全 文 ：大针茅居群遗传分化和 RAPD 位点多态性分布的分析
?
赵念席 , 高玉葆?? , 王金龙
(南开大学生命科学学院 , 天津 300071)
摘要 : 利用 RAPD分子标记技术对 5 个居群的 90 个大针茅个体间的遗传关系以及 RAPD多态性与所在生境
的相关性进行了研究。16 个引物共扩增得到 310 个 RAPD位点 , 利用几种多元分析方法对所得位点进行分
析 , 结果显示 : 主轴法分析能够在三维坐标下将 90 个大针茅个体按居群来源进行分类 , 前三个轴虽然只
解释了总变异的 21 .91% , 却能将所研究的居群完全分开 ; 典范判别分析可以将 97 .8 %的大针茅个体正确
地分类到已知居群 , 且在二维功能轴下能够清晰地看到个体按居群来源进行了分类 ; Spearman秩相关分析
和多元逐步回归分析均得出大针茅 RAPD 位点的 Nei′s基因多样性与气候因子 (包括年降水量、积温、年
均温、一月份均温和七月份均温 ) 之间存在显著的关联性。基于以上结果我们可以得出 : 大针茅地理居群
分化显著 ; 大针茅 RAPD多样性并非随机分布而是与生境气候因子相联系 ; 气候差异的自然选择 , 对大针
茅遗传多样性和遗传结构的特点起决定作用。研究结果对大针茅种质资源的保护具有重要的指导意义。
关键词 : 大针茅 ; 遗传分化 ; 气候因子 ; 多元方法 ; RAPD
中图分类号 : Q 75 文献标识码 : A 文章编号 : 0253 - 2700 (2008) 05 - 557 - 08
An Analysis of Genetic Differentiation and Distribution of RAPD
Polymorphism in Stipa grandis (Gramineae) Populations
ZHAO Nian-Xi , GAO Yu-Bao
* *
, WANG Jin-Long
( Collegeof Life Science, Nankai University, Tianjin 300071 , China)
Abstract: The genetic differentiation and RAPD polymorphism of 90 Stipa grandis individuals from five populations were
studied using RAPD markers . Sixteen oligonucleotide primers were used to amplify 310 RAPD loci , which were analyzed
using several multivariate methods . The Principal Coordinated Analysis (PCoA) clearly clustered90 Stipa grandis individ-
uals into five groups in 3-dimension plot and the individuals fromthe same population wereclustered into one group, even
though the first three coordinates explained only 21 .91% of thetotal variance . The Canonical DiscriminantAnalysis could
cluster individuals into their corresponding populations, with 97 .8% of the correctness . The Spearman Rank Correlation
and Multiple RegressionAnalysis establisheda strongand significant association between some of theRAPD loci andcertain
climatic factors ( annual precipitation, ≥10℃ cumulativetemperature in ayear, annual mean temperature, meantempera-
ture in January and mean temperature in July) . All these results indicated that ( 1) the genetic differentiation of Stipa
grandis populationswas significant, (2) the RAPD polymorphismwas not randomly distributed but associated with the cli-
matic characters of habitats, and (3) the natural selection of climatic divergence played an important role in affecting the
genetic diversity and genetic structureof Stipa grandis populations . The results of this study may be useful for guiding the
conservation of germplasm of Stipa grandis .
Key words: Stipa grandis; Genetic differentiation; Climatic factor; Multivariatemethod; RAPD
云 南 植 物 研 究 2008 , 30 (5) : 557～564
Acta Botanica Yunnanica DOI : 10 .3724?SP. J . 1143 .2008.07297
?
?? ?通讯作者 : Author for correspondence; E-mail : ybgao@ nankai . edu. cn; Tel : 022 - 23508249
收稿日期 : 2007 - 12 - 15 , 2008 - 02 - 15 接受发表
作者简介 : 赵念席 (1978 - ) 女 , 主要从事植物种群生态学与种群遗传学研究。E-mail: zhaonianxi@eyou. com ?
