全 文 ：作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2008, 34(10): 1762−1769 http://www.chinacrops.org/zwxb/
ISSN 0496-3490; CODEN TSHPA9 E-mail: xbzw@chinajournal.net.cn

基金项目: 国家烟草专卖局项目(110199901003); 云南省农业科技攻关计划项目(2006 NG07); 云南省烟草专卖局项目(99A49，05-03和 06A03)
作者简介: 肖炳光(1971–), 男, 湖北仙桃人, 副研究员, 博士, 研究方向为烟草遗传育种。Tel: 0877-2075023; E-mail: xiaobg@263.net
Received(收稿日期): 2007-12-12; Accepted(接受日期): 2008-03-26.
DOI: 10.3724/SP.J.1006.2008.01762
烤烟几种化学成分的 QTL初步分析
肖炳光1 卢秀萍1 焦芳蝉1 李永平1 孙玉合2 郭兆奎3
(1中国烟草育种研究(南方)中心 / 云南省烟草科学研究所, 云南玉溪 653100; 2中国农业科学院烟草研究所, 山东青岛 266101; 3 黑
龙江省烟草科学研究所, 黑龙江牡丹江 157011)
摘 要: 以含 137 个株系的烤烟 DH 群体(G-28×NC2326)及其亲本为材料, 在以前作图数据的基础上, 新增 23 个标
记。将这些标记数据合并起来构建了包括 11 个 ISSR 标记和 158 个 RAPD 标记、由 27 个连锁群组成的烤烟分子标
记遗传连锁图, 覆盖长度 2 094.6 cM, 相邻标记间的平均图距为 15.95 cM。利用 4个环境下的试验数据进行了总糖、
烟碱、氧化钾 3种烟叶化学成分的 QTL初步分析, 共检测到 7个加性效应 QTL和 9对加加上位性效应 QTL, 其中 3
个加性 QTL和 3对上位性 QTL存在 QTL与环境互作效应(QE)。表明在烤烟总糖、烟碱、氧化钾的遗传控制中除加
性效应外, 上位性效应也具有重要作用。对于烟碱、氧化钾检测到加性 QTL 与环境互作效应, 对于总糖、氧化钾检
测到上位性 QTL 与环境互作效应, 利用这些与环境具有互作效应的 QTL 进行标记辅助选择时宜考虑特定的环境条
件。
关键词: 烤烟; 遗传连锁图; 化学成分; QTL分析; 上位性; QTL与环境互作
Preliminary QTL Analysis of Several Chemical Components in Flue-
Cured Tobacco (Nicotiana tabacum L.)
XIAO Bing-Guang1, LU Xiu-Ping1, JIAO Fang-Chan1, LI Yong-Ping1, SUN Yu-He2, and GUO Zhao-Kui3
(1 China Tobacco Breeding Research (Southern) Center / Yunnan Institute of Tobacco Science, Yuxi 653100, Yunnan; 2 Institute of Tobacco Science,
Chinese Academy of Agricultural Sciences, Qingdao 266101, Shandong; 3 Heilongjiang Institute of Tobacco Science, Mudanjiang 157011, Heilong-
jiang, China)
Abstract: The chemical components are the important traits influencing the leaf quality of tobacco. QTLs linked to the chemical
components can be used for marker-assisted selection in leaf quality improvement in tobacco. The objective of this study was to
identify QTLs linked to several chemical components in the flue-cured tobacco. A population of 137 doubled haploid (DH) lines
derived from a cross between two flue-cured tobacco cultivars G-28 and NC2326 was employed to construct the genetic linkage
map. Twenty-three new markers were obtained by ISSR and RAPD analysis, and were combined with the previous marker data
for the construction of linkage map. A genetic linkage map consisting of 11 ISSR markers and 158 RAPD markers was developed.
The map consisted of 27 linkage groups and spanned 2 094.60 cM with an average distance of 15.95 cM between adjacent mark-
ers. The data for three chemical components including total sugar (TS), nicotine (NIC) and potassium oxide (KO) were collected
from a field experiment conducted in four different environments, and a full-QTL model and the corresponding mapping software
were used for the preliminary QTL analysis. Seven additive effect QTLs and nine pairs of epistatic QTLs were detected. The re-
sults indicated that epistasis played important roles in the genetic basis of the chemical components in the flue-cured tobacco. For
the epistatic QTLs, in which the individual QTL showed no additive effect, it should be efficient to select the QTL combinations
rather than the single QTL. Three additive QTLs and three pairs of epistatic QTLs were found to involve in QTL-by-environment
interactions (QE): The additive QTL-by-environment interactions were detected for NIC and KO, and the epistatic
QTL-by-environment interactions were detected for TS and KO. QTL-by-environment interactions presumably arise from the
differential gene expression in various environments and their application in marker-assisted breeding programs would require
careful consideration with regard to a particular set of environmental conditions. The present study provides a starting point for
detecting QTLs for economically important traits and for understanding the genetic basis of the traits.
