全 文 :作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2015, 41(10): 15101518 http://zwxb.chinacrops.org/
ISSN 0496-3490; CODEN TSHPA9 E-mail: xbzw@chinajournal.net.cn
本研究由国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2011CB100105, 2014CB138200), 国家自然科学基金项目(91335206)和中国农业
科学院科技创新工程项目资助。
* 通讯作者(Corresponding authors): 王天宇, E-mail: wangtianyu@caas.cn; 黎裕, E-mail: liyu03@caas.cn
第一作者联系方式: E-mail: 13811531756@139.com
Received(收稿日期): 2015-03-09; Accepted(接受日期): 2015-06-01; Published online(网络出版日期): 2015-07-01.
URL: http://www.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20150701.1435.001.html
DOI: 10.3724/SP.J.1006.2015.01510
基于高密度遗传图谱的玉米籽粒性状 QTL定位
秦伟伟 李永祥 李春辉 陈 林 吴 迅 白 娜 石云素
宋燕春 张登峰 王天宇* 黎 裕*
中国农业科学院作物科学研究所, 北京 100081
摘 要: 籽粒大小及百粒重是决定玉米产量的重要因素。为解析籽粒性状遗传基础, 本研究以玉米自交系黄早四
(HZS)和Mo17为亲本, 构建包含 130个重组自交系(recombination inbred line, RIL)的 RIL群体。基于 GBS (genotyping-
by-sequencing)技术获得的高密度多态性 SNP (single nucleotide polymorphism)位点, 构建了包含 1262个 Bin标记的高
密度遗传图谱。采用完备区间作图法, 对 5个环境条件下的粒长、粒宽、百粒重、粒长/粒宽 4个性状分别进行 QTL
(quantitative trait locus)定位, 共检测到 30个 QTL。利用 5个环境性状均值, 共检测到 11个 QTL。其中粒长主效 QTL
qklen1、粒长/粒宽主效 QTL qklw1在 3个单环境条件下均被检测到, 且定位在第 1染色体相邻区域, 物理位置分别为
210~212 Mb、207~208 Mb, 表型贡献率分别为 22.60%和 26.79%, 被认为是控制玉米籽粒形状的主效位点。针对第 1
染色体 207~212 Mb区间, 采用成组法 t检验, 对黄早四(受体)和Mo17 (供体)构建的 BC3F1回交群体进行单标记分析。
结果表明, 在 BC3F1群体中 qklen1 和 qklw1 同样具有显著的遗传效应。本研究结果不仅为分子标记辅助选择籽粒性
状提供了实用标记, 而且为主效基因的进一步精细定位和候选基因挖掘奠定了基础。
关键词: 玉米(Zea mays L.); 籽粒性状; 数量性状位点(QTL); 高密度遗传图谱
QTL Mapping for Kernel Related Traits Based on a High-Density Genetic Map
QIN Wei-Wei, LI Yong-Xiang, LI Chun-Hui, CHEN Lin, WU Xun, BAI Na, SHI Yun-Su, SONG Yan-Chun,
ZHANG Deng-Feng, WANG Tian-Yu*, and LI Yu*
Institute of Crop Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China
Abstract: Kernel size and weight are major determinants of grain yield. For understanding molecular mechanisms of kernel re-
lated traits, a recombinant inbred line (RIL) mapping population including 130 families was developed from the cross of two
maize elite inbreds, Huangzaosi (HZS) and Mo17. By using the approach of GBS (genotyping-by-sequencing), the high-density
genetic map with 1262 bin markers was constructed. QTLs for kernel related traits were identified by stepwise regression
(RSTEP-LRT) using Windows QTL ICI-Mapping software under five environments. In total, 30 QTLs were detected under single
environment and 11 QTLs were detected under the joint environment. The kernel length major QTL qklen1 and the length/width
major QTL qklw1 were found in the adjoining regions with a strong genetic effect under three environments. QTL qklen1 was
located in a region of 210–212 Mb on chromosome 1 with explained 22.60% of phenotypic variance, and qklw1 was located in a
region of 207–208 Mb on chromosome 1 with explained 26.79% of phenotypic variance. In addition, for further verification,
another introgression population of BC3F1 was developed with Mo17 as the donor parent and HZS as the recurrent parent. The
result of the single marker analysis suggested that qklen1 and qklw1 also had a significantly genetic effect, which is similar to that
in the RIL population. The present study provides a good basis for studying genetic mechanism and molecular marker assisted
selection for the improvement of kernel related traits in maize.
