索到1个控制水稻粒重和粒长的基因OsVQ4（34.36 Mb），与RM5501相距0.14 Mb。该基因编码VQ-motif蛋白，OsVQ4的功能缺失增加粒重[50]。因此，OsVQ4可作为、、的候选基因（32.76 Mb）在、、、、、、的最大代换区间内，其编码一个包含PLUS3结构域的蛋白质，是OsmiR530直接靶标，OsPIL15通过直接结合OsmiR530启动子中的G盒元件激活OsmiR530的表达，从而负调控水稻穗分枝和籽粒大小。OsPIL15-OsmiR530-OsPL3模块对水稻高产育种有重要应用价值[51]。因此，OsPL3可作为、、、、、、的候选基因。代换区qGL3、qGW3、qRLW3、qGWT3、qPL3、qNPB3、qGPP3与连锁标记RM6266（23.26 Mb）邻近，其中qGL3、qGW3、qRLW3、qGWT3间存在显著的性状相关，可能紧密连锁，该代换区间内存在2个可调控水稻籽粒大小及产量的基因RGG1（24.26 Mb）和（25.05 Mb），RGG1通过参与细胞分裂素调控途径，控制水稻籽粒大小[52]；编码一个属于蛋白磷酸酶PPKL家族的丝氨酸/苏氨酸磷酸酶，通过调控细胞周期蛋白T1;3控制水稻籽粒大小和产量[53]，因此，RGG1和可作为qGL3、qGW3、qRLW3、qGWT3的候选基因。该代换区间还存在过表达和的转基因株系推迟抽穗期，增加穗长及每穗粒数[54]因此，qPL3、qGPP3的候选基因。此外，qGL3、qRLW3、qGWT3、qPL3这4个QTL与沈文强等[55]和Sun等[56]鉴定的qGL3、qRLW3、qGWT3、qPL3相同，表明这4个QTL遗传稳定，同样地，qNPB3也被Wang等[40]鉴定到，表明qNPB3也是可稳定遗传的QTL。代换区qGL3-2、qGW3-2、qRLW3-2和qGWT3-2与连锁标记RM15709（27.40 Mb）邻近，该代换区间内存在OsRGB1（26.41 Mb），Os编码异三聚体G蛋白的一个亚基，在调节水稻籽粒大小和粒重方面起着重要作用。作为的下游基因与的启动子直接互作并激活其表达，进而调控水稻籽粒发育和淀粉积累[57]。因此，Os可作为qGL3-2、qGW3-2、qRLW3-2、qGWT3-2的候选基因。成簇分布的qGL6-2、qGW6-1、qRLW6-2、qGWT6-2、qGPP6与连锁标记RM3183（12.30 Mb）邻近，在该代换区间内存在miR1871（13.33 Mb）,与RM3183相距1.03 Mb。研究表明，阻断miR1871可以提高水稻产量[58]。因此，miR1871可作为、、、、qGPP6的候选基因。此外，qGPP6也被崔国庆等[59]检测到，表明该QTL遗传稳定。（5.30 Mb）在、、、最大代换区间内，调节水稻籽粒大小和粒重，模块可能对培育高产水稻新品种具有重要意义[60]。因此，可作为、、、的候选基因。当然这些基因是否是相关QTL的候选基因，还需要进一步DNA测序和功能互补验证。尽管这些QTL可能与已报道的基因等位，但相比于用突变体鉴定的一些基因，用单片段代换系鉴定出的等位基因更有利于应用于育种实践。其余15个QTL（、、、、、、qNSB3、qPL3-2、qNSB3-2、qPL6-1、qNPB6-1、、、、）未见报道，可能为本研究新鉴定到的QTL。这些研究结果为目标QTL进一步的精细定位和克隆、并剖析其分子遗传机制奠定了良好基础。

