全 文 ：作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2016, 42(2): 303310 http://zwxb.chinacrops.org/
ISSN 0496-3490; CODEN TSHPA9 E-mail: xbzw@chinajournal.net.cn
本研究由国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2012AA101106), 国家自然科学基金项目(31000719), 国家转基因生物新品种培育
重大专项(2014ZX0800402B), 国家现代农业产业技术体系建设专项(CARS-004-PS06), 河北省博士基金项目(F13E006)和河北省青年
拔尖人才支持计划资助。
This study was support by the National High Technology Research and Development Program of China (863 Program) (2012AA101106) and
the National Natural Science Foundation of China (31000719), the Major Project of China on New Varieties of GMO Cultivation
(2014ZX0800402B) and the China Agriculture Research Syscem (CARS-004-PS06), the Doctoral Scientific Research Foundation of Hebei
Province (F13E006) and the Program for Excellent Young Talents in Hebei Province.
* 通讯作者(Corresponding author): 张孟臣, E-mail: zhangmengchen@hotmail.com, Tel: 0311-87670653
第一作者联系方式: E-mail: yakun0628@163.com **同等贡献(Contributed equally to this work)
Received(收稿日期): 2015-07-09; Accepted(接受日期): 2015-11-20; Published online(网络出版日期): 2015-12-08.
URL: http://www.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20151208.1422.002.html
DOI: 10.3724/SP.J.1006.2016.00303
大豆不同环境下脂肪酸组分含量的 QTL分析
雷雅坤 1,2,** 刘兵强 1,** 邸 锐 1 闫 龙 1 杨春燕 1 郝东旭 3
张孟臣 1,*
1 河北省农林科学院粮油作物研究所 / 国家大豆改良中心石家庄分中心 / 河北省遗传育种重点实验室, 河北石家庄 050031; 2 河北
省农林科学院农业信息与经济研究所, 河北石家庄 050051; 3 河北经济管理学校, 河北石家庄 050071
摘 要: 大豆油的品质取决于脂肪酸各组分在大豆中的比例, 为发掘控制大豆 5 种脂肪酸含量的数量性状位点(QTL),
利用冀豆 12和黑豆重组自交系群体构建遗传图谱, 采用Windows QTL Cartographer 2.5和 QTL Network-2.0软件的 CIM
和 MCIM法对大豆 5种脂肪酸组分进行数量性状定位。结果表明, 在石家庄和三亚各环境下共检测到 16个 QTL, 位于
连锁群 A2、B2、C2、F、G、I、L上。对 2个环境联合分析, 检测到 13个 QTL, 其中 9个用 2种方法被检测到, 但这
13个位点与环境互作的贡献率明显小于加性效应。其中在 B2连锁群 Satt168~Satt556控制硬脂酸的 QTL Ste-1在河北石
家庄和海南三亚均能被检测到, 贡献率均为 12%, 在双尾群体和间隔挑选群体中也能检测到控制硬脂酸的 QTL Ste-1,
说明这一 QTL稳定存在于本组合群体中, 为今后大豆硬脂酸的 QTL精细定位奠定了基础。
关键词: 大豆; 脂肪酸; 数量性状位点; 环境
QTL Analysis of Fatty Acid Contents under Different Environments in Soybean
LEI Ya-Kun1,2,**, LIU Bing-Qiang1,**, DI Rui1, YAN Long1, YANG Chun-Yan1, HAO Dong-Xu3, and
ZHANG Meng-Chen1,*
1 Institute of Cereal and Oil Crops, Hebei Academy of Agriculture and Forestry Sciences / Shijiazhuang Branch Center of National Center for Soybean
Improvement / Hebei Genetic Breeding Laboratory, Shijiazhuang 050031, China; 2 Institute of Agricultural Information and Economy, Hebei Aca-
demy of Agriculture and Forestry Sciences, Shijiazhuang 050051, China; 3 Hebei Econmy Management School, Shijiazhuang 050071, China
Abstract: Soybean is an important crop which contributes about 60% of the world’s oilseed production. The quality of soybean
oil depends on the relative composition of fatty acid in seeds. A population of recombinant inbred lines derived from a cross of
Jidou 12 × Heidou was grown in two environments and the seed samples from the environments were evaluated for fatty acid
contents. Simple sequence repeat (SSR) markers were used to construct genetic linkage map. A total of 16 QTLs underlying fatty
acid contents were identified by CIM and MCIM methods using Windows QTL Cartographer 2.5 and QTL Network-2.0 software
at Sanya and Shijiazhuang locations, respectively. These QTLs were scattered on linkage groups A2, B2, C2, F, G, I, L. According
to the two environment combined data, 13 QTLs were detected using two mapping methods. Nine of them were common in the
results from two methods. Another QTL associated with stearic acid content, named as Ste-1, located on LG B2 and flanked by
Satt168 and Satt556, was stable across two locations, also. QTL Ste-1 could explain 12% of the phenotypic variation at both loca-
tions. This study is helpful to improve fatty acid composition in soybean.