基金项目 : ?国家重点基础研究发展计划项目 ( 2007CB106802 ) , 中国博士后科学基金项目 ( 20060390672 ) 和国家自然科学基金
(30800132 )
开展建群种?优势种遗传多样性和遗传变异
的研究 , 不仅有助于了解物种的进化和适应潜
力 , 对这些物种的利用和保护有重要的意义 , 而
且还可以对生态系统遗传健康 ( ecosystem′s ge-
netic health) 评价提供基础数据 ( Gustafson 等 ,
1999) 。以大针茅 ( Stipa grandis P . Smirn) 为建
群种的大针茅草原 , 是欧亚草原区中部特有的一
种丛生禾草草原 , 是我国典型草原的代表群系 ,
在划分草原植被地带时具有标志作用 ( 卢生莲和
吴珍兰 , 1996 )。近半个世纪 , 由于人为利用的
加剧 , 大针茅草原退化已经变得非常严重 , 即使
是在大针茅分布的中心区域都出现了种群的不连
续分布。基于大针茅在中国北方草原的重要性 ,
近年来对大针茅遗传多样性的研究越来越多。张
红梅等 ( 2003 ) 和赵念席等 ( 2004 ) 利用 RAPD
分子标记技术先后对内蒙古地区大针茅居群的遗
传分化进行了研究 , 结果均表明大针茅居群的特
有位点与居群所在地理位置分布范围相关。珊丹
等 (2006) 利用 ISSR 分子标记研究了牧压梯度
下大针茅群体遗传多样性的变化和居群分化 , 发
现大针茅居群内的遗传多样性指数 ( Shannon′s
和 Nei′s多样性指数 ) 随着放牧压力的增加有逐
渐减弱的趋势。赵念席等 ( 2006) 研究发现 , 内
蒙古中东部大针茅居群 RAPD 基因多样性与温度
因子之间存在显著或极显著的相关关系。但上述
研究所涉及的基本上是居群水平的平均遗传特
性 , 没有涉及居群内个体间的遗传关系 , 也没有
涉及所得到扩增位点的多态性在居群间的分布规
律 , 这些方面研究的空缺 , 使得我们对大针茅居
群遗传结构的认识受到了限制。在前人的研究
中 , 不仅发现了物种的遗传多样性与气候、土壤
等生态因子之间存在显著的相关关系 , 并证明了
位点 ( 等位酶或以 DNA 为基础的分子标记 ) 分
布的不均匀性 ( Nevo等 , 1998; Fahima等 , 1999;
Li 等 , 2001; Volis等 , 2001)。
在以往研究的基础上 , 本文借助多元分析方
法 , 深入分析大针茅不同地理居群内个体之间的
相关关系 , 居群间以及居群内的分化程度 , 并进
一步分析了各个位点在居群间遗传多样性的差异
是否与所在生态因子之间差异存在显著的相关关
系 , 以期为较全面地认识大针茅居群的遗传分化
程度以及分化规律提供实验数据 , 为进一步确定
影响大针茅居群遗传结构的决定因子提供依据 ,
所得结果也将会为大针茅居群和群落保护的具体
实施提供科学证据。
1 材料与方法
1 .1 实验材料
我们对锡林郭勒盟地区大针茅分布的典型地段进行
了随机采样 , 共采集 5 个居群 : 中国科学院内蒙古草原
生态系统定位研究站大针茅样地居群 (简称大针茅样地
居群) , 嘎松山居群 , 锡林浩特西居群 , 锡林浩特东居
群和巴彦乌拉居群。在选定样地 50 m×50 m范围内 , 以
株丛为单位 (株丛间隔 > 1 m) 随机采集大针茅植株叶
片 , 各个居群的位置、土壤和气候特征以及实验所用大
针茅个体数详见表 1。所取样品均为新鲜叶片 , 在野外
用硅胶迅速干燥保存 , 带回实验室于室温下保存备用
(钱韦等 , 2000)。
1 .2 实验方法
1 .2 .1 DNA 提取 大针茅基因组 DNA 的提取、纯化以
及检测方法同赵念席等 (2004 , 2006)。
1 .2 .2 RAPD 扩增与判读 RAPD 扩增程序参考 Williams
等 (1990) 略作修改 , 同赵念席等 ( 2004 , 2006 )。随机
引物为 Operon公司的 10 碱基寡聚核苷酸 , 经筛选共 16
个引物用于正式扩增 , 它们分别是 : OpA01 , OpA02 ,
OpA04 , OpA08 , OpI03 , OpI07 , OpN02 , OpN04 , OpN08 ,
OpN09 , OpN20 , OpQ01 , OpQ05 , OpQ09 , OpQ12 和
OpQ18。扩增产物经 1 .5%琼脂糖凝胶电泳分离 (含 1μg?
