[目的]对铃重、衣分、单株铃数和籽指等棉花产量构成因素性状进行全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS),发掘与其关联的标记位点、优异等位变异及候选基因,为棉花产量的分子育种提供理论依据.[方法]以408 份陆地棉品种(系)资源为材料,利用Cot ton SNP 80K 芯片,对6 个环境的铃重、衣分、单株铃数和籽指4 个产量构成因素性状进行基于混合线性模型(mixed linear model,MLM)的全基因组关联分析,检测与产量构成因素性状显著关联的位点、优异等位变异;进一步依据转录组数据的基因表达量,在显著关联的位点侧翼序列1 Mb 区间挖掘可能的候选基因.[结果]4 个产量构成因素性状在不同环境下均表现出广泛的表型变异,其中,单株铃数变异系数最大为16.67％-22.66％,各性状的遗传率为48.4％-92.2％;除铃重与衣分间相关性不显著外,其他性状间均呈显著或极显著相关性;基于6 个环境各性状表型数据的最佳线性无偏预测值(best linear unbiased prediction,BLUP),GWAS 共检测到分布于基因组的7 个区间内23 个与目标性状关联的SNP 位点,其中,与铃重关联的位点5 个,与衣分关联的位点1 个,与单株铃数关联的位点9 个,与籽指关联的位点8 个,有3 个位点(TM21094、TM21102 和TM57382)同时与多个目标性状关联;鉴定到7 个最优SNP 位点的优异等位变异,分别为TM21099(TT)、TM57382(GG)、TM78920(CC)、TM53448(TT)、TM59015(AA)、TM43412(GG)和TM69770(AA);利用转录组数据分析,在基因组的7 个区间筛选到158 个与产量形成可能的候选基因,GO 富集分析和KEGG 代谢途径分析发现,候选基因功能类别多样并参与了多种代谢途径.[结论]在陆地棉品种(系)群体中共鉴定到23 个与产量构成因素性状关联的SNP 位点,筛选到158 个可能与产量性状相关的候选基因.

陆地棉;产量构成因素;全基因组关联分析;候选基因

王娟;马晓梅;周小凤;王新;田琴;李成奇;董承光

新疆农垦科学院棉花研究所/农业农村部西北内陆区棉花生物学与遗传育种重点实验室,新疆石河子832000;运城学院生命科学系,山西运城044000

中国农业科学

[1]王娟;马晓梅;周小凤;王新;田琴;李成奇;董承光-.棉花产量构成因素性状的全基因组关联分析)[J].中国农业科学,2022(12):2265-2277

TM21094,TM21102,TM57382,TM21099,TM78920,TM53448,TM59015,TM43412,TM69770

棉花产量,产量构成因素,素性,全基因组关联分析,铃重,衣分,单株,籽指,genome,wide,association,study,GWAS,优异等位变异,候选基因,分子育种,陆地棉品种,Cot,ton,SNP,80K,混合线性模型,mixed,linear,model,MLM,转录组数据,基因表达量,侧翼序列,Mb,不同环境,表型变异,显著相关性,最佳线性无偏预测,best,unbiased,prediction,BLUP,目标性,性状关联,个位,TT,CC,AA,产量形成,富集分析,代谢途径,途径分析,基因功能,产量性状

0.243082