第 10期 肖炳光等: 烤烟几种化学成分的 QTL初步分析 1763

Keywords: Flue-cure tobacco; Genetic linkage map; Chemical component; QTL analysis; Epistasis; QTL-by-environment inter-
action

烟草(Nicotiana tobacum L.)按栽培调制方法可
分为不同类型, 其中烤烟是我国、也是世界上栽培
面积最大的烟草类型。作为卷烟工业原料作物, 其
品质尤其受到关注。烟叶化学成分是决定烟叶品质
的内在因素, 与香气质量[1-2]、吃味品质[3]、焦油释
放量 [4]等具有一定的相关性, 也有研究尝试将化学
成分用于烟叶质量评价[5]。
烟草育种的主要目标是改良品质或在保持原有
品质的基础上增强抗性、提高产量。目前, 烟草育
种一般采用表型选择的方法, 由于表型选择需依赖
于性状的表现, 因此受到时间、空间、技术等多方
面限制[6]。烤烟的收获器官是叶片, 其特殊之处是采
收后尚需经过烘烤, 才能测定其化学成分、进行品
质分析, 因此表型选择的难度更大。分子遗传学的
发展及分子标记技术体系的建立, 使作物遗传育种
进入一个新阶段。通过分子遗传连锁图的构建及重
要性状的基因定位, 找到与目标基因紧密连锁的分
子标记后, 就可以通过该标记间接地对目标性状进
行选择。
迄今为止, 烟草性状的基因定位主要集中在抗
性上, 已鉴定出与根黑腐病抗性基因[7-8]、野火病抗性
基因[9]、黑胫病抗性基因[10-11]、霜霉病抗性基因[8,12]、
马铃薯Y病毒(PVY)感病基因(Va)[8]、番茄斑萎病毒
(TSWV)抗性基因[13]等相连锁的一些分子标记。而与
烟草产量及品质性状基因/ QTL(数量性状基因座)相
连锁的分子标记定位方面的研究报道极少 , 仅见
Julio等[14]报道了部分农艺性状、化学成分和烟气成
分的QTL定位结果。本研究的目的是以烤烟DH群体
为材料, 在以前作图数据[15]的基础上增加一些标记,
将这些标记数据合并起来进行分子标记遗传图构建,
同时结合 4 个环境下的试验数据, 进行烟叶总糖、
烟碱、氧化钾等化学成分的QTL定位分析, 为理解这
些性状的遗传基础积累资料、为开展分子标记辅助
选择育种奠定基础。
1 材料与方法
1.1 试验材料
含 137 个株系的烤烟DH群体(G-28×NC2326)及
其亲本与以前所用材料相同[15]。
1.2 遗传连锁图构建
在以前构建的烤烟分子标记遗传连锁图[15]的基
础上 , 通过RAPD分析和ISSR分析又筛选出一些引
物用于作图群体的分子标记分析。将本实验获得的
标记数据与以前的标记数据合并在一起 , 利用
Mapmaker/Exp Version3.0b软件 [16]按以前的方法 [15]
重新进行遗传连锁图构建。
1.3 田间试验及性状测定
田间试验 2003 年在云南玉溪(中国烟草育种研
究(南方)中心研和试验基地, 环境 E1)、山东青州(中
国烟草遗传育种研究 (北方 )中心试验基地 , 环境
E3)、黑龙江牡丹江(中国烟草东北农业试验站基地,
环境 E4) 3个点进行, 2004年只在云南玉溪(中国烟
草育种研究(南方)中心研和试验基地, 环境 E2) 1个
点进行。云南玉溪点的田间试验按随机区组排列 ,
两次重复, 单行区, 每小区 15 株左右; 山东青州、
黑龙江牡丹江两个点的田间试验不设重复, 单行区,
每小区 15株左右。按当地优质烟生产技术措施进行
栽培管理、采收调制等。各小区采收烘烤后取中部
叶(C1F、C2F、C3F 等级的混合烟叶), 按烟草行业
标准测定烟叶的总糖(TS)、烟碱(NIC)、氧化钾(KO)
含量。
1.4 数据分析
利用SPSS软件计算DH群体不同环境下各性状的
平均值、偏度和峰度。以构建出的分子标记遗传连锁
图为基础, 结合 4 个环境下采集的数据, 利用全QTL
分析模型 (Full-QTL model)[17]及相应的作图软件
QTLNer-work-2.0(http://ibi.zju.edu.cn/software/qtlnetwo
rk)对总糖、烟碱、氧化钾进行QTL分析。运用基于
Henderson方法III的F检验来搜索QTL及其与环境间
互作; 进行 1 000 次的排列(permutation)测验, 以确
定在α=0.05 概率水平下QTL出现的阈值。利用基于
Gibbs抽样的Bayesian方法估算QTL的遗传效应, 包
括加性效应(a)、加加上位性效应(aa)及其与环境的互
作(ae或aae), 其相对贡献率表示为该QTL所解释的
表现型变异的百分率。
2 结果与分析
2. 1 分子标记遗传连锁图
在以前遗传连锁图构建[15]的基础上, 本实验新
1764 作 物 学 报 第 34卷

筛选出 1条ISSR引物和 10条RAPD引物用于作图群
体的分子标记分析。将所有标记数据合并起来, 5条
ISSR引物和 62 条RAPD引物分别得到了 12 个ISSR
标记和 202个RAPD标记。对 12个ISSR标记的分离
比例进行χ2检验, 在 水平上发现 4 个标记的
分离不符合孟德尔分离比例(1︰1), 即表现偏分离,