Keywords: Soybean; Fatty acids; Quantitative trait loci; Environment
304 作 物 学 报 第 42卷
大豆油是主要的食用油之一, 大豆的蛋白、矿物质和
维生素含量丰富 , 其不饱和脂肪酸含量在油分中也具有
很高的比例。因此, 应重视大豆脂肪酸各组分的比例, 以
便开展大豆品质育种, 提高脂肪含量[1]。大豆棕榈酸、硬
脂酸、油酸、亚油酸与亚麻酸 5种脂肪酸含量都属于数量
性状[2]。Nickell和 Brummer[3]都用 RFLP标记分别在连锁
群 D和 B2上定位到了控制棕榈酸和亚麻酸的位点。1992
年 Diers等[4]检测到影响棕榈酸、油酸和亚油酸的 3个 QTL,
解释 10%以上的遗传变异。 2002 年 Li 等 [5]通过
Cook×N87-2122-4构建的重组自交系 F2和 F2:3群体, 在连
锁群上检测到了控制棕榈酸的 2个 QTL, 分布在连锁群
A1标记 Satt684附近和 M连锁群标记 Satt175附近, F2群
体在这 2个位置上可解释的遗传变异为 38%和 8%, F2:3群
体在这 2个位置上可解释的遗传变异分别为 33%和 9%;
所检测到的 2个连锁群上的区域的主效基因和微效基因互
作效应显著。2003年 Spencer等[6]通过群体检测到影响硬
脂酸的 QTL, 位于 B2 连锁群上标记 Satt070、Satt474 和
Satt556附近。2006年郑永战等[7]用 Essex×ZDD2315的回
交群体 F1的 114 个单株, 检测到控制 5 种脂肪酸含量的
16 个位点, 分布于 B2、C1、D1b、D2、E、H、I、L、N
等 9 个连锁群上, 可解释的遗传变异为 8.2%~39.3%, 其
中在 B2 上检测到的控制硬脂酸的位点和 Spencer 检测到
的位点一致。在不同群体中所定位到的控制脂肪酸含量的
QTL 有所差异, 通过对所报道的位点进行整合, 可以从
整体上分析大豆脂肪酸的 QTL, 选出比较可靠的位点用
于育种工作。1996 年 Orf 等[8]对报道过的 14 个群体进行
整理, 在 5个群体里控制大豆脂肪酸的 QTL有 12个遗传
贡献率超过了 10%。2009 年宋万坤等[9]对大豆脂肪酸组
分 QTL 进行了元分析, 影响大豆 5 种脂肪酸组分的 QTL
主要分布在 A1、B2、D1b、D2、E、G、L这 7条连锁群
上, 且成簇分布。其中影响大豆棕榈酸、硬脂酸、油酸、
亚油酸、亚麻酸含量的 QTL分别为 3、1、5、2和 1个, 还
有 1个 QTL同时影响大豆的棕榈酸、硬脂酸和油酸含量。
于福宽[10]利用鲁黑豆 2 号和南汇早黑豆重组自交系群体
对棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、亚麻酸、油分等性状
检测到 13个 QTL。分布于 A1、M、G、O、K、B2和 N
连锁群上, LOD 值为 2.62~12.70, 遗传贡献率为 5.60%~
21.39%。
目前 , 研究者们比较了不同环境中以同一群体定位
到的 QTL。朱军[11]提出的基于混合线性模型复合区间作
图法为分析 QTL 与环境的互作效应提供了有力手段 ,
可以直接分析出 QTL 与环境互作的遗传贡献率。单大
鹏等 [12]用 Charleston×东农 594 的 RIL 群体连续 5年对油
份进行 QTL定位, 检测到 11个位点, 其中有 2个 QTL没
有与环境的互作。苗兴芬[13]用 Charleston×东农 594 的群
体通过 3个年份 3个地点的试验, 检测到 5种脂肪酸的 68
个位点, 其中有 19个存在与环境的互作。
本试验利用冀豆 12和黑豆组合的 F6群体构建更完整
的大豆遗传连锁图谱, 连续 2年对 5种脂肪酸组分含量进
行 QTL 定位, 在三亚环境下对石家庄定位到的数量性状
位点进行验证, 找到更加可靠的控制 5种脂肪酸组分含量
的 QTL。对在石家庄和三亚检测到的脂肪酸含量进行了
上位效应和 QTL 与环境互作效应的分析, 有利于得到受
环境影响较小, 能稳定遗传的 QTL。
1 材料与方法
1.1 试验材料
以 5 种脂肪酸含量均有差异的冀豆 12 为母本, 黑豆
为父本进行杂交。通过单粒传法得到本群体 F6的 211 个