μl 溴化乙锭 ) , 紫外投射仪上观察 , 拍照记录。为保证
结果的可靠性 , 每个引物扩增两次。
以标准分子量标记 (鼎国生物生产的 SD005 ) 为对
照 , 在凝胶成像系统 Bio IMAGING SYSTEM (SynGENE)
对扩增结果进行分析。比较同一引物全部个体的扩增结
果 , 具有不同相对迁移距离的条带称作不同的 RAPD 标
记 , 而相对迁移距离相同的条带则为同一 RAPD 标记。
判读每个点样孔的扩增结果 , RAPD 标记以 1 (有 ) 或 0
(无 ) 表示 , 统计分子量为 400～2 000 bp的清晰谱带 ; 所
得数据输入计算机进行统计分析。
1 .2 .3 数据处理 将 RAPD 扩增所得数据矩阵命名为
DATA SET-1 , 其中 , DATA SET-1 包括 90×310 数据矩阵
(90 行代表所有的个体数 ; 310 列代表 RAPD 扩增位点
数) , 利用 POPGENE 32 软件中 dominant (显性 ) -dipoid
(二倍体 ) 对 DATA SET-1 进行分析 , 计算得到每个位点
在不同居群内的 Nei′s 基因多样性指数 , 并将所得数据
命名为 DATA SET-2 , 其中 DATA SET-2 包括 5×310 数据矩
阵 (5 行代表居群数 ; 310 行代表 RAPD 扩增位点数 )。
Nei′s基因多样性指数的计算是在两个假设的前提下进行
855 云 南 植 物 研 究 30 卷
表 1 5 个大针茅居群的地理和气候 (1965 - 1995 年测定平均值 ) 数据
Table 1 Geographic and climatic data ( means of 30 years between 1965 and 1995) for 5 populations of Stipa grandis
居群名称 *
Population
name
地理位置
Geographic
location
海拔高度
Altitude
( m)
土壤类型
Soil
type
年降水量
Annual
precipitation
( mm)
≥10 ?℃年积
温≥10℃
cumulative
temperature
in a year
(℃ )
年均温
Annual
mean
temperature
( ℃ )
一月份均温
Mean
temperature
in January
(℃ )
七月份均温
Mean
temperature
in July
( ℃ )
个体数
Number
of
individuals
大针茅样地居群
S ?. grandis Plot
43 ?. 54°N ,
116 ?. 55°E
1170 6栗钙土 340 ?2136 k2 ?- 22 . 3 18 .8 18 {
嘎松山居群
Gasong Mountain
43 ?. 5°N ,
116 ?. 82°E 1300 6暗栗钙土 400 ?1776 k- 0 . 8 - 27 17 .8 18 {
锡林浩特西居群
West Xilinhot
43 ?. 93°N ,
115 ?. 74°E 1152 6栗钙土 290 ?2496 k1 .8 - 19 . 8 20 .8 18 {
锡林浩特东居群
East Xilinhot
44 ?. 14°N ,
116 ?. 36°E 1121 6栗钙土 300 ?2400 k1 .4 - 19 . 1 20 .7 18 {
巴彦乌拉居群
Bayanwula
44 ?. 64°N ,
117 ?. 72°E
1152 6暗栗钙土 340 ?2256 k1 .5 - 19 . 4 19 .5 18 {
* 大针茅样地居群 : 位于中国科学院内蒙古草原生态系统定位研究站的大针茅样地 ; 嘎松山居群 : 位于中国科学院内蒙古草原生态系
统定位研究站附近的嘎松山阳坡 ; 锡林浩特西居群 : 位于内蒙古锡林浩特市西 35 km; 锡林浩特东居群 : 位于内蒙古锡林浩特市东 27
km; 巴彦乌拉居群 : 位于内蒙古西乌珠穆沁旗巴彦乌拉镇东北 12 km。
* S. grandis Plot: the S. grandis Plot at Inner Mongolia Grassland Ecosystem Research Station of the Chinese Academy of Sciences; Gasong Mountain
population: theopen slope of the Gasong Mountain near Inner MongoliaGrassland Ecosystem Research Station of the Chinese Academy of Sciences; West
Xilinhot population: 35 kmwest to Xilinhot City; East Xilinhot population: 27 km east to Xilinhot City; Bayanwulapopulation: 12 km northeast to Bayan-
wula Town of Xiwu Banner of Inner Mongolia .
