全 文 ：Vol131 , No14
pp1 526 - 528 　Apr1 , 2005作 　物 　学 　报ACTA AGRONOMICA SINICA第 31 卷 第 4 期2005 年 4 月 　526～528 页
研究
简报 利用 AFLP分子标记预测水稻杂种优势
蔡　健　兰　伟 Ξ
(阜阳师范学院生物系 ,安徽阜阳 236032)
Prediction of Heterosis in Rice Using the AFLP Molecular Marker
CAI Jian , LAN Wei
( The Biological Department of Fuyang Normal University , Fuyang 236032 ,Anhui , China)
　　杂种优势是生物界普遍存在的现象 ,通过测定两个亲本
之间的遗传距离可进而预测水稻杂种优势。迄今已提出了
许多预测方法 ,从表型预测、生化预测 ,到现在的分子标记预
测 ,DNA 分子标记的发展为杂种优势预测提供了新的手段。
Lee 等 [1 ]和 Smith 等 [2 ]研究发现 RFLP 遗传距离与 F1 杂种优
势的表现存在高度的相关性 ,可用于杂种优势的预测。随后
基于 PCR 技术的分子标记逐步发展起来 ,如 RAPD[3 ] 、SSR[4 ]
和 AFLP[5 ]等相继被用于杂种优势预测的研究。Ajmone 等 [6 ]
比较了水稻 RFLP和 AFLP两种标记方法 ,认为 AFLP 标记更
适用于杂种优势的预测。AFLP技术是近年来发展起来的一
种新的分子标记技术 ,具有较高的多态性和重复性 ,已被广
泛用于作物遗传连锁图的构建和重要基因的定位克隆。本
文利用由国际水稻所提供的来自不同生态型和不同籼粳分
化程度的 20 个水稻品种 (系) ,用 AFLP分子标记技术研究这
些材料之间的遗传距离与杂种产量、产量构成因素的相关
性 ,探讨AFLP分子标记与杂种优势预测的关系 ,旨在为水稻
杂交种产量和产量构成因素、杂种优势的预测提供理论依
据。
1 　材料与方法
1. 1 　材料
　　实验材料由 IRRI提供 ,来自世界上 6 个国家和地区 (见
表 1) 。1999 年在云南省元阳县将 20 个供试品种 (系) 按
Griffing方法 4 进行双列杂交 ,配制 190 个杂交组合 ;2000 年
在云南省元阳县、河口县、昆明市和楚雄州共 4 点进行田间
评价。采用四重格子方法设计 ,4 次重复 ,每区 2 行 ,每行 10
株 ,株行距 13 cm ×20 cm。籽粒产量以每小区 10 株计。F1
产量和配合力以 1 年 4 点 4 次重复平均值计 ;另外每小区随
机抽取 10 株分别考察分蘖数、有效穗数、穗长、穗实粒数、穗
颖花数、结实率、千粒重等。
表 1 20 个水稻品种的名称及来源
Table 2 The name and origin of 20 cultivars
编号 No. 品种名称 Cultivar 类型 Type 来源 Origin 编号 No. 品种名称 Cultivar 类型 来源 Origin
1 Feng2Ai2Zhan Indica 中国 11 MR106 Japonica 马来西亚
2 M202 美国 12 Hmibyeo Japonica 朝鲜
3 GUANG122 Indica 中国 13 Iksan438 Indica 朝鲜
4 Y134 中国 14 CS94 越南
5 IR6 Japonica 巴基斯坦 15 Plua2Gen2Xian74 Indica 中国
6 Haopuka Japonica 中国 16 R644 Indica 中国
7 C418 Japonica 中国 17 Gayabyeo Japonica 朝鲜
8 X21 Japonica 越南 18 OM1706 Japonica 越南
9 ShweThweYinllyy 越南 19 G3072 中国
10 MR84 Japonica 马来西亚 20 Yue2Xiang2Zhan Indica 中国
1. 2 　接头和引物
均由宝生物工程 (大连) 有限公司 (Takara) 合成。所用接
头为 EcoR Ⅰ和 Mse Ⅰ接头 , EcoR Ⅰ引物和 Mse Ⅰ引物的 3’末
端选择性核苷酸数目为 3 个。Ξ基金项目 : 云南省国际科技合作项目 (98C010) 。
作者简介 : 蔡健 (1968 - ) ,男 ,硕士 ,讲师。主要从事分子生物学和水稻杂种优势等方面的研究工作。Tel & Fax : 055822712757 , E2mail :
fysyswx6148 @163. com
Received(收稿日期) :2004205208 ,Accepted(接受日期) :2004209206.