家系。2010年冬将收获的 F6单株种植于海南三亚实验站,
每个家系 1行, 行长 2 m, 株行混收, 检测了 211个家系脂
肪酸主要组分含量。2011 年夏, 将收获的 F7种植于河北
石家庄堤上实验站, 对 F8 进行脂肪酸主要组分含量的测
定。根据 F7群体硬脂酸含量的表型数据, 从 211个家系中
选取含量最高和最低的各 30 株建立双尾群体; 每隔 3 株
挑选 1株建立间隔挑选群体。
1.2 PCR反应
以本群体 211 个家系 F6单株的新鲜嫩叶为试验材料,
用 SDS法提取大豆基因组 DNA, PCR体系含 5 μL DNA、
2.0 μL 10×PCR buffer、2.5 mmol L–1 dNTPs、1.5 μmol L–1
引物、1 U Taq酶, 加 ddH2O补足至 20 μL。反应程序为
94℃预变性 5 min; 94℃变性 30 s, 47℃退火 30 s, 72℃延伸
30 s, 35个循环; 72℃延伸 5 min, 4℃保存。
1.3 脂肪酸测定方法
采用安捷伦气相色谱 6890N, 将供试材料用研磨仪
充分研磨, 磨好后取 0.04 g豆粉放入 2.0 mL离心管中, 加
1 mL脂肪提取液, 振荡混匀 10 min, 10 625×g离心后取上
清液, 加 0.5 mol L–1甲醇钠甲酯化 1 mL, 静置 10 min, 加
饱和 NaCl溶液至样品分层。吸取上清液进行气相色谱分
析。选用 FID检测器, FFAP弹性石英毛细管柱, 恒压的模
式, 载气为高纯氮气, 流速为 1 mL min–1; H2气流速为 35
mL min–1; 空气流速为 350 mL min–1。进样量为 1 μL。分
流比为 10∶1, 进样口的温度为 250℃。检测器的温度为
250℃。程序温为 180℃ 3 min, 9℃ min–1 升到 225℃
min–1, 保持 25 min[14]。
1.4 QTL定位分析方法
利用Map Manager QTXb20 (P=0.0001, 函数Kosambi)
软件对冀豆12×黑豆群体进行遗传连锁图谱的构建和分
析。用Windows QTL Cartographer 2.5软件及复合区间作图
法, 取LOD=2.5为阈值, Walk Speed＝1.5 cM, 对由211个
家系组成的大群体、双尾群体和间隔挑选群体的5种脂肪
酸含量进行QTL检测 , 同时分析各位点的遗传贡献率和
加性效应。用QTL Network-2.0软件及基于混合线性模型
的复合区间作图法, 对2个环境下的5种脂肪酸含量进行
联合分析 , 并分析所检测到位点的加性效应和与环境的
互作效应。
第 2期 雷雅坤等: 大豆不同环境下脂肪酸组分含量的 QTL分析 305
2 结果与分析
2.1 五种脂肪酸的分布特征
从表 1可看出, 在不同环境中 2个亲本的 5种脂肪酸
组分含量有一定的变化。后代群体的 5种脂肪酸含量中除
三亚环境的油酸最小值为 14.86%, 比低亲的父本黑豆高
0.81 个百分点外, 其余性状都具有双向超亲的现象, 且群
体后代的平均值均位于两亲本之间, 在 2个环境中硬脂酸
的平均值分别为 3.36%和 3.15%, 均倾向于低亲值, 油酸
的平均值分别为 17.89%和 17.19%, 均倾向于高亲值。在
5 种脂肪酸组分中, 硬脂酸的变异幅度较小, 油酸和亚油
酸的变异幅度较大, 表明在这 2个性状上后代群体有一定
差异, 对提高油酸和亚油酸在大豆 5种脂肪酸组分中所占
的比例有一定意义。5种脂肪酸组分的最大值和最小值差
异较明显, 说明在后代分离群体中的表现分离程度较大,
且变异连续, 在 2个环境中 5种脂肪酸组分偏度的绝对值都
小于 1, 基本呈正态分布, 是属于多基因控制的数量性状。
2.2 不同世代不同地点 5种脂肪酸组分的相关
表 2表明, F7棕榈酸和油酸、亚油酸呈极显著负相关, 硬
脂酸和亚麻酸呈显著负相关, 油酸和亚油酸、亚麻酸呈极显
著负相关, F7脂肪酸间的相关除了硬脂酸和亚麻酸的相关程
度外, 其余均和 F8脂肪酸间的相关性一致。棕榈酸、硬脂酸、
油酸、亚油酸和亚麻酸 F7和 F8之间都呈极显著正相关。说
明 F7和 F8的脂肪酸组分含量受环境因素的影响较大。
2.3 遗传图谱构建
参照 Cregan等[15]公布的大豆遗传连锁图谱, 在 20条