的 : (a) 每个位点都是由两个等位基因位点的其中之一组
成 ; (b) 所有的居群都处于 Hardy-Weinberg平衡状态下。
我们用 4 种多元分析的方法对所得数据进行分析 ,
其中 , 主轴法分析由 NTSYS-pc软件 (Rohlf , 1998) 完成 ,
而其它 3 种分析方法由 SPSS软件 (卢文岱 , 2004) 完成。
(1) 主轴法分析 (Principal Coordinate Analysis, PCoA)
(Gower, 1966) : 主轴法是在不考虑个体来源的前提下 ,
能全面调查个体间的遗传变异及其内在关联程度的一种
方法 , 其作用对象为对称数据矩阵。为了全面地了解大
针茅个体间的遗传关系 , 基于扩增数据 ( DATA SET-1 )
计算个体间的 Jaccard′s ( Jaccard, 1908) 遗传相似性系数 ,
利用主轴分析的方法构建个体间的关系图 , 并以此研究
居群间的遗传关系。
( 2 ) 判 别 分 析 法 ( Discriminant Analysis) ( Fisher,
1936) : 判别分析是将多个观测对象分到预想的类群内的
一种多元分析方法。其中的典范判别分析 ( Canonical
Discriminant Analysis) 判定如何最好地将个体分到已知的
一群。我们利用逐步典范判别分析对 RAPD 扩增结果
(DATA SET-1) 进行筛选 , 得到一组最优的 RAPD位点组
合 , 能够在二维空间内将所有居群分开。RAPD 位点的
选择或去除基于协方程分析 F 检验的显著性水平。
(3) Spearman秩相关分析 (Spearman Rank Correlation) :
利用 Spearman秩相关分析法来检测 DATA SET-2 中 Nei′s遗
传多样性与气候因子之间的相关关系 , 并作显著性检验。
(4) 逐步多元回归分析 ( Stepwise Multiple Regression
Analysis) : 利用逐步多元回归分析可以分析气候因子中
对大针茅遗传多样性影响起重要作用的一个或几个指
标。在逐步多元回归分析中 , DATA SET-2 所得到的不同
大针茅居群 RAPD 位点的 Nei′s基因多样性指数作为因变
量 , 气候因子作为自变量。
2 结果与分析
2 .1 主轴法分析
基于 DATA SET-1 计算所得到的大针茅个体
间的 Jaccard′s遗传相似性系数 , 利用主轴分析的
方法构建了 5 个居群 90 个个体之间的遗传关系
(图 1) , 结果发现来源于同一居群的个体组成单
独的一组 , 且在三维坐标下 , 来源于不同居群的
个体没有出现重叠的现象。第一轴解释了总变异
的 8 .81% , 它能够将巴彦乌拉居群与其它四个
居群分开 ; 第二轴解释了总变异的 7 .30% , 能
够将剩余的四个居群分为两组 , 锡林浩特东和锡
林浩特西居群为一组 , 嘎松山居群和大针茅样地
居群为另一组 ; 第三轴解释了总变异的 5 .80% ,
能够将锡林浩特西居群与锡林浩特东居群分开 ,
也能够将大针茅样地居群与嘎松山居群分开。前
9555 期 赵念席等 : 大针茅居群遗传分化和 RAPD 位点多态性分布的分析
三个轴只解释了总变异的 21 .91% , 却将 5 个居
群完全分开 , 这一结果表明大针茅居群之间存在
高的遗传分化。
2 .2 判别分析
基于不同 个体 RAPD 扩增的有无 ( DATA
SET-1) , 利用判别分析成功地将 90 个大针茅个
体按居群来源进行分类。本论文利用逐步判别程
序对 DATA SET-1 进行分析 , 共得到 35 个 RAPD
位点作为 5 个居群的最佳分化因子 ( 数据未列
出 )。基于筛选出的 35 个 RAPD 位点 , 将 90 个
个体按生境来源进行分类的正确率为 97 .8% ( 表
2) , 而在 STEPDISC 过程中被剔除的 RAPD 位点
对提高分类的正确率影响并不大。图 2 显示 ,
CAN-1 和 CAN-2 能将 90 个个体按居群来源清晰
的分开 , 且 F 检验的结果显示不同居群来源的
个体之间 RAPD 位点的差异是极显著的。
2 .3 NNei′s 基因多样性与气候因子的 Spearman
秩相关分析
利用 Spearman 秩相关分析分析每个位点的
Nei′s基因多样性指数 (DATA-SET2) 与气候因子
之间的相关关系 , 结果表明大针茅居群扩增所得
位点受气候因子的影响显著 : 在 310 个 RAPD 扩
增位点中 , 56 个位点 ( 占总位点数的 18 .06% )
与至少一个气候因子之间存在显著的相关关系
(表 3) ; 其中 21 , 19 , 14 , 19 和 19 个位点分别
与年降水量 ( Pn) , ≥10℃年积温 ( Ta) , 年均温
(Tm) , 1 月份均温 ( TJan ) 和 7 月份均温 ( TJ ul )
之间存在显著的相关关系 ; 另外 , 我们还发现在
选出的与气候因子显著相关的位点中 , 多数位点与
年降水量 (Pn) 之间存在显著的正相关 (61.90% ) ,
图 1 大针茅 5 居群 90 个个体主轴法分析的三维图
Fig . 1 Differentiation of 90 individuals fromfive S. grandis
populations by three-dimensional principal
coordinate analysis ( PCoA )
图 2 基于所选择的 35 个 RAPD 位点进行典范判别
分析所得的二维图
Fig . 2 Plot of canonical discriminant functions 1 and 2
based on 35 selected RAPD stites
表 2 基于 35 个 RAPD 位点对 5 个大针茅居群进行判别分析的分类结果
Table 2 Classification results of discriminant analysis based on 35 selected RAPD sites
居群名称
Population name
个体总数
Total
预测组成员 Predicted Group Membership
大针茅样地居群
S `. grandis Plot
嘎松山居群
Gasong Mountain
锡林浩特西居群
West Xilinhot
锡林浩特东居群
East Xilinhot
巴彦乌拉居群
Bayanwula
大针茅样地居群 S L. grandis Plot 18 &18 ;0 ?0 0 0
嘎松山居群 Gasong Mountain 18 &0 (18 ?0 0 0
锡林浩特西居群 West Xilinhot 18 &1 (0 ?16 ?0 1
锡林浩特东居群 East Xilinhot 18 &0 (0 ?0 18 0
巴彦乌拉居群 Bayanwula 18 &0 (0 ?0 0 18
88 个个体 ( 97 .8 % ) 被正确的归类 ; 88 individuals ( 97 .8 % ) were correctly classified .