3.3 了解QTL间的上位性效应为选择理想QTL进行设计育种提供重要的遗传信息

染色体双片段代换系可以用于QTL间上位性互作效应分析，对解析复杂性状的遗传和杂种优势意义重大[13-14, 16-17, 32]。本文在日本晴/Z481创建的衍生分离群体的QTL定位基础上，选育了3个含对应单片段的DSSL（D1、D2、D3），分析了粒长（、、、），粒宽（、、），长宽比（、、、、），千粒重（、），穗长（、、），一次枝梗数（、、），二次枝梗数（、、）等QTL间的加性和上位性效应及其聚合基因型的表型。结果表明，同一性状的不同QTL聚合后产生的上位性效应不同，聚合效果也存在很大差异，如长粒（=1.26）和长粒（=0.86）聚合产生了负向的上位性效应（=-0.77），聚合后使D2产生了比含的单片段代换系S7（8.63 mm）和含的S8（8.24 mm）的更长的籽粒（8.73 mm）。长粒（=0.97）和长粒（=0.26）聚合产生了-0.61的上位性效应，聚合后使D3的粒长（7.98 mm）显著长于含的S10（7.63 mm），但显著短于含的S6的（8.34 mm）。Zhang等[16]在日本晴背景下聚合长粒（=0.30）和长粒（=0.13）产生了正向的上位性效应（=-0.77），聚合后使D3产生了比含的单片段代换系S2（7.80 mm）和含的S3（7.46 mm）的更长的籽粒（8.67 mm）。大粒（=3.18）与大粒（=3.39）聚合产生的上位性效应为-5.46，聚合后使D2的千粒重（23.98 g）显著小于含的单片段代换系S7（26.05 g）和含的S8（26.26 g）。尽管从现象上看纷繁复杂，但从本质上分析，这些结论是统一的，即2个QTL聚合后新基因型的表型取决于其遗传效应（加性和上位性效应的代数和）与单个QTL加性效应的比较，当聚合后遗传效应大于其中任何一个单片段代换系上QTL的加性效应时，新基因型的表型会更大；当聚合后遗传效应小于其中任何一个QTL的加性效应时，新基因型的表型会更小；当聚合后遗传效应介于2个QTL的加性效应之间时，新基因型的表型也介于2个单片段代换系间，即2个QTL聚合后的表现取决于加性与上位性效应的代数和与单个QTL加性效应的比较[14]。本研究进一步证实了该结论的真实性，如二次枝梗数（=4.42）与（=13.91）聚合产生的上位性效应为-11.72，在遗传上使D3的二次枝梗数增加6.61，因6.61（4.42+13.91-11.72）介于2个单片段代换系加性效应4.42和13.91之间，因而导致D3二次枝梗数（25.32）也介于含的单片段代换系S6（23.13）和含的S10（32.62）之间。因而，要进行分子设计育种，必须首先了解目标QTL的加性和上位性效应，根据这一规律，育种家就可预测新聚合基因型的表型，因此，本研究结果为开展基于SSSL平台的水稻分子设计育种提供了重要遗传信息，对丰富水稻设计育种的理论和实践有重要意义。

4 结论

以多片段的优良染色体片段代换系与受体亲本杂交构建次级F2群体进行重要性状的QTL定位，并进一步据F2单株基因型和表型利用MAS构建目标QTL的次级单片段代换系是分解数量性状行之有效的方法之一。本文以含4个代换片段的优良代换系Z481为材料共鉴定出45个水稻穗部性状的QTL，并进一步分解出11个次级单片段代换系和3个双片段代换系，其中，15个QTL与前人研究相比是本研究新鉴定的QTL。而且，结果显示单片段代换系具有比F2群体更高的QTL检测效率。此外，利用SSSL和DSSL解析水稻穗部性状QTL的加性效应和上位性效应的结果显示，不同QTL聚合会产生不同的上位性效应，这些遗传信息对育种家进行SSSL平台的水稻分子设计育种非常必要。因而，与传统用复杂统计软件和初级作图群体的QTL定位和上位性分析相比，本研究的创新性在于将这些QTL分解到了相应的单片段代换系上，这些QTL的单片段代换系由于遗传背景相同，为后续无论是新基因的图位克隆，还是用于系统的分子设计育种工作提供了可靠的遗传信息和育种材料。

[1] GUO T, CHEN K, DONG N Q, SHI C L, YE W W, GAO J P, SHAN J X, LIN H X. Grain size andnegatively regulates thecascade to coordinate the trade-off between grain number per panicle and grain size in rice. The Plant Cell, 2018, 30(4): 871-888.