Keywords: Maize; Kernel related trait; QTL; High-density genetic map
玉米作为重要粮、经、饲兼用作物, 据预测全 球需求量到2050年将增加一倍[1]。因此, 高产仍是玉
第 10期 秦伟伟等: 基于高密度遗传图谱的玉米籽粒性状 QTL定位 1511
米育种的主要目标。玉米产量性状是最复杂的性状
之一[2]。将产量性状分解为若干构成因子, 不仅可提
高产量相关基因挖掘效率 [3], 而且有利于阐述影响
产量的遗传基础[4-5]。玉米的产量构成因子可分为百
粒重、穗粒数、单位面积有效穗数。其中, 百粒重
具有较高的遗传力, 是玉米育种过程中的重要选择
性状。百粒重主要取决于籽粒的大小和形状[6]。在
作物的选择驯化过程中, 粒形和粒重也被认为是产
量的重要构成因子[7]。此外, 玉米籽粒性状(粒重、
粒长、粒宽、粒厚)与产量均表现出较高的相关性[8],
且相对于产量而言, 具有受环境影响小的特点[9]。因
此, 将籽粒相关性状作为研究目标是解析玉米产量
遗传基础的重要途径。
玉米基因组学的迅速发展[10]和新型标记的开发,
推动了玉米籽粒相关数量性状位点(QTL)的挖掘进
程。如 Liu 等[11]利用 F2:3群体及 256 个 SSR 标记定
位到 28个籽粒相关 QTL; Zhang等[12]利用永久性 F2
群体及 217个 SSR标记定位到 54个籽粒相关 QTL;
Nikolic 等[13]利用 F3群体及 234 个分子标记定位到
18个籽粒相关 QTL。但是, 往往由于构建遗传连锁
图谱时用到的标记数量较少, 使遗传图谱分辨率较
低, 定位到的 QTL置信区间大都在 10~20 cM之间,
导致其结果难以用于分子标记辅助育种, 也限制了
玉米产量遗传基础的深度解析。因此, 有必要利用
高密度分子标记构建遗传连锁图谱, 提高籽粒相关
性状 QTL定位的精确度。
近年来 , 随着单核苷酸多态性(SNP)标记的开
发成本和使用成本大幅降低, 利用 SNP 标记鉴定遗
传作图群体中个体的基因型并构建高密度遗传图谱
得以实现。如 Colasuonno等[14]利用 5019个 SNP标
记构建的高密度遗传连锁图谱对硬粒小麦黄色素含
量进行 QTL定位, 标记间平均距离为 0.36 cM。Guo
等[15]利用玉米永久性 F2群体整合 18 840 个 SNP 标
记, 构建了含 3184个区块(Bin)的高密度遗传连锁图
谱, 标记间平均距离缩小到 0.84 cM, 并对杂种优势
进行遗传解析。Zou 等[16]利用高粱 RIL 群体, 通过
构建的含 3418个 Bin的高密度遗传连锁图谱, 标记
间平均距离为 0.50 cM, 对花期和株型相关性状进行
了 QTL 定位。这些研究在很大程度上缩小了 QTL
置信区间, 对开发紧密连锁的分子标记和下一步的
QTL 精细定位提供了更多的遗传信息。本研究在不
同环境条件下对玉米粒长、粒宽、百粒重和粒长/粒
宽进行了表型鉴定 , 并借助 GBS (genotyping-by-
sequencing)技术获得的 SNP 标记构建高密度遗传图
谱, 进行玉米籽粒性状的 QTL 定位, 旨在利用高密
度遗传图谱检测玉米籽粒性状 QTL, 从而为分子标
记辅助育种和玉米产量相关性状的主效QTL精细定
位及候选基因挖掘提供新的信息和科学依据。
1 材料与方法
1.1 试验材料
以玉米自交系黄早四和 Mo17为亲本配制组合,
从 F2代开始采用“单粒传法”连续自交至 F8代, 构建
成一套包含130个重组自交系(recombination inbred
line, RIL)群体。另外, 以玉米自交系黄早四为受体
亲本, 以 Mo17为供体亲本, 从 BC1开始每个世代取
混合花粉与黄早四连续回交3代, 获得含152个单株
的 BC3F1高代回交群体。
1.2 田间试验及表型鉴定
对 RIL 群体2009年在北京、新疆、河南及2010
年在新疆、河南共5个环境条件下进行表型鉴定。
在每个环境下均采用随机区组设计, 单行区, 2次重
复, 行长3.0 m, 每行11株, 行距0.6 m。植株成熟后,
从每个小区收获5株果穗用于籽粒相关性状的考
察。所考察的性状包括粒长、粒宽和百粒重。粒长
和粒宽为每个果穗中间部分连续籽粒的10籽长和10
粒宽, 单位为 cm。百粒重为每个小区果穗脱粒后, 3
次随机取样100粒的平均值, 单位为 g。粒长/粒宽为
二级性状, 即粒长与粒宽的比值。
2012 年在北京对 BC3F1群体进行表型鉴定。对
所有材料均采用单粒播种, 行长 3.0 m, 每行定苗 11
株, 行距 0.6 m, 株距 25 cm。玉米拔节期单株编号
挂牌, 待植株完全成熟后, 按编号单株收获。取果
穗中部籽粒, 测量粒长、粒宽和百粒重, 每个果穗
重复测量 3次。
全部田间试验中的施肥、灌溉、防虫和除草同
当地大田管理一致。
1.3 DNA的提取和基因型鉴定
对 RIL 群体, 在植株长到六叶时混合取每个家
系的幼嫩叶片, 采用 CTAB法[17]提取基因组 DNA。
利用简化基因组测序 (genotyping-by-sequencing,
GBS)技术[18]鉴定家系基因型。
对 BC3F1 群体, 在玉米拔节期取亲本和回交群
体单株新鲜叶片, 利用 CTAB法提取 DNA[17]。参考
中国农业大学赖锦盛教授课题组提供的黄早四和
Mo17 重测序结果, 针对 RIL 群体中定位到的 QTL
1512 作 物 学 报 第 41卷
qklen1 和 qklw1 的基因组区段, 利用 Primer5.0 设计
开发 InDel 标记。通过 PCR 产物扩增, 8.0%非变性
聚丙烯酰胺凝胶电泳 , 0.1% AgNO3 染色 , 甲醛和
NaOH显色, 进行 BC3F1群体基因型鉴定。
1.4 高密度遗传连锁图谱的构建
基于 GBS测序[18], 在基因组范围内筛选多态性
SNP 标记。从原始基因型数据中过滤掉等位基因频
率 AF<0.05 的 SNP 位点。采用重组最大简约法
(maximum parsimony of recombination, MPR), 根据
RIL 群体的基因型推测双亲基因型。根据双亲 SNP
基因型将群体基因型数值化。然后将连续多个 SNP
标记且具有相同的基因型概括为一个区块(Bin), 利
用其构建 RIL 群体的重组区块图谱(recombination
bin map)[19]。以每个重组区块作为一个标记, 利用
JoinMap4.0[20]软件构建其高密度遗传图谱。
1.5 QTL检测及验证
利用 QTL IciMapping V3.3 软件中的完备区间
作图法对 RIL群体的籽粒相关性状进行 QTL作图及
遗传效应分析[21-22], 作图步长为 1.00 cM, PIN设置
