34整期

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溪明
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1 中国农学通报 2017,33(34):56-62 Chinese Agricultural Science Bulletin 大豆籽粒蛋白质含量相关 QTL 定位研究进展 1,2,3 1,2 齐波, 杨加银 ( 1 江苏徐淮地区淮阴农业科学研究所, 江苏淮安 ; 2 淮安市农业科学研究院, 江苏淮安 ; 3 淮阴工学院, 江苏淮安 ) 摘要 : 籽粒蛋白质含量是大豆品质性状改良的主要目标之一笔者介绍了大豆遗传图谱的构建与基因组测序发展历程, 从基于分离群体的连锁分析和基于自然群体的关联分析两方面阐述了大豆籽粒蛋白质含量 QTL 定位研究进展, 进而讨论了大豆蛋白质含量 MAS 育种存在的问题, 最后展望了大豆蛋白质含量分子遗传改良的研究趋势以期为大豆高蛋白育种提供参考关键词 : 大豆 ; 蛋白质含量 ; 分子标记 ;QTL 定位 ; 分子标记辅助选择中图分类号 :S565.1 文献标志码 :A 论文编号 :casb Quantitative Trait Locus Mapping of Seed Protein Content in Soybean: Progress Qi Bo 1,2,3, Yang Jiayin 1,2 ( 1 Huaiyin Institute of Agricultural Sciences of Xuhuai Region, Huaian Jiangsu ; 2 Huaian Academy of Agricultural Sciences, Huaian Jiangsu ; 3 Huaiyin Institute of Technology, Huaian Jiangsu ) Abstract: Seed protein content is one of the main objectives of soybean quality improvement. In this paper, the authors summarized the development of soybean genetic map construction and genome sequencing, and clarified the progress of QTL mapping of soybean seed protein content from linkage analysis based on the segregating population and association analysis based on the natural population. Furthermore, the authors discussed the existing problem of marker- assisted selection (MAS) breeding for seed protein content in soybean. Finally, the future research trend of molecular genetic improvement of seed protein content in soybean was discussed. It is expected that this paper will provide a reference for the selection of new soybean varieties with high protein content. Key words: soybean; protein content; molecular marker; QTL mapping; marker-assisted selection (MAS) 0 引言大豆是人类植物蛋白质最重要的来源, 蛋白质含量 40% 左右, 所提供的蛋白质约占全世界蛋白质消费总量的 68% [1] 含有人体自身不能合成的八种必需氨基酸, 营养价值极高此外, 大豆也是饲用蛋白的重要来源随着人们膳食水平的提高, 对大豆蛋白的消费需求持续增加, 国内大豆供需矛盾更加凸出因此, 高蛋白品种的选育对于增加大豆蛋白质产量具有十分重要的生产意义育种的本质是集聚更多的优良变异传统的育种依赖于植株的表现型选择, 受环境基因型以及基因型与环境互作等多因素的影响, 表型选择效率低, 主要依靠育种家的经验和机遇, 具有一定的盲目性和不可预见性, 还存在育种周期长遗传基础狭窄等问题尤其是作物品质产量等数量性状的选择鉴定工作更困难提高选择效率是育种工作的关键随着分子标记技术及检测手段的发展, 