065 云 南 植 物 研 究 30 卷
表 3 RAPD 位点的 Nei′s 基因多样性与年降水量、≥10℃年积温、年均温、一月份均温和
七月份均温之间的 Spearman 秩相关分析 ( 表中仅列出显著性相关的结果 )
Table 3 Spearman rank correlation coefficients of Nei′s gene diversity of each loci with annual precipitation, ≥10℃ cumulative
temperature in a year, annual mean temperature, mean temperature in January and mean temperature in July
( only significant correlations were included in the Table)
位点
Locus
年降水量
Pn
≥10 ?℃积温
Ta
年均温
Tm
1 月份均温
TJan
7 3月份均温
TJul
位点
Locus
年降水量
Pn
≥10 F℃积温
Ta
年均温
Tm
1 月份均温
TJan
7 }月份均温
TJul
A01 C-16 -0 ?. 894 * -0 . 894 * -0 . 894 * N04 d-4 0 .947 *
A01 C-17 -0 ?. 894 * -0 . 894 * -0 . 894 * N04 d-6 -0 . 975 ** 0 ?. 900 * 0 .900 *
A01 C-18 -0 ?. 894 * -0 . 894 * -0 . 894 * N04 d-8 0 . 894 *
A02 C-2 0 M. 947 * -0 ?. 975 ** -0 . 975 ** N04 d-13 -1 ?. 000 **
A02 C-4 0 M. 921 * N08 d-4 0 ?. 975 **
A02 C-9 0 X. 900 * N08 d-6 -0 ?. 975 ** 0 ?. 900 * 0 . 900 *
A04 C-1 0 M. 947 * N08 d-11 -0 ?. 921 * 0 ?. 975 ** 0 .975 **
A04 C-3
-0 ?. 894 * -0 . 894 * -0 . 894 * N08 d-17 -1 .000 **
A04 C-5 0 M. 921 * -0 ?. 975 ** -0 . 975 ** N09 d-5 -0 .921 *
A04 C-12 -0 ?. 900 * -0 . 900 * N09 d-15 0 .892 *
A04 C-13
-0 ?. 975 ** N09 d-18 0 ?. 900 * 0 . 900 *
A04 C-19 0 X. 949 * N20 d-1 0 ?. 894 *
A08 C-2
-0 Z. 892 * N20 d-7 0 ?. 975 **
A08 C-12
-1 Y. 000 ** N20 d-12 0 ?. 947 * -0 ?. 975 ** -0 . 975 **
A08 C-17
-0 Z. 900 * N20 d-13 0 ?. 975 **
A08 C-20 -1 ?. 000 ** N20 d-14 -0 . 900 *
I03 *-4 -0 ?. 975 ** N20 d-20 0 .975 ** -1 ?. 000 ** -1 . 000 **
I03 *-9 0 M. 921 * Q01 d-4 -0 ?. 894 *
I03 *-11 0 J. 975 ** -1 ?. 000 ** -1 x. 000 ** Q01 d-11 0 .947 *
I03 *-14 0 J. 975 ** -1 ?. 000 ** -1 x. 000 ** Q05 d-1 0 . 894 *
I07 *-1 0 ?. 900 * 0 .900 * 0 w. 900 * Q05 d-10 -0 . 949 *
I07 *-7
-0 Z. 921 * Q05 d-12 -0 ?. 894 *
I07 *-9 -0 ?. 900 * Q09 d-6 0 ?. 894 * 0 .894 * 0 . 894 *
I07 *-12 -0 ?. 900 * Q09 d-10 0 ?. 975 **
I07 *-18
-0 ?. 900 * Q09 d-12 -0 .949 *
N02 C-3 0 W. 892 * -0 ?. 949 * -0 . 947 * Q09 d-16 -0 .894 *
N02 C-7
-0 Z. 892 * Q12 d-4 -0 ?. 921 * 0 ?. 975 ** 0 .975 **
N02 C-16 0 ?. 900 * Q12 d-12 -0 .900 *
*
,