[2] ZHAO M Z, MA Z B, WANG L L, TANG Z Q, MAO J, LIANG C B, GAO H, ZHANG L Y, HE N, FU L, WANG C H, SUI G M, ZHANG W J. SNP-based QTL mapping for panicle traits in the japonica super rice cultivar Liaoxing 1. The Crop Journal, 2020, 8(5): 769-780.

[3] SEPTININGSIH E M, PRASETIYONO J, LUBIS E, TAI T h, TJUBARYAT T, MOELJOPAWIRO S, MCCOUCH S R. Identification of quantitative trait loci for yield and yield components in an advanced backcross population derived from thevariety IR64 and the wild relative O-rufipogon. Theoretical and Applied Genetics, 2003, 107(8): 1419-1432.

[4] 曾瑞珍, Akshay TALUKDAR, 刘芳, 张桂权. 利用单片段代换系定位水稻粒形QTL. 中国农业科学, 2006, 39(4): 647-654.

ZENG R Z, TALUKDAR A, LIU F, ZHANG G Q.Mapping of the QTLs for grain shape using single segment substitution lines in rice.Scientia Agricultura Sinica, 2006, 39(4): 647-654.(in Chinese)

[5] WENG J F, GU S H, WAN X Y, GAO H, GUO T, SU N, LEI C L, ZHANG X, CHENG Z J, GUO X P, WANG J L, JIANG L, ZHAI H Q, WAN J M. Isolation and initial characterization of GW5, a major QTL associated with rice grain width and weight.Cell Research, 2008, 18(12): 1199-1209.

[6] DESHMUKH R, SINGH A, JAIN N, ANAND S, GACCHE R, SINGH A, GAIKWAD K, SHARMA T, MOHAPATRA T, SINGH N. Identification of candidate genes for grain number in rice (L.).Functional & Integrative Genomics, 2010, 10(3): 339-347.

[7] BIAN J M, HE H H, LI C J, SHI H, ZHU C L, PENG X S, FU J R, HE X P, CHEN X R, HU L F, OUYANG L J. Identification and validation of a new grain weight QTL in rice.Genetics and Molecular Research, 2013, 12(4): 5623-5633.

[8] 高方远, 罗正良, 任鄄胜, 吴贤婷, 陆贤军, 苏相文, 吕建群, 任光俊. 水稻粒厚主效位点精细定位和候选基因分析. 中国农业科学, 2015, 48(24): 4859-4871.

GAO F Y, LUO Z L, REN J S, WU X T, LU X J, SU X W, Lü J Q, REN G J. Fine mapping and candidate gene analysis of the main effect locus, a major QTL for grain thickness in rice.Scientia Agricultura Sinica, 2015, 48(24): 4859-4871. (in Chinese)

[9] 刘颖, 叶生鑫, 彭强, 张大双, 吴健强, 王际凤, 黄培英, 朱速松. 水稻穗长和有效穗数的QTL定位分析. 江苏农业科学, 2016, 44(4): 86-89.

LIU Y, YE S X, PENG Q, ZHANG D S, WU J Q, WANG J F, HUANG P Y, ZHU S S. QTL mapping analysis of panicle length and effective panicle number in rice.Jiangsu Agricultural Sciences, 2016, 44(4): 86-89. (in Chinese)

[10] 陈昊. 水稻穗粒数基因的克隆与功能分析[D]. 北京: 中国农业大学, 2017.

CHEN H. Cloning and functional analysis of a novel gene, GN2, controlling grain number of rice ()[D]. Beijing: China Agricultural University, 2017. (in Chinese)

[11] HU Z J, CAO L M, SUN X J, ZHU Y, ZHANG T Y, JIANG L, LIU Y H, DONG S Q, SUN D Y, YANG J S, HE H H, LUO X J. Fine mapping of a major quantitative trait locus,, controlling grain number per panicle in African rice (S.). Breeding Science, 2018, 68(5): 606-613.

[12] 张健, 杨靖, 王豪, 李冬秀, 杨瑰丽黄翠红, 周丹华, 郭涛, 陈志强, 王慧. 基于高密度遗传图谱定位水稻籽粒大小相关性状QTL.中国农业科学, 2020, 53(2): 225-238.