开发和应用成本的降低, 分子标记辅助选择 (marker-assisted selection, MAS) 在作物基金项目 : 江苏省自然科学基金大豆蛋白质含量的关联分析与相关基因的发掘 (BK ); 国家自然科学基金大豆种质群体蛋白质含量全基因组关联分析及优化组合设计育种效果的研究 ( ); 江苏省博士后科研资助项目 " 大豆籽粒蛋白质含量功能型 SNPs 的发掘与候选基因的定位 "( C) 第一作者简介 : 齐波, 男,1980 年出生, 山东济南人, 讲师, 博士, 研究方向 : 大豆遗传育种研究通信地址 : 江苏淮安市枚乘东路 1 号, mtsdhzhq@163.com 通讯作者 : 杨加银, 男,1963 年出生, 江苏兴化人, 研究员, 博士, 研究方向 : 大豆遗传育种研究通信地址 : 江苏省淮安市淮海北路 104 号江苏徐淮地区淮阴农科所,Tel: , hynksyjy@163.com 收稿日期 : , 修回日期 :

2 齐波等 : 大豆籽粒蛋白质含量相关 QTL 定位研究进展 57 育种上的应用优势日益明显 MAS 是利用分子标记进行作物改良的一种有效手段 [2], 基本原理是利用与目标基因紧密连锁或表现共分离的分子标记对选择个体进行目标区域以及全基因组筛选, 从而减少连锁累赘, 获得期望的个体, 达到提高育种效率的目的 [3-4] MAS 育种有效地弥补了传统的育种选择技术准确率低的缺点, 增加了后代表型选择的准确性, 提高了育种可预见性, 加快了育种进程过去 20 多年来, 以 DNA 为基础的分子标记技术以及基因 /QTL 定位方法的快速发展, 为复杂数量性状 ( 如大豆蛋白含量 ) 的研究提供了强有力的手段借助于覆盖全基因组的分子标记连锁图, 分别基于分离群体的连锁分析和基于自然群体的关联分析, 已经定位了大量与大豆籽粒蛋白质含量相关的基因 /QTL, 为大豆高蛋白 MAS 育种奠定了重要的物质基础尽管前人在大豆籽粒蛋白质含量 QTL 定位方面取得了一定的研究成果, 检测到大量的相关基因 /QTL, 但真正成功用于 MAS 育种研究的报道颇少, 仍存在着蛋白质含量 QTL 定位与育种实践结合不紧密, 且前人定位的相关 QTL 有待于进一步验证与利用等诸多的问题因此, 在总结前人研究的基础, 针对大豆籽粒蛋白质含量 QTL 定位与 MAS 育种中存在的问题, 提出相应的对策, 对加快大豆高蛋白 MAS 育种进程具有重要意义 1 大豆遗传图谱的构建与基因组测序 MAS 育种是在分子水平上对大豆相关性状进行遗传改良, 但前提是要找到与重要性状紧密相关的 QTL 位点, 通过遗传图谱进行 QTL 定位是目前研究数量性状遗传的主要手段 [5] 遗传图谱即连锁图谱, 是基因组研究中的一个重要组成部分, 显示基因或遗传标记之间在染色体上的相对位置遗传图谱对于植物数量性状基因定位 (QTL) 基因图位克隆比较基因组学研究以及 MAS 育种等具有十分重要的意义要准确定位 QTL, 需要构建高密度的遗传图谱早期遗传图谱的构建主要以分子杂交为主的 DNA 标记技术, 主要以 RAPD 或 AFLP 标记为主, 多态性差 [6] Apuya 等采用 RFLP 标记构建了第一张大豆分子遗 [7] 传图谱 Keim 等利用栽培大豆与野生大豆组合的 F 2 群体构建了大豆遗传连锁图谱, 包含 150 个 RFLP 标记, 其中 130 个标记分布于 26 个连锁群上此后大豆遗传图谱不断得以修正和完善 Lark 等 [9] Shoemaker 等相继于 1993 年和 1995 年综合利用 RFLP 标记同工酶标记形态标记等构建了遗传图谱随着分子标记技术的发展,SSR 标记很快用于遗 [10] [11] 传图谱的构建 Cregan 等第一次构建了 3 张独立 [8] 和整合遗传图谱, 标记总数为 1421 个, 包括 606 个 SSR 标记 689 个 RFLP 标记 79 个 RAPD 标记及其他标记类型, 并将大豆遗传图谱界定为 20 条连锁群, 对应于 [12] 20 条大豆染色体 Song 等对该图谱加密后, 标记总数增加到 1849 个, 包括 1015 个 SSR 标记 709 个 RFLP 标记 73 个 RAPD 标记 24 个经典座位 6 个 AFLP 标记 10 个同功酶标记和 12 个其他标记, 图谱长度为 [13] cm Zhang 等以栽培大豆科丰 1 号南农的 F 7:9 群体构建的高密度遗传图谱, 所含标记数最多, 包括 21 个连锁群, 总长度为 cm 2007 [14] 年,Choi 等发表了第一张大豆 SNP 转录图谱, 该图谱 [12] 将 2928 个 SNP 位点定位在 Song 等构建的遗传图谱上, 填补了图谱上的一些标记间隙由此 SNP 作为重要标记快速用于高密度遗传图谱的构建 2010 