全 文 ：书老芒麦种质资源遗传多样性的犛犚犃犘分析
顾晓燕１，郭志慧１，张新全１，周永红２，白史且３，
张昌兵３，蒋忠荣４，刘新１，周朝杰１，马啸１
（１．四川农业大学动物科技学院草业科学系，四川 雅安６２５０１４；２．四川农业大学小麦研究所，四川成都，６１１１３０；３．四川省
草原科学研究院，四川 成都６１１７３１；４．四川省甘孜藏族自治州畜牧科学研究所，四川 康定６２６０００）
摘要：利用ＳＲＡＰ标记，对来自亚洲的８４份老芒麦种质的遗传多样性和遗传关系进行了分析。２３个引物组合共产
生３３７条扩增带，其中２０３条为多态性带，多态性比率为６０．２４％。各种质间遗传相似系数的变幅为０．７８３～
０．９６５，平均值为０．８６５。来自于青藏高原和蒙古的种质间的平均遗传相似性（ＧＳ）值最小（０．８３０），而来自于俄罗
斯和蒙古的种质间的平均ＧＳ值最大（０．８９７）。对８４份种质的聚类分析表明，供试种质可以划分成２大类，而且聚
类结果与原始相似性矩阵间具有很高的吻合度（狉＝０．８８）。同时，主向量分析（ＰＣｏＡ）也得到了与聚类分析类似的
结果。方差分析（ＡＭＯＶＡ）表明在总的遗传变异中有７９．６２％发生在地理类群内，有２０．３８％发生在类群间（ΦＳＴ＝
０．２０４），类群间和类群内的变异均为极显著（犘＜０．０００１）。基于各地理类群间ΦＳＴ值进行的聚类分析也表明青藏
高原类群明显区别于其他地理类群。这种聚类模式可能依赖于种质地理来源赋予其的特殊生态地理适应性。本
研究结果对于今后老芒麦种质的利用和品种选育提供了有益信息。
关键词：老芒麦；种质资源；遗传多样性；ＳＲＡＰ
中图分类号：Ｓ５４３．０３；Ｑ９４３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００４５７５９（２０１４）０１０２０５１２
犇犗犐：１０．１１６８６／ｃｙｘｂ２０１４０１２５
研究和了解植物种质间的遗传变异，对于其在育种上的有效利用非常有益。根据遗传变异的信息，可以确定
具有优异农艺性状的亲本组合［１］，拓宽植物品种的遗传基础，防止其育种进程中的渐进性遗传衰退。另外，遗传
多样性还可以为物种保护计划的制定和实施提供参考和借鉴。
老芒麦（犈犾狔犿狌狊狊犻犫犻狉犻犮狌狊），别名西伯利亚野麦草，是披碱草属的模式种，为多年生、疏丛型、自花授粉的异源
四倍体禾草，具有ＳｔＳｔＨＨ的染色体组构成［２］。它是欧亚大陆的广布种，在北美的阿拉斯加和加拿大北部也有少
量分布［３］。老芒麦一般生长于湿润的草地、河滩、灌木丛中或森林边缘地带。在中亚及中国新疆、内蒙古和青藏
高原地区，老芒麦作为一种重要的牧草在草地畜牧业中发挥了巨大作用［４６］。
目前对老芒麦种质的遗传多样性研究很少。袁庆华等［７］发现２１份老芒麦种质在１３个农艺和形态学性状上
存在高度变异。但形态性状具有不少缺点，如数目有限、易受环境影响和非均匀分布等。ＤＮＡ分子标记的发展，
极大地增加了研究遗传多样性的方法，它可以揭示整个基因组上可能存在的大量变异［８］。序列相关扩增多态性
（ｓｅｑｕｅｎｃｅｒｅｌａｔｅｄａｍｐｌｉｆｉｅｄｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ，ＳＲＡＰｓ）是一种简单的分子标记系统，已经在植物分子作图和基因
定位上被证明其有效性［９］。该技术是基于正向和反向引物对模板ＤＮＡ的ＰＣＲ（ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅｃｈａｉｎｒｅａｃｔｉｏｎ，聚合
酶链式反应）扩增，引物具有３个明显不同的序列框：５′端存在的１０～１１个随机碱基序列，紧跟着ＣＣＧＧ（正向引
物）或ＡＡＴＴ（反向引物）的碱基序列，最后是位于３′端的３个选择性碱基。从技术的可操作性来看，每个引物５′
端的１０个随机碱基序列可以促进任意序列的扩增，即类似于ＲＡＰＤ（ｒａｎｄｏｍａｍｐｌｉｆｉｅｄｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｃＤＮＡ，随机
扩增多态性ＤＮＡ标记）标记的结果［１０］。正向引物的ＣＣＧＧ序列可以优先与具有丰富ＧＣ碱基的外显子序列退
火结合，而反向引物的ＡＡＴＴ序列可优先与具有丰富ＡＴ碱基的内含子和启动子序列退火结合［９］。引物３′端的
３个选择性碱基可以对模板ＤＮＡ进行选择，与在ＡＦＬＰ（ａｍｐｌｉｆｉｅｄｆｒａｇｍｅｎｔｌｅｎｇｔｈｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ，扩增片段长
第２３卷 第１期
Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．１
草 业 学 报
ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ
２０５－２１６
２０１４年２月
收稿日期：２０１３０８１９；改回日期：２０１３０９１１
基金项目：国家科技支撑计划（２０１１ＢＡＤ１７Ｂ０３，２０１２ＢＡＤ１３Ｂ０６），四川省科技支撑计划（２０１１ＮＺ００９８１１）和国家自然科学基金（３１１０１７６３）资助。
作者简介：顾晓燕（１９８９），女，甘肃兰州人，在读硕士。Ｅｍａｉｌ：ｍｏｂｅｉ＿ｔｔｘｓ＠１２６．ｃｏｍ
通讯作者。Ｅｍａｉｌ：ｍａｒｏａｒ＠１２６．ｃｏｍ
度多态性）选择性扩增中使用的引物的３′端很相似［１１］。基于这种独特的引物设计，ＳＲＡＰ标记具有相对于其他
标记更好的重复性、稳定性和简易性。ＳＲＡＰ标记已经应用于芸苔属（犅狉犪狊狊犻犮犪）［９］、南瓜属（犆狌犮狌狉犫犻狋犪）［１２］、野牛
草（犅狌犮犺犾狅犲犱犪犮狋狔犾狅犻犱犲狊）［１３］、紫花苜蓿（犕犲犱犻犮犪犵狅狊犪狋犻狏犪）［１４］、黑麦草（犔狅犾犻狌犿）［１５］和芍药属（犘犪犲狅狀犻犪）［１６］。
Ｂｕｄａｋ等［１７］发现在揭示遗传关系相近的野牛草品种间的遗传多样性时ＳＲＡＰ标记比ＳＳＲ（ｓｉｍｐｌｅｓｅｑｕｅｎｃｅｒｅ
ｐｅａｔｓ，简单重复序列）、ＩＳＳＲ（ｉｎｔｅｒｓｉｍｐｌｅｓｅｑｕｅｎｃｅｒｅｐｅａｔ，简单序列重复区间扩增多态性）和ＲＡＰＤ标记更加有效。
比较具有不同地理分布的植物种质，是进化生物学和植物育种学的重要研究内容。因此，老芒麦地理分布的
遗传变异研究，对于收集和管理其种质资源非常重要。然而，目前还未见对不同国家或大的生态区来源的老芒麦