连锁群上, 约每 10 cM挑选 2~3对引物, 共筛选了 495对
引物, 其中有多态的为 221对, 从中选取 130对分布均匀
的引物 , 利用构建遗传连锁图谱 , 能得到条带清晰的为
118对, 与冀豆 12带型一致的记为 A, 与黑豆带型一致的
表 1 亲本及后代群体脂肪酸性状统计结果
Table 1 Statistics results of fatty acids traits of parents and descendant population
亲本 Parent 群体 Population
性状
Trait
环境
Environment 冀豆 12
Jidou 12
黑豆
Heidou
最大值
Max
最小值
Mix
变幅
Range
平均值
Average
标准差
SD
偏度
Skew
峰度
Kurt
棕榈酸 三亚 Sanya 13.57 11.27 15.25 10.69 4.56 12.13 0.71 0.987 2.562
Palmitic acid 石家庄 Shijiazhuang 12.56 10.51 13.02 9.67 3.35 11.21 0.72 0.172 –0.578
硬脂酸 三亚 Sanya 3.48 3.35 4.10 2.44 1.66 3.36 0.30 –0.234 0.242
Stearic acid 石家庄 Shijiazhuang 3.48 2.82 3.83 2.54 1.29 3.15 0.27 0.024 –0.569
油酸 三亚 Sanya 19.31 14.05 24.82 14.86 9.96 17.89 1.84 0.936 1.189
Oleic acid 石家庄 Shijiazhuang 18.62 15.57 21.23 10.09 11.14 17.19 1.51 –0.579 2.595
亚油酸 三亚 Sanya 53.30 57.89 59.36 51.18 8.18 55.24 1.50 –0.047 0.018
Linoleic acid 石家庄 Shijiazhuang 56.35 59.50 62.28 54.59 7.69 57.72 1.28 0.160 0.450
亚麻酸 三亚 Sanya 10.34 13.43 13.84 8.95 4.89 11.38 1.01 0.010 –0.157
Linolenic acid 石家庄 Shijiazhuang 9.00 11.66 12.95 8.03 4.92 10.67 0.94 0.045 –0.217
表 2 群体 F7和 F8两代间脂肪酸的相关
Table 2 Correlatin coefficient of five types of fatty acids between F7 and F8 populations
F7 F8 脂肪酸
Fatty acid 棕榈酸
Palmitic
硬脂酸
Stearic
油酸
Oleic
亚油酸
Linoleic
亚麻酸
Linolenic
棕榈酸
Palmitic
硬脂酸
Stearic
油酸
Oleic
亚油酸
Linoleic
棕榈酸 Palmitic (F7)
硬脂酸 Stearic (F7) –0.096
油酸 Oleic (F7) –0.223** –0.025
亚油酸 Linoleic (F7) –0.232** 0.009 –0.739**
亚麻酸 Linolenic (F7) 0.078 –0.195* –0.563** 0.021
棕榈酸 Palmitic (F8) 0.574** 0.079 –0.059 –0.208** –0.009
硬脂酸 Stearic (F8) 0.017 0.549** 0.342** –0.343** –0.288** 0.297**
油酸 Oleic (F8) –0.140* –0.121* 0.499** –0.387** –0.202** –0.215** 0.186*
亚油酸 Linoleic (F8) –0.176* –0.068 –0.426** 0.689** –0.104* –0.253** –0.390** –0.560**
亚麻酸 Linolenic (F8) 0.051 –0.045 –0.337** –0.009 0.607** –0.121* –0.318** –0.416** –0.132*