年, [15] Hyten 等发表了高密度整合的大豆遗传图谱, 标记数目增加到了 5500 个标记, 包含了 SSR SNP 等各种标 [16] 记 2014 年,Wang 等发表了包含 1428 个 SNP 标记和 1077 个 SSR 标记的大豆遗传图谱 2010 年,Williams 82 Glyma1.01 全基因组测序完 [17] 成基因组序列图谱极大了方便了用于基因结 [18-20] [21-24] 构基因 /QTL 定位分子标记开发等研究 Williams 82 Glyma1.01 全基因组是基于高分辨率遗传图谱完成测序, 全基因序列中仍存在着 236 个 10 k~ 100 kb 和 52 个大于 100 kb 长度不一的未锚定区域, 基因组序列位点仍在不断地进行精细定位 [25] 可见目前遗传图谱仍存在着一些问题, 主要是标记密度仍不足以完全覆盖大豆基因组, 且构建遗传图谱的 RIL 群体相对较小, 这导致了连锁群存在分辨率低间隙大和标记顺序错误等问题, 反过来, 也可能影响 Glyma1.01 全基因组测序装载时产生一定的错误使用大的作图群体构建高密度遗传图谱, 可以纠正全基因组区域内产 [25] 生的错位和错误方向 2016 年,Song 等以 Williams 82 作为亲本分别构建了 2 个 RIL 作图群体, 用于构建高分辨率遗传图谱其中, 由 Williams 82 和 PI 组合的 1083 个个体的 RIL 群体包含个 SNP 标记,Essex 和 Williams 82 组合的 RIL 群体包含个 SNP 标记 2 大豆籽粒蛋白质含量 QTL 定位研究 MAS 育种不仅可以通过与目标基因紧密连锁的分子标记在早世代对目的性状进行选择, 也可以利用分子标记对轮回亲本的背景进行选择目标基因 / QTL 的标记筛选是进行 MAS 育种的基础筛选与多基因控制的数量性状基因连锁的分子标记的分析方法主要有 2 种, 分别为基于分离群体的连锁分析法和基

3 58 中国农学通报于自然群体的关联分析法, 两种方法在 QTL 定位的精度和广度提供的信息量统计分析方法等方面具有明显的互补性, 对于复杂数量性状的研究均具有重要的作用目前, 连锁分析和关联分析已广泛用于植物重要数量性状功能性等位变异及基因的研究中 2.1 基于分离群体的连锁分析的大豆籽粒蛋白质含量 QTL 定位研究截至 2017 年 5 月 SoyBase 数据库 ( soybase.org/cmap/cgi- bin/cmap/feature_search?feature s=*&feature_type_acc=qtl_protein) 公布的大豆籽粒蛋白质含量相关 QTL 达 224 个, 散落分布在 20 条染色体上, 其中第 20 6 号染色体上 QTL 数量最多, 分别检 [26] 测到 23 和 17 个 QTL Diers 等定位了 8 个与大豆蛋白质含量相关的 QTL, 分布在 A C K 连锁群, 分别解释 12%-42% 表型变异 Qiu [27] 在第 12(H) 和 13(F) 号染色体上分别检测到 2 个与标记 B072 和 B148 连锁的蛋白质含量 QTL, 共解释了 32.3% 的表型变异 Csanadi [28] 在 5 个环境下均检测到 4 个与蛋白质含量相关的 SSR 标记, 分布在第 1(D1a) 6(C2) 7(M) 9(K) 号染色 [29] 体上, 分别解释了 4.7%~7.1% 表型变异 Zhang 等在第 14(B2) 号染色体上检测到的控制蛋白含量的 QTL, [30] 解释了 12.4% 表型变异 Yesudas 等选用大豆品种 Essex 与 Forrest 作为亲本杂交衍生的重组自交家系群体, 研究发现籽粒蛋白质含量 QTL 主要来源于高蛋白 [31] 大豆品种 Essex Lestari 等比较了 10 号和 20 号染色体上蛋白或油分含量相关 QTL 内的基因, 共找到 27 个基因, 并且假定的 homeobox protein 22(HB22) 的 4 个串联重复区只存在于 20 号染色体上, 说明该区域可能对大豆籽粒蛋白质含量或油分含量相关 QTL 较为重 [16] 要 Wang 等利用复合区间作图法在多年多环境下检测到 11 个大豆蛋白相关 QTL 在第 11(B1) 4(C1) 2 (D1b) 17(D2) 20(I) 9(K) 和 3(N) 染色体上, 并根据不同环境下验证群体数据进一步确定 5 个 QTL 在 17 [32] 11 2 和 9 染色体上 Warrington 等通过两亲本 Benning 和 Danbaekkong 杂交衍生的 F 5 代重组自交系, 检测到与大豆蛋白质含量相关的 4 个 QTL, 分别分布在号染色体上, 其中在第 20 号染色体上检测到的 QTL 能够解释 55% 