种质的遗传多样性水平研究的报道。本研究的目的在于：１）评价ＳＲＡＰ标记在老芒麦种质研究中的有效性；２）
确定来自于３个国家的８４份老芒麦种质间的遗传关系；３）检测遗传多样性水平与地理来源的关系。这是首次关
于利用ＳＲＡＰ标记检测老芒麦遗传多样性的研究报告。
１ 材料与方法
１．１ 植物材料
８４份老芒麦供试种质分别从美国国家遗传资源库（ＮＰＧＳ，ＵＳＤＡ）、四川农业大学小麦研究所和四川草原科
学研究院获得（表１）。种质的护照信息显示它们分别采集自俄罗斯（西伯利亚地区为主）、蒙古国、中国新疆、中
国的青藏高原地区（川西北高原为主）。每份材料取１０～２０粒种子，置于有盖培养皿内的吸水滤纸上萌发。萌发
后的种子转移至内含砂子－泥炭混合基质的盆钵内生长，盆钵置于温室内。植株生长至开花期进行形态学鉴定，
标本凭证保存于四川农业大学草业科学系。
１．２ ＤＮＡ提取
每份种质采集５～１０个单株的等量新鲜叶片，用液氮研磨成粉，保存于－８０℃低温冰箱内。基因组ＤＮＡ提
取参照Ｄｏｙｌｅ［１８］描述的ＣＴＡＢ（ｈｅｘａｄｅｃｙｌｔｒｉｍｅｔｈｙｌａｍｍｏｎｉｕｍｂｒｏｍｉｄｅ，十六烷基三甲基溴化铵）法进行。对比
已知浓度的标准λＤＮＡ与样本ＤＮＡ在０．８％（ｗ／ｖ）琼脂糖凝胶上的电泳图谱，利用 ＱｕａｎｔｉｔｙＯｎｅ软件（Ｂｉｏ
Ｒａｄ，ＵＳＡ），计算出老芒麦各种质的ＤＮＡ浓度。将所有样本的基因组ＤＮＡ用０．１×ＴＥ缓冲液［１ｍｍｏｌ／Ｌ
ＴｒｉｓＨＣｌ，０．１ｍｍｏｌ／ＬＥＤＴＡ（ｅｔｈｙｌｅｎｅｄｉａｍｉｎｅｔｅｔｒａａｃｅｔｉｃａｃｉｄ，乙二胺四乙酸），ｐＨ８．０］稀释至１０ｎｇ／μＬ，储
存于－８０℃冰箱内，供ＳＲＡＰ扩增使用。
１．３ ＳＲＡＰ扩增
引物由上海生工生物工程技术公司合成（表２）。ＰＣＲ反应混合液（２０μＬ总体积）由０．２ｍｍｏｌ／ＬｄＮＴＰｓ，
０．３μｍｏｌ／Ｌ正向和反向引物，２．５ｍｍｏｌ／ＬＭｇ
２＋，１０×Ｔａｑｂｕｆｆｅｒ，１ＵＴａｑＤＮＡ聚合酶（北京天根生物技术公
司），４０ｎｇ模板ＤＮＡ组成。扩增在ＰＴＣ２００热循环仪内进行（ＭＪＲｅｓｅａｒｃｈ，Ｗａｌｔｈａｍ ＭＡ，ＵＳＡ），采用以下
ＰＣＲ程序：９４℃初变性５ｍｉｎ；９４℃变性１ｍｉｎ，３５℃退火１ｍｉｎ，７２℃延伸２ｍｉｎ，共５个循环；在随后的３０个循
环中，退火温度增加至５０℃；最后７２℃延伸８ｍｉｎ。ＰＣＲ扩增产物在２％琼脂糖凝胶（含有０．１ｍｇ／ｍＬ的溴化乙
锭）上用０．５×ＴＢＥ（ｔｒｉｓｂｏｒａｔｅｅｄｔａ，三羟甲基氨基甲烷硼酸乙二胺四乙酸）缓冲液进行电泳分离，并用ＢＩＯ－
ＲＡＤ自动凝胶成像系统照相保存。
１．４ 数据分析
只记录清晰可辨的ＳＲＡＰ扩增条带，排除弱带和弥散带。对所有材料，有带（即具有相同分子量）记作１，无
带记作０，形成原始二元数据矩阵。
用ＮＴＳＹＳｐｃ２．１１ｘ软件分析二元矩阵，计算各种质间的Ｎｅｉ和Ｌｉ［１９］遗传相似系数，利用ＳＡＨＮ模块，基于
ＵＰＧＭＡ法进行聚类分析，构建聚类树形图。利用 ＮＴＳＹＳｐｃ２．１１ｘ软件基于聚类树矩阵计算其协表征矩阵
（ｃｏｐｈｅｎｅｔｉｃｍａｔｒｉｘ），再利用 Ｍａｎｔｅｌ检验，计算遗传相似性（ＧＳ）矩阵与协表征矩阵间的相关系数，从而反映聚类
结果与ＧＳ矩阵的符合度［２０］。利用 ＷＩＮＢＯＯＴ软件［２１］基于ｂｏｏｔｓｔｒａｐ重抽样法，对聚类树形图节点分支的可靠
性进行了检测［２２］，设定重复抽样次数为１０００。除聚类分析外，利用ＮＴＳＹＳｐｃ２．１１ｘ软件，基于ＧＳ矩阵还进行
了主向量分析（ＰＣｏＡ，ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓａｎａｌｙｓｉｓ），特征向量以二维形式显示。ＰＣｏＡ分析可以直观地观察各
种质间的相关程度，这是因为二维图上各点之间的距离，反映了各点所代表的各种质之间的遗传相似性。
６０２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１４） Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．１
表１ 老芒麦种质材料地理来源
犜犪犫犾犲１ 犔犻狊狋狅犳犵犲狅犵狉犪狆犺犻犮犪犾狅狉犻犵犻狀狅犳犈．狊犻犫犻狉犻犮狌狊犵犲狉犿狆犾犪狊犿犿犪狋犲狉犻犪犾
序号
Ｎｏ．
材料编号
Ａｃｃｅｓｓｉｏｎｃｏｄｅ
地理来源
Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｏｒｉｇｉｎ
序号
Ｎｏ．
材料编号
Ａｃｃｅｓｓｉｏｎｃｏｄｅ
地理来源
Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｏｒｉｇｉｎ
１ Ｗ６２１５３６ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ４３ Ｙ０７３７ 新疆和静 Ｈｅｊｉｎｇ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
２ Ｗ６２１３６５ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ４４ Ｙ０４８８ 新疆和静 Ｈｅｊｉｎｇ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
３ ＰＩ６３９８１３ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ４５ Ｙ０４７３ 新疆和静 Ｈｅｊｉｎｇ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
４ ＰＩ６３９７７１ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ４６ ＰＩ５９５１７４ 新疆Ｘｉｎｊｉａｎｇ
５ ＰＩ６３４２３１ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ４７ Ｙ０７６０ 新疆库车Ｋｕｃｈｅ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
６ ＰＩ６３４２３０ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ４８ Ｙ０９０９ 新疆木垒 Ｍｕｌｅｉ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