**表示 P<0.01极显著相关; *表示 P<0.05显著相关。
** Significant at the 0.01 level; * significant at the 0.05 level.
306 作 物 学 报 第 42卷
记为 B, 杂合的带型记为 H, 缺失的记为-。
利用 SSR 标记对冀豆 12×黑豆群体构建大豆遗传连
锁图谱, 共包括 21条连锁群。与大豆公共图谱相比较, 连
锁群与公共图谱有很好的对应 , 标记顺序与公共图谱完
全一致。遗传连锁图谱的标记为 117个 SSR标记, 每个连
锁群上平均包括 6 个标记, 图谱总长度为 1501.0 cM, 标
记间平均距离为 15.6 cM[16]。
2.4 不同环境 5种脂肪酸组分的 QTL定位
采用复合区间作图法分析石家庄和三亚 2 个环境大豆
5种脂肪酸含量的数据, 共检测到 16个 QTL (图 1和表 3)。
在石家庄环境可以检测到 4个控制硬脂酸的QTL, 分
别位于连锁群 B2、C2 和 I, 在三亚环境还可以检测到 2
个 QTL, 分别位于连锁群 B2和 C2 (表 3), LOD值为 2.50~
7.03, 遗传贡献率为 11%~14%。其中 QTL Ste-1在 2个环
境中都被检测到, 增效基因均来自母本冀豆 12, 且可解
释的遗传变异都为 12%。
在双尾群体和间隔挑选群体中 , 均可定位到控制硬
脂酸的 QTL Ste-1, 遗传贡献率为 15%~27%, 在双尾群体
中定位到位于 B2和 C2上的 QTL与石家庄环境中所检测
到的位点一致(图 2), 其中位于 B2上的 QTL Ste-3在间隔
挑选群体中也被检测到, 说明分布在连锁群B2和C2上的
控制硬脂酸的 QTL 比较稳定。在双尾群体 I 连锁群标记
Satt148 附近和在间隔挑选群体 H 连锁群标记 Satt541–
Sat-118检测到了控制硬脂酸的位点, 这 2个 QTL 与冀豆
12×黑豆群体定位到的位点不同, 有待进一步验证。
在石家庄环境检测到 1 个棕榈酸含量 QTL (QTL
Pal-1), 位于 F连锁群, LOD值为 2.69, 可解释 6%的遗传
变异。在石家庄环境检测到 2个油酸含量 QTL, 都分布在
I 连锁群的 Satt162 附近, 遗传贡献率分别为 9%和 10%,
其增效基因均来自母本冀豆 12, 2个 QTL距离较近, 在连
锁群 I上可能有控制油酸的主效QTL存在, 在海南环境检
测到 1个 QTL, 位于连锁群 L。在石家庄环境下只检测到
2个亚油酸含量 QTL, 分别位于连锁群 C2和 I, 可解释的
遗传变异分别为 12%和 6%。在石家庄环境检测到 3个控
制亚麻酸的 QTL, 分别位于连锁群 A2、C2和 G上, LOD
值为 2.44~5.07, 遗传贡献率为 7%~15%。其中位于连锁群
G标记 Satt612–Sat_372之间的 QTL Len-5, 在石家庄环境
本群体的 F4中也曾被检测到, 其增效基因来自父本黑豆。
在三亚环境检测到 2个控制亚麻酸的QTL, 分别位于连锁
群 C2和 I, 可解释的遗传变异为 5%和 8%。
图 1 冀豆 12×黑豆中检测出的 5种脂肪酸含量 QTL在连锁群的分布
Fig. 1 Distrbution of QTL for five types of fatty acids detected from Jidou 12×Heidou on linkage map
第 2期 雷雅坤等: 大豆不同环境下脂肪酸组分含量的 QTL分析 307
表 3 2年中用 CIM法定位的 5种脂肪酸含量 QTL
Table 3 QTLs mapping of five fatty acid contents with CIM method in two years
性状
Trait
位点
QTL
连锁群
Chr.