** : 分别表示在 0 .05 和 0 .01 显著水平 Significant at 0 .05 and 0 .01 levels, respectively .
Pn: Annual precipitation; Ta: ≥10℃ cumulative temperature in ayear; Tm: Annual mean temperature; TJan : Mean temperature in January; TJul : Mean
temperature in July
而与温度因子之间存在显著的负相关 , 它们的比
例分 别 为 63 .16% ( ≥ 10℃ 年 积 温 ( Ta) ) ,
64 .29% (年均温 (Tm) ) , 63 .16% (一月份均温
(TJan ) ) 和 63.16% (七月份均温 (TJul ) )。
2 .4 逐步多元回归分析
利用逐步多元回归分析来构建各种气候因子
对大针茅遗传多样性的影响 , DATA SET-2 中大
针茅不同位点 Nei′s基因多样性指标作为因变量 ,
年降水量 ( Pn) , ≥ 10℃年积温 ( Ta) , 年均温
(Tm) , 一月份均温 ( TJan ) 和七月份均温 ( TJ ul )
作为自变量 , 经过多次剔除步骤后 , 结果表明
65 个位点 (占总位点数的 20 .97% ) 的基因多样
性变异能够由 1 个至 3 个气候因子很好地解释且
达到显著水平 (表 4 ) ; 这一结果表明不同大针
茅居群 Nei′s遗传多样性的变异是可以由气候因
子很好地解释的 , 且能够构建显著性方程的比例
(20 .97% ) 远 远超 过 随 机 期望 的 水 平 ( 5% )
( Bionomial test, P < 0.01; Aiken, 1955)。
3 讨论
近几十年来 , 随着分子生物学技术的发展 ,
越来越多的分子标记技术用于物种遗传多样性和
遗传分化的研究 , 如同工酶技术、RFLPs以及以
PCR 为基础的 RAPD, AFLP, SSR 等。在分子标
记出现早期 , 分子标记所得某一特定位点的遗传
变异与当地环境因子之间的适应相关曾被一度质
疑 , 但随着以 DNA 为基础的分子标记的广泛应用 ,
这一问题又被重新考虑 ( Pérez de la Vega, 1996)。
1655 期 赵念席等 : 大针茅居群遗传分化和 RAPD 位点多态性分布的分析
表 4 5 个大针茅居群 RAPD 位点的 Nei′s 基因多样性与气候因子 ( 作为自变量 )
之间的多元逐步回归系数 (表中仅列出显著性相关的结果 )
Table 4 Coefficients of multiple regression ( R2 ) of Nei′s genetic diversity of each loci and climatic variables (as independent variables)
in the five S. grandis populations (only significant correlations were included in the Table)
位点
Locus
指标
Variable
R2 ?
P 值
P-value
位点
Locus
指标
Variable
R2
P 值
P-value
位点
Locus
指标
Variable
R2
P 值
P-value
A01 C-4 Pn, Ta, TJul 1 m. 000 0 ?. 029 I03 @-9 Pn 0 .779 0 .047 Pn, Ta, Tm 1 .000 0 ?. 041
A01 C-16 TJan 0 m. 922 0 ?. 010 I03 @-11 TJul 0 .848 0 .026 N09-15 Pn, Ta 0 .995 0 ?. 007
TJan , Tm 0 m. 999 0 ?. 005 I03 @-14 TJul 0 .932 0 .008 N20-6 Pn 0 .866 0 ?. 022
A01 C-17 TJan 0 m. 934 0 ?. 007 TJul , Tm, Ta 1 .000 0 .006 N20-7 TJan , Tm 0 .998 0 ?. 003
A01 C-18 TJan 0 m. 893 0 ?. 015 I03 @-16 Tm 0 .904 0 .013 N20-12 TJul 0 .982 0 ?. 001
A01 C-20 Tm 0 m. 959 0 ?. 004 I07 @-1 TJan 0 .919 0 .010 TJul , Pn 1 .000 0 ?. 013
A02 C-2 TJul 0 m. 885 0 ?. 017 I07 @-3 TJul 0 .849 0 .026 TJul , Pn, Tm 1 .000 0 ?. 003
A02 C-4 Tm 0 m. 906 0 ?. 013 I07 @-7 Pn, TJan 0 .974 0 .050 Q01-9 Tm 0 .771 0 ?. 050
A02 C-8 TJan 0 m. 838 0 ?. 029 I07 @-14 Tm 0 .902 0 .013 Q01-11 TJul 0 .895 0 ?. 015