７ ＰＩ６２８７２６ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ４９ ＰＩ５９５１６９ 新疆Ｘｉｎｊｉａｎｇ
８ ＰＩ６１０８８６ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ５０ Ｙ１６９０ 新疆清河Ｑｉｎｇｈｅ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
９ ＰＩ６１０８７６ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ５１ Ｙ０８２２ 新疆特克斯Ｔｅｋｅｓｉ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
１０ ＰＩ６１０８６６ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ５２ Ｙ０５４９ 新疆温宿 Ｗｅｎｓｕ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
１１ ＰＩ６１０８６２ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ５３ ＰＩ６２８６７７ 新疆焉耆Ｙａｎｑｉ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
１２ ＰＩ６１０８５７ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ５４ Ｙ０８６０ 新疆伊吾Ｙｉｗｕ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
１３ ＰＩ６１０８５０ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ５５ Ｙ０８６７ 新疆伊吾Ｙｉｗｕ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
１４ ＰＩ６１０８６０ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ５６ Ｙ０８１１ 新疆昭苏Ｚｈａｏｓｕ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
１５ ＰＩ６３９７９１ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ５７ Ｙ００５ 新疆乌鲁木齐 Ｗｕｌｕｍｕｑｉ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
１６ ＰＩ６３９８０７ 蒙古 Ｍｏｎｇｏｌｉａ ５８ Ｙ０４８６ 新疆乌鲁木齐 Ｗｕｌｕｍｕｑｉ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
１７ ＰＩ６１１０１３ 俄罗斯西伯利亚阿尔泰区Ａｌｔａｙ，Ｓｉｂｅｒｉａ，Ｒｕｓｓｉａ ５９ ＰＩ５９５１６２ 新疆 Ｘｉｎｊｉａｎｇ
１８ ＰＩ６１０９９４ 俄罗斯西伯利亚Ｓｉｂｅｒｉａ，Ｒｕｓｓｉａ ６０ ＰＩ４９９４５８ 甘肃山丹Ｓｈａｎｄａｎ，Ｇａｎｓｕ
１９ ＰＩ５９８７９５ 俄罗斯西伯利亚阿尔泰山 ＡｌｔａｙＭｏｕｎｔａｉｎ，Ｓｉ
ｂｅｒｉａ，Ｒｕｓｓｉａ
６１
６２
ＰＩ６３６６７６
ＺＹ３１１７
甘肃夏河 Ｘｉａｈｅ，Ｇａｎｓｕ
甘肃夏河 Ｘｉａｈｅ，Ｇａｎｓｕ
２０ ＰＩ５９８８００ 俄罗斯西伯利亚阿尔泰区Ａｌｔａｙ，Ｓｉｂｅｒｉａ，Ｒｕｓｓｉａ ６３ Ｙ２９０６ 甘肃合作 Ｈｅｚｕｏ，Ｇａｎｓｕ
２１ ＰＩ５９８７８９ 俄罗斯西伯利亚赤塔Ｃｈｉｔａ，Ｓｉｂｅｒｉａ，Ｒｕｓｓｉａ ６４ ２０４４５１ 甘肃合作 Ｈｅｚｕｏ，Ｇａｎｓｕ
２２ ＰＩ５９８７８７ 俄罗斯阿穆尔州ＡｍｕｒｓｋａｙａＯｂｌａｓｔ，Ｒｕｓｓｉａ ６５ ２０４４４１ 青海青海湖ＱｉｎｇｈａｉＬａｋｅ，Ｑｉｎｇｈａｉ
２３ ＰＩ５９８７８１ 俄罗斯布利亚特Ｂｕｒｙａｔｉｙａ，Ｒｕｓｓｉａ ６６ ５０４４６３ 青海青海湖ＱｉｎｇｈａｉＬａｋｅ，Ｑｉｎｇｈａｉ
２４ ＰＩ５９８７８０ 俄罗斯远东地区滨海边疆区 Ｔｈｅｓｅａｓｉｄｅｂｏｒｄｅｒ
ａｎｄｅａｓｔｉｎＲｕｓｓｉａ
６７
６８
２０４４０４
２０４２５１
西藏日喀则Ｒｉｋａｚｅ，Ｘｉｚａｎｇ
西藏丁青县Ｄｉｎｇｑｉｎｇ，Ｘｉｚａｎｇ
２５ ＰＩ５９８４７９ 俄罗斯阿尔泰区Ａｌｔａｙ，Ｒｕｓｓｉａ ６９ Ｗ６２３５５９ 四川红原 Ｈｏｎｇｙｕａｎ，Ｓｉｃｈｕａｎ
２６ ＰＩ５９８７７７ 俄罗斯哈巴罗夫斯克区Ｋｈａｂａｒｏｖｓｋ，Ｒｕｓｓｉａ ７０ ＰＩ６３９８５９ 四川红原 Ｈｏｎｇｙｕａｎ，Ｓｉｃｈｕａｎ
２７ ＰＩ４０６４６７ 俄罗斯西伯利亚Ｓｉｂｅｒｉａ，Ｒｕｓｓｉａ ７１ ＺＹ３０４０ 四川红原 Ｈｏｎｇｙｕａｎ，Ｓｉｃｈｕａｎ
２８ ＰＩ３７０６７３ 俄罗斯克拉斯诺亚尔斯克边疆区 Ｋｒａｓｎｏｙａｒｓｋｉｙ
Ｋｒａｙ，Ｒｕｓｓｉａ
７２ 川草２号
ＣｈｕａｎｃａｏＮｏ．２
四川若尔盖 Ｒｕｏｅｒｇａｉ，Ｓｉｃｈｕａｎ
２９ ＰＩ３４５６００ 俄罗斯克拉斯诺亚尔斯克边疆区 Ｋｒａｓｎｏｙａｒｓｋｉｙ
Ｋｒａｙ，Ｒｕｓｓｉａ
７３ ２０４０８１ 四川红原龙日坝 Ｌｏｎｇｒｉｂａ，Ｈｏｎｇｙｕａｎ，Ｓｉ
ｃｈｕａｎ
３０ ＰＩ３４５５９９ 俄罗斯赤塔州Ｃｈｉｔａ，Ｒｕｓｓｉａ ７４ ２０４０８９ 四川红原刷金寺Ｓｈｕａｊｉｎｇｓｉ，Ｈｏｎｇｙｕａｎ，Ｓｉｃｈｕａｎ
３１ ＰＩ３２６２６６ 俄罗斯阿穆尔州ＡｍｕｒｓｋａｙａＯｂｌａｓｔ，Ｒｕｓｓｉａ ７５ ２０５１８５ 四川红原刷金寺Ｓｈｕａｊｉｎｇｓｉ，Ｈｏｎｇｙｕａｎ，Ｓｉｃｈｕａｎ
３２ ＰＩ５９８７８２ 俄罗斯布利亚特Ｂｕｒｙａｔｉｙａ，Ｒｕｓｓｉａ ７６ ２０５１７１ 四川若尔盖包座Ｂａｏｚｕｏ，Ｒｕｏｅｒｇａｉ，Ｓｉｃｈｕａｎ
３３ ＰＩ６１０９９１ 俄罗斯布利亚特Ｂｕｒｙａｔｉｙａ，Ｒｕｓｓｉａ ７７ ２０５１７２ 四川若尔盖求吉Ｑｉｕｊｉ，Ｒｕｏｅｒｇａｉ，Ｓｉｃｈｕａｎ
３４ ＰＩ３２６２６７ 俄罗斯赤塔州Ｃｈｉｔａ，Ｒｕｓｓｉａ ７８ ２０５１７３ 四川若尔盖巴西Ｂａｘｉ，Ｒｕｏｅｒｇａｉ，Ｓｉｃｈｕａｎ