1. 3 　DNA提取
基因组 DNA 的提取参照谭学林等 [7 ]的方法 ,略作修改。
1. 4 　AFLP扩增方法
按 Vos 等 [5 ]方法进行。
1. 5 　AFLP数据分析
AFLP扩增产物以 0、1 统计建立数据库 ,在相同迁移位置
上(相同分子量片段) 有带记为 1 ,无带记为 0 ,按照 Nei 和
Li [8 ]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 ijΠ( N i + N j ) ,其中 N i 、Nj 是自交系 i、j 的带
数 , N ji是自交系 i 和 j 的共有带数。GD = 1 - GS 。
用类 平 均 聚 类 法 ( unweighted pair group method with
arithmatic mean , UPGMA)构建系统聚类树。
1. 6 　杂种优势计算
田间试验资料 ,首先进行方差分析 ,确定显著性后 ,再计
算特殊配合力和一般配合力、杂种优势。根据 F1 产量按
Griffing 方法 4 计算一般配合力 ( GCA ) 和特殊配合力
( SCA) [9 ] ,杂种优势计算以中亲优势表示 ,中亲优势 ( H %) =
(F1 值 - 双亲平均值) / 双亲平均值。
2 　结果与分析
2. 1 　20 个水稻品种的 AFLP多态性
　　从 20 个水稻品种中 ,选取 IR6 (粳稻) 、MR84(粳稻) 、Iksan
438 (籼稻) 、R644(籼稻)等 4 个品种作为模板 ,对 49 对引物组
合进行筛选 ,从中选出 4 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。这 4 对组合共扩增出
246 条带 ,其中多态性带 162 条 ,多态性是 65. 9 % ,单态性带
(某一品种特有的带) 8 条 ,占 3. 3 % ,共同带 (所有品种都有
的带) 86 条带 ,平均每个引物组合 ,可扩增出 40. 5 条多态性
带 ,2 条单态性带。可见 AFLP 分子标记具有较强的多态性 ,
AFLP从 DNA 分子水平上可检测出水稻品种的遗传多
样性。　　
2. 2 　20 个水稻品种的 AFLP聚类分析
利用 UPGMA 方法 ,对数据进行聚类分析 ,得到 AFLP 聚
类图 (图 1) 。
图 1 20 个水稻品种 AFLP聚类分析图
Fig11 Dendrogram by cluster analysis for 20 rice species based on AFLP data
　　从图 1 可知 ,在平均遗传距离为 6. 5 处取一结合线 ,可
将 20 个品种分为 8 个类群 ,分别是 Ⅰ类 Feng2Ai2Zhan , M202 ,
GuANG122 ; Ⅱ类 Y134 , IR6 , Haopuka ; Ⅲ类 C418 ; Ⅳ类 X21 ,
ShweThweyinllyy , MR84 , MR106 , Hmibyeo ; Ⅴ类 Iksan438 ,
CS94 , Plua2GenXian 74 IR64 ; Ⅵ类 Gayabyeo ; Ⅶ类 OM1706 ,
G3072 ; Ⅷ类 Yu2Xiang2Zan。籼、粳稻分化明显 ,同一类群 (亚
群)内 ,或同为籼稻品种 (系) ,或同时为粳稻品种 (系) ,并把
来源不明的品种 (系)划分到相应类群中 ,结合田间性状调查
分析 ,可以对这些来源不明的供试材料进行初步鉴定和归
类。从图 1 可以看出 , Yue2Xiang2Zhan 品种明显不同于其他
供试材料 ,自成一群。田间性状调查表明 ,在所有供试材料
中 ,该品种植株最高 (155. 70 cm) ,剑叶最长 (49. 4 cm) 、穗较
长(32. 5cm) ,许多生物学性状明显区别于其他供试材料。从
本研究的亲本组配来看 ,同一类群内 ,适度遗传距离的亚群
品种 (系)间杂交较易获得杂种优势 ,类群间亲本杂交杂种优
势不明显。说明利用 AFLP标记可以确定水稻品种 (系) 之间
的遗传差异 ,并把来源不明的品种 (系) 划分到相应类群 ,从
而对这些材料进行初步的鉴定和亲缘关系追溯 ,并为供试材
料间的亲本组配在分子水平上提供了理论依据。
2. 3 　田间试验结果
田间试验得到 190 双列杂交组合单株产量 ( F1 Y) ,并计
算特殊配合力 ( SCA ,数据略) 。联合方差分析表明 ,组合间
F1 产量和特殊配合力 f 值分别为 15. 74 和 17. 52 ,均达到显
著水平 ( P < 0. 01 ) (表 2) 。可用于与室内 AFLP 结果的相关
分析。
725　第 4 期 蔡 　健等 :利用 AFLP分子标记预测水稻杂种优势 　　　

表 2 190 个杂交组合间 F1 产量和特殊配合力的联合方差分析
Table 2 f2test of F1 grain yield and SCA for 190 crosses
变异来源
Variation source
自由度
df
F1 籽粒产量 f 值
f value of F1
grain yield
特殊配合
力 f 值
f value of SCA
地点Location 3 9. 31 3 11. 32 3
小区 Block 12 1. 31 1. 54
处理 Treat 19 15. 74 3 3 17. 52 3 3
处理×地点 Treat ×Total 57 3. 03 3 3 5. 75 3 3
机误 Error 228
　　注 : 3 , 3 3 分别表示 5 %和 1 %显著水平。
Note : 3 , 3 3 significant at the 5 % and 1 % probability levels ,
respectively.