为 0.001, LOD 阈值设置为 2.50。在 BC3F1群体中,
利用 SAS 软件中基于单因子的成组法 t 检验对精细
定位候选区段的遗传效应作进一步验证。
2 结果与分析
2.1 玉米籽粒相关性状的表型分析
黄早四籽粒属于硬粒型, 籽粒宽、饱满; 而Mo17
籽粒属于马齿型, 籽粒长、扁平, 在 5 种不同环境下
亲本间籽粒性状的表型具有明显的差异(表 1)。因此,
利用这两个自交系构建的群体后代存在较丰富的表
型变异(表 2)。例如, 在 RIL群体中, 家系粒长均值为
9.03 cm, 变异范围为 7.67~10.26 cm。粒长、粒宽、
粒长/粒宽、百粒重等 4 个籽粒相关性状的表型频率
均呈正态分布或近似正态分布(图 1), 可作为数量性
状进行 QTL 作图。此外, 对这 4 个籽粒相关性状多
环境联合方差分析(表 3)显示, 粒长、粒宽、粒长/粒
宽、百粒重的遗传力分别为 0.861、0.860、0.869、0.855。
表 1 5个不同环境下亲本间籽粒性状的表型差异
Table 1 Difference of the kernel related traits between parents under five environments
2009北京
2009 Beijing
2009河南
2009 Henan
2009新疆
2009 Xinjiang
2010河南
2010 Henan
2010新疆
2010 Xinjiang 性状
Trait 黄早四
HZS
Mo17
黄早四
HZS
Mo17
黄早四
HZS
Mo17
黄早四
HZS
Mo17
黄早四
HZS
Mo17
粒长 KLEN (cm) 8.83 9.72 7.79 9.87 9.03 10.28 8.42 8.63 8.83 11.00
粒宽 KWID (cm) 8.83 8.60 8.53 8.75 8.65 9.21 9.00 7.95 8.64 9.33
百粒重 KWEI (g) 20.53 27.35 20.00 28.95 26.93 29.70 21.72 24.55 24.87 33.05
粒长/粒宽 KLEN/KWID 1.00 1.13 0.91 1.13 1.04 1.12 0.94 1.09 1.02 1.18
KLEN: 10-kernel length; KWID: 10-kernel width; KWEI: 100-kernel weight; KLEN/KWID: kernel length/kernel width; HZS: Huangzaosi.
表 2 RIL群体和 BC3F1群体中籽粒性状的表现
Table 2 Performance of kernel related traits in RIL and BC3F1 populations
群体
Population
性状
Trait
变异范围
Range
均值
Mean
标准差
SD
偏度
Skewness
峰度
Kurtosis
RIL 粒长 KLEN (cm) 7.67–10.26 9.03 0.561 –0.035 –0.473
粒宽 KWID (cm) 7.28–10.11 8.63 0.502 –0.088 –0.023
百粒重 KWEI (g) 14.82–31.52 23.76 3.110 –0.070 –0.184
粒长/粒宽 KLEN/KWID 0.85–1.22 1.05 0.067 0.091 0.033
BC3F1 粒长 KLEN (cm) 9.00–11.70 9.89 0.535 0.563 0.277
粒宽 KWID (cm) 7.60–10.50 8.82 0.445 0.543 0.299
百粒重 KWEI (g) 13.41–33.42 23.26 3.476 –0.102 0.387
粒长/粒宽 KLEN/KWID 1.05–1.32 1.12 0.427 1.091 2.428
KLEN: 10-kernel length; KWID: 10-kernel width; KWEI: 100-kernel weight; KLEN/KWID: kernel length/kernel width.
第 10期 秦伟伟等: 基于高密度遗传图谱的玉米籽粒性状 QTL定位 1513
图 1 RIL群体中粒长、粒宽、百粒重和粒长/粒宽表型频率分布
Fig. 1 Frequency distributions of the KLEN, KWID, KWEI, KLEN/WEID in the RIL population
KLEN: 10-kernel length; KWID: 10-kernel width; KWEI: 100-kernel weight; KLEN/KWID: kernel length/kernel width.
表 3 籽粒相关性状在 5个环境下的联合方差分析
Table 3 Analysis of variance (ANOVA) for kernel-related traits under five environments
性状
Trait
方差来源
Source of variation
均方
MS
F值
F-value
广义遗传力
H2
粒长 KLEN 环境 Environment 75.724 243.649** 0.861
基因型 Genotype 2.497 8.034**
环境×基因型 Environment×Genotype 0.726 2.335**
粒宽 KWID 环境 Environment 40.277 245.109** 0.860
基因型 Genotype 1.775 10.802**
环境×基因型 Environment×Genotype 0.369 2.248**
百粒重 KWEI 环境 Environment 4573.754 683.667** 0.855
基因型 Genotype 71.835 10.738**
环境×基因型 Environment×Genotype 21.766 3.254**
粒长/粒宽 KLEN/KWID 环境 Environment 0.312 83.856** 0.869
基因型 Genotype 0.036 9.567**
环境×基因型 Environment×Genotype 0.008 2.218**
**表示 P<0.01, 差异极显著。
** indicates significant level at P<0.01. KLEN: 10-kernel length; KWID: 10-kernel width; KWEI: 100-kernel weight; KLEN/KWID:
kernel length/kernel width.