３５ ＰＩ５９８４７８ 俄罗斯新西伯利亚ＮｅｗＳｉｂｅｒｉａ，Ｒｕｓｓｉａ ７９ ２０５１７９ 四川若尔盖巴西Ｂａｘｉ，Ｒｕｏｅｒｇａｉ，Ｓｉｃｈｕａｎ
３６ ＰＩ５５７４５５ 俄罗斯Ｒｕｓｓｉａ ８０ ２０５２２６ 四川阿坝麦尔玛乡 Ｍａｉｅｒｍａ，Ａｂａ，Ｓｉｃｈｕａｎ
７０２第２３卷第１期 草业学报２０１４年
续表１ Ｃｏｎｔｉｎｕｅｄ
序号
Ｎｏ．
材料编号
Ａｃｃｅｓｓｉｏｎｃｏｄｅ
地理来源
Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｏｒｉｇｉｎ
序号
Ｎｏ．
材料编号
Ａｃｃｅｓｓｉｏｎｃｏｄｅ
地理来源
Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｏｒｉｇｉｎ
３７ Ｙ２０２７ 新疆布尔津Ｂｕｅｒｊｉｎ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ ８１ ２０５１６５ 四川松潘Ｓｏｎｇｐａｎ，Ｓｉｃｈｕａｎ
３８ Ｙ１８２３ 新疆阿勒泰Ａｌｅｔａｉ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ ８２ ２０５１１９ 四川稻城木拉乡 Ｍｕｌａ，Ｄａｏｃｈｅｎｇ，Ｓｉｃｈｕａｎ
３９ Ｙ０８７７ 新疆巴里坤Ｂａｌｉｋｕｎ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ ８３ ２０５１５１ 四川理塘Ｌｉｔａｎｇ，Ｓｉｃｈｕａｎ
４０ Ｙ１９１４ 新疆哈巴河 Ｈａｂａｒｉｖｅｒ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ ８４ ＳＡＵ００１
（２０５０８３）
四川雅江高尔寺山 Ｇａｏｅｒｓｉｍｏｕｎｔａｉｎ，Ｙａ
ｊｉａｎｇ，Ｓｉｃｈｕａｎ４１ Ｙ１９７１ 新疆哈巴河 Ｈａｂａｒｉｖｅｒ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
４２ Ｙ２００３ 新疆哈巴河 Ｈａｂａｒｉｖｅｒ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ
表２ 犛犚犃犘正向和反向引物序列
犜犪犫犾犲２ 犛犲狇狌犲狀犮犲狊狅犳犳狅狉狑犪狉犱犪狀犱狉犲狏犲狉狊犲犛犚犃犘狆狉犻犿犲狉狊
正向引物Ｆｏｒｗａｒｄｐｒｉｍｅｒｓ 反向引物 Ｒｅｖｅｒｓｅｐｒｉｍｅｒｓ
Ｍｅ１，５′ＴＧＡＧＴＣＣＡＡＡＣＣＧＧＡＴＡ３′ Ｅｍ１，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＡＡＴ３′
Ｍｅ２，５′ＴＧＡＧＴＣＣＡＡＡＣＣＧＧＡＧＣ３′ Ｅｍ４，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＴＧＡ３′
Ｍｅ３，５′ＴＧＡＧＴＣＣＡＡＡＣＣＧＧＡＡＴ３ Ｅｍ５，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＡＡＣ３′
Ｍｅ４，５′ＴＧＡＧＴＣＣＡＡＡＣＣＧＧＡＣＣ３′ Ｅｍ８，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＣＴＧ３′
Ｍｅ５，５′ＴＧＡＧＴＣＣＡＡＡＣＣＧＧＡＡＧ３′ Ｅｍ９，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＣＧＡ３′
Ｍｅ９，５′ＴＧＡＧＴＣＣＡＡＡＣＣＧＧＴＡＧ３′ Ｅｍ１０，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＣＡＧ３′
Ｍｅ１０，５′ＴＧＡＧＴＣＣＡＡＡＣＣＧＧＴＴＧ３′ Ｅｍ１１，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＣＣＡ３′
Ｍｅ１１，５′ＴＧＡＧＴＣＣＡＡＡＣＣＧＧＴＧＴ３′ Ｅｍ１２，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＡＴＧ３′
Ｍｅ１２，５′ＴＧＡＧＴＣＣＡＡＡＣＣＧＧＴＣＡ３′ Ｅｍ１３，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＡＧＣ３′
Ｅｍ１４，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＡＣＧ３′
Ｅｍ１５，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＴＡＧ３′
Ｅｍ１６，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＴＣＧ３′
Ｅｍ１９，５′ＧＡＣＴＧＣＧＴＡＣＧＡＡＴＴＣＣＧ３′
对每对引物扩增的条带而言，下列参数即：总扩增带数（ｔｏｔａｌｎｕｍｂｅｒｏｆｂａｎｄｓ，ＴＮＢ）、多态性带数（ｎｕｍｂｅｒ
ｏｆｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｃｂａｎｄｓ，ＮＰＢ）、多态性条带百分比 （ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｃｂａｎｄｓ，ＰＰ）、多态性信息量（ｐｏｌｙ
ｍｏｒｐｈｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｏｎｔｅｎｔ，ＰＩＣ）［也可称作杂合度（ｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｓｉｔｙ，Ｈ）］、条带信息指数（ｂａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｖｅｎｅｓｓ，
ＢＩ）、分辨力（ｒｅｓｏｌｖｉｎｇｐｏｗｅｒ，ＲＰ）和标记指数（ｍａｒｋｅｒｉｎｄｅｘ，ＭＩ）按下文所述进行计算。犘犘＝犖犘犅狊／犜犖犅，
犘犐犆犻＝２犳犻（１－犳犻），式中，犘犐犆犻是第犻个标记的犘犐犆值，犳犻是扩增带等位基因（即记为“１”的条带）的频率，而（１－
犳犻）是无效带等位基因（即记为“０”的条带）的频率［２３］。对每个引物组合而言，计算ＰＩＣ应该求平均值［或称之为
