全 文 ：文章编号 :100028551 (2007) 022116204
利用 AFLP 标记和形态性状检测皖北小麦
主栽品种的遗传多样性
蔡　健　兰　伟　李飞天　罗瑞丽　闻　峰
(安徽省阜阳师范学院生物系 ,安徽 阜阳　236032)
摘　要 :利用 AFLP 标记和 2 年田间试验对皖北地区小麦主栽品种的遗传多样性进行了研究。以 AFLP
标记在 20 个品种之间扩增的 172 条多态性位点数据 ,采用 Nei 和Li 的方法 ,计算品种间的遗传距离 ;同
时 ,以 2 年田间试验得到的品种株高、穗长、小穗数、小穗密度、千粒重、护颖长短、粒长和粒宽等表现型
性状平均数经正态标准化后 ,采用欧氏距离计算品种间遗传距离。基于分子标记的聚类分析结果与系
谱分析基本一致 ,把系谱来源不清的品种划分到相应的类群。若以整个遗传距离的总平均数作尺度对
聚类图的结果进行分类 ,大致可分为 6 类。Mantel 检测表明 ,AFLP 标记数据计算的遗传距离矩阵和表
现型计算的遗传距离矩阵存在极显著的相关性 ( r = 018260 , t = 111325) ,证明 AFLP 标记是检测品种间
遗传差异的有效方法 ,可为小麦育种亲本选配提供理论依据。研究还证实 ,一个骨干亲本与由其衍生出
来的品种 (系)之间的遗传差异一般较小。
关键词 :小麦 ;分子标记 ;形态学 ;遗传多样性 ;聚类分析
收稿日期 :2006209229
基金项目 :安徽省高校省级自然科学研究项目基金 (2006KJ225B) 、阜阳师范学院自然科学研究项目基金 (2004Y105)
作者简介 :蔡　健 (19682) ,男 ,安徽阜阳人 ,硕士 ,讲师 ,主要从事分子生物学和植物杂种优势等方面的研究工作。Tel & Fax :055822712757 ; E2mail :
fysyswx6148 @163. com
GENETIC DIVERSITY ANALYZED BY AFLP MARKER AND PHENOTYPIC TRAITS OF
WHEAT CULTIVARS GROWN IN THE NORTHERN PART ANHUI PROVINCE
CAI Jian 　LAN Wei 　LI Fei2tian 　LUO Rui2li 　WEN Feng
( The Biological Department of Fu Yang Normal UniversityFu Yang , FengYang ,Anhui 　236032)
Abstract: Genetic diversity of wheat cultivars grown in the Northern part of Anhui was analyzed by AFLP marker and
phenotypic traits. Genetic distance based on the agronomic characters , such as plant height , panicle length , number per
panicle , panicle setting density , one thousand kernels weight , coat length , grain length and grain width , was calculated. The
genomic DNA of 20 cultivars was amplified with 5 AFLP primer sets ,which yielded 172 polymorphic bands. The Nei’s
distance between cultivars was calculated for cluster analysis. The result indicated that classification of wheat cultivars using
the Unweighted Pair2group Method Arithmetic Averages (UPGMA) based on the pair distance is mostly consistent with known
pedigree information. The 20 wheat cultivars have been mainly classified into six groups. Group Ⅰconsists of Yunong 949 ,
Yumai 18 , Yumai 34 ,Zhengmai 9023 ,Xinmai 18 ,Yangmai 158 ,Yangfumai 2 and Zhengnong 16 ; Group Ⅱconsists of Zhoumai
19 , Yangmai 13 ; Group Ⅲ consists of Zhoumai 18 ; Group Ⅳconsists of Yannong 19 ,Wanmai 19 , Fumai 936 ; Group Ⅴ
consists of Wanmai 53 ,Wanmai 52 ,Jimai 20 ,Fu 9943 ,Fu 0222 ; Group Ⅵconsists of Yanzhan 4110. Moreover , cultivars with
unknown pedigree were assigned to the established heterotic groups. Mantel test revealed that the goodness of fit between AFLP
marker and phenotypic analyses was significant ( r = 018260 , t = 111325) in analyzing detecting genetic diversity of the
cultivars. This study provided useful information for the selection of parents in wheat breeding. The strategy for improving the
genetic diversity of wheat was discussed as well .
