通过重组近交系群体的QTL-seq技术对绿豆种子品质性状进行遗传分析与解析

《Journal of Plant Physiology》:Genetic dissection of seed quality traits in mungbean through QTL-seq of recombinant inbred line populations

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年05月09日 来源:Journal of Plant Physiology 4.1

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  任春秀|乔嘉琪|乔丽盼|李斌|郝小鹏|郭欣|杨帆|霍东高 太原师范学院生物科学与技术学院,中国太原030619 摘要:由于其独特的功能特性和高营养价值,绿豆(Vigna radiata (L.) R. Wilczek)在食品行业中越来越受欢迎。提高绿豆种子的蛋白质、淀粉

  任春秀|乔嘉琪|乔丽盼|李斌|郝小鹏|郭欣|杨帆|霍东高
太原师范学院生物科学与技术学院,中国太原030619

摘要:由于其独特的功能特性和高营养价值,绿豆(Vigna radiata (L.) R. Wilczek)在食品行业中越来越受欢迎。提高绿豆种子的蛋白质、淀粉和水分含量是育种的基本目标,因为这些特性是种子质量的关键决定因素。然而,目前还没有关于绿豆中与这些特性相关的数量性状位点(QTLs)的系统报告。在本研究中,我们通过B031和B2939的杂交培育出了一个重组近交系(RIL)群体,并在三种不同的环境中进行了表型评估。利用三种QTL定位方法,我们发现了19个与蛋白质含量相关的QTLs、16个与淀粉含量相关的QTLs以及12个与水分含量相关的QTLs。其中,qPRO10-1、qSTA8-1和qWAT7-2在不同的环境和定位方法中都能持续被检测到。进一步的调查确定了两个可能调节蛋白质含量的候选基因,一个调节淀粉含量,另一个调节水分含量。这些发现为未来这些关键性状的遗传调控因素的功能研究提供了坚实的理论基础,并支持了高品质绿豆种质的培育。

引言:
豆类是人类饮食的重要组成部分,也是植物性蛋白质的重要来源(Mandal和Mandal,2000年)。通过与根瘤菌的共生关系,豆类作物还能通过生物固氮作用提高土壤肥力(Gepts等人,2005年)。绿豆(Vigna radiata (L.) R. Wilczek)是一种传统的重要的豆类作物,全球种植面积约为750万至800万公顷,主要分布在亚洲(Nair和Schreinemachers,2020年)。近年来,由于消费者对植物性蛋白质和干豆类的需求增加,其种植范围已扩展到亚洲以外的地区,包括美洲、澳大利亚和非洲。在中国,绿豆是仅次于大豆和普通豆类的第三大重要豆类作物,突显了其农业重要性(Li等人,2017年)。绿豆因其高营养价值而受到重视,易于烹饪且风味独特(Day,2013年;Rehman等人,2019年)。其种子含有20-30%的高质量易消化蛋白质、60-70%的淀粉以及多种必需微量营养素(Tang等人,2009年;Tang等人,2014年;Feng等人,2023年)。此外,绿豆用途广泛,可以加工成各种食品形式,如芽苗、酱料、面条、零食、蛋白质分离物和蛋白质浓缩物(Akaerue和Onwuka,2010年;Kollárová等人,2010年;Nair和Schreinemachers,2020年)。提高种子质量仍然是绿豆育种计划的主要目标。

蛋白质、淀粉和水分含量是绿豆育种中关注的关键品质性状。消费者越来越偏好高蛋白质和高淀粉含量的绿豆产品,而农民则倾向于选择低水分含量的种子,以减少收获后的干燥成本并确保安全储存(Gupta等人,1991年)。然而,这些种子品质性状背后的分子和生理机制仍不明确。阐明这些性状的遗传基础将加速开发出优质绿豆品种,从而提高作物的经济价值,并惠及从生产到消费的整个价值链。

绿豆种子的品质是定量且复杂的性状,需要通过数量性状位点(QTLs)定位来揭示其遗传控制机制。连锁分析是一种有效的方法,用于检测控制这些复杂性状的QTLs。通过构建遗传连锁图,研究人员可以确定目标基因与已知分子标记之间的连锁关系。这种方法使复杂的数量性状得以遗传解析,并促进了农艺重要性状的筛选(Jiang等人,2021年;Wei等人,2021年;Wei等人,2022年;Xu等人,2023年)。高通量标记技术的进步,结合连锁定位和QTL分析,大大提高了基因靶向研究的效率。这种综合框架已在绿豆中成功应用于QTL定位和控制多种性状的基因克隆。包括复合区间作图(ICIM)、全基因组复合区间作图(GCIM)和多重QTL作图(MQM)在内的方法被广泛用于检测QTLs。ICIM通过逐步回归有效控制背景遗传变异,提高了检测能力(Meng等人,2015年)。GCIM整合了全基因组标记信息,能够更有效地检测小效应和紧密连锁的QTLs(Zhang等人,2020年)。MQM允许同时建模多个位点,从而提高作图精度和分辨率(Silva等人,2012年)。这些方法的结合应用可以提高复杂性状QTL识别的可靠性和稳定性。

