应用候选基因关联分析剖析棉花纤维品质的遗传基础

分子生物学的发展使得各种生物信息爆炸式增长，使我们对作物经济性状（大多是数量性状）的遗传基础的认识不断深入[获得了大量的候选基因、数量性状位点(QTLs)]，然而随心所欲地改造作物这一终极目标仍未实现。本研究从前人研究的结果中收集分析位置候选基因和功能候选基因，利用四倍体栽培棉的遗传基础广泛的自然群体（种质材料），针对候选基因区段进行基因分型，挖掘和分析候选基因的多样性。利用候选基因关联分析法，结合自然群体的纤维品质表型，在种质材料中检测候选基因对纤维品质的表型效应，探明对纤维品质有显著影响的基因或位点，并开发相应的简单高效且高特异性的功能标记，同时挖掘该基因(gene)的优势基因(allele)并确认含优势基因的种质材料，为育种实践中亲本材料的选择提供信息。本研究将在爆炸式增长的生物信息与滞缓的品种选育之间搭建有效的桥梁，为标记辅助选择、分子设计育种、种质资源的挖掘利用等应用研究奠定基础

【背景】分子生物学的发展使我们获得了大量的候选基因、数量性状位点(QTLs)，然而随心所欲地改造作物这一终极目标仍未实现。【方向】利用遗传基础广泛的群体，(1)在宏观角度考查纤维品质指标的变异，(2)在微观角度剖析候选基因区段核苷酸多样性，并构建候选基因的单倍型，(3)利用软件分析纤维品质与核苷酸多样性、与单倍型之间的关系。【主要内容】从前人研究的结果中收集分析候选基因（如Expansin2、RacA、EREB2、GbVe等），利用栽培棉的遗传基础广泛的自然群体，针对候选基因区段通过PCR扩增、克隆、测序进行候选基因分型，利用Clustal W、DnaSP、MEGA等软件挖掘和分析候选基因的序列多样性（SNPs和InDels）和单倍型，分析候选基因区段内的连锁不平衡及其衰减距离。设置两点多年的性状考查试验，收集各材料的纤维品质数据。结合自然群体中各材料的纤维品质表型指标，利用关联分析软件TASSEL 3.0和以单倍型为分组因子的One-Way ANOVA，在种质群体中检测候选基因对纤维品质等性状的表型效应，探明对纤维品质等有显著影响的基因或位点。【重要结果】候选基因区段基因分型表明Expansin2、RacA、EREB2等在群体中的序列多态性比较低，核苷酸多样性π值0.000~0.017，单倍型多样性Hd在0.0000~0.7620，存在数量有限（6~12个）的单倍型；结合纤维品质表型指标的关联分析表明，这些基因中的部分SNPs和InDels对纤维品质变异有显著地关联，如Expansin2基因的位点G1071A被检测到同时与纤维长度、整齐度和强度3个性状存在极显著关联，且该位点对纤维长度、整齐度表型变异的解释率相对较高。RacA基因位点A372T位于内含子区域，同时与纤维长度、整齐度和比强度3个性状存在显著或极显著关联，但对3个性状的表型变异的解释率不高（2.17%~4.38%，均值为3.16%）。通过扩展群体进一步分析探明在这些基因区段存在的优质单倍型，Expansin2基因的单倍型Hap_6是具有优质纤维效应最高的单倍型，RacA基因的Hap_4在长度、整齐度和强度3个指标上是最优的单倍型。【科学意义】在今后的标记辅助选择、分子设计育种中，可以根据Expansin2、RacA的显著性SNPs位点和优势单倍型进行辅助选择，提高育种效率。