表型变异前人基于分离群体的连锁分析的研究结果表明, 检测到大量的大豆蛋白含量相关 QTL, 在大豆 20 条染色体上均有分布, 且在遗传背景不同的群体中检测到的 QTL 数量有差异, 所在的染色体及其位点不同, 检测到的 QTL 对表型变异的贡献程度也存在差异此外, 在第号染色体上检测到大豆籽粒蛋白质含量 QTL 数量最多, 根据在 soybase 数据库中下载的大豆参考图谱 GmComposite2003 显示, 第 20 号染色体上 SSR satt239 标记间蛋白质含量 QTL 出现的频次最多 ( 图 1) 图 1 大豆籽粒蛋白含量相关 QTL 在 20 号染色体上的分布 2.2 基于自然群体的关联分析的大豆籽粒蛋白质含量 QTL 定位研究进一步深入研究遗传结构, 需要考虑利用遗传变异丰富的群体关联分析 ( 关联作图或连锁不平衡作图 ) 提供了另一种 QTL 定位方法, 该方法以自然群体为对象, 以自然进化和人工进化过程中长期重组后积累的基因位点间连锁不平衡为基础, 在获得群体表型数据与基因型数据后, 采用相关的统计方法检测遗传 [33] 多态性与性状可遗传变异之间的关联与传统的 QTL 作图方法相比, 关联分析具有以下 3 方面的优点 :

4 齐波等 : 大豆籽粒蛋白质含量相关 QTL 定位研究进展 59 (1) 以种质资源为材料, 不需要专门构建作图群体, 缩短周期 (2) 可以有效发掘单个基因座的复等位基因关联分析可对作图群体中一个基因座上多个等位基因进行有效检测, 而基于两亲本杂交构建后代分离群体的 QTL 作图, 每一基因座一般仅涉及两个等位基因 [34] (3) 作图定位更为精确关联分析利用自然群体在长期进化中累积的重组信息, 具有较高的解析率, 可对数量性状进行精细定位目前, 关联分析已经在玉米棉花水稻大豆和油菜等作物的重要性状相关基因 /QTL 定位中得到了广泛应用目前利用关联分析检测大豆蛋白质含量相关 [35] QTL 取得了一定成果 Jun 等对 90 份亚洲栽培大豆进行籽粒蛋白质含量的关联分析, 共检测到 11 个 QTL, 分布在 9 条染色体上, 其中 9 个 QTL 与前人定位 [36] 结果一致 Shi 等以 105 份美国和亚洲大豆材料, 检测到与大豆籽粒蛋白质含量相关的 19 个 SSR 标记分布在 14 条染色体上, 分别解释了 14.3%~45.6% 表型变异, 其中 12 个与蛋白质含量和油脂含量关联的 QTL [37] Li 等利用 159 份大豆材料, 通过 GLM 法仅在第 1 号染色体上检测到 1 个与高蛋白质含量关联的 QTL, 可 [38] 解释 5.94% 表型变异 Hwang 等选用个 SNP 标记对美国农部种质资源库的 289 份材料进行基因型分型, 发现个 SNP 标记的等位基因频率大于 0.10, 全基因组关联分析结果表明, 分布在 17 个基因组的 40 个 SNP 标记与大豆蛋白含量显著相关, 其中,5 个 SNP 标记高度相关,7 个邻近 SNP 标记定位在第 20 号 [39] 染色体上 27.6M~30.0 Mbp 区间 Zhang 等使用 1536 个 SNP 标记和 232 个单倍型, 基于包含 192 个品种的自然群体对大豆蛋白质含量和水溶性蛋白含量进行关联分析, 分别检测到与大豆蛋白质含量高度相关的 1 个 SNP 标记 (BArC ) 和与水溶性蛋白含量相关的 4 个位点 (BArC BArC BArC hp15), 前者定位在与前人检测的大豆球蛋白基因 G7 遗传距离为 0.28 cm 附近, 后者主要分布在第 5 8 号染色体上, 能够解释 8.5%~15.1% 的表型变异前人基于自然群体的关联分析定位的大豆蛋白质含量相关标记数量很多, 但连锁分析适用于全基因组扫描, 初步定位目标性状基因的位置 ; 而关联分析则可对目标基因进行精细定位, 并验证候选基因功能如果进一步对目标 QTL 进行图位克隆, 仍需进行连锁分析整合连锁分析和关联分析的优点, 联合使用可以大大提高对复杂数量性状的遗传解析力度 [40], 为进行大豆高蛋白 MAS 育种提供重要的信息目前, 联合利用连锁分析和关联分析进行遗传数量性状遗传解析, 已经广泛用于大豆生育期抗病性耐逆性等方面的研究 [41-44], 但关于大豆蛋白质含量 QTL 的研究报道颇少 3 大豆籽粒蛋白质含量 MAS 育种存在的问题近年来, 随着分子标记技术的快速发展, 大豆重要农艺性状的 MAS 育种取得了长足的发展, 尽管前人检测到大量大豆籽粒蛋白含量相关基因, 但真正成功用于高蛋白育成品种的报道颇少, 绝大多数仍停留在标记鉴定遗传作图及 QTL 定位等基础研究上目前, 大豆籽粒蛋白质含量相关 QTL 定位与 MAS 育种的研究也存在着上述问题, 具体表现以下两个方面 3.1 QTL 鉴定与育种实践脱节育种实践中, 