基于高通量表型檢測平臺解析甘藍(lán)型油菜表型性狀的遺傳基礎(chǔ).pdf

1、油菜是重要的油料和飼料作物，在傳統(tǒng)的表型性狀研究中，其調(diào)查方式通常由人工借助測量工具完成，效率低且結(jié)果重復(fù)性差。近年來，研究者利用高新技術(shù)如光學(xué)成像設(shè)備可高通量、高分辨率的檢測不同生長時期植株表型的動態(tài)變化，并進(jìn)行相應(yīng)的遺傳分析。因此，為研究甘藍(lán)型油菜動態(tài)生長的遺傳機理，我們利用以中油821(ZY821)和No.2127為親本構(gòu)建的導(dǎo)入系群體（89個家系）為實驗材料，借助華中農(nóng)業(yè)大學(xué)作物表型檢測平臺考察甘藍(lán)型油菜不同生長時期的表型性狀，

2、并結(jié)合群體簡化基因組測序的基因型進(jìn)行QTL分析，以解析甘藍(lán)型油菜表型性狀的遺傳基礎(chǔ)。主要研究結(jié)果如下:
　　1.2015年和2016年分別在表型檢測平臺溫室中種植導(dǎo)入系群體，設(shè)置5個隨機重復(fù)。從11月底至次年2月底，每隔一周分別從側(cè)視和頂視角度拍攝植株圖片，共12個時期。每個考察時期均從圖片中分別提取23個側(cè)視表型性狀(SV)和18個頂視表型性狀(TV)。在側(cè)視表型性狀中，6個性狀(M_TEX_SV、SE_TEX_SV、S_TEX

3、_SV、MU3_TEX_SV、U_TEX_SV和E_TEX_SV)反映植株紋理特征，11個性狀（GPA_SV、TPA_SV、H_SV、W_SV、HWR_SV、FDNIC_SV、FDIC_SV、R_SV、PAR_SV、HA_SV和AC_SV）反映植株形態(tài)特征，6個性狀（PC1_SV、PC2_SV、PC3_SV、PC4_SV、PC5_SV和PC6_SV）反映植株的緊湊度。在頂視表型性狀中，也有6個性狀（M_TEX_TV、SE_TEX_TV、

4、S_TEX_TV、MU3_TEX_TV、U_TEX_TV和E_TEX_TV）反映植株紋理特征，11個性狀(GPA_TV、TPA_TV、H_TV、W_TV、HWR_TV、FDNIC_TV、FDIC_TV、R_TV、PAR_TV、HA_TV和AC_TV)反映植株形態(tài)特征，此外1個性狀(GCV_TV)反映葉片綠色的深淺程度。
　　2.在溫室中分別種植9個家系和親本ZY821共10個材料，設(shè)置12個重復(fù)共120株。該10個材料在每次完成表

5、型檢測后均由人工測量株高、莖桿及葉片的鮮重(FW)和干重(DW)。以株高性狀為例，我們評估了本校作物表型檢測平臺對甘藍(lán)型油菜表型性狀的測量準(zhǔn)確性。表型檢測平臺的株高測量值與人工測量值呈極顯著相關(guān)(R2＞0.88)，且偏差較?。ㄆ骄^對百分比誤差，MAPE＜12％），表明該平臺對甘藍(lán)型油菜表型性狀的測量結(jié)果可靠。
　　在材料無損壞情況下，我們通過模型預(yù)測分析了甘藍(lán)型油菜鮮重和干重的遺傳基礎(chǔ)。首先利用該120個植株的41個表型性狀以及

6、對應(yīng)人工測量的FW(DW)進(jìn)行逐步回歸分析，結(jié)果側(cè)視和頂視總投影面積（TPA_SV和TPA_TV）均與生物量性狀顯著相關(guān)。其次以TPA_SV和TPA_TV為自變量、以人工測量的FW(DW)為因變量進(jìn)行模型構(gòu)建。FW和DW預(yù)測模型分析均構(gòu)建了4個線性模型、2個二次項模型、2個指數(shù)模型和3個冪次模型。最后以模型預(yù)測值和人工測量值之間調(diào)整的決定系數(shù)(R2)和平均絕對百分比誤差(MAPE)評估各模型的優(yōu)劣，結(jié)果冪次模型中的模型9(ln(y)=a

7、+b×ln(x)，x為TPA_SV，y為FW或DW，a和b為常數(shù)）對FW和DW的預(yù)測效果最好，且十倍交叉驗證分析表明該模型預(yù)測精確度較高。利用模型9結(jié)合導(dǎo)入系群體無損考察的TPA_SV可計算出群體FW和DW的模型預(yù)測值，同時結(jié)合基因型共定位到多個調(diào)控油菜鮮重和干重的QTL。
　　3.對41個表型性狀進(jìn)行了遺傳分析。(1)所有表型性狀的廣義遺傳力在12個時期中均呈先增大后減小的動態(tài)變化趨勢，且多數(shù)表型性狀的遺傳力在多個時期均達(dá)到了0

8、.6以上。(2)2個反映植株紋理特征的性狀(U_TEX_SV和U_TEX_TV)與大多數(shù)表型性狀間均呈極顯著的負(fù)相關(guān)。8個反映植株形態(tài)的性狀(AC_SV、AC_TV、HWR_SV、HWR_TV、PAR_SV、PAR_TV、R_SV和R_TV)以及6個反映植株緊湊度的性狀(PC1_SV、PC2_SV、PC3_SV、PC4_SV、PC5_SV和PC6_SV)與其他表型性狀間的相關(guān)性不顯著。剩余25個表型性狀間均呈顯著或極顯著的正相關(guān)。(3)

9、41個表型性狀在2015年和2016年實驗中分別共定位到326個和581個QTL。QTL分布具有以下特點:(a)所有表型性狀均檢測到多個QTL。(b)某一時期的多個表型性狀檢測到多個相同的QTL。(c)部分表型性狀在連續(xù)多個時期可重復(fù)檢測到相同的QTL。
　　4.我們將89個家系的單株產(chǎn)量和對應(yīng)12個時期考察的表型性狀進(jìn)行逐步回歸分析，發(fā)現(xiàn)第1、11和12個時期的4個側(cè)視形態(tài)性狀（FDIC_SV-1、PAR_SV-1、FDNIC_