小麦耐低磷相关性状的全基因组关联分析

通过对小麦耐低磷相关性状进行全基因组关联分析(GWAS,genome-wide association study),挖掘与小麦耐低磷性显著相关的单核苷酸多态性标记(SNP,single nucleotide polymorphism)位点及候选基因,为小麦耐低磷性状的遗传基础和分子机制研究提供理论参考。本试验以198份黄淮麦区小麦品种(系)为试验材料,设置低磷和正常磷营养液水培试验,利用小麦35K芯片对分布于小麦全基因组的11896个SNP,采用Q+K关联模型对小麦耐低磷性相关性状进行关联分析。结果表明,小麦耐低磷性状表现出广泛的表型变异,变异系数为15.65%~26.59%,多态性信息含量(PIC,polymorphic information content)为0.095~0.500。群体结构分析表明,试验所用自然群体可分为2个亚群,GWAS共检测到67个与小麦耐低磷相关性状显著关联的SNP位点(P≤0.001),这些位点分布在除3A、3B和3D以外的18条染色体上,单个SNP位点可解释5.826%~9.552%的表型变异。在这些显著位点中有4个SNP位点同时关联到了2个不同的耐低磷性状。对67个SNP位点进行发掘,筛选到7个可能与小麦耐低磷性有关的候选基因。TraesCS6A02G001000和TraesCS6A02G001100在锌指合成中有重要作用;TraesCS6A02G118100可能为低磷胁迫诱导基因;TraesCS5D02G536400、TraesCS1B02G154200和TraesCS5D02G536500与低磷胁迫相关酶类基因家族有关;TraesCS1D02G231200与植物DUF 538结构域蛋白有关,是植物胁迫相关调控蛋白候选基因。

不同基因型小麦品种耐低磷性鉴定及指标筛选

为研究不同耐低磷相关指标间的相互关系,为耐低磷小麦品种的鉴定和耐低磷指标的筛选提供理论依据,以159个河南小麦品种为试验材料,采用主成分分析法对耐低磷指标进行降维,利用隶属函数法求得综合得分(D值),对不同品种小麦耐低磷性进行评价,通过系统聚类的分析方法对各试验材料的D值进行分类,然后采用逐步回归分析确定最优方程。结果表明,小麦耐低磷性状间有着复杂的相互关系,有6对指标间存在显著(P<0.05)相关性,有52对指标间存在极显著(P<0.01)的相关性。对12个耐低磷指标进行主成分分析得到4个独立的综合指标,累计贡献率为86.305%,其中,第1主成分(40.049%)和第2主成分贡献率较高(27.424%),分别代表了茎叶部因子和根部因子在磷高效过程中的作用。综合得分D值的系统聚类分析结果显示,在欧氏距离4.0处,试验材料被分为5类:耐低磷型9个(5.660%);中度耐低磷型35个(22.013%);一般型62个(38.994%);中度敏感型39个(24.528%);敏感型14个(8.805%)。通过构建小麦耐低磷性的最优方程(R^(2)=0.997),根部干重、根部磷累积量、株高、根部鲜重、根长、茎叶部鲜重等6项指标对小麦耐低磷性有重要影响作用。综上所述,低磷胁迫环境对小麦苗期各项指标都有影响,通过试验筛选出耐低磷品种9个,耐低磷性重要指标6项,可为开发磷效率更高的新小麦品种和优化其栽培管理技术提供科学依据,从而促进作物生产的可持续性发展。