平均杂合度（ａｖｅｒａｇｅｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｓｉｔｙ，Ｈａｖ），即犘犐犆犪狏＝犎犪狏＝∑犘犐犆犻／犖，式中，犖 是各引物对产生的多态性带数
（ＮＰＢ）；犅犐犻＝１－（２×｜０．５－犳犻｜），式中，犅犐犻是第犻个标记的犅犐值，犳犻是各种质具有的扩增带（即记为“１”的条
带）的频率，而犚犘＝∑犅犐犻。对每对ＳＲＡＰ引物而言，计算犅犐时应该求平均值，即犅犐犪狏＝∑犅犐犻／犖，式中，犖 是各
引物对产生的多态性带数（ＮＰＢ）。对每个引物组合而言，标记指数（ＭＩ）可以按下述公式计算：犕犐＝犖犘犅×
犘犐犆犪狏［２４］，式中，犖犘犅是每对ＳＲＡＰ引物组合产生的多态性条带数。
为了解老芒麦种质不同地理类群间和类群内的ＳＲＡＰ变异，利用ＡＲＬＥＱＵＩＮ３．１软件进行了分子变异方
差分析（ＡＭＯＶＡ）［２５］，计算类群间的遗传分化系数ΦＳＴ。同时利用ＡＭＯＶＡ分析，还可以得到不同地理类群间
的遗传距离（称之为Φ统计量）［２６］。方差成分及类群间遗传距离的显著性检测采用９９９９次随机置换进行。
８０２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１４） Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．１
２ 结果与分析
２．１ ＳＲＡＰ分析
从１４０个引物组合中，筛选出２３个可以产生清晰可辨条带的引物组合。这２３个引物组合对８４份老芒麦种
质共产生３３７条扩增带，分子量范围为７５～１５８０ｂｐ（图１）。其中，２０３条（６０．２４％）为多态性带（表３）。单个引
物组合产生的多态性带为２～１９条。平均每个引物组合产生１４．７条带，其中多态性带为８．８条。单个引物的
ＰＩＣ值在０．１５１～０．４３８之间变化，平均值为０．２８４（表３）。引物组合的平均条带信息指数值为０．４０８，变幅为
０．２３０（Ｅｍ９＋Ｍｅ１５）～０．６９６（Ｅｍ１２＋Ｍｅ１６）；２３个引物组合的标记分辨力（ＲＰ）的变幅为１．１１９（Ｅｍ１２＋
Ｍｅ５）～９．３３３（Ｅｍ１＋Ｍｅ１０），平均值为３．６３１。具有较高的分辨力和标记指数的引物组合一般同时具有较高的
多态性，能够辨别更多的种质。
图１ 引物组合 犕犲５＋犈犿１９对８４份老芒麦种质的扩增带型
犉犻犵．１ 犛犚犃犘狆狉狅犳犻犾犲狅犳犈．狊犻犫犻狉犻犮狌狊犮狅犾犲犮狋犻狅狀狊犪犿狆犾犻犳犻犲犱狌狊犻狀犵狋犺犲狆狉犻犿犲狉狆犪犻狉犕犲５＋犈犿１９
ａ＝Ｎｏ．１～４４，ｂ＝Ｎｏ．４５～８４，Ｍ＝ｍａｒｋｅｒ．
２．２ 种质间的遗传相似性
８４份种质间的遗传相似性（ＧＳ）系数变幅为０．７８３（２０４２５１与ＰＩ６１０８８６）～０．９６５（２０５１１９与２０５１５１），平均
值为０．８６５。图２描述了３４８６个 ＧＳ值的频数分布。前２个最高的 ＧＳ值频数分别分布在０．８８６～０．８９１和
０．８８０～０．８８５。约９５％的ＧＳ值分布在０．８１０～０．９２１之间，只有０．８％的ＧＳ值高于０．９３，同时也只有０．１％的
ＧＳ值低于０．８０。这说明供试材料间的遗传关系较近。
２．３ 聚类系统树和主向量分析（ＰＣＡ）对种质的划分
基于ＳＲＡＰ标记的ＵＰＧＭＡ系统树（图３），揭示了８４份老芒麦种质间的遗传关系。系统树可以在不同的ＧＳ
９０２第２３卷第１期 草业学报２０１４年
表３ ２３对犛犚犃犘引物对８４份老芒麦种质产生的总扩增带数（犜犖犅）、多态性带数（犖犘犅）、多态性条带百分比（犘犘）、
多态性信息量（犘犐犆）、条带信息指数（犅犐）、条带分辨力（犚犘）和标记指数（犕犐）
犜犪犫犾犲３ 犜狅狋犪犾狀狌犿犫犲狉狅犳犫犪狀犱狊（犜犖犅），狀狌犿犫犲狉狅犳狆狅犾狔犿狅狉狆犺犻犮犫犪狀犱狊（犖犘犅），狆犲狉犮犲狀狋狆狅犾狔犿狅狉狆犺犻狊犿（犘犘），狆狅犾狔犿狅狉狆犺犻犮
犻狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犮狅狀狋犲狀狋（犘犐犆），犫犪狀犱犻狀犳狅狉犿犪狋犻狏犲狀犲狊狊（犅犐），狉犲狊狅犾狏犻狀犵狆狅狑犲狉（犚犘）犪狀犱犿犪狉犽犲狉犻狀犱犲狓（犕犐）狅犳
狋犺犲２３狆狉犻犿犲狉犮狅犿犫犻狀犪狋犻狅狀狊狌狊犲犱狋狅犵犲狀犲狉犪狋犲犛犚犃犘犿犪狉犽犲狉狊犻狀８４犈．狊犻犫犻狉犻犮狌狊犪犮犮犲狊狊犻狅狀狊
引物对
Ｐｒｉｍｅｒｐａｉｒｓ
总扩增带数
ＴＮＢ
多态性带数
ＮＰＢ
多态性条带百分比
ＰＰ（％）
多态性信息量
ＰＩＣ
条带信息指数
ＢＩ
条带分辨力
ＲＰ
标记指数
ＭＩ
Ｅｍ１＋Ｍｅ１ １４ ９ ６４．２９ ０．３５１ ０．５４２ ４．８８１ ３．１５７
Ｅｍ１＋Ｍｅ５ １６ ９ ５６．２５ ０．３６６ ０．５５３ ４．９７６ ３．２９２
Ｅｍ１＋Ｍｅ１０ ２４ １９ ７９．１７ ０．３２６ ０．４９１ ９．３３３ ６．１９８
Ｅｍ２＋Ｍｅ１５ １７ １２ ７０．５９ ０．２８０ ０．３８９ ４．６６７ ３．３６３
Ｅｍ３＋Ｍｅ４ １４ ９ ６４．２９ ０．１９５ ０．２４８ ２．４７６ １．７５２
Ｅｍ３＋Ｍｅ９ １４ １０ ７１．４３ ０．２６５ ０．３７３ ３．３５７ ２．６５０
Ｅｍ３＋Ｍｅ１１ １５ ８ ５３．３３ ０．２７０ ０．３５１ ２．８１０ ２．１６２
Ｅｍ４＋Ｍｅ１３ １６ ９ ５６．２５ ０．２４２ ０．３１２ ２．８１０ ２．１７５
Ｅｍ４＋Ｍｅ１６ １８ １３ ７２．２２ ０．２５９ ０．３４８ ４．５２４ ３．３６７
Ｅｍ５＋Ｍｅ１９ １５ ８ ５３．３３ ０．２７４ ０．４２０ ３．３５７ ２．１９０
Ｅｍ９＋Ｍｅ１５ １０ ６ ６０．００ ０．１５１ ０．２３０ １．３８１ ０．９０６
Ｅｍ９＋Ｍｅ１９ １６ ７ ４３．７５ ０．２１８ ０．２５９ １．８１０ １．５２６
Ｅｍ１０＋Ｍｅ５ １８ １１ ６１．１１ ０．２７０ ０．３９６ ４．３５７ ２．９７４
Ｅｍ１０＋Ｍｅ１５ １３ ６ ４６．１５ ０．２２０ ０．２７８ １．６６７ １．３２１
Ｅｍ１０＋Ｍｅ１６ １５ １０ ６６．６７ ０．２４１ ０．３１７ ３．１６７ ２．４１１
Ｅｍ１０＋Ｍｅ１９ １０ ７ ７０．００ ０．１９７ ０．２３５ １．６４３ １．３７７
Ｅｍ１１＋Ｍｅ８ １７ ８ ４７．０６ ０．３６６ ０．５５７ ４．４５２ ２．９２５
Ｅｍ１１＋Ｍｅ９ １９ １３ ６８．４２ ０．３１８ ０．４８２ ６．２６２ ４．１２９