Key words :wheat ; molecular marker ; agronomic characters ; genetic diversity ; cluster analysis
611　 核 农 学 报　2007 ,21 (2) :116～119Journal of Nuclear Agricultural Sciences
　　遗传多样性是小麦遗传改良的基础[1 ] 。遗传差异
的研究方法有多种 ,包括形态形状、亲缘系数、生化标
记及分子标记等 ,其中分子标记由于不受环境条件影
响并遍布整个基因组 ,被普遍应用于小麦遗传多样性
评价研究[2 ] 。扩增片段长度多态性 (Amplified Fragment
Length Polymorphism ,AFLP) 是由 Zabeau 和 Vos 发明的
一种指纹技术。该方法结合了 RFLP 和 PCR 的技术特
点 ,被广泛应用于作物种质资源遗传多样性研究和指
纹图谱的构建。Barrett 等[3 ] 利用 AFLP 技术评价适应
于西太平洋旱地生产的春、冬小麦代表品种的遗传多
样性 ,结果表明 AFLP 对于小麦遗传多样性的研究来
说是一种非常有效的技术。Martin 等[4 ] 利用 AFLP 技
术研究了冬小麦品种的遗传相似性并对后代变异进行
了预测。Pejic 等[5 ] 认为 AFLP 和 SSR 具有与 RFLP 同
样的可靠结果 ,并可实现自动化操作 ,能完全取代
RFLP 而用于种质资源遗传多样性研究。邱芳等[6 ] 研
究认为 ,AFLP 标记是目前遗传多样性检测的最好方法
之一。马渐新等[7 ] 研究认为 ,由于小麦的 RFLP 及
RAPD 多态性较低 ,在应用中有很大的局限性 ,因此
AFLP 技术在小麦的遗传研究和选择中将有很大的应
用潜力。聚类分析是多元统计分析被引进到分类学中
逐渐形成的一个新的数学分支 ,已被广泛应用于农业
研究 ,如数量遗传、植物生态分类、植物病虫害预测等
方面。
皖北地区属暖温带半湿润季风气候区 ,是安徽省
小麦的主产区 ,具有丰富的小麦种质资源。在长期的
栽培种植过程中 ,由于自然选择、人工选择和品种混杂
退化等原因 ,既面临着遗传资源丢失的威胁 ,又呈现出
小麦栽培品种形态与遗传特性的根本性变化。本研究
利用 AFLP 标记和 2 年品种农艺性状比较 ,对皖北地
区小麦主栽品种的遗传多样性进行了研究 ,旨在为品
种利用和新品种培育的亲本选择提供理论依据。
1 　材料与方法
111 　供试材料
供试材料由安徽省阜阳市农业科学研究所提供 ,
为皖北地区历年或近年栽培品种与国家、安徽省展示
品种 ,分别为 :烟农 19 ,济麦 20 ,周麦 18、19 ,新麦 18 ,皖
麦 19、53、52 ,豫农 949 ,阜麦 936、9943、0222 ,偃展 4110 ,
豫麦 18、34 ,郑麦 9023 ,郑农 9023 ,扬麦 158、13 ,杨辅麦
2 号等。
112 　基因组 DNA 提取和 AFLP 分析
小麦基因组 DNA 从幼嫩叶片组织中提取 ,参照
McCouch[8 ] 的方法 ,略有改动。AFLP 分析按 Vos 等[9 ]
方法进行 ,所用接头和引物见表 1。(1)用 EcoR I + Mse
I 1h 37 ℃酶切 ,T4 连接酶 37 ℃3h 连接接头。(2) 预扩
增 PCR :94 ℃30s ,60 ℃30s ,72 ℃60s ,20 个循环。(3)
用选择性 EcoR I + Mse I 引物进行选择性降温
(touchdown) PCR , 94 ℃30s ,65 ℃30s , 72 ℃60s ,1 个循
环 ;94 ℃ 30s , 64 ℃～ 56 ℃ 30s (每个循环温度下降
017 ℃) ,72 ℃60s ,11 个循环 ;94 ℃30s ,56 ℃30s , 72 ℃
60s ,24 个循环。(4) 扩增产物用 415 %变性聚丙烯酰
胺凝胶电泳检测 ,银染法显示电泳图谱。
113 　田间试验
田间试验于 2005 - 2006 年在阜阳市农业科学研
究所试验基地进行。采用完全随机区组设计 ,3 次重
复。每小区定株调查 10 株。对以下性状分别进行田
间考查及实验室考种 :株高、穗长、小穗数、小穗粒数、
小穗密度、千粒重、穗形、芒、护颖形状、护颖长短、颖毛
有无、颖肩形状、颖嘴形状、粒形、粒长、粒宽、粒色、分
蘖数等。
表 1 　用于 AFLP的引物和接头
Table 1 　Adapters and primers for AFLP analysis
接头或引物
adapter primer
代码
code
序列
sequence
Msel2adapter 92A19 52TACTCAGGACTCAT23′