2.2 高密度遗传图谱构建
利用 GBS 技术, 检测 RIL 群体的基因型, 共得
到 78 507个高质量 SNP。基于这些 SNP, 构建 RIL
群体的重组区块图谱共得到 1262个 Bin标记。利用
这些 Bin构建的遗传连锁图谱总长度为 1524.53 cM,
标记间最大距离为 24.14 cM, 最小距离 0.38 cM, 标
1514 作 物 学 报 第 41卷
记间的平均距离为 1.21 cM。
2.3 RIL群体中的 QTL定位分析
在单环境作图中, 共检测到 4 个籽粒相关性状
30 个 QTL, 分布在第 1、第 2、第 4、第 6、第 7、
第 8、第 10染色体上, 单个 QTL的表型贡献率变化
范围在 6.28%~27.63%之间(表 4)。利用多环境平均
值进行 QTL 定位时, 共检测到所有性状 11 个 QTL,
分布在第 1、第 2、第 4、第 6、第 9、第 10染色体
上, 单个 QTL 解释的表型变异在 6.01%~26.79%之
间(表 5)。单个环境和多个环境检测到的 QTL 在遗
传图谱上的位置如图 2所示。
2.3.1 粒长 QTL 在单环境条件下 , 共定位到
7 个粒长 QTL, 分布在第 1、第 4、第 7、第 10 染
色体上。利用多环境平均值进行 QTL 定位时 , 在
第 1染色体物理位置 210~212 Mb处检测到一个粒
长主效 QTL 并命名为 qklen1, 其 LOD 值为 7.15,
表型贡献率达 22.60% (表 5)。该位点可在 2009北
京、2009 新疆、2010 新疆各单环境下被检测到 ,
相应表型贡献率分别为 23.35%、21.00%、10.63%
(表 4)。
表 4 单环境下籽粒相关性状 QTL分析
Table 4 QTL analysis of kernel related traits under single environment
性状
Trait
染色体
Chr.
标记区间
Marker interval
LOD值
LOD score
贡献率
PVE (%)
加性效应
Additive
环境
Environment
1 M1210096805–M1211894566 7.537 23.354 0.334 2009北京 2009 Beijing
10 M10147002195–M10147354711 2.835 8.185 –0.196 2009北京 2009 Beijing
1 M1209234039–M1210096805 7.347 21.000 0.367 2009新疆 2009 Xinjiang
粒长 KLEN
7 M7165815642–M7166162680 3.810 10.220 –0.256 2009新疆 2009 Xinjiang
10 M10122808985–M10123448730 2.586 6.765 0.208 2009新疆 2009 Xinjiang
4 M4039558232–M4039794707 2.749 12.363 0.254 2010河南 2010 Henan
1 M1210096805–M1211894566 3.297 10.628 0.244 2010新疆 2010 Xinjiang
6 M6112810876–M6113109410 4.188 12.889 –0.215 2009北京 2009 Beijing
10 M10147467011–M10147845941 4.373 12.762 –0.213 2009北京 2009 Beijing
6 M6098574401–M6102160956 3.837 11.342 –0.216 2009新疆 2009 Xinjiang
粒宽 KWID
10 M10147002195–M10147354711 3.212 9.675 –0.194 2009新疆 2009 Xinjiang
10 M10147002195–M10147354711 2.892 13.083 –0.230 2010河南 2010 Henan
10 M10142715899–M10143442026 3.070 10.785 –0.185 2010新疆 2010 Xinjiang
1 M1258796378–M1259239220 4.051 10.564 1.197 2009北京 2009 Beijing
4 M4239687946–M4240246524 2.559 6.574 0.954 2009北京 2009 Beijing
7 M7156739212–M7158128129 2.533 6.367 0.941 2009北京 2009 Beijing
百粒重 KWEI
10 M10147002195–M10147354711 4.240 10.970 –1.220 2009北京 2009 Beijing
4 M4233993423–M4234603338 4.323 15.056 1.659 2009河南 2009 Henan
8 M8172252275–M8172457715 4.031 14.115 –1.637 2009河南 2009 Henan
10 M10147002195–M10147354711 2.711 9.879 –1.287 2009新疆 2009 Xinjiang
1 M1207528316–M1207726397 5.947 19.574 0.038 2009北京 2009 Beijing 粒长/粒宽
KLEN/KWID 1 M1207528316–M1207726397 5.085 14.750 0.035 2009河南 2009 Henan
2 M2191772105–M2193504116 4.529 12.521 –0.032 2009河南 2009 Henan
1 M1202169469–M1202644766 9.582 27.633 0.047 2009新疆 2009 Xinjiang
2 M2185112743–M2185399317 2.532 6.283 –0.023 2009新疆 2009 Xinjiang
6 M6102160956–M6102459999 3.973 10.408 0.029 2009新疆 2009 Xinjiang
1 M1196195341–M1198194592 3.074 12.035 0.029 2010河南 2010 Henan
2 M2154493476–M2159081032 4.647 19.355 –0.038 2010河南 2010 Henan
1 M1206305038–M1207528316 4.400 14.258 0.029 2010新疆 2010 Xinjiang
8 M8140007454–M8141932923 2.697 8.285 –0.022 2010新疆 2010 Xinjiang
KLEN: 10-kernel length; KWID: 10-kernel width; KWEI: 100-kernel weight; KLEN/KWID: kernel length/kernel width; PVE: pheno-
typic variation explained.