区间
Marker interval
加性效应
Additive effect
LOD值
LOD score
贡献率
PEV (%)
位置
Position (cM)
棕榈酸 Palmitic acid (F8) Pal-1 F Satt663–Satt335 –0.17 2.69 6 40.26
Ste-1 B2 Satt168–Satt556 –0.13 6.80 12 54.40 硬脂酸 Stearic acid (F7)
Ste-2 C2 Satt643–Satt286 0.16 6.49 11 66.74
Ste-1 B2 Satt168–Satt556 –0.09 4.13 12 48.40
Ste-3 B2 Satt556–Satt534 –0.09 5.12 12 59.80
Ste-4 C2 Satt286–Satt460 0.10 7.03 14 77.00
硬脂酸 Stearic acid (F8)
Ste-5 I Satt496–Satt049 –0.07 2.50 6 37.03
油酸 Oleic acid (F7) Ole-1 L Satt278–Satt462 –0.52 2.53 5 38.43
Ole-2 I Satt162–Satt148 –0.47 4.23 9 75.44 油酸 Oleic acid (F8)
Ole-3 I Sat_418–Satt162 –0.49 3.85 10 68.20
Lei-1 C2 Satt457–Satt322 –0.45 4.85 12 42.94 亚油酸 Linoleic acid (F8)
Lei-2 I Sat_418 0.32 3.09 6 60.20
Len-1 I Satt162–Satt148 0.37 3.92 8 81.44 亚麻酸 Linolenic acid (F7)
Len-2 C2 Sat_062–Satt281 0.28 2.44 5 14.01
Len-3 A2 Satt409–Satt429 0.29 3.57 10 36.94
Len-4 C2 Satt457–Satt322 0.28 3.07 7 131.50
亚麻酸 Linolenic acid (F8)
Len-5 G Satt612–Sat_372 0.33 5.07 15 78.93
加性效应 A中的负值代表增效基因来自母本冀豆 12, 正值代表增效基因来自父本黑豆。
Negative values represent gene additive effect from the female parent Jidou 12, positive values from the male parent Heidou.
图 2 复合区间作图法对硬脂酸的 QTL定位似然比图谱
Fig. 2 Likelihood ratio maps of QTL tagging for stearic acid using CIM
308 作 物 学 报 第 42卷
2.5 联合分析 2个环境下 5种脂肪酸含量 QTL与环境的
互作
利用 F6群体的分子数据及石家庄和三亚 2个环境下 5
种脂肪酸含量的数据, 用 QTLNetwork-2.1 软件基于混合
线性模型的复合区间作图法对 2个环境的大豆脂肪酸组分
含量进行联合分析(表 4), 共检测到 13个 QTL, 可解释的
遗传变异范围为 3.8%~15.4%, 和 CIM法相比, 2种方法都
能检测到的 QTL有 9个, 但贡献率较 CIM法有所下降。
13个 QTL中有 12个与环境具互作效应, 其效应值为
0.0001~0.4458, 2个环境对单个位点的效应值大致相等 ,
但作用相反。位点与环境的互作均没有达到显著水平。其
中分布在 I 连锁群标记 Satt049~Sat_418 控制亚油酸的
QTL与环境互作效应的贡献率为 0, 说明该位点与环境没
有发生互作效应。控制亚油酸的 QTLN Lei-2与环境互作
的遗传贡献率最大, 为 0.89%。13 个 QTL 与环境互作效
应总的遗传贡献率为 3.04%, 明显小于自身加性效应的遗
传贡献率。说明本群体所定位的 QTL受环境影响较小, 比
较稳定、可靠。从表 4可知, 除了 3个控制油酸位点的加
性效应都为正值, 增效基因均来自父本外, 控制其余 4 种
脂肪酸位点的加性效应同时存在正值和负值 , 这也说明
了 5 种脂肪酸组分除 F7三亚环境的油酸没有负向超亲外其