2. 4 　亲本 AFLP遗传距离与杂种优势相关关系
AFLP遗传距离与杂种产量及产量构成因子杂种优势的
关系 ,按照传统的直线相关法进行分析 ,表明遗传距离与穗
粒数、结实率优势极显著负相关 ,相关系数分别为 - 0. 546 79
和 - 0. 534 32 ;与分蘖数优势显著正相关 ,相关系数为 0. 341 52 ;
与穗颖花数优势显著负相关 ,相关系数为 - 0. 413 82 ;与杂种
产量、千粒重、有效穗数和穗长优势不相关 ,且决定系数都较
小。AFLP虽与一些产量构成因子存在或正或负的相关关
系 ,但这些因子相互制约的结果是遗传距离与产量优势无相
关关系。
3 　讨论
分子标记技术用于杂种优势及表型预测 ,迄今已出现了
两种截然不同的观点 ,有研究者认为 ,这种相关性较高 ,可用
于预测 ,如 Stuber[10 ]对玉米的研究和 Saghai 等[11 ]在水稻上的
研究均认为 F1 产量与杂合性呈显著正相关 ,但也有不少文
献认为分子标记遗传差异与杂种优势及性状表现无显著相
关性或相关性较小 ,如 Godshalk[12 ] 和 Moser[13 ] 在水稻各性状
上的研究结果认为分子标记不能用于杂种优势的预测。本
研究结果表明 ,根据 AFLP 分子标记遗传距离预测杂种优势
的效果是有限的 ,应与其他方法相结合。
出现这一现象的原因大致有以下几点 : (1) 用分子标记
预测杂种优势常因材料不同而得出不同的结果 ,甚至完全相
反的结论。(2) 标记位点仅仅反映了基因组的很少一部分 ,
导致只有有限比例的遗传因子的抽样是有效的。本研究中
虽然任何一对 AFLP引物均能将供试材料进行杂种优势群的
划分 ,但是任何一对 AFLP 引物所检测到的多个位点或多或
少地随机分布在多条染色体上 ,在连锁图上呈簇状分布 ,比
较集中地分布在多条染色体的两端。因此用于杂种产量、产
量构成因子杂种优势的预测是很困难的。(3) 分子标记不受
环境影响 ,而杂种产量和杂种优势的表现易受环境的影响。
QTL(quantitative trait loci) 存在环境效应 ,Bernard[14 ] 利用数学
模型推导和田间数据分析研究发现 ,分子标记遗传距离与产
量杂种优势的相关性大小与 QTL 有密切关系 ,他认为至少有
30 %～50 %的 QTL 与分子标记连锁 ,不超过 20 %～30 %的分
子标记是随机分布或不与 QTL 连锁的。因此本研究中用于
计算遗传距离的 AFLP数据 ,即用 AFLP扩增的多态性带可能
大部分是与杂种优势无关的 QTL 位点 ,因而影响杂种优势预
测。可见 ,利用遗传距离预测杂种优势离实际应用还很远 ,
还有许多工作要做。何光华等 [15 ]研究表明 ,增效座位和减效
座位可以大幅度提高相关系数 ,在不同的环境下也表现一
致 ,可用来预测杂种产量及其构成因素的杂种优势。
众多研究表明 ,增效座位和减效座位以及增加与杂种优
势有关的 QTL 连锁标记位点的绝对数目可能提高杂种优势
的预测能力 ,但最终解决将依赖杂种优势遗传机理的阐明。
致　谢 :对云南农业大学生物技术学院李本逊教授、谭学林
教授给予本研究的指导和帮助致以衷心感谢 !
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