利用全基因组关联研究(GWAS)进行精细定位,以识别与大豆第一花序着生高度相关的候选基因组区域,这些区域可能与植物生长发育过程有关
《Genes》:GWAS Fine-Mapping for Soybean First Pod Insertion Height Identifies Candidate Genomic Regions Involved in Plant Development
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时间:2026年08月25日
来源:Genes 3.1
摘要
背景/目标: 大豆初荚形成高度(FPIH)是植物生长过程中的一个关键性状,但其在欧亚种质的遗传结构仍未被充分了解。方法: 我们使用了180个欧亚品种(SoySNP50K芯片,包含约400万个SNP)在俄罗斯四个不同环境中(2021–2022年)进行全基因组关联分析(GWAS)和精细定位研究,采用了两种模型:基于残差的模型和考虑额外变量的模型。SuSiE精细定位技术被用来进一步确定候选基因位点。结果: 考虑额外变量的模型在控制基因组膨胀(λ = 1.08 vs 1.16)和SNP遗传率方面表现更好(0.381 vs 0.014);基于残差的模型遗传率较低是在预期之中的,因为该模型去除了环境主效应及其相关的遗传变异。因此,这两种模型是互补的:前者捕捉稳定的遗传效应,后者突出环境依赖的信号。SuSiE技术精确定了三个基因位点。在13号染色体上,靠近MYB83和BEN1的两个独立信号(Gm13_30553403, Gm13_30909346;PIP ≥ 0.99)在两种模型中均得到验证。在4号染色体上,信号转移到了靠近COBL4/IRX6的Gm04_36933515位点(PIP = 0.9999),但模型之间的依赖性存在,目前不建议将此位点用于标记开发。在5号染色体上,最初的GWAS候选SNP并非真正的原因基因;两个紧密连锁的SNP(Gm05_38427309和Gm05_38710046,r2 = 0.714,PIP ≥ 0.99)形成了一个位于arr1/arr2和b-box/cct结构域基因附近的单体型块。值得注意的是,这个信号在基于残差的模型中并未出现(最大pip = 0.33),表明该位点可能更多地调节发育的可塑性,而非直接作用于fpih。不过,由于我们没有进行正式的基因×环境(g × e)交互作用检验,因此这只是个需要进一步验证的假设。该位点的环境依赖性表明,在育种计划中应谨慎使用,并需要在特定目标环境下进行验证。结论: 13号染色体上的snp在各种环境下都表现出稳定的遗传关联,而5号染色体上的基因块则需要根据具体环境进行验证。本研究首次对俄罗斯大豆种质中的fpih进行了精细定位的gwas分析,强调了模型选择如何影响环境依赖性遗传位点的发现或掩盖。
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