余均有双向超亲分布, 且最大值和最小值之间差异显著。
表 4 2年中用 MCIM法定位的 5种脂肪酸含量 QTL及其与环境的互作
Table 4 QTLs mapping of five fatty acid contents QE interaction with MCIM in two years
性状
Trait
位点
QTL
标记区间
Marker interval
F值
F-value
加性效应
Additive effect
H2A H2AEi AEi1 AEi2
NPal-1 Satt409–Satt429 10.62 –0.29 0.0554 0.0006 –0.0002 0.0002
NPal-2 Satt335–Satt144 20.21 0.27 0.1088 0.0008 0.0003 –0.0003
棕榈酸 Palmitic acid
NPal-3 Satt607–Satt361 8.25 –0.13 0.0338 0.0005 0.0002 –0.0003
NSte-1 Satt286–Satt460 39.92 –0.19 0.1538 0.0006 0.0163 –0.0168 硬脂酸 Steatic acid
NSte-2 Satt556–Satt534 30.27 0.11 0.1149 0.0056 –0.0001 0.0001
NOle-1 Satt462–Satt481 9.33 0.44 0.0407 0.0019 0.0002 –0.0002
NOle-2 Satt317–Sct_193 9.80 1.81 0.0392 0.0060 0.4442 –0.4458
油酸 Oleic acid
NOle-3 Sat_418–Satt162 11.92 0.74 0.0573 0.0007 0.0001 –0.0001
NLei-1 Satt457–Satt322 11.06 0.29 0.0380 0.0007 –0.0006 0.0006
NLei-2 Satt317–Sct_193 13.03 –0.47 0.0529 0.0089 –0.1395 0.1406
亚油酸 Linoleic acid
NLei-3 Satt049–Sat_418 10.97 –0.47 0.0584 0.0000 0.0000 –0.0000
NLen-1 Satt409–Satt429 12.64 0.44 0.0663 0.0036 –0.0409 0.0410 亚麻酸 Linolenic acid
NLen-2 Satt457–Satt322 17.95 –0.36 0.0771 0.0005 0.0001 –0.0001
AEi1、AEi2分别表示 2010年三亚和 2011年石家庄 2个环境下 QTL与环境互作的加性效应。
AEi1, AEi2 indicate the additive effect of interaction of QTL with environments, in Sanya of 2010 and in Shijiazhuang of 2011, respec-
tively.
3 讨论
3.1 两年 QTL定位结果比较
由于大豆脂肪酸组分含量属于数量性状 , 环境和年
份对其影响较大, 从 2 年的脂肪酸组分含量定位结果可知,
控制 5 种脂肪酸组分含量的 QTL 较集中分布在 B2、C2
和 I 连锁群。其中, 在 B2 连锁群标记 Satt168–Satt556 控
制硬脂酸的 QTL 在 2 个环境中可被重复检测到, 且 2 年
的遗传贡献率都为 12%。这一位点和 Spencer等[6]利用普
通硬脂酸含量品种 Dare 和高硬脂酸含量品种 FAM94-41
的重组自交系 F2、F2:3 报道过的位点一致, 郑永战等[7]也
曾用高含油量品种 Essex 和低含油量品种 ZDD2315 的回
交群体报道过这个位点。在不同年份地点、环境下得到的
相同的基因位点, 是硬脂酸的重要基因位点。在石家庄环
境 B2连锁群上还可以检测到一个控制硬脂酸的QTL位点,
和 2006 年郑永战等[7]利用回交群体报道的位点一致。本
试验定位的区间和曾报道的相比 , 遗传距离在公共图谱
上缩短了 1.13 cM。三亚环境下检测到的在 L连锁群上控
制油酸的位点和 Maria 等[17]在 2008 年用 G99~G725 和