且全部偏向亲本G-28; 对 202 个RAPD标记的分离
比例进行χ
0.01P =
2检验, 发现 43 个标记表现偏分离, 其中
26 个偏向亲本G-28, 17 个偏向亲本NC2326。在全部
214 个标记中, 有 47 个标记表现偏分离, 占标记总
数的 21.96%。
首先利用 167 个符合孟德尔分离比例的标记进
行图谱构建, 其中 134个标记(包括 8个 ISSR标记和
126个 RAPD标记)可组成 27个连锁群(LG), 剩下的
33个标记间无连锁关系。然后将 47个偏分离的标记
利用 Try 或 Append 命令逐一加入已构建的连锁群,
其中 35 个偏分离标记(包括 3 个 ISSR 标记和 32 个
RAPD标记)被加入, 剩下的 12个标记与之无连锁关
系。最后构建了 1张由 27个连锁群组成的烤烟分子
标记遗传连锁图(图 1, 各连锁群按长度依次编号), 包
括 11 个 ISSR 标记和 158 个 RAPD 标记, 覆盖长度
2 094.60 cM, 相邻标记间的平均图距为 15.95 cM。
2.2 亲本和 DH群体的性状表现
亲本 G-28、NC2326 及 DH 群体 4 个环境下 3
种烟叶化学成分的表现见表 1。除环境 E4 外, 其他
3 个环境下两亲本间的性状值差异较大, 其中 G-28
的烟碱低于 NC2326、而氧化钾高于 NC2326; 对于
总糖, 环境 E1下的高值亲本是 G-28, E2和 E3下的
高值亲本则是 NC2326。4个环境下 DH群体的总糖、
烟碱、氧化钾含量的变异幅度较大, 双向超亲分离
现象明显, 表现出数量性状的特点, 其偏度和峰度
大致在[−1.0, 1.0]之间, 基本上呈正态分布, 适合于
QTL分析。
2.3 总糖、烟碱、氧化钾的 QTL定位分析
利用全QTL分析模型[17]及相应的作图软件进行
QTL分析, 总糖、烟碱、氧化钾 3种烟叶化学成分共
检测到 7 个加性效应QTL(图 1 和表 2), 分布于 6个
连锁群的 7 个区间, 每个性状分别检测到 2~3 个
QTL。检测到 9对加加上位性效应QTL(图 1和表 3),
分布于 12 个连锁群的 17 个区间。3 个加性QTL和 3
对上位性QTL检测到QTL与环境互作效应(QE), 其中
环境E2 下未检测到加性QTL与环境互作效应, 环境
E2和E4下未检测到上位性QTL与环境互作效应。
2.3.1 总糖(TS) 检测到 2 个加性 QTL, 即位于
LG4上的 ts4和 LG5上的 ts5, 且均只检测到加性效
应(a), 贡献率分别为 1.63%和 3.75%, 增效基因都来
自亲本 NC2326。
检测到 3 对加加上位性QTL, 其中ts6-ts16 仅检
测到上位性效应(aa), 贡献率为 2.36%, 增效基因型
为亲本型。另 2 对上位性QTL未检测到上位性效应,
其中ts3-ts7仅在E3下检测到上位性与环境互作效应
(aae3, 贡献率为 4.23%), 增效基因型为重组型 ;
ts7-ts10 在E1 和E3 下检测到上位性与环境互作效应
(aae1和aae3, 贡献率分别为 4.58%和 2.20%), 增效基
因型分别为重组型和亲本型。
2.3.2 烟碱(NIC) 检测到 2 个加性QTL。位于
LG1 上的nic1 仅检测到加性效应, 贡献率为 1.27%,
增效基因来自NC2326。位于LG7上的nic7a除检测到
加性效应(贡献率为 8.27%)外, 还在E3 下检测到加
性与环境互作效应(ae3, 贡献率为 2.64%), 增效基因
均来自NC2326。
检测到 5 对加加上位性 QTL, 即 nic2-nic22、
nic3a-nic15、nic3b-nic7a、nic3c-nic7b和 nic9-nic11,
且均只检测到上位性效应, 贡献率分别为 3.21%、
3.39%、1.22%、1.72%和 3.19%, 增效基因型分别为
重组型、亲本型、重组型、重组型和亲本型, 其中
nic7a本身具有加性效应。
2.3.3 氧化钾(KO) 检测到 3 个加性QTL。位于
LG8 上的ko8b仅检测到加性效应, 贡献率为 1.62%,
增效基因来自G-28。位于LG2 上的ko2 除检测到加
性效应(贡献率为 7.68%, 增效基因来自G-28, 可提
高氧化钾含量 0.093%)外, 还在E4 下检测到加性与
环境互作效应(ae4, 贡献率为 2.22%, 增效基因来自
NC2326)。ko7 除检测到加性效应(贡献率为 5.34%)
外, 还在E1 下检测到加性与环境互作效应(ae1, 贡
献率为 1.56%), 增效基因均来自G-28。
检测到 1 对加加上位性QTL, 即ko8a-ko18, 除
检测到上位性效应(贡献率为 1.88%)外, 还在E1 下
检测到上位性与环境互作效应 (aae1, 贡献率为
2.75%), 增效基因型均为亲本型。

第 10期 肖炳光等: 烤烟几种化学成分的 QTL初步分析 1765




图 1 烤烟遗传连锁图及 3种烟叶化学成分的 QTL定位
Fig. 1 The genetic linkage map of the flue-cured tobacco and the location of identified QTLs affecting three chemical components