ZHANG J, YANG J, WANG H, LI D X, YANG G L, HUANG C H, ZHOU D H, GUO T, CHEN Z Q, WANG H. QTL mapping for grain size related traits based on a high-density map in rice. Scientia Agricultura Sinica, 2020, 53(2): 225-238. (in Chinese)

[13] WANG D C, ZHOU K, XIANG S Q, ZHANG Q L, LI R X, LI M M, LIANG P X, Farkhanda N, HE G H, LING Y H, ZHAO F M. Identification pyramid and candidate genes of QTLs for associated traits based on a dense erect panicle rice CSSL-Z749 and five SSSLs, three DSSLs and one TSSL. Rice, 2021, 14(1): 55.

[14] LIANG P X, WANG H, ZHANG Q L, ZHOU K, LI M M, LI R X, XIANG S Q, ZHANG T, LING Y H, YANG Z L, HE G H, ZHAO F M. Identification and pyramiding of QTLs for rice grain size based on short-wide grain CSSL-Z563 and fine-mapping of.Rice, 2021, 14(1): 35.

[15] 宋博文, 王朝欢, 赵哲, 陈淳, 黄明, 陈伟雄, 梁克勤, 肖武名. 基于高密度遗传图谱对水稻粒形QTL定位及分析. 作物学报, 2022, 48(11): 2813-2829.

SONG B W, WANG C H, ZHAO Z, CHEN C, HUANG M, CHEN W X, LIANG K Q, XIAO W M. QTL Mapping and analysis of QTLs for grain size in rice based on high density genetic map.Acta Agronomica Sinica, 2022, 48(11): 2813-2829. (in Chinese)

[16] ZHANG T, WANG S M, SUN S F, ZHANG Y, LI J, YOU J, SU T, CHEN W B, LING Y H, HE G H, ZHAO F M. Analysis of QTL for grain size in a rice chromosome segment substitution line Z1392 with long grains and fine mapping of. Rice, 2020, 13(1): 40.

[17] MA F Y, ZHU X Y, WANG H, WANG S M, CUI G Q, ZHANG T, YANG Z L, HE G H, LING Y H, WANG N, ZHAO F M. Identification of QTL for kernel number-related traits in a rice chromosome segment substitution line and fine mapping of. The Crop Journal, 2019, 7(4): 494-503.

[18] MA F Y, DU J, WANG D C, WANG H, ZHAO B B, HE G H, YANG Z L, ZANG T, WU R H, ZHAO F M. Identification of long-grain chromosome segment substitution line Z744 and QTL analysis for agronomic traits in rice. Journal of Integrative Agriculture, 2020, 19(5): 1163-1169.

[19] WANG S M, CUI G Q, WANG H, MA F Y, XIA S S, LI Y F, YANG Z L, LING Y H, ZHANG C W, HE G H, ZHAO F M. Identification and QTL mapping of Z550, a rice backcrossed inbred line with increased grains per panicle. Journal of Integrative Agriculture, 2019, 18(3): 526-531.

[20] LI N, XU R, DUAN P G, LI Y H. Control of grain size in rice. Plant Reproduction, 2018, 31(3): 237-251.

[21] HUANG J, LI Z Y, ZHAO D Z. Deregulation of thetarget genecauses growth and developmental defects with an alteration of auxin signaling in rice. Scientific Reports, 2016, 6: 29938.

[22] XU Y X, XIAO M Z, LIU Y, FU J L, HE Y, JIANG D A. The small auxin-up RNAaffects auxin synthesis and transport in rice. Plant Molecular Biology, 2017, 94(1/2): 97-107.

[23] ASHIKARI M, SAKAKIBARA H, LIN S Y, YAMAMOTO T, TAKASHI T, NISHIMURA A, ANGELES E R, QIAN Q, KITANO H, MATSUOKA M. Cytokinin oxidase regulates rice grain production. Science, 2005, 309: 741-745.

