编辑推荐：
为解决谷子农艺性状遗传基础不明的问题，山西农业大学研究人员开展谷子遗传连锁图谱构建及 QTL 定位研究。他们定位到 46 个 QTL，预测了候选基因。该研究为谷子遗传育种提供关键信息，值得科研读者一读。
探究谷子农艺性状的遗传奥秘：构建遗传连锁图谱与 QTL 定位研究
在农业的大舞台上，谷子（Setaria italica）可是一位 “资深演员”。它是人类最早驯化的谷类作物之一，起源于约 11000 年前的中国北方，从野生绿狗尾草（Setaria viridis）一步步变身为如今的重要粮食作物。谷子不仅历史悠久，还是 C4 作物中的佼佼者，拥有诸多独特优势。它的基因组小巧玲珑，属于二倍体，生长周期短，自交率高，植株体型不大，在实验室里便于操作和管理，而且耐旱能力超强。凭借这些优点，谷子成为了禾本科黍亚科作物功能基因组学研究的理想模型，特别是在研究植物株型、C4 光合作用和耐旱性方面，它可是立下了汗马功劳。
不过，谷子身上还有许多遗传奥秘等待人们去揭开。尽管它优点众多，但控制其农艺性状（比如植株有多高、谷穗有多长、产量高不高）的遗传基础却一直模糊不清。之前的研究虽然利用双亲定位群体、永久重组自交系群体（RIL）等方法检测到了一些与农艺性状相关的数量性状位点（QTL，Quantitative trait locus 的缩写，是指控制数量性状的基因在基因组中的位置 ），还通过全基因组关联分析（GWAS，Genome wide association analysis 的缩写，是指在全基因组层面上，开展多中心、大样本、反复验证的基因与疾病的关联研究 ）找到了一些相关位点，也成功克隆了不少重要功能基因，但对于谷子重要农艺性状的 QTL 和基因挖掘，仍有很大的探索空间。就好比一座宝藏，虽然已经找到了一些入口，但里面还有大量的珍宝尚未被发现。
为了深入探索这座遗传宝藏，山西农业大学农学院的研究人员们踏上了征程。他们在《BMC Genomics》期刊上发表了题为 “Construction of a genetic linkage map and QTL mapping of the agronomic traits in Foxtail millet (Setaria italica)” 的论文。通过一系列研究，他们成功构建了谷子的遗传连锁图谱，进行了农艺性状的 QTL 定位，还预测了一些候选基因，这为谷子的遗传研究和育种工作提供了关键线索，就像是在黑暗中为后续研究点亮了一盏明灯。
研究人员为了开展这项研究，采用了几种关键技术方法。他们先构建了一个包含 300 个个体的 F?群体，这个群体是由优良谷子品种晋谷 28 和骨干系艾 88 杂交得到的。接着，利用改良的 CTAB 方法提取了亲本和 F?植株的基因组 DNA，然后使用已发表的 SSR（Simple repeat sequence，简单重复序列 ）标记筛选多态性，再结合根据亲本重测序结果设计的两个 InDel（Insertion-deletion，插入缺失 ）标记对 F?群体进行基因分型。之后，运用 JoinMap 4.0 软件构建遗传连锁图谱，用 WinQTLCart 2.5 软件通过复合区间作图法（CIM，Composite interval mapping ）进行 QTL 定位。最后，通过 PCR 扩增和测序分析候选基因，并基于候选基因的变异位点开发了 STARP（Semi-thermal asymmetric reverse PCR，半热不对称反向 PCR ）标记。
研究结果主要体现在以下几个方面：
1. 表型评估
研究人员对晋谷 28 和艾 88 的重要农艺性状进行了对比。结果发现，晋谷 28 在株高（PH，Plant height 的缩写 ）、穗颈长（PNL，Panicle neck length 的缩写 ）、穗长（PL，Panicle length 的缩写 ）、旗叶长（FLL，Flag leaf length 的缩写 ）、千粒重（TGW，Thousand grain weight 的缩写 ）和茎节长（SNL，Stem node length 的缩写 ）这些方面，数值都明显高于艾 88；而在穗直径（PD，Panicle diameter 的缩写 ）、茎节数（SNN，Stem node number 的缩写 ）、穗重（PW，Panicle weight 的缩写 ）、单穗粒重（GWP，Grain weight per panicle 的缩写 ）、一级分枝数（PBN，Primary branch number 的缩写 ）、一级分枝密度（PBD，Primary branch density 的缩写 ）和粒宽（GW，Grain width 的缩写 ）上，晋谷 28 则低于艾 88。不过，旗叶宽（FLW，Flag leaf width 的缩写 ）、分蘖数（TN，Tiller number 的缩写 ）和粒长（GL，Grain length 的缩写 ）在两者之间没有显著差异。此外，晋谷 28 的抽穗期（HD，Heading date 的缩写 ）为 89 天，比艾 88 晚了大约两天。在晋谷 28 和艾 88 杂交的 F???家系中，12 个农艺性状都呈现出广泛的变异，并且呈连续分布（正态分布），这表明这些性状是由多个基因共同调控的。
2. 相关性分析