Ye等人(2023年)使用Sulv16-10和Weilv11杂交得到的F2和F3群体进行了研究,旨在研究影响绿豆产量的遗传位点。他们构建了遗传连锁图并进行了QTL分析,在F2群体中发现了8个与产量相关的QTLs。有趣的是,在F3群体中的进一步分析再次确认了qNSP3和qHSW7,表明这两个QTL在不同世代中保持遗传稳定性。此外,该团队开发了InDel分子标记R7-13.4,该标记与主要效应QTL qHSW7(负责百粒重)紧密相关。分子标记辅助选择在自然群体中得到了成功验证。这些研究为绿豆产量相关性状的遗传图谱构建、基因克隆和标记辅助选择提供了宝贵基础(Ye等人,2023年)。Kumari等人(2024年)的研究中,使用PMR-1和Pusa Baisakhi杂交得到的重组近交系(RIL)群体,将两个主要控制土壤植物分析发育(SPAD)值(qSPAD-7-1)和毛状体密度(qTric-7-2)的QTL定位到第7号染色体上。对QTL区域的功能分析鉴定出35个候选基因——16个与SPAD值相关,19个与毛状体密度相关。这些发现为培育高SPAD值和毛状体密度的基因型提供了宝贵资源,有助于提高产量并增强对绿豆黄脉花叶病毒的抵抗力(Kumari等人,2024年)。Waengwan等人(2024年)的研究中,利用包含1156株植物的F2群体(由Chai Nat 60(高感病)和RUM5杂交获得)对控制白粉病(PM)抗性的QTL qPMRUM5-2进行了精细定位。在三种不同环境中,QTL分析一致地将qPMRUM5-2定位到0.09 cM区间,对应于第8号染色体上的135 kb区域,该区域包含9个预测基因。这些结果对于利用分子育种技术提高绿豆的抗性具有宝贵意义(Waengwan等人,2024年)。需要注意的是,类似的研究很多,为了避免重复,我们不再列出所有相关研究(Yundaeng等人,2021年;Laosatit等人,2022年;Amkul等人,2024年)。

目前,大多数绿豆的QTL研究集中在产量相关性状和抗病性上,而关于品质性状的研究仍有限。为解决这一不足,本研究旨在识别与种子蛋白质、淀粉和水分含量相关的QTLs。我们培育了一个RIL群体,构建了高密度遗传图,并使用三种方法(ICIM、GCIM和MQM)检测到了QTLs。此外,我们还分析了稳定QTL区域内的潜在候选基因。这项工作为阐明这些关键品质性状的遗传调控因素提供了基础,并为培育高品质绿豆种质提供了理论支持。

**部分内容:**
**重组近交系群体**:
使用单粒传代法培育了绿豆的RIL群体,共得到216条幼苗。该群体由蛋白质和水分含量较低但淀粉含量较高的B031与蛋白质和水分含量较高但淀粉含量较低的B2939杂交而成(图S1)。两个亲本系及其关联群体均保存在太原师范学院和山西省农业遗传资源研究中心。

**RIL群体中种子蛋白质、淀粉和水分含量的表型变异**:
从B031和B2939杂交得到的RIL群体中收集了三种不同环境下的表型数据。亲本系B2939的蛋白质和水分含量高于B031,而B031的淀粉含量较高。所有三个性状在群体中都表现出分离现象,标准差(SD)范围为0.33至1.10。使用Kolmogorov-Smirnov检验评估了表型数据的正态性。结果表明,这些性状的绝对值……

**讨论**:
蛋白质、淀粉和水分含量是绿豆种子质量的关键决定因素。这些关键成分的变化显著影响作物的经济价值和在农业价值链中的地位。虽然在水稻、大豆和玉米等主要作物中,这些性状的遗传基础已经得到了广泛研究(Li等人,2020年;Chen等人,2022年;Yang等人,2023年;Qi等人,2024年;Wu等人,2024年),但绿豆的遗传研究仍然有限。

**结论**:
本研究全面解析了绿豆关键种子品质性状的遗传结构。我们利用2941个SNP构建了高密度遗传图,平均标记间隔为0.95 cM。通过整合多种QTL定位方法,提高了QTL检测的可靠性,并在不同环境中识别出几个稳定的位点。在这些区域鉴定出的候选基因为了解分子机制提供了宝贵信息。

**作者贡献声明**:
乔嘉琪:研究、数据分析。李斌:写作——审稿与编辑。乔丽盼:研究、数据分析。郭欣:研究、数据分析。郝小鹏:可视化、监督、资金获取。霍东高:写作——初稿、资金获取、数据分析。杨帆:可视化、方法学、数据分析。任春秀:写作——初稿、数据分析。

**未引用的参考文献**:
Qu等人,2008年;Wang等人,2013年。

**伦理批准和参与同意**:
所有作者声明本研究符合中国法律及《濒危野生动植物种贸易公约》。

**数据可用性**:
本文所述研究未使用任何数据。

**利益冲突**:
作者声明没有可能影响本文工作的财务利益或个人关系。

**资助**:
本研究得到了关键人才工作站项目(TYSGJ202201)和中国农业部的农业研究系统(CARS-08)的支持。

**利益冲突声明**:
作者声明没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。

**致谢**:
特别感谢中国热带农业科学院热带生物科学与生物技术研究所国家热带作物育种重点实验室的Ahmad Ali博士在英文写作方面提供的帮助指导。
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