第 10期 秦伟伟等: 基于高密度遗传图谱的玉米籽粒性状 QTL定位 1515
表 5 多环境条件下籽粒相关性状表型平均值 QTL定位分析
Table 5 QTL analysis of kernel related traits under joint-environments using phenotypic means
性状
Trait
QTL
标记区间
Marker interval
LOD值
LOD score
贡献率
PVE (%)
加性效应
Additive
环境数
Environment
粒长 KLEN qklen1 M1210096805–M1211894566 7.1510 22.5986 0.2690 3
qkwid4 M4237508696–M4237523196 2.6397 6.0111 0.1225 0
qkwid6 M6104672903–M6105080338 5.0018 12.2122 –0.1795 1
qkwid9 M9020404359–M9025815280 3.4446 8.0292 –0.1431 0
粒宽 KWID
qkwid10 M10143442026–M10143738783 6.6194 15.9065 –0.1999 1
qkwei2 M2014268014–M2014614195 2.5272 6.2901 –0.7886 0
qkwei4-1 M4187601372–M4187992567 4.8716 12.7470 –1.1073 0
qkwei4-2 M4233993423–M4234603338 6.1193 16.0548 1.2394 1
百粒重 KWEI
qkwei10 M10147002195–M10147354711 3.6302 9.3084 –0.9431 2
qklw1 M1207528316–M1207726397 9.1968 26.7880 0.0346 3 粒长/粒宽
KLEN/KWID qklw2 M2152921409–M2154493476 5.2433 13.9095 –0.0257 1
KLEN: 10-kernel length; KWID: 10-kernel width; KWEI: 100-kernel weight; KLEN/KWID: kernel length/kernel width; PVE: pheno-
typic variation explained.
2.3.2 粒宽 QTL 在单环境条件下, 共定位到 6
个粒宽 QTL, 分布在第 6、第 10染色体上。其中在
第 10 染色体物理位置 147 Mb 处存在一粒宽 QTL,
在 2009 北京、2009 新疆、2010 河南各单环境条件
下均能被检测到(表 4)。以多环境平均值进行 QTL
定位时, 在第 4、第 6、第 9 和第 10 染色体上各检
测到 1 个粒宽 QTL, 分别命名为 qkwid4、qkwid6、
qkwid9、qkwid10, 其表型贡献率在 6.01%~15.91%
之间(表 5)。
2.3.3 百粒重 QTL 在各个单环境下共检测到 7
个粒重 QTL, 分布在第 1、第 4、第 7、第 8、第 10
染色体上。以多环境平均值进行 QTL定位时, 共检
测到 4 个 QTL。其中 qkwei10 表型贡献率为 9.31%,
LOD值为 3.63, 物理位置位于第 10染色体 147 Mb
左右(表 5)。同时, 该位点在 2009北京、2009新疆 2
个单环境下均能检测到(表 4)。
2.3.4 粒长/粒宽 QTL 在各个单环境下共检测
到 10 个粒长/粒宽 QTL, 分布在第 1、第 2、第 6、
第 8染色体上。以多环境平均值进行QTL定位时, 共
检测到 2个 QTL, 分布在第 1、第 2染色体上。其中,
qklw1 物理位置在第 1 染色体 207~208 Mb 处, 其
LOD值为 9.20, 表型贡献率可达 26.79% (表 5)。同
时该主效位点在 2009 北京、2009 河南、2010 新疆
3个单环境下均能检测到(表 4)。
2.4 精细定位的候选区段
RIL 群体的籽粒相关性状 QTL 定位结果表明,
qklen1 和 qklw1 不仅是两个环境钝感的主效 QTL,
而且其物理位置在第 1 染色体上相邻(图 3)。因此,
这两个 QTL被认为是精细定位的重要候选区段。针
对该区间, 利用 5个 InDel标记(表 6), 采用成组法 t
检验, 对 BC3F1群体粒长、粒长/粒宽进行单标记分
析。其中, 针对粒长的单标记分析结果表明, 主效区
段内 5 个 InDel 标记对应的 P 值均达到极显著水平
(P<0.01)。另外, 在粒长/粒宽的单标记分析中, 标记
ML162、ML178和 ML93对应的 P值同样达到极显
著水平(表 6)。以上表明, 主效位点 qklen1 和 qklw1
在 BC3F1群体中同样具有显著的遗传效应。
3 讨论
玉米是世界上最重要的粮食作物之一, 高产仍
是其育种的首要目标[23]。而籽粒产量性状遗传基础
复杂, 是由相互关联的多基因控制的一系列生理生
化过程的最终体现[24]。产量性状的复杂性导致直接
解析其遗传基础的一定难度。但是, 与产量显著相
关的玉米籽粒性状, 例如, 粒长、粒宽、粒长/粒宽
和百粒重等 , 遗传力较高 , 表型评价更加准确 , 可
作为产量性状的重要构成因子。在此条件下, 加强
产量构成因子的遗传基础的解析和功能分子标记开
发对于玉米高产育种具有重要意义。
本研究利用亲本黄早四和 Mo17构建的 RIL 群
体, 借助高密度遗传图谱, 对多环境下的籽粒相关
性状进行 QTL定位分析。结果显示, 一些 QTL在不
同环境下定位在基因组的同一区域, 如粒长主效 QTL
qklen1、粒长 /粒宽 QTL qklw1在3个不同环境条
1516 作 物 学 报 第 41卷