Ｅｍ１１＋Ｍｅ１２ １２ ５ ４１．６７ ０．２０９ ０．２７６ １．３８１ １．０４７
Ｅｍ１１＋Ｍｅ１４ １１ ７ ６３．６４ ０．３７０ ０．５６８ ３．９７６ ２．５９１
Ｅｍ１１＋Ｍｅ１６ １１ ７ ６３．６４ ０．３３８ ０．５０７ ３．５４８ ２．３６３
Ｅｍ１２＋Ｍｅ５ ７ ２ ２８．５７ ０．３５９ ０．５６０ １．１１９ ０．７１７
Ｅｍ１２＋Ｍｅ１６ １５ ８ ５３．３３ ０．４３８ ０．６９６ ５．５７１ ３．５０２
总值Ｔｏｔａｌ ３３７ ２０３ ６０．２４ ０．２８６ ０．４１１ ８３．５２４ ５８．０２４
平均值Ａｖｅｒａｇｅ １４．７ ８．８ ５８．９２ ０．２８４ ０．４０８ ３．６３１ ２．５０３
水平上将供试种质划归为不同的组群。在ＧＳ＝
图２ 基于２０３条多态带计算出的８４份老芒麦
种质间的遗传相似系数的分布
犉犻犵．２ 犜犺犲犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狅犳犵犲狀犲狋犻犮狊犻犿犻犾犪狉犻狋犻犲狊犪犿狅狀犵
８４犈．狊犻犫犻狉犻犮狌狊犪犮犮犲狊狊犻狅狀狊犫犪狊犲犱狅狀犛犚犃犘犱犪狋犪
０．８４的水平上，供试种质可以被划分成２个明显不同
的组群。第Ⅰ组群包括来自于俄罗斯（２０份）、蒙古
（１６份）和中国新疆（２３份）的种质。第Ⅱ组群包括全
部来自于青藏高原的２５份种质。第Ⅱ组群又可划分
为３个亚组：亚组１包括甘肃种质３份、青海种质２
份，西藏种质１份；亚组２包括１３份四川种质和２份
甘肃种质；亚组３包括３份四川种质和１份西藏种质。
协表征矩阵与ＧＳ矩阵间的相关系数达０．８８，说明聚
类结果与原始 ＧＳ矩阵能较好地吻合。基于 Ｂｏｏｔ
ｓｔｒａｐ分析所得的对系统树分支节点置信度的支持值
（ｂｏｏｔｓｔｒａｐｖａｌｕｅ）被标注在图３中聚类图上。共有１９
个分支节点具有高于５０％的置信度。第Ⅰ和第Ⅱ组
０１２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１４） Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．１
分支节点被９１％和１００％的ｂｏｏｔｓｔｒａｐ值支持，表明了青藏高原来源的种质类群（Ⅱ）与其他地理来源的种质类群
（Ⅰ）具有明显差异。
基于８４份种质ＧＳ矩阵的主向量分析（ＰｃｏＡ）的结果表明，第１和第２主向量分别可以解释１６．７％和５．８％
的遗传变异。依据图４上各种质间的空间关系，可以直观地看出８４份材料被明显划分成两大组，其中青藏高原
组又可划分成３个亚组。这与ＵＰＧＭＡ聚类结果保持一致。
图３ 基于犛犚犃犘数据利用犝犘犌犕犃法获得的老芒麦种质的聚类树形图
犉犻犵．３ 犇犲狀犱狉狅犵狉犪犿狅犳犈．狊犻犫犻狉犻犮狌狊犪犮犮犲狊狊犻狅狀狊犫犪狊犲犱狅狀犛犚犃犘犱犪狋犪狌狊犻狀犵犝犘犌犕犃犿犲狋犺狅犱
主要的分组用Ｉ、ＩＩ、ＩＩ１、ＩＩ２和ＩＩ３表示；节点分支只标注大于５０％的自举（ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）值。ＭａｊｏｒｃｌｕｓｔｅｒｓａｒｅｌａｂｅｌｅｄａｓＩ，ＩＩ，ＩＩ１，ＩＩ２ａｎｄＩＩ３．
Ｏｎｌｙｂｏｏｔｓｔｒａｐｖａｌｕｅｓｏｖｅｒ５０％ａｒｅｓｈｏｗｎ．
１１２第２３卷第１期 草业学报２０１４年
图４ 基于犛犚犃犘数据描述８４份老芒麦种质间遗传关系的主向量分析
犉犻犵．４ 犜狑狅犱犻犿犲狀狊犻狅狀犪犾狆狉犻狀犮犻狆犪犾犮狅狅狉犱犻狀犪狋犲犪狀犪犾狔狊犻狊犱犲狆犻犮狋犻狀犵犵犲狀犲狋犻犮狉犲犾犪狋犻狅狀狊犺犻狆狊
犪犿狅狀犵８４犈．狊犻犫犻狉犻犮狌狊犪犮犮犲狊狊犻狅狀狊犫犪狊犲犱狅狀犛犚犃犘犱犪狋犪
２．４ 老芒麦地理类群的遗传结构分析
根据采集地及其生态条件的差异，可以将供试种质划分为四大类群，即青藏高原、新疆、蒙古和俄罗斯类群。
基于扩增带（记为１的带）和无效带（记为０的带）的频率，对群体遗传结构进行了分析。ＡＭＯＶＡ分析结果显
示：在总的遗传变异中有７９．６２％发生在类群内，有２０．３８％发生在类群间（ΦＳＴ＝０．２０４），群体间和群体内的变异
均为极显著（犘＜０．０００１）（表４）。
表４ ４个老芒麦地理类群的分子方差分析（犃犕犗犞犃）
犜犪犫犾犲４ 犃狀犪犾狔狊犻狊狅犳犿狅犾犲犮狌犾犪狉狏犪狉犻犪狀犮犲（犃犕犗犞犃）狅犳犳狅狌狉犵犲狉犿狆犾犪狊犿犵狉狅狌狆狊狅犳犈．狊犻犫犻狉犻犮狌狊
变异来源
Ｓｏｕｒｃｅｏｆｖａｒｉａｔｉｏｎ
自由度
犱．犳．
方差和
Ｓｕｍｏｆｓｑｕａｒｅｓ
变异组分
Ｖａｒｉａｎｃｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
变异百分率
Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆｖａｒｉａｔｉｏｎ（％）
犘值
犘ｖａｌｕｅｓ
类群间Ａｍｏｎｇｇｒｏｕｐｓ ３ ４６７．３８ ６．３０ ２０．３８ ＜０．０００１
类群内 Ｗｉｔｈｉｎｇｒｏｕｐｓ ８０ １９６９．６４ ２４．６２ ７９．６２ ＜０．０００１
总计Ｔｏｔａｌ ８３ ２４３７．０２ ３０．９２
２．５ 老芒麦地理类群的聚类分析
基于ＡＭＯＶＡ分析，可以得到类群间两两比较的
ΦＳＴ值，它可以代表标准化的类群间遗传距离（ｐａｉｒｗｉｓｅ
ΦＳＴｄｉｓｔａｎｃｅ）（表５）。青藏高原类群与其他类群间的
遗传距离均比较大，而剩余３个类群间的遗传距离比
较小。类群间成对ΦＳＴ的变幅为０．０３７１（蒙古类群与
俄罗斯类群间）～０．３５４７（蒙古类群与青藏高原类群
间）。为更好地了解各类群间的遗传关系，利用表５中
表５ ４个地理类群间的成对Φ犛犜遗传距离
犜犪犫犾犲５ 犘犪犻狉狑犻狊犲Φ犛犜犱犻狊狋犪狀犮犲狊犪犿狅狀犵
犳狅狌狉犲犮狅犵犲狅犵狉犪狆犺犻犮犵狉狅狌狆狊
地理类群
Ｅｃｏｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｇｒｏｕｐｓ
蒙古
Ｍｏｎｇｏｌｉａ
俄罗斯
Ｒｕｓｓｉａ
新疆
Ｘｉｎｊｉａｎｇ
俄罗斯 Ｒｕｓｓｉａ ０．０３６４
新疆 Ｘｉｎｊｉａｎｇ ０．０７９２ ０．０４８０
青藏高原 ＱｉｎｇｈａｉＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ ０．２９８６ ０．２８８６ ０．２５６２