N00~3350的 F2:3定位到的位点都与标记 Satt462相连锁。
在 C2连锁群标记 Satt286–Satt460控制硬脂酸的位点和在 G
连锁群上控制亚麻酸的位点曾在本群体 F2:4 中被检测到[18],
且这一位点和邹筱[19]报道的与脂肪、硬脂酸、油酸、亚
油酸含量相关的 Satt079 标记的遗传距离较近。由于数量
性状受环境和群体的影响, 所以, 在不同群体和同一群体
不同环境中重复检测到的位点比较可靠 , 挖掘这些有利
基因有着重要的意义。
3.2 遗传距离较近的 QTL
本试验检测到控制 5 种脂肪酸组分含量的 QTL 位点
中 , 在不同年份所检测到的控制同一性状的位点分布在
同一个连锁群不同标记之间且遗传距离很近, 如在 C2 连
锁群上控制硬脂酸的 QTL, 在 2008年三亚环境下和 2009
第 2期 雷雅坤等: 大豆不同环境下脂肪酸组分含量的 QTL分析 309
年石家庄环境下被定位在标记 Satt316–Satt307, 在 2010
年三亚环境下被定位在标记 Satt643–Satt286, 在 2011 年
石家庄环境下被定位在标记 Satt286–Satt460, 遗传贡献率
分别为 7%, 11%, 14%。在 G连锁群上控制亚麻酸的 QTL
位点 , 在 2008 年石家庄环境下被定位在标记 Satt517–
Satt612, 在 2011 年石家庄环境下被定位在标记 Satt612–
Sat_372, 遗传贡献率分别为 20%和 15%。
以上几对分布在连锁群 C2和G上的QTL在公共图谱
中的遗传距离很近, 由于环境对定位造成的影响, 这几个
QTL可能是一个, 但在 QTL的初定位中没有明确的结论,
是否为同一个 QTL 只能通过这一区域引物的加密, 在不
同环境反复试验继续验证。Fulton等[20]认为, 在多种环境
中能同时检测到的 QTL 可能比那些只能在一种环境中检
测到且效应值更高的 QTL更有利用价值, 这样的 QTL在
转移到新的遗传背景或在不同的环境条件下评价时更稳
定。同时分析多个环境下的数据, 能增大 QTL 的检测强
度, 准确估计 QTL 的位置和效应[21]。对于遗传距离较近
的 QTL, 单大鹏等[10]将其归为基本一致的 QTL, 但对可
以归为一个 QTL 的遗传距离没有做出限制, 对于本试验
中在硬脂酸和亚麻酸上检测到的这2个标记区域可以作进
一步研究, 以利于说明这个问题。
3.3 大豆脂肪酸组分含量 QTL的富集区与相关性
在数量性状基因定位时经常将控制不同性状的基因
定位到连锁群的同一区域,本研究发现, 控制亚麻酸和与
其相关的油酸、亚油酸 3 个性状的 QTL 有部分重叠现象
(表 3 和图 1)。在 I 连锁群标记 Satt162–Satt148 同时控制
油酸和亚麻酸的含量, 在 I 连锁群标记 Sat_418 附近检测
到控制油酸和亚油酸这 2个性状的 QTL。由表 2可知, 在
F8中, 油酸和亚油酸、亚麻酸都呈极显著负相关, 与于福
宽 [10]和邹筱等[19]报道的结果一致, 说明这一相关在本群
体 F7 和不同群体中都稳定存在[22-23], 试验结果表明, 在
连锁群 I 上很可能存在控制这一相关的基因位点。在 F8
中, 亚油酸和亚麻酸存在极显著负相关, 这一相关徐豹等[24]
曾报道过, C2连锁群 Satt457–Satt322的 QTL同时控制亚
油酸和亚麻酸的含量, 说明 2 个性状间重叠的 QTL 与相
关性具有一致性。这些位点从分子层面上对油酸、亚油酸
和亚麻酸的相关性做出了更好的解释 , 也证明了基因一
因多效的现象。通过脂肪酸组分间的相关, 对其中一种组
分的选择可以影响到遗传距离较近的另一种脂肪酸组分。
本研究中具有多效性脂肪酸 QTL 集中在 C2 和 I 连锁群
上。同时控制多个数量性状的可能是同一个基因位点, 也
可能是多个基因紧密连锁共同对一个性状起作用[25]。目
前的 QTL 定位中精细定位的研究还很少, 随着分子技术
的发展尤其是 SNP的运用,遗传连锁图谱的不断加密和完
善, 可以把 QTL 准确定位到大豆遗传连锁图谱中, 把在
同一个区域中定位到的距离较近的 QTL 分解开, 可以通
过精细定位和图位克隆技术 , 最终将有价值的基因应用
到分子育种上[26]。
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