[24] LI S Y, ZHAO B R, YUAN D Y, DUAN M J, QIAN Q, TANG L, WANG B, LIU X Q, ZHANG J, WANG J, SUN J Q, LIU Z, FENG Y Q, YUAN L P, LI C Y, Rice zinc finger protein DST enhances grain production through controllingexpression. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2013, 110(8): 3167-3172.

[25] WU Y, WANG Y, MI X F, SHAN J X, LI X M, XU J L, LIN H X. The QTLEncodes, which increases grain number and yield by increasing cytokinin activity in rice panicle meristems. PLoS Genetics, 2016, 12(10): e1006386.

[26] FANG N, XU R, HUANG L J, ZHANG B L, DUAN P G, LI N, LUO Y H, LI Y H.controls grain size, grain number and grain yield in rice. Rice, 2016, 9(1): 64.

[27] WU Y Z, FU Y C, ZHAO S S, GU P, ZHU Z F, SUN C Q, TAN L B., a new allele of, controls panicle architecture and seed size in rice. Plant Biotechnology Journal, 2016, 14(1): 377-386.

[28] QIAO S L, SUN S Y, WANG L L, WU Z H, LI C X, LI X M, WANG T, LENG L N, TIAN W S, LU T G, WANG X L. Thetranscription factor functions withto regulate brassinosteroid signaling and rice architecture. The Plant Cell, 2017, 29(2): 292-309.

[29] HUANG X Z, QIAN Q, LIU Z B, SUN H Y, HE S Y, LUO D, XIA G M, CHU C C, LI J Y, FU X D. Natural variation at thelocus enhances grain yield in rice. Nature Genetics, 2009, 41(4): 494-497.

[30] LI S, LIU W, ZHANG X, LIU Y, LI N, LI Y. Roles of theG protein gamma subunitand its rice homologsandseed and organ size control. Plant Signaling Behavior, 2012, 7(10): 1357-1359.

[31] LI F, LIU W B, TANG J Y, CHEN J F, TONG H N, HU B, LI C L, FANG J, CHEN M S, CHU C C. Riceis essential for determining panicle outgrowth and elongation. Cell Research, 2010, 20(7): 838-849.

[32] QIAO Y L, PIAO R H, SHI J X, LEE S I, JIANG W Z, KIM B K, LEE J, HAN L Z, MA W B, KOH H J. Fine mapping and candidate gene analysis of dense and erect panicle 3,, which confers high grain yield in rice (L.). Theoretical and Applied Genetics, 2011, 122(7): 1439-1449.

[33] YANG T F, ZHANG S H, ZHAO J L, LIU Q, HUANG Z H, MAO X X, DONG J F, WANG X F, ZHANG G Q, LIU B. Identification and pyramiding of QTLs for cold tolerance at the bud bursting and the seedling stages by use of single segment substitution lines in rice (L.). Molecular Breeding, 2016, 36(7): 1-10.

[34] ZHOU Y L, XIE Y H, CAI J L, LIU C B, ZHU H T, JIANG R, ZHONG Y Y, ZHANG G L, TAN B, LIU G F, FU X L, LIU Z Q, WANG S K, ZHANG G Q, ZENG R Z. Substitution mapping of QTLs controlling seed dormancy using single segment substitution lines derived from multiple cultivated rice donors in seven cropping seasons. Theoretical and Applied Genetics, 2017, 130(6): 1191-1205.

[35] LI Z H, Riaz A, ZHANG Y X, Anis G B, ZHU A K, CAO L Y, CHENG S H. Quantitative trait loci mapping for rice yield-related traits using chromosomal segment substitution lines. Rice Science, 2019, 26(5): 261: 264.

[36] BALAKRISHNAN D, SURAPANENI M, MESAPOGU S, NEELAMRAJU S. Development and use of chromosome segment substitution lines as a genetic resource for crop improvement. Theoretical and Applied Genetics, 2019, 132(1): 1-25.

[37] YUAN H, GAO P, HU X L, YUAN M, XU Z Y, JIN M Y, SONG W C, ZHAN S J, ZHU X B, TU B, LI T, WANG Y P, MA B T, QIN P, CHEN W L, LI S G. Fine mapping and candidate gene analysis of, a novel quantitative trait locus coordinating grain size and grain number in rice. Theoretical and Applied Genetics, 2022, 135(1): 51-64.