２１２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１４） Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．１
的ΦＳＴ距离，进行ＵＰＧＭＡ聚类分析（图５）。４个地理
图５ 基于犃犕犗犞犃获得的遗传距离对４个
老芒麦地理类群的犝犘犌犕犃聚类
犉犻犵．５ 犝犘犌犕犃犮犾狌狊狋犲狉犻狀犵狅犳犳狅狌狉犵犲狅犵狉犪狆犺犻犮犵狉狅狌狆狊
狅犳犈．狊犻犫犻狉犻犮狌狊狌狊犻狀犵犵犲狀犲狋犻犮犱犻狊狋犪狀犮犲狊
犵犲狀犲狉犪狋犲犱犳狉狅犿犃犕犗犞犃
群被明显划分成两支，一支为青藏高原类群，另一支包
括蒙古、俄罗斯和新疆类群。青藏高原类群明显区别
于其他３个类群，这与对８４份种质的 ＵＰＧＭＡ聚类
结果一致（图３）。
３ 讨论
３．１ ＳＲＡＰ标记的多态性和变异
形态－农艺性状和生化标记（同工酶和种子贮藏
蛋白）是评价植物种内遗传多样性的常用手段［７，２７３０］。
由于不受环境影响、不受限于植物的发育阶段，分子标
记目前已成为遗传多样性评价的强有力的主流研究手
段。虽然目前有关利用分子标记研究老芒麦种质遗传
变异的报道很少，但ＲＡＰＤ、ＳＳＲ、ＡＦＬＰ、ＰＣＲ－ＲＦＬＰ
等ＤＮＡ分子标记已广泛用作披碱草属植物的群体遗传结构和种间系统进化研究［３１３４］。ＳＲＡＰ标记综合ＲＡＰＤ
标记的简便性和ＡＦＬＰ标记的高多态性和稳定性于一身，其上下游通用引物可以搭配使用，极大地提高了引物
的利用效率，是一种进行遗传多样性评价、品种鉴定和系统进化研究的有效工具［９，１３］。本研究得到的老芒麦种质
的ＳＲＡＰ多态性比率（ＰＰ）为６０．２４％，低于已报道的禾本科植物野牛草（９５％）［１３］和鸭茅（犇犪犮狋狔犾犻狊犵犾狅犿犲狉犪狋犪）
（８４．４％）［３５］，而且也低于对青藏高原地区老芒麦ＳＲＡＰ研究的结果（８６．４８％）［３６］。本研究利用２３个引物组合
共扩增出３３７条带，其中多态性带２０３条，平均每个引物组合扩增多态性带８．８条，说明ＳＲＡＰ的扩增产率较高，
非常适合对大规模种质的遗传变异检测。由于ＳＲＡＰ可以采用更加灵敏的聚丙烯酰胺凝胶银染或荧光标记来
检测扩增带，而本实验采用的是较为简便的琼脂糖检测法，这可能是本研究所得的多态性比率较低的部分原因。
８４份老芒麦种质间的平均遗传相似系数（ＧＳ）为０．８６５，表明供试材料间具有较近的遗传关系，这很可能与
老芒麦的繁育方式相关。一般来说，相对于异花授粉和常异花授粉植物而言，自花授粉植物具有较高的群体间遗
传变异和较低的群体内遗传变异［３７］。由于老芒麦存在较高的异交率，并非严格的自花授粉植物，属于常异花授
粉植物，所以每份种质都可以看作是一个内部存在较高变异的小群体，而本实验采用的是混合单株提取ＤＮＡ法
（ｂｕｌｋｅｄＤＮＡ），可能会掩盖种质内的遗传变异，降低决定种质间遗传关系的多态性带的数目；加上种质间在繁殖
后代过程中存在一定的基因流（花粉流）［３８］，这两种因素可能会在一定程度上降低种质间的遗传差异，导致种质
间较高平均ＧＳ值的出现。根据地理来源的不同，将供试种质划分为四大地理类群。地理隔离、生态隔离和繁殖
隔离会极大地影响植物的种内遗传多样性［３９］。所以青藏高原类群与其他３个类群种质间平均ＧＳ值均较小，其
原因可能是青藏高原与其他三地区的生态地理环境存在的巨大差异所致。
本研究运用ＡＭＯＶＡ分析的结果表明：老芒麦地理类群内的遗传变异占总变异的７９．６２％，类群间的遗传
变异占总变异的２０．３８％，基于Ｓｈａｎｎｏｎ指数的分析结果与ＡＭＯＶＡ分析结果非常接近。另外在４个地理类群
中，青藏高原类群具有最高的Ｓｈａｎｎｏｎ多样性（Ｈｏ＝０．２３９８）。这表明进行老芒麦遗传资源的挖掘利用时，应更
多地重视本地优异资源特别是青藏高原地区资源的收集、保护及隔离繁种。
３．２ 供试种质间及其地理类群间的遗传关系
根据表现所有供试种质间遗传关系的聚类树形图和主向量空间分布图来看，各种质的聚类分布与地理来源
有较强的关系［４０］。种质的地理来源代表了不同的宏观生态环境，而这些不同的生态环境条件是造成种质间的遗
传变异的主要因素［４１］。本研究供试种质被分成两大类的原因，可能主要依赖于青藏高原种质的特有生态地理适
应性。由于青藏高原的高海拔及它被喀喇昆仑山、阿尔金山和祁连山等著名高山与其他种质的来源地区隔离开
来［４２］，造成其植物种质可能具有特定的生态地理适应性。需要注意的是，来自于新疆、蒙古和俄罗斯的种质并没
有按地理来源被清晰的分开，可能与这３个国家或地区接壤且并无明显生态条件差别有关。另外，种质繁殖后代
３１２第２３卷第１期 草业学报２０１４年
过程中的遗传交换可能会加剧种质间的遗传相似性。同样，基于ＡＭＯＶＡ分析产生的类群间ΦＳＴ值的聚类分析
也反映了相似的实验结果。虽然ＡＭＯＶＡ分析表明地理类群间的变异仅占总变异的２０．３８％，但达到了极显著
水平，这从另一个侧面反映了青藏高原种质类群与其他类群间存在较大的遗传差异。本结果与Ｃｈｅｎ等［４３］、陈智
华等［４４］和苗佳敏等［４５］对垂穗披碱草（犈犾狔犿狌狊狀狌狋犪狀狊）遗传多样性的研究结果一致，即青藏高原与其他地区的种
质材料存在明显的遗传分化。特别提及的是，由于ＡＭＯＶＡ可以计算无法估计是否处于 ＨａｒｄｙＷｅｉｎｂｅｒｇ遗传
平衡状态或人为划分的植物类群或群体间的ΦＳＴ值作为其遗传距离，因而在评价类似植物群体间和群体内的遗
传关系时非常有效［４６］。如果采用ＰＯＰＧＥＮＥ等软件强行基于 ＨＷ 遗传平衡来计算人为划分群体（如地理类
群）的遗传分化，可能存在较大误差。
本研究的结果表明ＳＲＡＰ是评价老芒麦种质资源遗传变异的有效手段。今后应增加利用ＳＳＲ等标记手段
以检测非编码区的遗传变异，综合评价现有老芒麦种质在全基因组水平上的遗传多样性，为种质保护、利用和品
种选育提供有益的信息。
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ｏｆＧａｎｚｉＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＰｒｅｆｅｃｔｕｒｅｏｆＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｋａｎｇｄｉｎｇ６２６０００，Ｃｈｉｎａ）