标记鉴定与标记辅助选择育种两个重要环节未能较好地融合一体目前, 大豆高蛋白育种研究仍仅仅专注于标记的鉴定, 而将 MAS 育种作为下一步的工作目标, 因此, 试验材料的选择往往仅考虑标记鉴定的可行性, 未从选育新品种 ( 系 ) 的角度去选择起始亲本这样只能通过 QTL 定位结果, 鉴定辅选一些育种中间材料针对上述问题, 今后在 QTL 定位研究中, 应综合考虑试验材料的选择, 注重分离群体的亲本选配, 选用当前生产上主推的优良品种 ( 系 ) 作为亲本, 将 QTL 定位与新品种 ( 系 ) 选育相结合, 通过 MAS 获得优良的种质资源, 选育出新品种 ( 系 ), 提高育种的可预见性 3.2 已有大豆籽粒蛋白质含量 QTL 有待进一步验证前人定位了很多大豆蛋白质含量相关 QTL, 但在具体应用之前还需进一步验证首先, 用于 QTL 检测的遗传图谱饱和度有待进一步提高, 应构建高密度图谱主要由于低密度的遗传图谱所含的标记位点数目少, 缺少 QTL 检测所需要的丰富的遗传背景, 严重地限制了 QTL 检测的精准性其次, 大豆籽粒蛋白质含量是由多基因控制的复杂数量性状, 易受环境变化的影响, 一些与不利基因紧密连锁的 QTL 在早期世代无法分离, 只有在经过多次重组后的高世代才发生分离因此, 有必要选用不同群体在多年多点条件下对已定位的 QTL 进行检测和验证经验证确定为稳定表达的大豆籽粒蛋白质含量的主效 QTL, 才有可能用于 MAS 育种实践, 或进一步开展精细定位, 甚至 QTL [1] 克隆此外,Zhang 等在 2 个重组自交系群体 XG 和 WT 中分别选择 2 个超亲分离后代 XG30 和 WT133, 籽粒蛋白质含量分别为 45.53% 和 48.39%, 两者可分别通过 3 个主效上位 QTL(Prot-08-1 Prot-14-1 和 Prot-19-2) 划分基因型为 A 2A 2B 2B 2L 1L 1 和 A 1A 1B 1B 1L 2L 2, 进一步通过 WT133 XG30 进行杂交, 后代群体中出现大量超亲

5 60 中国农学通报个体, 其中聚合了 3 个增效位点的后代基因型 A2_B2_L2_ 的籽粒蛋白质含量最高, 特别是聚合了增效位点 Prot-08-1 因此, 通过含有已检测到 QTL 的超亲后代作为新一轮亲本进行聚合杂交, 再在其分离后代群体的超亲后代中验证已检测到的 QTL, 这也有力地验证大豆籽粒蛋白质含量 QTL 的有效途径之一 3.3 与大豆籽粒蛋白质含量负相关性状有待深入解析研究表明, 大豆蛋白质含量与油分含量呈负相 [38] 关 Hwang 等检测到高蛋白含量相关的 7 个相邻的 SNP 标记中有 6 个与低油分含量相关, 说明使用上述的 SNP 标记进行 MAS 有助于筛选高蛋白低油分的品种 ( 系 ) 此外, 大豆蛋白质含量还与其他一些重要农艺性状 ( 产量 ) 存在一定程度的负相关但其遗传机理尚不明确, 是否存在基因 /QTL 间连锁关系有待进一步深入研究, 这也为大豆高蛋白 MAS 育种工作带来一定的困难有效解决这些困难也会成为今后大豆蛋白质含量 QTL 研究的重要方向之一 4 展望 4.1 精细定位及 QTL 克隆随着大豆籽粒蛋白质含量相关 QTL 的深入研究, 需要进一步开展 QTL 精细定位, 使 QTL 的克隆与利用逐渐成为可能利用一般作图群体进行 QTL 检测, 作图群体由两亲本杂交衍生而来, 这样基于分离群体的连锁分析只涉及同一座位的 2 个等位基因此外, 分离群体构建过程中由于杂交和自交次数的限制, 基因重组次数有限,QTL 作图精度一般在 10~30 cm 之间 [45] 这种 QTL 初步定位的结果精准度不够, 难以分辨所检测到的 QTL 是一个主效 QTL 还是多个微效 QTL, 因此, 有必要构建特殊的遗传作图群体深入开展 QTL 的精细定位近等基因系 (NIL) 的培育近等基因系是目前开展 QTL 精细定位研究中应用最为广泛的群体之一近等基因系是一组遗传背景相同或相近, 而某个特定性状或其遗传基础有差异的一组品系利用近等基因系进行大豆蛋白质含量相关 QTL 鉴定, 通过鉴别位于导入的目标基因附近连锁区内的分子标记, 借助于分子标记定位目标基因构建近等基因系能使大豆基因组中仅仅存在一个或少数几个 QTL 的分离现象, 这样可以大大降低其他遗传背景的干扰以及主效 QTL 对微效 QTL 效应的掩盖作用在某一特定的近等基因系中, 由于不存在其他 QTL 的分离情况, 因而目标性状相关的 QTL 即可作为遗传变异的主要来 [46] 源 Paterson 等进一步提出通过构建多个在目标区域有重叠渐渗的亚近等基因系, 可通过替换作图将 QTL 分解目前该方法已经应用于从植物中克隆 QTL [45] 回交高世代群体 (BC 2 或 BC 3) 