92A18 52GACGATGAGTCCTGAG23′
Msel primer + 1 92H18 52GACGATGAGTCCTGAGTAAA23′
Msel primer + 3 92G03 52GATGAGTCCTGAGTAAAAT23′
92F38 52GATGAGTCCTGAGTAAACC23′
92G23 52GATGAGTCCTGAGTAACAG23′
92G09 52GATGAGTCCTGAGTAAACT23′
ECORI2adapter 91M35 52GATGAGTCCTGAGTAATCC23′
91M36 52GATGAGTCCTGAGTAATCC23′
ECORI primer + 1 93B24 52AGACTGCGTACCAATTCG23′
ECORI primer + 3 92S01 52GACTGCGTACCAATTCAAA23′
92S06 52GACTGCGTACCAATTCAGA23′
93B11 52GACTGCGTACCAATTCAAC23′
92S10 52GACTGCGTACCAATTCTAA23
11311 　统计分析方法 　多元分析采用刘来福[10 ] 的计
算方法 ,聚类用常用的类平均法。
11312 　数据标准差标准化 　以当年所有参试小麦品
种的株高、穗长、小穗数、小穗密度、千粒重、护颖长短、
粒长和粒宽等 8 个农艺性状数据 ,进行聚类分析。由
于 8 个农艺性状单位不一致 ,故聚类分析前对原始数
据作标准差标准化变换。两年的性状平均数经正态标
准化后 ,采用欧氏距离 ( Euclidean distance) 计算成对品
种的遗传距离。
114 　数据分析
11411 　AFLP 数据分析 　AFLP 扩增产物以 0、1 统计
711　2 期 利用 AFLP 标记和形态性状检测皖北小麦主栽品种的遗传多样性
建立数据库 ,在相同迁移位置上 (相同分子量片断) 有
带记为 1 ,无带记为 0 ,按照 Nei 和 Li[11 ] 等的方法计算
品种 (系)间的相似系数 ( GS) 和遗传距离 ( GD) : GS =
2 N/ ( N i + N j ) ,其中 N i 、N j 是品种 i、j 的带数 , N ji 是品
种 i 和 j 的共有带数 ; GD = 1 - GS。
11412 　聚类分析 　采用类平均法 (UPGMA ,unweighted
pair group method arithmetic average)对AFLP 分子标记和
形态学性状遗传距离矩阵进行聚类分析。对聚类分析
结果计算共表型相关系数 ( cophenetic correlation
coefficient)矩阵。两个矩阵之间的相似性采用相关分
析。所有数据统计均由 NTSYS2pc (Version118) 软件完
成[12 ] 。
2 　结果与分析
211 　20 个小麦品种的 AFLP 多态性
从 20 个小麦品种中 ,选取烟农 19、皖麦 53、郑农
9023 和阜 9943 等 4 个品种的 DNA 作为模板 ,对 50 对
引物组合进行筛选 ,从中选出 5 对多态性高、分辨能力
强的引物组合 ,再分别对所有材料进行扩增分析 (表
2) 。5 对引物组合共扩增出 279 条带 ,其中多态性带
172 条 ,共同带 (所有品种都有的带) 107 条 ,平均每个
引物组合可扩增出 3413 条多态性带。可见 AFLP 分子
标记具有较强的多态性。
表 2 　20 个小麦品种的 AFLP多态性
Table 2 　Genetic diversity of 20 wheat cultivars
with AFLP analysis
引物组合
primer
combination
扩增总带数
total
bands
共同带
common
bands
多态性带
polymorphic
bands
多态性
polymorphism
( %)
92S06 ,92G09 63 20 42 6617
92S01 ,92G23 55 19 32 5614
93S10 ,92G03 45 15 29 6414
93S10 ,92G23 54 20 32 5912
93B11 ,92F38 62 22 38 6113
212 　20 个小麦品种的 AFLP 聚类分析
以AFLP 标记在 20 个品种中的多态性数据计算遗
传距离 ,采用类平均法 (UPGMA) 聚类分析 ,结果表明
(图 1) ,品种遗传距离矩阵与类平均法 (UPGMA) 聚类
树表型相关系数矩阵的相关系数为 018135 ,相关极显
著 ,说明聚类结果可靠。若以整个遗传距离的总平均
数作尺度对聚类图的结果进行分类 ,大致可分为 6 类。