* ⊕和 分别表示偏向 G-28和 NC2326的偏分离标记, 箭头表明 QTL的大概位置。
* and⊕indicate skewed markers in favor of G-28 and NC2326, respectively. Arrow denote the approximate location of the QTLs. TS: total
sugar; NIC: nicotine; KO: potassium oxide.
1766 作 物 学 报 第 34卷

表 1 亲本及 DH群体的性状表现
Table 1 Phenotype of the DH population and their parents in different environments
亲本 Parent

DH群体 DH population
性状
Trait
环境
Environment G-28 NC2326 平均值±标准差
Mean±SD
范围
Range
偏度
Skewness
峰度
Kurtosis
总糖 TS 云南 Yunnan 2003 E1 24.22 28.01 24.57±3.16 16.90–31.32 –0.142 –0.314
(%) 云南 Yunnan 2004 E2 33.34 31.70 30.70±2.46 23.29–36.93 –0.352 0.275
山东 Shandong 2003 E3 9.15 5.72 7.11±2.61 2.41–14.34 0.584 –0.154
黑龙江 Heilongjiang 2003 E4 28.18 27.99 23.65±3.88 14.32–32.93 –0.241 –0.274
烟碱 NIC 云南 Yunnan 2003 E1 2.95 4.23 3.76±0.65 2.42–5.35 0.275 –0.242
(%) 云南 Yunnan 2004 E2 1.99 2.68 2.71±0.47 1.45–4.26 0.066 0.311
山东 Shandong 2003 E3 1.68 3.46 2.91±0.70 1.25–4.63 0.011 0.043
黑龙江 Heilongjiang 2003 E4 1.19 1.14 1.33±0.31 0.49–2.37 0.283 0.272
氧化钾 KO 云南 Yunnan 2003 E1 2.61 1.68 2.08±0.35 1.31–3.01 0.035 –0.233
(%) 云南 Yunnan 2004 E2 1.80 1.59 1.65±0.19 1.14–2.15 –0.301 0.500
山东 Shandong 2003 E3 2.29 1.03 1.37±0.40 0.30–2.27 –0.045 –0.249
黑龙江 Heilongjiang 2003 E4 1.77 1.78 1.71±0.23 1.14–2.44 0.339 0.447
TS: total sugar; NIC: nicotine; KO: potassium oxide.

表 2 3种烟叶化学成分的加性 QTL及 3个环境下的加性 QTL与环境互作
Table 2 The putative QTLs with a and ae for three chemical components under three environments
性状
Trait
QTL a a b R
2 c
(%) ae1
d R2 c
(%) ae3
d R2 c
(%) ae4
d R2 c
(%)
总糖 TS ts4 –0.424 1.63
ts5 –0.643 3.75
烟碱 NIC nic1 –0.074 1.27
nic7a –0.188 8.27 –0.106 2.64
氧化钾 KO ko2 0.093 7.68 –0.047 2.22
ko7 0.077 5.34 0.042 1.56
ko8b 0.043 1.62
a QTL表示性状英文缩略词及所属连锁群; b a表示加性效应, 负号为来自亲本G-28的效应方向; c R2表示该QTL解释的表现型变
异百分率; d ae1、ae3和ae4分别表示E1、E3和E4环境下的加性与环境互作效应。
a QTLs are denoted by trait abbreviations plus No. of LG; b a denotes additive effect of QTL. The sign indicates the direction of the ef-
fect of the G-28 allele; c R2 represents the percentage of phenotypic variation explained by a or ae effect of QTL; d ae1, ae3, and ae4 denote
additive-by-environment interaction effect of QTL in E1, E3, and E4, respectively. Abbreviations as in Table 1.

