利用遥感技术定位大豆冠层萎蔫数量性状位点并筛选耐旱种质的研究

本研究针对大豆干旱胁迫导致的严重减产问题，通过构建重组自交系群体，结合多年田间表型鉴定与无人机遥感技术，定位了7个控制冠层萎蔫的关键QTL，发现归一化植被指数（NDVI）和绿色归一化植被指数（GNDVI）与萎蔫评分显著相关，为高通量耐旱表型筛选和分子育种提供了新策略。

　　

干旱是影响大豆（Glycine max (L.) Merr.）产量的最主要非生物胁迫因素，每年造成约40%的产量损失和数十亿美元的经济损失。由于灌溉条件有限，培育耐旱大豆品种成为保障生产的迫切需求。传统育种面临遗传基础狭窄、表型鉴定主观性强、环境波动影响评估准确性等挑战。虽然PI 416937等种质已被用于培育耐旱品种，但新鉴定的超慢萎蔫种质PI 603535的遗传机制尚未解析。

在此背景下，研究人员通过构建Benning（快萎蔫）与PI 603535（慢萎蔫）的重组自交系（RIL）群体，结合三年田间干旱胁迫表型鉴定和多光谱遥感技术，旨在解析冠层萎蔫的遗传基础，并评估遥感表型在耐旱育种中的应用价值。该研究发表于《Theoretical and Applied Genetics》，为耐旱基因挖掘和高通量表型技术提供了重要参考。

研究采用的主要技术方法包括：基于SoySNP6K芯片的基因型分析、遗传连锁图谱构建（ASMap软件）、QTL定位（R/qtl）、多年多地点田间试验（随机区组设计）、无人机搭载多光谱与热传感器采集植被指数（NDVI、GNDVI、NDRE）和冠层温度（CT），以及基于QGIS的遥感数据解析。

表型变异与遗传力分析

三年田间试验中，冠层萎渋（CW）评分显示广泛变异（5.7–58.1），遗传力高达0.70。PI 603535表现为持续慢萎渋，其衍生RIL中5个株系CW评分低于20。多光谱指数（NDVI、GNDVI）与CW呈显著负相关（|r|=0.42–0.44），而标准化冠层温度（nCT）和归一化红边指数（NDRE）相关性较弱且不稳定。

QTL定位结果

共检测到7个CW相关QTL，分布于Chr2（2个）、3、7、12、13和19，其中PI 603535等位基因在6个位点起减萎作用。qWilt_Gm12解释表型变异（PVE）最高（10.3%）。遥感表型QTL中，NDVI和GNDVI的QTL多与CW QTL共定位（如Chr7、12、13），而nCT和NDRE QTL与CW无共定位。

候选基因分析

在关键QTL区间内鉴定到多个胁迫响应相关基因，例如：

• •
  qWilt_Gm07附近的细胞色素P450基因（Glyma.07G202300）参与激素信号传导；
• •
  qWilt_Gm12区域的谷氨酸受体（Glyma.12G194200）和己糖激酶（Glyma.12G194300）调控应激信号与碳代谢；
• •
  qWilt_Gm13旁的bHLH转录因子（Glyma.13G291400）响应盐胁迫。

遥感表型的应用价值

NDVI和GNDVI表现出高遗传力（H2≥0.68）和稳定的表型相关性，优于易受环境干扰的nCT。基于无人机的高通量表型技术可提高筛选效率，但需多环境数据以抵消年度波动影响。

研究结论强调：大豆耐旱性由多个微效QTL共同控制，环境互作效应显著。遥感植被指数（尤其是NDVI和GNDVI）可作为CW的有效代理表型，用于辅助遗传分析和育种筛选。本研究提供的慢萎蔫RIL群体和QTL标记为耐旱品种选育提供了遗传资源与方法支撑。