的构建高世代回交群体是将控制某一目标性状的不同供体亲本基因分别导入同一轮回亲本中, 育成以轮回亲本为遗传背景, 但具有控制同一目标性状的不同基因的多个近等基因系经多次回交, 高世代回交群体可以打破目标性状基因与不利基因的连锁, 减少供体亲本不利基因频率因此, 回交高世代 QTL 分析可以有效检测与目标性状相关 QTL 的加性效应显性效应部分显性效应和超显性效应 [47] 对于大豆籽粒蛋白质含量相关 QTL 定位而言, 当上位性在大豆后代分离群体籽粒蛋白质含量表现中发挥重要作用时, 开展 MAS 育种时利用回交高世代群体比 F 2 群体更有效究其原因, 在大豆回交高世代群体中除了籽粒蛋白质含量相关 QTL 以外, 其他遗传背景基本恢复到与轮回亲本一致, 有利的互作效应不易被打破 [48], 而且基于近乎相同的遗传背景下更易于检测到供体亲本有利的加性效应和显性效应的基因位点通过该方法可以检测有利 QTL 并转移到优良栽培种, 有效地改良轮回亲本的某一数量性状, 而在回交高世代构建导入系则为高效利用大豆野生种质资源的优良基因提供了颇具前景的方法 4.2 功能标记及其功能基因组辅助育种随着基因组研究的迅猛发展, 大豆全基因组测序完成, 正在从结构基因组研究逐步过渡到功能基因组 [49] 研究阶段 Andersen 等将 DNA 标记做了进一步细分 :(1) 随机 DNA 标记, 即来自基因组中随机选择的多态性位点, 如 RFLP SSR 及 AFLP 等 ;(2) 基因靶向标记, 即来自基因的多态性位点 ;(3) 功能标记, 即来自引起表型变异的多态性位点不同于其他标记, 功能标记与目标性状间不是紧密连锁关系, 而是功能标记所在序列本身控制着目标性状, 功能标记和目标性状间不发生分离, 因此, 功能标记比 RFLP SSR 及 AFLP 等一系列随机标记具有更大的优势近年来, 伴随着随机标记和功能标记等技术的不断更新, 遗传图谱和物理图谱得以不断完善, 大豆全基因组测序完成后连锁群标定及相应的基因组学生物信息学等研究的不断深入发展, 将有利于加快实现大豆单一基因型图谱的绘制育种家将根据已绘制的大豆基因型图谱确定后代的某一染色体区段继承于哪一亲本, 从而有效控制后代的选择方向和目标, 有助于育种进程的加快和育种年限的缩短, 从而实现基因组辅 [50] [51] 助选择育种或分子设计育种当然, 真正意义上实现大豆基因组辅助育种需要满足的重要基本前提包

6 齐波等 : 大豆籽粒蛋白质含量相关 QTL 定位研究进展 61 括高效的标记检测技术目标性状基因功能明确且有可利用的标记以及育种亲本材料目标性状等位基因已知等总之, 随着功能标记与育种的密切结合, 发掘更多有利等位基因, 通过聚合育种, 不断加快育种进程, 提高育种的可预见性, 从而实现更高效的育种综上, 尽管 MAS 育种仍存在诸多问题有待于进一步解决, 但其发展前景广阔随着分子生物学研究领域新成果和新技术的不断涌现以及基因组学生物信息学等研究的不断深入, 并紧密结合育种家关注的育种目标,MAS 将会为作物育种做出更大贡献, 有效地提高育种可预见性, 不断推动高蛋白大豆品种的培育进程参考文献 [1] Zhang Y H, Liu M F, He J B, et al. Marker- assisted breeding for transgressive seed protein content in soybean [Glycine max (L.) Merr.] [J]. Theoretical and Applied Genetics, 2015,128(6): [2] Dudley J W. Molecular Markers in Plant Improvement: Manipulation of Genes Affecting Quantitative Traits[J]. Crop Science, 1993,33(4): [3] Xu Y, Crouch J H. Marker- Assisted Selection in Plant Breeding: From Publications to Practice[J]. Crop Science, 2008,48(2): [4] Eathington S, Crosbie T M, Edwards M, et al. Molecular Markers in a Commercial Breeding Program[J]. Crop Science, 2007,47: [5] 邱丽娟, 王昌陵, 周国安, 等. 大豆分子育种研究进展 [J]. 