表 3 3种烟叶化学成分的上位性 QTL及 2个环境下的上位性 QTL与环境互作
Table 3 The putative QTLs with aa and aae for three chemical components under two environments
性状
Trait
QTLi a QTLj a aa b
R2 c
(%) aae1
d R2 c
(%) aae3
d R2 c
(%)
总糖 TS ts3 ts7 –0.682 4.23
ts6 ts16 0.510 2.36
ts7 ts10 –0.710 4.58 0.491 2.20
烟碱 NIC nic2 nic22 –0.117 3.21
nic3a nic15 0.120 3.39
nic3b nic7a –0.072 1.22
nic3c nic7b –0.086 1.72
nic9 nic11 0.116 3.19
氧化钾 KO ko8a ko18 0.046 1.88 0.056 2.75
a QTL表示性状英文缩略词及所属连锁群; b aa表示加加上位性效应, 负号为亲本型的效应方向; c R2表示该对QTL解释的表现型
变异百分率; d aae1和aae3分别表示E1和E3环境下的上位性与环境互作效应。
a QTLs are denoted by trait abbreviations plus No. of LG; b aa denotes additive × additive epistatic effect of QTL. The sign indicates the direc-
tion of the effect of the parental types; c R2 represents the percentage of phenotypic variation explained by each pair of aa or aae effect of QTL; d aae1
and aae3 denotes epistasis-by-environment interaction effect of QTL in E1 and E3, respectively. Abbreviations as in Table 1.
第 10期 肖炳光等: 烤烟几种化学成分的 QTL初步分析 1767


3 讨论
3.1 烤烟分子标记遗传连锁图
构建分子标记遗传连锁图是性状基因定位及分
子标记辅助选择育种的基础。在烟草上, Lin等[18]利
用来自烟草野生种间杂交N. plumbaginifolia × N.
longiflora的 99 个F2植株, 构建了第一张烟草分子标
记遗传连锁图。栽培烟草品种间的分子标记多态性
水平较低, 如Ren等[19]研究表明栽培烟草间的AFLP
图谱十分相近; ISSR分析也表明普通烟草种质间的
遗传相似程度较高 [20-21]。由于遗传多样性的缺乏 ,
从烤烟品种间杂交衍生的作图群体很难检测到多态
性。
Bindler等[22]利用烟草基因组序列信息开发出了
一批SSR引物 , 并以烤烟品种间杂交得到的F2群体
为材料, 构建出含 293个SSR标记的遗传连锁图, 覆
盖长度 1 920 cM, 由 24个连锁群组成。本研究及以
前构建的烤烟遗传连锁图[15]均由 27 个连锁群组成,
由于没有锚定标记, 尚无法与染色体对应, 随着标
记密度的加大, 其中有些连锁群可能会合并, 最终
连锁群数目不会超过其配子染色体数(n=24)。比较感
兴趣的是, Bindler等[22]构建的图谱中有 3 个连锁群
(3a/3b、8a/8b和 14a/14b)分别由 2 个亚连锁群组成,
若非利用JoinMap软件进行作图 , 可能同样会得到
27个连锁群。今后我们将考虑利用Bindler等[22]开发
的SSR标记来扩充图谱, 这样也利于进行图谱间比
较。
以前构建的烤烟分子标记遗传连锁图[15]覆盖长
度 1 838.2 cM, 包括 10个ISSR标记和 147个RAPD
标记。通过增加标记数, 本研究构建的图谱覆盖长
度 2 094.6 cM, 包括 11个ISSR标记和 158个RAPD
标记。覆盖长度增加了 256.4 cM, 标记数增加了 12
个。与以前构建的图谱相比, 其中 14个连锁群完全
一致; 2 个连锁群的标记数有所增多, 如本研究的
LG9 较以前的LG13 多了 3 个标记(由于连锁群按长
度依次编号, 故两图谱对应连锁群的编号有所不同);
7 个连锁群上的标记组成接近、但标记间的顺序不完
全 一 致 , 如 以 前 LG4 上 的 标 记 OPM8_680 、
OPM18_1600、OPY15_1800和OPT18_1400间的顺序
在本研究中的LG6连锁群上发生了变化。吕蓓等[23]、
辛翠花等[24]、Yi等[25]也发现了标记增加后、原先标
记间的连锁关系及遗传距离发生改变的现象。
3.2 烟叶化学成分的 QTL分析