[38] 张桂权. 基于SSSL文库的水稻设计育种平台. 遗传, 2019, 41(8): 754-760.

ZHANG G Q. The platform of breeding by designbased on the SSSL library in rice. Hereditas, 2019, 41(8): 754-760. (in Chinese)

[39] 郑丽媛, 魏霞, 周可, 向佳李燕, 刘宝玉, 何光华, 凌英华赵芳明. 携带主效落粒基因的水稻染色体片段代换系Z481的鉴定及和的定位. 科学通报, 2016, 61(7): 748-758.

ZHENG L Y, WEI X, ZHOU K, XIANG J, LI Y, LIU B Y, HE G H, LING Y H, ZHAO F M. Identification of a rice chromosome segment substitution line Z481 carrying a major gene for seed shattering and mapping ofChinese Science Bulletin, 2016, 61(7): 748-758. (in Chinese)

[40] WANG H, ZHANG J Y, Naz F, LI J, SUN S F, HE G H, ZHANG T, LING Y H, ZHAO F M. Identification of rice QTLs for important agronomic traits with long-kernel CSSL-Z741 and three SSSLs. Rice science, 2020, 27(5): 414-422.

[41] MCCOUCH S R, KOCHERT G, YU Z H, WANG Z Y, KHUSH G S, COFFMAN W R, TANKSLEY S D. Molecular mapping of rice chromosomes. Theoretical and Applied Genetic, 1988, 76(6): 815-829.

[42] ZHAO F M, TAN Y, ZHENG L Y, ZHOU K, HE G H, LING Y H, ZHANG L H, XU S Z. Identification of rice chromosome segment substitution line Z322-1-10 and mapping QTL for agronomic traits from the F3population.Cereal Research Communications, 2016, 44(3): 370-380.

[43] SAS Institute. 2009. SAS/STAT: Users’ guide. version 9.3.http:// suport.sus.com/publishing.

[44] YANG W F, LIANG J Y, HAO Q W, LUAN X, TAN Q Y, LIN S W, ZHU H T, LIU G F, LIU Z P, BU S H, WANG S K, ZHANG G Q. Fine mapping of two grain chalkiness QTLs sensitive to high temperature in rice. Rice, 2021, 14(1): 33.

[45] LI J, YANG H X, XU G Y, DENG K L, YU J J, XIANG S Q, ZHOU K, ZHANG Q L, LI R X, LI M M, LING Y H, YANG Z L, HE G H, ZHAO F M.QTL analysis of Z414, a chromosome segment substitution line with short, wide grains, and substitution mapping ofrice. Rice, 2022, 15(1): 25.

[46] 张分云, 李宏, 周向阳, 王重荣, 周德贵, 赖穗春, 陈立云, 周少川. 水稻产量分子设计育种研究进展. 分子植物育种, 2013, 11(6): 663-672.

ZHANG F Y, LI H, ZHOU X Y, WANG C R, ZHOU D G, LAI S C, CHEN L Y, ZHOU S C. Approach to rice breeding by molecular design in grain yield.Molecular Plant Breeding, 2013, 11(6): 663-672. (in Chinese)

[47] 赵芳明, 张桂权, 曾瑞珍, 杨正林, 凌英华, 桑贤春, 何光华. 利用单片段代换系研究水稻产量相关性状QTL加性及上位性效应. 作物学报, 2012, 38(11): 2007-2014.

ZHAO F M, ZHANG G Q, ZENG R Z, YANG Z L, LING Y H, SANG X C, HE G H. Study on the additive and epistasis effects of QTL in rice yield related traits using single segment substitution lines.Acta Agronomica Sinica, 2012, 38(11): 2007-2014.(in Chinese)

[48] ZHAO F M, ZHU H T, ZENG R Z, ZHANG G Q, XU S Z. Detection of additive and additive × environment interaction effects of QTLs for yield component traits of rice using single segment substitution lines (SSSLs). Plant Breeding, 2016, 135(4): 452-458.

[49] ESHED Y, ZAMIR D. An introgression line population ofin the cultivated tomato enables the identification and fine mapping of yield-associated QTL. Genetics, 1995, 141(3): 1147-1162.