A02 C-12 Tm 0 m. 776 0 ?. 048 N02 Y-1 Tm 0 .956 0 .004 Q01-13 TJan 0 .835 0 ?. 030
A02 C-14 Pn, Ta 0 m. 994 0 ?. 009 Tm, TJan 0 .996 0 .050 Q05-4 TJul 0 .853 0 ?. 025
A04 C-1 Pn 0 m. 945 0 ?. 006 N02 Y-3 TJul 0 .921 0 .010 TJul , Tm 0 .997 0 ?. 012
Pn, TJul 1 m. 000 0 ?. 015 TJul , Pn 0 .997 0 .021 Q05-7 Tm 0 .801 0 ?. 040
A04 C-3 TJan 0 m. 992 0 ?. 000 N02 Y-7 TJul 0 .771 0 .050 Q05-10 TJan 0 .905 0 ?. 013
A04 C-4 Tm 0 m. 956 0 ?. 004 N02 Y-17 Pn 0 .810 0 .037 Q05-11 Tm 0 .949 0 ?. 005
Tm, TJan 0 m. 996 0 ?. 050 Pn, Ta, Tm 1 .000 0 .050 Q05-12 Tm 0 .774 0 ?. 049
A04 C-5 Ta 0 m. 924 0 ?. 009 N04 Y-4 Pn 0 .920 0 .010 Q09-5 Tm 0 .851 0 ?. 025
A04 C-10 Tm 0 m. 791 0 ?. 043 N04 Y-6 Pn 0 .902 0 .013 Q09-6 Tm 0 .934 0 ?. 007
A04 C-12 TJul 0 m. 783 0 ?. 046 N08 Y-4 TJan 0 .917 0 .010 Tm, TJan 0 .998 0 ?. 016
A04 C-13 TJan 0 m. 980 0 ?. 001 N08 Y-5 TJan 0 .849 0 .026 Q09-16 Tm 0 .974 0 ?. 002
A04 C-15 Pn 0 m. 883 0 ?. 018 N08 Y-6 Pn 0 .917 0 .010 Q12-4 TJul 0 .840 0 ?. 029
A04 C-18 TJan 0 m. 805 0 ?. 039 Pn, Tm 0 .993 0 .046 TJul , TJan 0 .996 0 ?. 013
A04 C-20 Tm 0 m. 928 0 ?. 008 N08 Y-7 TJan 0 .933 0 .007 TJul , TJan , Ta 1 .000 0 ?. 018
A08 C-2 Pn, Ta 0 m. 995 0 ?. 008 N08 Y-11 TJul 0 .920 0 .010 Q12-10 TJul 0 .833 0 ?. 031
Pn, Ta, TJan 1 m. 000 0 ?. 040 TJul , Tm, Ta 1 .000 0 .024 TJul , TJan , Ta 1 .000 0 ?. 005
A08 C-20 TJan 0 m. 848 0 ?. 026 N08 Y-13 TJan , Tm, Pn 1 .000 0 .032 Q12-19 Pn, Ta, TJul 1 .000 0 ?. 000
TJan , Tm 0 m. 998 0 ?. 008 N09 Y-4 Pn 0 .831 0 .031 Q18-9 Tm 0 .929 0 ?. 008
I03 *-4 TJan , Tm 0 m. 992 0 ?. 015 N09 Y-12 Pn 0 .779 0 .047 Q18-10 Tm 0 .924 0 ?. 009
Pn: Annual precipitation; Ta: ≥10℃ cumulative temperature in ayear; Tm: Annual mean temperature; TJan : Mean temperature in January; TJul : Mean
temperature in July
而事实上 , 在自然界中物种的遗传多样性的非随
机分布 , 即基于 DNA 水平的遗传多样性与生态
地理参数的相关关系在一些物种中已逐渐被证实
并揭示了“适应性变异的存在”, 且这方面的研
究已在种质资源保护研究中被广泛接受和利用。
如 : 以色列 Haifa大学进化研究所的研究人员 ,
对生境来源不同的野生二粒小麦 ( Triticumdicoc-
coides) 的遗传多样性与当地地形、土壤、气候
等生态环境因子的相关性进行研究 ( Nevo and
Beiles, 1988; Nevo 等 , 1991; Li 等 , 1999 , 2000;
Fahima等 , 1999 , 2002) , 所用分子标记包括等位