烤烟化学成分一般属于数量性状, 以往主要是
利用数量遗传学方法来研究其遗传特点[26]。QTL定
位为数量性状分析提供了新手段, 可将其剖分为各
个QTL的遗传效应, 从而更精确、有效地选择最优基
因型[27], 如赵彦宏等[28]利用水稻单穗粒重的QTL分
析结果对不同环境下单穗粒重的最优株系(SL)和最
优杂种(SH)的基因型及其遗传效应值进行了预测。
Julio等[14]检测到了 75个与农艺性状、化学成分
或烟气成分有关的QTL, 其中包括 1 个控制烟叶烟
碱含量的QTL; 而对总糖、氧化钾的QTL分析尚未见
报道。本研究表明, 所检测出的QTL其加性效应(a)、
加性与环境互作效应(ae)、上位性效应(aa)和上位性
与环境互作效应(aae)一起可解释不同环境下总糖表
型 变 异 的 7.74%~14.17% 、 烟 碱 表 型 变 异 的
22.27%~24.91%、氧化钾表型变异的 16.52%~ 20.83%。
尽管检测出的QTL解释的表型变异所占比例尚低 ,
但获得的QTL分析结果将为深入了解烤烟化学成分
的遗传基础提供重要线索。
对总糖、烟碱、氧化钾均检测到了加加上位性
QTL, 其中控制烟碱的nic7a本身具有加性效应, 通
过与nic3b互作可检测到上位性效应; 其他检测到上
位性效应的成对QTL则本身并不具有加性效应。已
在水稻[29-30]、小麦[31]、玉米[32]等几种作物的QTL分
析中揭示出上位性的重要性, 本研究表明在烤烟化
学成分的遗传控制中上位性也具有重要作用。研究
还发现, 控制烟碱的ts7 与ts3 互作时, 可在环境E3
下检测到上位性与环境互作效应, 而与ts10 互作时,
可分别在环境E1和E3下检测到上位性与环境互作效
应, 这可能预示着存在更高阶互作[30]。对于加加上位
性QTL, 若单个QTL本身并不具有加性效应 , 如控
制氧化钾的ko8a-ko18, 则标记辅助选择时应选择成
对的QTL, 而非单个QTL, 否则选择将是无效的。
QTL与环境互作(QE)是影响数量性状的重要因
素。本研究中, 对于烟碱、氧化钾检测到加性QTL
与环境互作效应, 对于总糖、氧化钾检测到上位性
QTL与环境互作效应。加性效应和上位性效应在不
同环境下均能稳定表达, 可用于广适性品种的选育;
而QTL与环境互作效应是不同环境下基因差异表达
的结果, 因此在用于分子标记辅助选择时应针对特
定环境条件来进行[33], 在地域性特色品种的培育中
应充分关注这些QTL, 如云南点检测到的控制氧化
钾含量的 ko7, 山东点检测到的控制总糖含量的
ts3-ts7a。
由于本研究构建的分子标记遗传连锁图饱和度
1768 作 物 学 报 第 34卷

相对较低, 加之选用的两个亲本间这 3 种烟叶化学
成分的差异并不是最大的, 因此定位出的 QTL相对
较少, 随着分子标记的逐渐加入、遗传连锁图饱和
度的提高及多个作图群体的使用, 必将定位出更多
的 QTL。尽管如此, 本研究为大规模鉴定烤烟重要
性状的 QTL奠定了基础, 从而有利于深入理解这些
性状的遗传基础, 并有望用于将来的烤烟分子标记
辅助选择育种。
4 结论
构建了包括 11个 ISSR标记和 158个 RAPD标
记、由 27个连锁群组成的烤烟分子标记遗传连锁图,
覆盖长度 2 094.6 cM, 相邻标记间的平均图距为
15.95 cM。共检测到 7个加性效应 QTL和 9对加加
上位性效应 QTL, 所检测出的 QTL其加性效应(a)、
加性与环境互作效应(ae)、上位性效应(aa)和上位性
与环境互作效应(aae)一起可解释不同环境下总糖表
型变异的 7.74%~14.17%、烟碱表型变异的 22.27%~
24.91%、氧化钾表型变异的 16.52%~ 20.83%。对于
3 种化学成分均检测到了加加上位性 QTL, 表明在
烤烟化学成分的遗传控制中上位性效应也具有重要
作用。对于烟碱、氧化钾检测到加性 QTL与环境互
作效应, 对于总糖、氧化钾检测到上位性 QTL与环
境互作效应, 在用于分子标记辅助选择时应针对特
定环境条件来进行。
References
[1] Xue C-Q (薛超群), Yin Q-S (尹启生), Wang X-M (王信民),
Zhou H-P (周汉平), Cai X-J (蔡宪杰). Correlation between
smoke aroma and routine chemical components in flue-cured to-
bacco. Tob Sci & Technol (烟草科技), 2006, (9): 27–30 (in Chi-
nese with English abstract)
[2] Yu J-J (于建军), Pang T-H (庞天河), Liu G-S (刘国顺), Jiao G-Z
(焦桂珍), Zhang X-J (章新军), Li L (李琳), Ren X-H (任晓红).