[50] CHAN A N, WANG L L, ZHU Y J, FAN Y Y, ZHUANG J Y, ZHANG Z H. Identification through fine mapping and verification using CRISPR/Cas9-targeted mutagenesis for a minor QTL controlling grain weight in rice. Theoretical and Applied Genetics, 2021, 134(1): 327-337.

[51] SUN W, XU X H, LI Y P, XIE L X, HE Y N, LI W, LU X B, SUN H W, XIE X Z. OsmiR530 acts downstream of OsPIL15 to regulate grain yield in rice. New Phytologist, 2020, 226(3): 823-837.

[52] TAO Y J, MIAO J, WANG J, LI W Q, XU Y, WANG F Q, JIANG Y J, CHEN Z H, FAN F J, XU M B, ZHOU Y, LIANG G H, YANG J. RGG1, involved in the cytokinin regulatory pathway, controls grain size in rice.Rice, 2020, 13(1): 76.

[53] QI P, LIN Y S, SONG X J, SHEN J B, HUANG W, SHAN J X, ZHU M Z, JIANG L W, GAO J P, LIN H X. The novel quantitative trait locuscontrols rice grain size and yield by regulating Cyclin-T1;3.Cell Research, 2012, 22(12): 1666-1680.

[54] LI C N, ZHU S S, ZHANG H, CHEN L P, CAI M H, WANG J C, CHAI J T, WU F Q, CHENG Z J, GUO X P, ZHANG X, WAN J M. OsLBD37 and OsLBD38, two class II type LBD proteins, are involved in the regulation of heading date by controlling the expression ofrice.Biochemical and Biophysical Research Communications, 2017, 486(3): 720-725.

[55] 沈文强, 赵冰冰, 于国玲, 李凤菲, 朱小燕, 马福盈李云峰, 何光华, 赵芳明. 优良水稻染色体片段代换系Z746的鉴定及重要农艺性状QTL定位及其验证. 作物学报, 2021, 47(3): 451-461.

SHEN W Q, ZHAO B B, YU G L, LI F F, ZHU X Y, MA F Y, LI Y F, HE G H, ZHAO F M. Identification and QTL mapping of important agronomic traits of an excellent rice chromosome fragment substitution line Z746. Acta Agronomica Sinica, 2021, 47(3): 451-461 (in Chinese)

[56] SUN S F, XIANG S Q, LV M, ZHOU K, LI J, LIANG P X, LI M M, LI R X, LING Y H, HE G H, ZHAO F M. Identifcation, pyramid, and candidate gene of QTL for yield‑related traits based on rice CSSLs in indica Xihui18 background. Molecular Breeding, 2022, 42(4): 19.

[57] ZHANG D P, ZHANG M Y, LIANG J S.RGB1 regulates grain development and starch accumulation through its effect on- mediated auxin biosynthesis in rice endosperm cells. Frontiers in Plant Science, 2021, 12: 585174.

[58] LI Y, LI T T, HE X R, ZHU Y, FENG Q, YANG X M, ZHOU X H, LI G B, JI Y P, ZHAO J H, ZHAO Z X, PU M, ZHOU S X, ZHANG J W, HUANG Y Y, FAN J, WANG W M. Blocking Osa-miR1871 enhances rice resistance againstand yield. Plant Biotechnology Journal, 2022, 20(4): 646-659.

[59] 崔国庆, 王世明, 马福盈, 汪会, 向朝中, 李云峰, 何光华, 张长伟, 杨正林, 凌英华, 赵芳明. 水稻高秆染色体片段代换系Z1377的鉴定及重要农艺性状QTL定位. 作物学报, 2018, 44(10): 1477-1484.

CUI G Q, WANG S M, MA F Y, WANG H, XIANG C Z, LI Y F, HE G H, ZHANG C W, YANG Z L, LING Y H, ZHAO F M. Identification and QTL mapping of important agronomic traits in rice Z1377. Acta Agronomica Sinica, 2018, 44(10): 1477-1484. (in Chinese)

[60] YANG X F, ZHAO X L, DAI Z Y, MA F L, MIAO X X, SHI Z Y. OsmiR396/growth regulating factor modulate rice grain size through direct regulation of embryo-specific miR408. Plant Physiology, 2021, 186(1): 519-533.