酶技术、RAPD 技术和 SSR 技术。经过深入细致
的分析得出野生二粒小麦分子标记位点的分布模
式是非随机的 , 所得位点与当地气候和土壤等生
态地理因子之间存在显著的相关关系 , 表现出对
当地生境的适应 , 即受当地环境差异的影响显
著 , 属于适应性变异 ; 并且还对另一重要的野生
资源野大麦 ( Hordeum spontaneum) 的遗传多样
性分布展开深入研究 ( Brown等 , 1980; Nevo等 ,
1979 , 1986 , 1998; Turpeinen 等 , 2001 ) , 结果发
现野大麦高的遗传多样性与热或冷的环境梯度相
联系的 ; 位点 ( 包括等位酶位点 , RAPD 位点 ,
SSR 位点和 LP-PCR 位点 ) 的频率与生态地理因
子显著相关 , 所有这些数据都表明 : 野大麦在
DNA 水平上的位点分布是非随机的 , 气候胁迫
和生境异质性的自然选择作用是决定该物种遗传
多样性分布的主要原因 ; Semagn等 (2000) 利用
RAPD分子标记对十蕊商陆 ( Phytolacca dodecan-
dra) 的遗传多样性进行研究 , 相关分析和回归
分析的结果显示 , 虽然多数位点的变异要由不同
265 云 南 植 物 研 究 30 卷
生态因子的结合才能很好的解释 , 但仍有高比例
( > 5% ) 的 RAPD 位点与海拔、温度和降水之间
表现出显著的关联性 , 这些结果表明环境选择对
十蕊商陆居群的遗传变异起作用 , 部分 RAPD 位
点的多态性可以被认为是适应性的。在本研究
中 , Spearman秩相关分析表明不同地理居群的大
针茅 , 其 18 .06%的 RAPD 扩增位点 ( 56 个位点 ,
表 3 ) 的 Nei′s 遗传多样性与所在生境的一个或
几个气候因子之间存在显著的相关关系 , 且与气
候因子显著相关的位点中 , 多数与年降水量之间
存在显著的正相关关系而与温度因子之间存在显
著的负相关关系。进一步多元逐步回归分析表
明 , 本研究所观测的不同地理居群大针茅 RAPD
扩增位点的基因多样性与本文所选的降水和温度
具有显著的关联性。两种分析所得的显著性位点
分别占总位点的 18 .06% (Spearman秩相关分析 )
和 20 .97% ( 多元逐步回归分析 ) , 均远远超过
随机期望的水平 ( 5% )。植物的某一性状与环境
因子的相关性是检测自然选择对植物分化起作用
的最常见和最古老的方法之一。虽然现在我们都
知道 , 这种相关性并不能很好的反映出环境因子
差异与性状差异之间的因果 ( cause-and-effect)
关系 , 但是可以对哪种环境因子参与了某种性状
的选择进程进行推断 ( Semagn等 , 2000 )。本文
研究结果初步表明大针茅的遗传多样性与气候因
子之间存在一定的相关关系 , 也从侧面表明了不
同地理大针茅居群的遗传多样性是非随机分布
的 , 暗示了大针茅在 DNA 水平上对不同生境的
适应性变异的 存在。正如 Pérez de la Vega 等
(1996) 指出的那样 : DNA 水平上一定比例变异
可以被认为是适应性的 , 而不是严格中性的。
用主轴法分析大针茅个体间的遗传关系和居
群间遗传分化 , 充分证明了来源于同一居群的个
体具有最高的相似性 , 分为一个亚群 ; 居群间的
遗传分化是极显著的。在本研究中我们还发现 ,
RAPD 分子标记在分辨大针茅基因型方面是有效
的。利用 判 别分 析 , 大 针 茅 90 个个 体 中 的
97 .8%能够将个体按居群来源正确的进行分类 ,
这一结果也暗示出大针茅居群的遗传分化极显
著 , 且遗传结构受居群所在生境的一个或几个生
境因子影响显著 , 对居群的分化起决定作用。在
预测物种遗传分化是否是由自然选择引起时 , 判
别分析十分有效。当物种的遗传分化是由环境的
选择作用引起时 , 通过判别分析能够很容易地将
个体基因型按生境来源或者环境梯度正确的进行
分类 , 且准确率都很高。Fahima等 (1999) 在利
用判别分析对野生二粒小麦进行分类时 , 发现按
地理分布将个体基因型进行分类的正确率为
95 .5% ; Semagn等 ( 2000 ) 将十蕊商陆基因型按
海拔高度进行分类的正确率为 92 .8%。这些结
果都为所研究物种的遗传分化受自然选择影响显
著提供了有力的证据。
本研究用更多的实验证据证明大针茅居群间
存在强烈的遗传分化且生境间水热差异的自然选
择引起了大针茅居群 RAPD 分子标记的生态地理
分化 , 与赵念席等 ( 2006) 先前分析居群综合数
据所得的结论相一致。本研究表明 RAPD 分子标
记在检测大针茅遗传多样性方面非常有用 , 且本
文所得结果———RAPD 位点在居群内的遗传多样
性与气候因子之间存在显著的相关关系 , 可以为
大针茅种质资源的保护提供理论依据。
〔参 考 文 献〕
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