研究人员对 F???家系中 12 个农艺性状的相关性进行分析后发现，各个性状之间的关系十分有趣。比如，株高与穗颈长、穗长、旗叶长、穗重、单穗粒重、千粒重和抽穗期呈正相关，却与旗叶宽呈负相关。穗颈长和穗长、旗叶长、穗重、单穗粒重正相关。穗长又和穗直径、旗叶长、旗叶宽、穗重、抽穗期正相关。这就好像是一张紧密交织的大网，各个性状之间相互关联，牵一发而动全身。这些相关性暗示着，一些相关性强的性状可能受到相同位点或紧密连锁位点的控制。
3. 遗传连锁图谱
研究人员选用了谷子九条染色体上的 517 个已发表 SSR 标记，在亲本间筛选多态性。最终，213 个多态性 SSR 标记和两个基于亲本重测序数据设计的 InDel 标记被用于对 300 个个体的 F?群体进行基因分型。这些标记被成功分为九条染色体，构建出的遗传连锁图谱总长度为 1492.5 cM（厘摩，遗传图距单位 ），相邻标记的平均距离是 6.94 cM。不过，标记在染色体上的分布并不均匀，有的染色体上标记多，有的则少。而且，图谱上还存在六个大于 30 cM 的大间隙，这就像地图上有些地方是空白的，给后续研究带来了一定挑战。
4. 12 个农艺性状的 QTL 定位
利用 F?群体的基因型和 F???家系的表型数据，研究人员进行了 QTL 定位。他们在除 Chr8（Chromosome 8，8 号染色体 ）外的八条染色体上，总共检测到了 46 个与 12 个农艺性状相关的 QTL，这些 QTL 能解释 0.52%-37.81% 的表型变异，LOD（Logarithm of odds，对数优势比 ）值在 3.62-49.62 之间。例如，在株高方面，检测到 8 个 QTL，其中 qPH5-1 和 qPH5-2 是两个主效 QTL，分别能解释 29.55% 和 27.25% 的表型变异；在抽穗期方面，检测到 6 个 QTL，qHD9-1 是主效 QTL，可解释 37.81% 的表型变异。
5. 多性状的 QTL 簇
研究发现，46 个 QTL 中有 40 个形成了 13 个共定位 QTL 簇。这些 QTL 簇分布在不同染色体上，有双共定位、三共定位、四共定位、五共定位和七共定位的 QTL 簇。例如，五共定位 QTL 簇（qPH2-3/qFLL2-2/qFLW2/qGW2/qHD2）效应较大，能解释多个性状的表型变异；七共定位 QTL 簇（qPH5-1/qPH5-2/qPNL5/qFLW5-2/qPW5/qGWP5/qHD5）包含两个株高主效 QTL。这些 QTL 簇的存在，说明不同性状的 QTL 可能受到多效基因或紧密连锁位点的控制，这对于理解谷子农艺性状的遗传机制至关重要。
6. 候选基因分析
对于抽穗期，研究人员发现位于 9 号染色体上的主效 QTL qHD9-1 可能是一个多效 QTL。在其候选区间，有一个含有保守 CCT（constans, constans-like, and timing of chlorophyll A/B binding ）结构域的候选基因 Seita.9G020100，它与水稻中的转录因子 Ghd7 同源。对该基因进行测序分析后发现，晋谷 28 和艾 88 在其启动子区域存在 277 bp 的插入 / 缺失。基于此，研究人员设计了 InDel 标记 Ghd7InDel，对 257 份谷子材料进行分析后发现，携带晋谷 28 等位基因（含有 277 bp 缺失）的材料平均抽穗时间明显晚于携带艾 88 等位基因的材料，这表明这个插入 / 缺失位点与抽穗期显著相关。
对于株高，5 号染色体上的两个主效 QTL qPH5-1 和 qPH5-2，其候选区间存在一个与赤霉素生物合成相关的 GA20 氧化酶基因 Seita.5G404900，它与水稻的 “绿色革命” 基因 OsSD1 同源。艾 88 的 Seita.5G404900 基因在第三外显子存在一个碱基（G）的缺失，导致移码突变。研究人员基于此设计了 STARP 标记 GA20oxSTARP-1，分析发现只有 3 份谷子材料携带艾 88 的这个缺失等位基因，且这些材料的平均株高明显低于携带晋谷 28 等位基因的材料，说明这个变异和标记可用于谷子株高的分子育种。
研究人员通过构建谷子的遗传连锁图谱和进行农艺性状的 QTL 定位，取得了重要研究成果。他们成功构建了包含 213 个 SSR 标记和 2 个 InDel 标记的遗传连锁图谱，检测到 46 个与 12 个农艺性状相关的 QTL，其中有 13 个主效 QTL。同时，预测了 Seita.9G020100 和 Seita.5G404900 这两个候选基因，并开发了相应的标记。这些研究结果为深入了解谷子重要农艺性状的遗传基础提供了关键信息，为后续的精细定位、候选基因克隆以及分子标记辅助选择育种奠定了坚实基础。
不过，研究也存在一些局限性。比如构建的遗传图谱分辨率较低，标记数量较少，影响了 QTL 定位的准确性和数量；而且只在一个环境下进行了表型评估和 QTL 定位，无法评估性状的广义遗传力、检测环境稳定的 QTL 以及分析基因型与环境的相互作用。但这些不足也为后续研究指明了方向，未来研究人员可以利用高密度 SNP 阵列构建更精确的遗传图谱，进行多环境的联合分析，构建更高分离度的群体来精细定位 QTL 和克隆候选基因，进一步挖掘谷子的遗传潜力，培育出具有理想株型和高产潜力的谷子品种，为农业发展贡献更多力量。