中国农业科学, 2007,40(11): [6] Apuya N R, Frazier B L, Keim P, et al. Restriction fragment length polymorphisms as genetic markers in soybean, Glycine max (L.) merrill[j]. Theoretical and Applied Genetics, 1988,75(6): [7] Keim, P S, Diers B W, Olson T C, et al. RFLP mapping in soybean: association between marker loci and variation in quantitative traits [J]. Genetics, 1990,126(3): [8] Lark K G, Weisemann J M, Matthews B F, et al. A genetic map of soybean (Glycine max L.) using an intraspecific cross of two cultivars: Minosy and Noir 1 [J]. Theoretical and Applied Genetics, 1993,86(8): [9] Shoemaker R C, Specht J E. Integration of the soybean molecular and classical genetic linkage groups[j]. Crop Science, 1995,35(2): [10] Akkaya M S, Shoemaker R C, Specht J E, et al. Integration of Simple Sequence Repeat DNA Markers into a Soybean Linkage Map[J]. Crop Science, 1995,35(5): [11] Cregan P B, Jarvik T, Bush A L, et al. An Integrated Genetic Linkage Map of the Soybean Genome[J]. Crop Science, 1999,39(5): [12] Song Q, Marek L F, Shoemaker R C, et al. A new integrated genetic linkage map of the soybean[j]. Theoretical and Applied Genetics, 2004,109(1): [13] Zhang W, Wang Y J, Luo G, et al. QTL mapping of ten agronomic traits on the soybean (Glycine max L. Merr.) genetic map and their association with EST markers[j]. Theoretical and Applied Genetics, 2004,108(6): [14] Choi I, Hyten D L, Matukumalli L K, et al. A Soybean Transcript Map: Gene Distribution, Haplotype and Single- Nucleotide Polymorphism Analysis[J]. Genetics, 2007,176(1): [15] Hyten D L, Choi I, Song Q, et al. A High Density Integrated Genetic Linkage Map of Soybean and the Development of a 1536 Universal Soy Linkage Panel for Quantitative Trait Locus Mapping [J]. Crop Science, 2010,50(3): [16] Wang X, Jiang G, Green M, et al. Identification and validation of quantitative trait loci for seed yield, oil and protein contents in two recombinant inbred line populations of soybean[j]. Molecular Genetics and Genomics, 2014,289(5): [17] Schmutz J, Cannon S B, Schlueter J A, et al. Genome sequence of the palaeopolyploid soybean[j]. Nature, 2010, 463(7278): [18] Woody J L, Severin A J, Bolon Y