基于SSR标记的棉花种子形态全基因组关联分析揭示关键QTL位点及其在分子育种中的应用

本研究针对棉花种子形态性状遗传基础不明的问题，通过SSR标记对238份新疆棉花材料进行全基因组关联分析(GWAS)。研究人员在4个环境下评估了千粒重(TGW)、纵横比(AR)等6个种子形态性状，鉴定出50个显著关联位点，其中MON_DPL0504aa等关键位点可解释16.54%的表型变异。该研究为棉花种子品质分子设计育种提供了新靶点，对提升纤维产量具有重要意义。

　　

棉花作为中国最重要的纤维作物，其产量占全国纤维总产的35%。然而长期以来，育种研究主要聚焦于纤维品质，种子形态性状如千粒重(TGW)和纵横比(AR)等关键农艺性状的遗传机制却鲜有报道。实际上，种子形态直接影响播种效率、幼苗活力和纤维发育，但传统育种方法往往导致种子品质下降。特别是在新疆棉区，机械播种对种子形状有严格要求，解析其遗传基础成为当务之急。

为破解这一难题，SIDDHO Irfan Ali等研究团队在《Journal of Cotton Research》发表重要成果。研究采用多环境表型鉴定结合SSR标记技术，对238份新疆棉花种质资源进行全基因组关联分析。通过SC-G种子自动分析仪精确测量6个形态性状，利用混合线性模型(MLM)校正群体结构影响，最终锁定50个显著关联位点，其中MON_DPL0504aa位点对TGW的解释度高达20.67%，为分子育种提供了精准靶标。

主要技术方法

研究选取新疆主栽的238份棉花材料，在2018-2019年于石河子(SHZ)和库尔勒(KEL)两地开展四环境试验。采用随机完全区组设计(RCBD)，通过SC-G分析仪测定种子形态参数。利用145个SSR标记进行基因分型，基于混合线性模型(Q+K)进行关联分析，采用错误发现率(FDR)校正显著性阈值(P<0.01)。

描述性统计与表型分析

表型数据揭示所有性状均符合正态分布(P>0.05)，其中TGW变异系数最大(16.84%)，AR遗传力最高(H²=0.968)。环境效应分析显示，种子长度、宽度在四环境中表现稳定，而TGW在2019KEL环境显著增加。相关性分析发现TGW与AR呈强负相关(r=-0.82)，与种子宽度正相关(r=0.76)，表明大粒种往往更圆润。

群体结构与遗传多样性

SSR标记分析显示平均多态信息含量(PIC)为0.420。群体结构将材料分为3个亚群：亚群1(12.6%)主要为新陆早系列，亚群2(13.4%)以新陆中为主，亚群3(73.9%)包含海岛棉等优质资源。这种分层有效避免了假阳性关联。

种子形态相关性状的关联分析

研究鉴定出18个TGW相关位点，其中MON_SHIN-1585a(20.50%)和HAU2846a(19.58%)贡献度突出。值得注意的是，HAU2588a位点同时调控种子宽度(9.18%)和直径(10.42%)，呈现典型的多效性。相比之下，种子长度相关位点较少(5个)，平均表型解释度仅3.92%，暗示其受微效多基因控制。

讨论与意义

该研究首次系统解析了新疆棉花种子形态的遗传架构，发现高遗传力性状(如AR、TGW)更适合作育种选择指标。关键位点MON_DPL0504aa与纤维品质QTL存在共定位，为同步改良种子和纤维品质提供可能。研究建立的SSR标记体系可直接用于分子标记辅助选择(MAS)，相比传统育种可缩短育种周期2-3代。这些发现不仅填补了棉花种子形态遗传研究的空白，更为实现"一粒好种，一株好棉"的育种目标奠定了理论基础。