Analysis of QTLs and breeding of secondary substitution lines for panicle traits based on rice chromosome segment substitution line CSSL-Z481

LI RuXiang, ZHOU Kai, WANG DaChuan, LI QiaoLong, XIANG AoNi, LI Lu, LI MiaoMiao, XIANG SiQian, LING YingHua, HE GuangHua, ZHAO FangMing

Rice Research Institute, Southwest University/Academy of Agricultural Sciences, Southwest University/Engineering Research Center of South Upland Agriculture, Ministry of Education, Chongqing 400715

【】Food safety is key for ensuring national security. Rice is the staple food crop upon which people life depend. It is an important breeding target to improve its yield. Rice yield is composed of panicle number per plant, grain number per panicle and grain weight, among which grain weight relates closely to grain size and filling degree. However, these traits are controlled by multiple genes, and their genetic basis are complex. Chromosome segment substitution lines (CSSLs) can accurately dissect QTL for complex trait into a single Mendel’s factor, which is closely linked with the breeding work, so they are ideal materials for genetic research and breeding. 【】In the early stage, we fine-mapped a seed shattering geneusing a rice chromosome segment substitution line Z481 carrying four substitution segments, However, there are still some significant differences in the panicle traits between Z481 and its recipient parent Nipponbare. It is important to understand how to distribute for these QTLs controlling panicle traits on 4 substitution segments of Z481 and then to dissect them into single segment substitution lines (SSSLs) for map-cloning of target QTL in theory meaning and for rice breeding by design in application value.【】Here, the secondary F2population constructed by crossing Nipponbare with Z481 was used to map QTL for these traits by mixed linear model (MLM) method in SAS9.3 statictic shoftware (＜0.05), and then by MAS method to develop SSSLs and dual-segment substitution lines (DSSLs) in F3derived from 42 F2indiviuals according to their genotypes and phynotypes. Finally, the additive effect and epistasis effect of QTL were analyzed using these SSSLs and DSSLs by ONE-WAY ANOVA,TWO-WAY ANOVA, LSD and Duncan’s multiple comparasion (＜0.05) in IBM SPSS Statistics 25.0.【】12 QTLs controlling rice panicle traits are mapped from the secondary F2population constructed by Nipponbare/Z481, and 11 single segment substitution lines (S1-S11) and 3 dual-segment substitution lines (D1-D3) with each corresponding single substitution segment are developed. Among them, 8 QTLs (,,,,,,,) can be verified by 11 SSSLs, indicating that these QTLs are genetically stable. In addition, 33 QTLs such as,,. are only detected by 11 single segment substitution lines. Among them, 15 QTLs such asmight be novel QTLs identified in the study. Furthermore, the epistasis effect between non-allelic QTLs was analyzed by three DSSLs and corresponding SSSLs, the results showed that pyramid of different QTL produce various epistasis effect. For example, the pyramid of(=1.26) and(=0.86) yield epistasis effect of -0.77, according to the genetic model of DSSL, D2 with the genetic effect of 1.35 produce longer grain length than any of two SSSLs withor; the pyramid of(=3.18) and(=3.39) produce epistasis effect of -5.46, making the 1000-grain weight of D2 significantly smaller than that of the corresponding SSSLs due to its genetic effect of 1.11.【】In total 45 QTLs for rice panicle traits are deteted on the 4 substitution segments of Z481 and then further dissected into 11 secondary SSSLs. SSSL have higher efficiency for QTL detection than the F2population. The additive effect and epistasis effect of these QTLs detected by SSSL and DSSL are necessary for breeders to predict the phenotype of the designed genotype according to these genetic informations and then to screen favorable SSSLs to breed by design.

rice; panicle traits; QTL; chromosome segment substitution line; additive effect; epistasis effect

2022-11-13；

2022-12-23

国家自然科学基金（31871593）、重庆市水稻分子设计创新群体项目（cstc2021jcyj-cxttX0004）

李儒香，E-mail：17862667750@163.com。通信作者赵芳明，E-mail：zhaofangming2004@163.com

（责任编辑 李莉）