图 2 籽粒相关性状的 QTL在遗传图谱上的分布
Fig. 2 Distributions of identified QTL for kernel related traits on genetic linkage maps
彩色图案为单个环境监测到的QTL, 黑色图案为多环境联合定位到的QTL; 2009BJKLEN: 2009年北京粒长; 2009XJKLEN: 2009年新疆粒
长; 2010HNKLEN: 2010年河南粒长; 2010XJKLEN: 2010年新疆粒长; 2009BJKWID: 2009年北京粒宽; 2009XJKWID: 2009年新疆粒宽;
2010HNKWID: 2010年河南粒宽; 2010XJKWID: 2010年新疆粒宽; 2009BJKWEI: 2009年北京粒重; 2009HNKWEI: 2009年河南粒重;
2009XJKWEI: 2009年新疆粒重; 2009BJKLEN/KWID: 2009年北京粒长/粒宽; 2009HNKLEN/KWID: 2009年河南粒长/粒宽;
2009XJKLEN/KWID: 2009年新疆粒长/粒宽; 2010HNKLEN/KWID: 2010年河南粒长/粒宽; 2010XJKLEN/KWID: 2010年新疆粒长/粒宽。
The color symbols stand for QTLs detected in a single environment, and the black symbols stand for QTLs detected across five environments;
2009BJKLEN: 10-kernel length in Beijing in 2009; 2009XJKLEN: 10-kernel length in Xinjiang in 2009; 2010HNKLEN: 10-kernel length in
Henan in 2010; 2010XJKLEN: 10-kernel length in Xinjiang in 2010; 2009BJKWID: 10-kernel width in Beijing in 2009; 2009XJKWID
10-kernel width in Xinjiang in 2009; 2010HNKWID: 10-kernel width in Henan in 2010; 2010XJKWID: 10-kernel width in Xinjiang in 2010;
2009BJKWEI: 100-kernel weight in Beijing in 2009; 2009HNKWEI: 100-kernel weight in Henan in 2009; 2009XJKWEI: 100-kernel weight
in Xinjiang in 2009; 2009BJKLEN/KWID: kernel length/kernel width in Beijing in 2009; 2009HNKLEN/KWID: kernel length/kernel width
in Henan in 2009; 2009XJKLEN/KWID: kernel length/kernel width in Xinjiang in 2009; 2010HNKLEN/KWID: kernel length/kernel width in
Henan in 2010; 2010XJKLEN/KWID: kernel length/kernel width in Xinjiang in 2010; KLEN: 10-kernel length; KWID: 10-kernel width;
KWEI: 100-kernel weight; KLEN/KWID: kernel length/kernel width.
表 6 InDel标记引物及相应 P值
Table 6 Primers of InDel markers and the corresponding P-value
P值 P-value
InDel标记
InDel marker
物理位置
Physical position
(Mb, RefGen_v2)
正向引物
Forward primer (5′–3′)
反向引物
Reverse primer (5′–3′) 粒长
KLEN
粒长/粒宽
KLEN/KWID
ML74 207.17 CTGCAAGACAGCAGCAAGACT ATTGTGCGAATTTGGGAAGAT 0.0053 0.0746
ML194 207.61 TTCATCACTGCCTCAACCAC GTTGGGAACTTCGGAACAAT 0.0053 0.0567
ML162 209.29 TTGCGTAGATCGTCGGTGTC AGTGGGATTGGATGGGTTTG 0.0077 0.0055
ML178 211.33 CAGCAGCGGAAGAGGAACCA CGGAGCAAGAAAGGCAAGCA 0.0023 0.0018
ML93 214.24 GGAGCACCAATAGGCAGTCA TCTCGCAGTAGCCGACAAAG 0.0036 0.0042
KLEN: 10-kernel length; KLEN/KWID: kernel length/kernel width.
第 10期 秦伟伟等: 基于高密度遗传图谱的玉米籽粒性状 QTL定位 1517
图 3 粒长和粒长/粒宽相关主效 QTL在第 1染色体上的分布
Fig. 3 Distributions of KLEN and KLEN/KWID related major
QTL on chromosome 1
KLEN: 10-kernel length; KLEN/KWID: kernel length/kernel width.