Correlation and path analysis on smoking aroma quality and
chemical components in flue-cured tobacco. Agric Sci Bull (中国
农学通报), 2006, 22(1): 71–73 (in Chinese with English abstract)
[3] Du Y-M (杜咏梅), Guo C-F (郭承芳), Zhang H-B (张怀宝),
Shang Y (商耀), Wang X-L (王晓玲), Qin J (邱军), Ai H-L (艾红
丽). Study on relationship between content of water-soluble sugar,
alkaloid, total nitrogen and taste quality of flue-cured tobacco.
Chin Tob Sci (中国烟草科学), 2000, (1): 7–10 (in Chinese with
English abstract)
[4] Li C-K (厉昌坤), Zhou X-S (周显升), Wang Y-B (王允白), Geng
B-F (耿宝峰), Wang Y-H (王以慧), Niu P (牛鹏), Wang Y-J (王
英俊). Correlation between tar content and some chemical com-
ponents of flue-cured tobacco leaves. Chin Tob Sci (中国烟草科
学), 2004, (2): 25–27 (in Chinese with English abstract)
[5] Du W (杜文), Tan X-L (谭新良), Yi J-H (易建华), Su Q-D (苏庆
德). Evaluation of leaf tobacco quality using chemical composi-
tion data. Acta Tabacaria Sin (中国烟草学报), 2007, 13(3):
25–31 (in Chinese with English abstract)
[6] Fang X-J (方宣钧), Wu W-R (吴为人). Molecular selection. Mol
Plant Breed (分子植物育种), 2003, 1(1): 1–5 (in Chinese with
English abstract)
[7] Bai D, Reeleder R, Brandle J E. Identification of two RAPD
markers tightly linked with the Nicotiana debneyi for resistance
to black root rot of tobacco. Theor Appl Genet, 1995, 91:
1184–1189
[8] Julio E, Verrier J L, Dorlhac de Borne F. Development of SCAR
markers linked to three disease resistances based on AFLP within
Nicotiana tabacum L. Theor Appl Genet, 2006, 112: 335–346
[9] Yi Y H, Rufty R C, Wernsman E A. Identification of RAPD
markers linked to the wildfire resistance gene of tobacco using
bulked segregant analysis. Tob Sci, 1998, 42: 52–57
[10] Johnson E S, Wolff M F, Wernsman E A. Marker–assisted selec-
tion for resistance to black shank disease in tobacco. Plant Dis,
2002, 12:1303–1309
[11] Liu X-X (刘晓侠), Wang L (王荔), Wen G-S (文国松), Yang
Y-Q (杨艳琼). Screening and study of RAPD markers linked to
tobacco black shank resistance gene Bs1(t). Acta Agron Sin (作物
学报), 2004, 30(5): 516–518 (in Chinese with English abstract)
[12] Milla S R, Levin J S, Lewis R S, Rufty R C. RAPD and SCAR
markers linked to an introgressed gene conditioning resistance to
Peronospora tabacina D. B. Adam. in tobacco. Crop Sci, 2005,
45: 2346–2354
[13] Moon H, Nicholson J S. AFLP and SCAR markers linked to to-
mato spotted wilt virus resistance in tobacco. Crop Sci, 2007, 47:
1887–1894
[14] Julio E, Denoyes-Rothan B, Verrier J L, Dorlhac de Borne F.
Detection of QTLs linked to leaf and smoke properties in Nico-
tiana tabacum based on a study of 114 recombinant inbred lines.