犃犫狊狋狉犪犮狋：ＳＲＡＰｍａｒｋｅｒｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｇｅｎｅｔｉｃｄｉｖｅｒｓｉｔｙａｎｄｇｅｎｅｔｉｃｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐａｍｏｎｇｅｉｇｈｔｙｆｏｕｒ犈犾狔
犿狌狊狊犻犫犻狉犻犮狌狊ａｃｃｅｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍ Ａｓｉａ．Ａｓｅｔｏｆ２３ｐｒｉｍｅｒｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｓｙｉｅｌｄｅｄ３３７ｂａｎｄｓ，ｏｆｗｈｉｃｈ２０３ｗｅｒｅ
ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｃ（６０．２４％）．Ｇｅｎｅｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｖａｌｕｅｓ（ＧＳ）ａｍｏｎｇｔｈｅａｃｃｅｓｓｉｏｎｓｒａｎｇｅｄｂｅｔｗｅｅｎ０．７８３ａｎｄ０．９６５
ｗｉｔｈａｍｅａｎｏｆ０．８６５．Ｏｎｔｈｅａｖｅｒａｇｅ，ＭｏｎｇｏｌｉａｎａｎｄＲｕｓｓｉａｎａｃｃｅｓｓｉｏｎｓｗｅｒｅｔｈｅｍｏｓｔｓｉｍｉｌａｒｗｈｉｌｅ，Ｍｏｎｇｏ
ｌｉａｎａｎｄＱｉｎｇｈａｉＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕａｃｃｅｓｓｉｏｎｓｗｅｒｅｔｈｅｍｏｓｔｄｉｓｔａｎｔｏｎｅｓ．Ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｇｒｏｕｐｅｄｔｈｅ８４ａｃｃｅｓ
ｓｉｏｎｓｉｎｔｏｔｗｏｃｌｕｓｔｅｒｓ，ｗｈｉｃｈｈａｓｑｕｉｔｅａｈｉｇｈｆｉｔ（狉＝０．８８）ｔｏｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍａｔｒｉｘ．Ｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒ
ａｎａｌｙｓｉｓｗｈｉｃｈｗａｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｓｔｒｏｎｇｌｙｂｙｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｅａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｍｏｌｅｃｕｌａｒｖａｒｉａｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓ
（ＡＭＯＶＡ）ｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｖａｒｉａｔｉｏｎｅｘｐｌａｉｎｅｄｂｙｗｉｔｈｉｎｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｇｒｏｕｐａｎｄｂｅｔｗｅｅｎｇｅｏ
ｇｒａｐｈｉｃｇｒｏｕｐｓｄｉｖｅｒｓｉｔｙｗａｓ０．７９６２ａｎｄ０．２０３８，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｓｉｍｉｌａｒｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｗｈｅｎｇｅｎｅｔｉｃｄｉ
ｖｅｒｓｉｔｙｗａｓｅｓｔｉｍａｔｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅＳｈａｎｎｏｎ’ｓｉｎｄｅｘｏｆｄｉｖｅｒｓｉｔｙ．ＢａｓｅｄｏｎｐａｉｒｗｉｓｅΦＳＴ ｂｅｔｗｅｅｎｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ
ｇｒｏｕｐｓ，ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｅｄａｃｌｅａｒｄｅｍａｒｃａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎａｃｃｅｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍ ＱｉｎｇｈａｉＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕａｎｄｔｈｅ
ｏｔｈｅｒｓａｓｓｅｐａｒａｔｅｇｒｏｕｐｓ．Ｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｐａｔｔｅｒｎｗａｓｐｒｏｂａｂｌｙｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｎｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｏｒｉｇｉｎａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌａ
ｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅａｃｃｅｓｓｉｏｎｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｐｒｅｓｅｎｔｓｔｕｄｙｃａｎｂｅｕｓｅｆｕｌｉｎｃｏｌｅｃｔｉｎｇｇｅｒｍｐｌａｓｍａｎｄｔｈｅｅｓｔａｂ
ｌｉｓｈｍｅｎｔｏｆｃｏｒｅｃｏｌｅｃｔｉｏｎｓｏｆ犈．狊犻犫犻狉犻犮狌狊．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙｗｉｌｐｒｏｖｉｄｅｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｕｓｅ
ｏｆ犈．狊犻犫犻狉犻犮狌狊ｇｅｒｍｐｌａｓｍａｎｄｖａｒｉｅｔｙｂｒｅｅｄｉｎｇ．
犓犲狔狑狅狉犱狊：犈犾狔犿狌狊狊犻犫犻狉犻犮狌狊；ｇｅｒｍｐｌａｓｍｒｅｓｏｕｒｃｅｓ；ｇｅｎｅｔｉｃｄｉｖｅｒｓｉｔｙ；ＳＲＡＰ
６１２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１４） Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．１