件下都被检测到。这说明这些QTL在不同的环境条
件下都能稳定地表达, 是进一步精细定位和挖掘主
效基因的候选项区段。另外, 不同性状QTL被定位于
基因组中同一位点或相近区域, Tuberosa等 [25]认为
“一因多效”很可能是导致该现象的主要原因; 控制
不同性状的基因存在紧密连锁关系也可引起这种富
集现象的发生。
通过遗传连锁作图, 本文构建了高密度遗传连
锁图谱 , 图谱共包含 1262 个 Bin 标记 , 长度为
1524.53 cM, 标记间的平均距离仅为 1.21 cM。与前
人研究相比, QTL作图精度显著提高。Li等[26]利用
179 个分子标记对本文中的同一 RIL 群体的籽粒性
状进行 QTL 分析 , 在多环境联合条件定位到的
Mqkwei4、Mqklen1、Mqkwid6、Mqkwid10分别和本
研究中定位到的 qkwei4-2、qklen1、qkwid6、qkwid10
位于染色体同一区域。而本研究中定位到的 qkwid4、
qkwid9、qkwei2、qkwei4-1、qkwei10在 Li等[26]研究
中并未检测到, 分析其原因, 在低密度遗传图谱中,
较大的区间标记将导致部分重组无法被有效检测 ,
这将引起表型与基因型关联之间出现偏差, 进而导
致一些主效 QTL检测的缺失。另外, Li等[26]在 RIL
群体中定位到的一些 QTL 置信区间一般为 10~30
cM, 而本文检测到的 QTL 位点置信区间一般为
0.8~3.0 cM, 作图精度比低密度图谱提高了 10 倍左
右。例如, 本文中粒长 QTL位点 qklen1置信区间为
1.2 cM, 对应在第 1 染色体物理位置 210~212 Mb
处。Li等[26]也在此区域定位到一粒长主效 QTL, 但
置信区间达到了 36.0 cM。进一步显示了高密度遗传
图谱在数量性状遗传定位中的巨大优势。
本研究发现, 在第 1 染色体上临近的 2 个主效
QTL位点, qklen1 (210~212 Mb)和 qklw1 (207~208
Mb), 在多环境下都能稳定表达。Li 等 [26]、Austin
等[27]、张向歌等[28]、张伟强等[29]也在相同或邻近该
区域内检测到粒长 QTL。另外, 在第 10染色体定位
到的粒宽 QTL qkwid10 (143.4~143.7 Mb)和粒重
QTL qkwei10 (147.0~147.3 Mb)同样在多环境下稳定
表达。Peng等[9]利用 F2:3群体在联合环境下将粒宽、
粒重 QTL定位在第 10染色体物理位置 143~147 Mb
(bnlg1677~umc2172)之间。以上表明, 这两处区域遗
传效应稳定, 是控制籽粒性状的重要位点, 可作为
精细定位的重要候选区段。利用黄早四和 Mo17 构
建的 BC3F1群体对 qklen1 和 qklw1 遗传效应验证表
明, 在 BC3F1群体中 qklen1 和 qklw1 同样具有显著
的遗传效应。由于 BC3F1群体在 207~212 Mb区段内
发生重组交换的个体较少, 且 2 个 QTL 紧密连锁,
所以还不能判断该区段具有“一因多效”的遗传效应,
还是两个独立基因在起作用, 需进一步自交利用大
规模分离群体精细定位来验证。
4 结论
控制不同性状的QTL可定位在相同或邻近的染
色体区域 ; 部分主效位点可在多个环境下被检测
到。其中, 粒长主效位点(qklen1)和粒长/粒宽主效位
点(qklw1)在3个环境下均能被检测到 , 且定位于染
色体的相邻位置。qklen1和 qklw1在 BC3F1群体中同
样具有显著的遗传学效应。以上结果为玉米籽粒性
状主效QTL的精细定位和图位克隆提供了重要的研
究基础。
References
[1] Ray D K, Mueller N D, West P C, Foley J A. Yield trends are in-
sufficient to double global crop production by 2050. PLoS One,
2013, 8(6): e66428
[2] Sundaresan V. Control of seed size in plants. Proc Natl Acad Sci
USA, 2005, 12: 17887–17888
[3] Yang X, Ma H, Zhang P, Yan J, Guo Y, Song T, Li J. Characteri-
zation of QTL for oil content in maize kernel. Theor Appl Genet,
2012, 125: 1169–1179
[4] Ribaut J M, Jiang C, Gonzalez D, Edmeades G O, Hoisington D
A. Identification of quantitative trait loci under drought condi-
tions in tropical maize: 2. Yield components and marker assisted
selection strategies. Theor Appl Genet, 1997, 94: 887–896
[5] Wen Y X, Zhu J. Multivariable conditional analysis for complex
trait and its components. Acta Genet Sin, 2005, 32: 289–296
[6] Borras L, Otegui M E. Maize kernel weight response to post
flowering source-sink ratio. Crop Sci, 2001, 41: 1816–1822
[7] Doebley J F, Gaut B S, Smith B D. The molecular genetics of
crop domestication. Cell, 2006, 127: 1309–1321
1518 作 物 学 报 第 41卷
[8] 李永祥, 王阳, 石云素, 宋燕春, 王天宇, 黎裕. 玉米籽粒构
型与产量性状的关系及 QTL 作图. 中国农业科学, 2009, 42:
408–418
Li Y X, Wang Y, Shi Y S, Song Y C, Wang T Y, Li Y. Correlation
analysis and QTL mapping for traits of kernel structure and yield
components in maize. Sci Agric Sin, 2009, 42: 408–418 (in Chi-
nese with English abstract)
[9] Peng B, Li Y X, Wang Y, Liu C, Liu Z Z, Tan W W, Zhang Y,
Wang D, Shi Y S, Sun B C, Song Y C, Wang T Y, Li Y. QTL
analysis for yield components and kernel related traits in maize
across multi-environments. Theor Appl Genet, 2011, 122:
1305–1320
[10] 黎裕, 王天宇, 石云素, 宋燕春. 基因组学方法在玉米种质资
源研究中的应用. 植物遗传资源学报, 2003, 4: 256–260
Li Y, Wang T Y, Shi Y S, Song Y C. Applications of genomics
approaches in studies on maize germplasm. J Plant Genet Resour,
2003, 4: 256–260 (in Chinese with English abstract)
[11] Liu Y, Wang L W, Sun C L, Zhang Z X, Zheng Y L, Qiu F Z.