Ⅰ类为豫农 949、豫麦 18、豫麦 34、郑麦 9023、新麦 18、
扬麦 158、扬辅麦 2 号、郑农 16 ; Ⅱ类为周麦 19、扬麦
13 ; Ⅲ类为周 18 ; Ⅳ类为烟农 19、皖麦 19、阜麦 936 ; Ⅴ
类为皖麦 53、皖麦 52、济麦 20、阜 9943、阜 0222 ; Ⅵ类为
偃展 4110。
图 1 　利用 AFLP标记分析的品种聚类图
Fig. 1 　Dendrogram of wheat cultivars based on AFLP
marker genetic distance
213 　20 个小麦品种的系统聚类分析
对调查性状作方差分析 ,并对各性状的原始数据
作标准差标准化变换。对品种遗传距离的类平均法聚
类结果 (见图 2) 进行共表型相关分析 ,表明品种遗传
距离矩阵与类平均法聚类树表型相关系数矩阵的相关
系数为 017133 ,达极显著 ,说明聚类结果可靠。若以整
个遗传距离的总平均数作尺度对聚类图的结果进行分
类 ,可将供试材料划分为 10 个类群 , Ⅰ类为烟农 19 ,皖
麦 19、济麦 20、阜麦 936、周麦 18 ; Ⅱ类为皖麦 53、皖麦
52、阜 9943、阜 0222 ; Ⅲ类为偃展 4110 ; Ⅳ类为豫农
949、豫麦 18 ; Ⅴ类为新麦 18 ; Ⅵ为扬麦 158 ; Ⅶ类为扬
辐麦 2 号 ; Ⅷ类为豫麦 34、郑农 16 ; Ⅸ类为周麦 19、扬
麦 13 ; Ⅹ类为郑麦 9023。
图 2 　利用形态性状分析的品种聚类图
Fig. 2 　Dendrogram of wheat cultivars based on genetic
distance calculated from phenotypic traits
811 核　农　学　报 21 卷
214 　AFLP 标记和形态学之间的相关分析
利用 Mantel 检测对由 AFLP 标记计算的遗传距离
矩阵和基于品种农艺性状计算的遗传距离矩阵作相关
分析 ,相关系数为 018260 ( t = 111325 > t0101 ) ,两个矩阵
存在极显著的相关关系 ,说明分子标记检测的多态性
基本上反映了品种间的遗传变异。
3 　讨论
武耀廷[13 ]等利用分子标记和形态学性状检测陆
地棉栽培品种遗传多样性 ,结果表明 ,基于品种表现型
计算的遗传距离的聚类结果 ,与分子标记计算的遗传
相似系数的聚类结果基本一致 ,对基于表现型聚类结
果进行的共表型相关分析表明 ,品种遗传距离矩阵与
类平均法 (UPGMA) 聚类树表型相关系数矩阵的相关
系数为 018444 ,达极显著 ,说明聚类结果可靠。本研究
应用 AFLP 分子标记检测到 20 个小麦品种间 107 条多
态性带 ,同时又对这些品种进行了 2 年田间试验 ,调查
了农艺性状 ,为 20 个品种的可靠分类奠定了基础。
AFLP 标记检测的多态性只是 20 个品种 DNA 水平的
变异 ,而品种的表现型值是品种的基因型值、环境效应
和基因型与环境互作效应的综合结果。从两种方法计
算的遗传距离聚类结果基本一致 ,存在极显著的相关
关系 ,说明分类结果的可靠性 ,为杂交亲本的选配提供
了理论依据。
从本研究的结果看 ,表现型遗传距离的聚类结果
与 AFLP 标记遗传距离的聚类结果也存在部分的不一
致性 ,原因可能是 : ①与AFLP 标记检测的 20 个品种间
多态性程度偏低 ,所检测到的标记位点数较少有关 ,这
也暗示着皖北地区小麦主栽品种遗传基础比较狭窄 ;
②由于本研究调查分析的农艺性状多为数量形状 ,易
受环境的影响 ,环境效应和基因型与环境互作效应对
品种遗传关系产生干扰 ,反映了形态学聚类分析的局
限性 ; ③农艺性状统计误差和分子标记的局限性。可
见 ,区分育种材料之间的差异 ,需要利用多种标记相结
合 ,增加分子标记数目 ,减少环境误差和农艺性状调查
统计误差 ,提高系统聚类的准确性。
针对皖北地区小麦主栽品种遗传基础比较狭窄的
问题 ,本研究认为采用不同来源的遗传变异 ,拓宽小麦
育种亲本的遗传基础是十分必要的。贾继增等[14 ] 指
出 ,六倍体栽培小麦的近缘种四倍体小麦 (硬粒小麦、
二粒小麦、提莫菲维小麦等) 、粗山羊草、偏凸山羊草中
存在丰富的遗传变异 ,其中有 4914 %的等位变异类型
在普通小麦中不存在 ,是丰富小麦遗传多样性的重要
资源。除常规的杂交育种外 ,利用轮回选择方法也可
以选育出遗传差异较大的后代材料 ,避免小麦育种群
体内遗传多样性过度降低[15 ] 。
致谢 :对阜阳市农业科学研究所吴涛副研究员和其他
科研人员给予本研究的指导和帮助致以衷心感谢 !
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