Mol Breed, 2006, 18: 69–91
[15] Xiao B-G (肖炳光), Xu Z-L (徐照丽), Chen X-J (陈学军), Shen
A-R (申爱荣), Li Y-P (李永平), Zhu J (朱军). Genetic linkage
map constructed by using a DH population for the flue-cured to-
bacco. Acta Tabacaria Sin (中国烟草学报), 2006, 12(4): 35–40
(in Chinese with English abstract)
[16] Lincoln S E, Daly M J, Lander E S. Constructing genetic linkage
maps with MAPMAKER/EXP Version 3.0b. A Whitehead Insti-
tute for Biomedical Research Technical Report, Cambridge,
Massachusett: Whitehead Institute, 1992
[17] Yang J, Zhu J, Williams R W. Mapping the genetic architecture
of complex traits in experimental populations. Bioinformatics,
2007, 23: 1527–1536
[18] Lin T Y, Kao Y Y, Lin S, Lin R F, Chen C M, Huang C H, Wang
C K, Lin Y Z, Chen C C. A genetic linkage map of Nicotiana
plumbaginifolia / Nicotiana longiflora based on RFLP and RAPD
第 10期 肖炳光等: 烤烟几种化学成分的 QTL初步分析 1769


ct)
markers. Theor Appl Genet, 2001, 103: 905–911
[19] Ren N, Timko M P. AFLP analysis of genetic polymorphism and
evolutionary relationships among cultivated and wild Nicotiana
species. Genome, 2001, 44: 559–571
[20] Xiao B-G (肖炳光), Yang B-C (杨本超). Assessment of genetic
diversity among tobacco germplasms by ISSR markers. Sci Agric
Sin (中国农业科学), 2007, 40(10): 2153–2161 (in Chinese with
English abstract)
[21] Qi J-M (祁建民), Wang T (王涛), Chen S-H (陈顺辉), Zhou D-X
(周东新), Fang P-P (方平平), Tao A-F (陶爱芬), Liang J-X (梁
景霞), Wu W-R (吴为人). Genetic diversity and genetic relatives
analysis of tobacco germplasm based on inter-simple sequence
repeat (ISSR). Acta Agron Sin (作物学报), 2006, 32(3): 373–378
(in Chinese with English abstract)
[22] Bindler G, Van der Hoeven R, Gunduz I, Plieske J, Ganal M,
Rossi L, Gadani F, Donini P. A microsatellite marker based link-
age map of tobacco. Theor Appl Genet, 2007, 114: 341–349
[23] Lü B (吕蓓), Zhang L-X (张丽霞), Wan Y-S (宛煜嵩), Xiao
Y-H (肖英华), Liu P-Q (刘丕庆), Fang X-J (方宣钧). Saturating
soybean SSR based genetic linkage map with AFLP markers.
Mol Plant Breed (分子植物育种), 2005, 3(2): 163–172 (in Chi-
nese with English abstract)
[24] Xin C-H (辛翠花), Zhu M-Y (朱美云), Wu J (吴俊), Zhang K-C
(张开春), Jiang L-J (姜立杰), Zhou X-H (周晓航), Zhang X-M
(张晓明). Density-increasing of peach genetic map by AFLP
technique and comparative analysis between the density-in-
creased and the origin peach genetic maps. J Agric Biotechnol
(农业生物技术学报), 2006, 14(3): 387–390 (in Chinese with
English abstract)
[25] Yi G, Lee J M, Lee S, Choi D, Kim B D. Exploitation of pepper
EST-SSRs and an SSR-based linkage map. Theor Appl Genet,
2006, 114: 113–130
[26] Xiao B-G (肖炳光), Zhu J (朱军), Lu X-P (卢秀萍), Li Y-P (李
永平), Bai Y-F (白永富). Genetic analysis for chemical constitu-
ents in flue-cured tobacco (Nicotiana tabacum L.). Acta Agron
Sin (作物学报), 2005, 31(12): 1557–1561 (in Chinese with
English abstra
[27] Yang J, Zhu J. Methods for predicting superior genotypes under
multiple environments based on QTL effects. Theor Appl Genet,
2005, 110: 1268–1274
[28] Zhao Y-H (赵彦宏), Zhu J (朱军), Yang J (杨剑), Xu H-M (徐海
明), Gao Y-M (高用明), Song Y-S (宋佑胜), Shi C-H (石春海),
Xing Y-Z (邢永忠). Predicting superior genotype for grain
weight per panicle based on QTL mapping in rice. Acta Agron
Sin (作物学报), 2007, 33(11): 1856–1861 (in Chinese with Eng-
lish abstract)
[29] Li Z K, Pinson S R M, Park W D, Paterson A H, Stansel J W.
Epistasis for three grain yield components in rice (Oryza sativa
L.). Genetics, 1997, 145: 453–465
[30] Cao G-Q (曹刚强), Gao Y-M (高用明), Zhu J (朱军). QTL
analysis for flag leaf length in a rice DH population under multi
environments. Acta Agron Sin (作物学报 ), 2007, 33(2):
223–229(in Chinese with English abstract)
[31] Zhou X-G (周晓果), Jing R-L (景蕊莲), Hao Z-F (郝转芳),
Chang X-P (昌小平), Zhang Z-B (张正斌). Mapping QTL for
seedling root traits in common wheat. Sci Agric Sin (中国农业科
学), 2005, 38(10): 1951–1957 (in Chinese with English abstract)
[32] Zhu J, Mickelson S M, Kaeppler S M, Lynch J P. Detection of
quantitative trait loci for seminal root traits in maize (Zea mays L.)
seedlings grown under differential phosphorus levels. Theor Appl
Genet, 2006, 113: 1–10
[33] Yadav R S, Bidinger F R, Hash C T, Yadav Y P, Yadav O P,
Bhatnagar S K, Howarth C J. Mapping and characterisation of
QTL × E interactions for traits determining grain and stover yield
in pearl millet. Theor Appl Genet, 2003, 106: 512–520