Genetic analysis and major QTL detection for maize kernel size
and weight in multi-environments. Theor Appl Genet, 2014, 127:
1019–1037
[12] Zhang Z H, Liu Z H, Hu Y M, Li W H, Fu Z Y, Ding D, Li H C,
Qiao M M, Tang J H. QTL analysis of kernel-related traits in
maize using an immortalized F2 population. PLoS One, 2014,
9(2): e89645
[13] Nikolic A, Andelkovic V, Dodig D, Drinic M S, Kravic N, Micic
I D. Identification of QTLs for drought tolerance in maize: II.
Yield and yield components. Genetica, 2013, 45: 341–350
[14] Colasuonno P, Gadaleta A, Giancaspro A, Nigro D, Giove S, In-
certi O, Mangini G, Signorile A, Simeone R, Blanco A. Deve-
lopment of a high-density SNP-based linkage map and detection
of yellow pigment content QTLs in durum wheat. Mol Breed,
2014, 34: 1563–1578
[15] Guo T T, Yang N, Tong H, Pan Q C, Yang X H, Tang J H, Wang J
K, Li J S, Yan J B. Genetic basis of grain yield heterosis in an
“immortalized F2” maize population. Theor Appl Genet, 2014,
127: 2149–2158
[16] Zou G H, Zhai G W, Feng Q, Yan S, Wang A H, Zhao Q, Shao J F,
Zhang Z P, Zou J Q, Han B, Tao Y Z. Identification of QTLs for
eight agronomically important traits using an ultra-high-density
map based on SNPs generated from high-throughput sequencing
in sorghum under contrasting photoperiods. J Exp Bot, 2012, 63:
5451–5462
[17] Chen D H, Ronald P. A rapid DNA minipreparation method suit-
able for AFLP and other PCR applications. Plant Mol Biol Rep,
1999, 17: 53–57
[18] Elshire R J, Glaubitz J C, Sun Q, Poland J A, Kawamoto K,
Buckler E S, Mitchell S E. A robust, simple genotyping-
by-sequencing (GBS) approach for high diversity species. PLoS
One, 2011, 6(5): e19379
[19] Li C H, Li Y X, Shi Y S, Song Y C, Zhang D F, Buckler E S,
Zhang Z W, Wang T Y, Li Y. Genetic control of the leaf angle and
leaf orientation value as revealed by ultra-high density maps in
three connected maize populations. PLoS One, 2015, 10(3):
e0121624
[20] Wan X Y, Wan J M, Jiang L, Wang J K, Zhai H Q, Weng J F,
Wang H L, Lei C L, Wang J L, Zhang X. QTL analysis for rice
grain length and fine mapping of an identified QTL with stable
and major effects. Theor Appl Genet, 2006, 112: 1258–1270
[21] Wang J K, Wan X Y, Crossa J, Crouch J, Weng J, Zhai H Q, Wan
J M. QTL mapping of grain length in rice (Oryza sativa L.) using
chromosome segment substitution lines. Genet Res, 2006, 88:
93–104
[22] Li H H, Ye G Y, Wang J K. A modified algorithm for the im-
provement of composite interval mapping. Genetics, 2007, 175:
361–374
[23] Gupta P K, Rustgi S, Kumar N. Genetic and molecular basis of
grain size and its relevance to grain productivity in higher plants.
Genome, 2006, 49: 565–571
[24] Peleg Z, Fahima T, Krugman T, Abbo S, Yakir D, Korol A B,
Saranga Y. Genomic dissection of drought resistance in durum
wheat × wild emmer wheat recombinant inbreed line population.
Plant Cell Environ, 2009, 32: 758–779
[25] Tuberosa R, Salvi S, Sanguineti M C, Landi P, Maccaferri M,
Conti S. Mapping QTL regulating morpho-physiological traits
and yield: case studies, shortcomings and perspectives in drought-
stressed maize. Ann Bot, 2002, 89: 941–963
[26] Li C H, Li Y X, Sun B C, Peng B, Liu C, Liu Z Z, Yang Z Z, Li Q
C, Tan W W, Zhang Y, Wang D, Shi Y S, Song Y C, Wang T Y, Li
Y. Quantitative trait loci mapping for yield components and ker-
nel-related traits in multiple connected RIL populations in maize.
Euphytica, 2013, 193: 303–316
[27] Austin D F, Lee M. Comparative mapping in F2:3 and F6:7 genera-
tions of quantitative trait loci for grain yield and yield compo-
nents in maize. Theor Appl Genet, 1996, 92: 817–826
[28] 张向歌, 王彬, 袁亮, 张晓祥, 时夏, 赵晓锋, 汤继华. 基于单
片段代换系玉米子粒性状的QTL定位. 玉米科学, 2013, 21(6):
35–40
Zhang X G, Wang B, Yuan L, Zhang X X, Shi X, Zhao X F, Tang
J H. QTL mapping for kernel related traits basing on the single
segment substitution lines in maize. J Maize Sci, 2013, 21(6):
35–40 (in Chinese with English abstract)
[29] 张伟强, 库丽霞, 张君, 韩赞平, 陈彦惠. 玉米出籽率、籽粒深
度和百粒重的 QTL分析. 作物学报, 2013, 39: 455–463
Zhang W Q, Ku L X, Zhang J, Han Z P, Chen Y H. QTL analysis
of kernel ratio, kernel depth, and 100-kernel weight in maize (Zea
mays L.). Acta Agron Sin, 2013, 39: 455–463 (in Chinese with
English abstract)