T, et al. Gene expression patterns are correlated with genomic and genic structure in soybean[j]. Genome, 2011,54(1): [19] Upchurch R G, Ramirez M E. Soybean Plastidal Omega- 3 Fatty Acid Desaturase Genes GmFAD7 and GmFAD8: Structure and Expression[J]. Crop Science, 2011,51(4): [20] Anderson J E, Kantar M B, Kono T J Y, et al. A roadmap for functional structural variants in the soybean genome[j]. G3: Genes, Genomes, Genetics, 2014, 4(7): [21] Cook D E, Lee T G, Guo X, et al. Copy Number Variation of Multiple Genes at Rhg1 Mediates Nematode Resistance in Soybean [J]. Science, 2012, 338(6111): [22] Tian Z, Wang X, Lee R, et al. Artificial selection for determinate growth habit in soybean[j]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2010,107(19): [23] Xia Z, Watanabe S, Yamada T, et al. Positional cloning and characterization reveal the molecular basis for soybean maturity locus E1 that regulates photoperiodic flowering[j]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2012,109(32): [24] Cook D E, Bayless A M, Wang K, et al. Distinct Copy Number, Coding Sequence, and Locus Methylation Patterns Underlie Rhg1- Mediated Soybean Resistance to Soybean Cyst Nematode[J]. Plant Physiology, 2014,165(2): [25] Song Q, Jenkins J, Jia G, et al. Construction of high resolution genetic linkage maps to improve the soybean genome sequence assembly Glyma1.01[J]. BMC Genomics, 2016,17(1):33. [26] Diers B W, Keim P S, Fehr W R, et al. RFLP analysis of soybean seed protein and oil content[j]. Theoretical and Applied Genetics, 1992,83(5): [27] Qiu B X, Arelli P R, Sleper D A. RFLP markers associated with soybean cyst nematode resistance and seed composition in a Peking Essex population[j]. Theoretical and Applied

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AFLP % 1. 1 DNA 5 RAPD DNA 0. 1g % ~ ph 6 10 DNA 9 40μl TE SSR STS 20ng /L 2012 13 2 201-206 Journal of Plant Genetic Resources / 071001 41 SSR 21 SSR 41 52 2 ~ 4 2. 5 Shannon 0. 21 ~ 1. 40 0. 73 5. 54 3 7 9 13. 16% ~ 186. 49% 5. 48 6 11 SSR Genetic Diversity of Peanut Arachis