不同方法检测江淮大豆育种种质群体农艺性状QTL的效果分析

【摘要】深入了解育种亲本目标性状的遗传规律有助于提高大豆育种效率。关联分析是基于供试群体中基因(位点)间的连锁不平衡信息检测目标性状基因/QTL的定位方法,可用于揭示大量优异亲本的遗传基础,指导育种实践。大豆等自交作物试验群体的遗传结构是影响关联分析结果的重要因素,目前相应的关联分析方法仍在不断发展完善中。因此对于一些特殊的关联作图群体,已开发的一些关联定位软件的检测效果还需要比较。本研究从江淮地区大豆适应性亲本与国内外大量优良材料杂交衍生的新品系及亲本中筛选出401份作为江淮大豆育种种质群体,调查不同环境下百粒重、全生育期、开花期、株高和主茎节数等性状表型,进一步利用已有的189对InDel分子标记信息分析该群体结构,通过模拟比较不同关联分析(模型)方法对于上述性状QTL定位的效果；并根据模拟实验结果选择合适的方法(模型)对5个性状QTL进行关联定位；再由定位结果对早熟大粒优异亲本配制杂交组合的子代效应进行估算,筛选优良组合指导分子设计育种。所得主要结果如下：1.方差分析结果表明江淮大豆育种种质群体百粒重、株高、主茎节数、开花期、全生育期在品系间存在极显著差异,存在较广泛的遗传变异；平均的广义遗传率分别为85.34%、71.11%、65.56%、81.95%、83.56%。189对InDel标记中共检测到398个等位变异,平均每个位点有2.11个等位变异,基因多样性指数为0.34。通过STRUCTURE2.2软件分析可将该群体401份材料分为四个类群；基于标记对群体内个体间亲缘关系进行估计,发现92.39%的材料亲缘关系<0.5,表明大部分品系间亲缘关系较远。群体中连锁不平衡情况较复杂,不同染色体上都存在着LD,LD存在的平均距离为4.33Mbp,最短为0.06Mbp,最长为32.75Mbp。2.应用TASSELv3.0软件GLM、MLM_K、MLM_Q+K模型和新开发的基于逐步回归的关联分析方法对模拟数据进行关联分析,结果表明：在性状遗传率较低情况下检测功效均较低且假发现率高,QTL检测功效随着遗传率增大而提高,其中GLM模型具有最高的假发现率高,MLM_K和MLM_Q+K检测功效及假发现率相近,在高遗传率情况下,基于逐步回归的关联分析方法假发现率最低。因此选用MLM_Q+K和逐步回归法对江淮大豆育种种质群体进行关联分析。3.分别利用MLM_Q+K模型和逐步回归的方法对该群体的百粒重、全生育期、开花期、株高和主茎节数这5个性状进行关联定位。运用MLM_Q+K模型对该群体进行关联分析共检测到显著性位点233次(-log(P)>1.30),其中,与百粒重显著关联位点58次,与全生育期显著关联位点51次,与开花期显著关联位点21次,与株高显著关联位点51次,与主茎节数显著关联位点45次。运用逐步回归方法对该群体进行关联分析共检测到显著关联位点140次,其中,与百粒重显著关联位点25次,与生育期显著关联位点36次,与开花期显著关联位点28次,与株高显著关联位点30次,与主茎节数显著关联位点21次。通过比较两种方法的关联定位结果发现,两种方法都检测到的与百粒重显著关联的位点18个,与开花期和全生育期显著关联的位点分别有12个和15个,与株高和主茎节数显著关联的位点分别有14个和11个。4.在发掘百粒重以及全生育期优异等位变异、估算其效应值基础上,从该群体中选择大粒和早熟优异品系各40份作为亲本进行设计育种培育大粒和早熟的新品系,服务本地区春夏播鲜食大豆育种。通过对亲本表型、子代最大值和子代均值三步筛选,最后分别得到用于培育大粒和早熟大豆品系的10个最优杂交组合,为育种实践提供参考。
【作者】孙峰峦；
【导师】赵团结；
【作者基本信息】南京农业大学，遗传学，2013，硕士
【关键词】大豆；数量性状位点；关联分析；逐步回归；分子设计育种；

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