榮克偉 柳波娟 盧躍磊 陳 勇 羅 平 趙 康 郝轉(zhuǎn)芳 高文偉

（1新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，830052，新疆烏魯木齊；2中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所，100081，北京）

種質(zhì)資源創(chuàng)新對農(nóng)作物可持續(xù)發(fā)展起到?jīng)Q定性的作用，人為定向選擇導(dǎo)致種質(zhì)資源遺傳多樣性逐漸減少，耐逆性和穩(wěn)定性減弱，再加上生態(tài)環(huán)境日趨惡化，農(nóng)作物生產(chǎn)面臨嚴(yán)峻的考驗[1]。種質(zhì)資源是作物遺傳改良和相關(guān)基礎(chǔ)研究的物質(zhì)基礎(chǔ)，積累了大量自然和人為的遺傳變異，保證了作物遺傳基因的豐富性[2]。因此，在遺傳學(xué)研究上，積累豐富遺傳多樣性的種質(zhì)資源可以發(fā)揮其多方面的潛力優(yōu)勢。

作物的重要農(nóng)藝性狀大多是受多基因控制的數(shù)量性狀，而耐逆性大多屬于復(fù)雜的數(shù)量性狀。通過遺傳定位可發(fā)掘到控制數(shù)量性狀的位點（quantitative trait locus，QTL），其中構(gòu)建作圖群體是決定數(shù)量性狀定位準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素[3]。目前，作物中用于遺傳定位的群體主要可以分為3類：傳統(tǒng)雙親作圖群體、自然群體及新一代作圖群體（圖1）。傳統(tǒng)雙親作圖群體主要包括F2群體、DH（doubled haploid）群體、回交（backcross，BC）群體和重組自交系（recombinant inbred lines，RIL）群體。傳統(tǒng)雙親作圖群體的局限性是遺傳多樣性不足、QTL定位準(zhǔn)確性較低和推廣應(yīng)用時間較長等[3]。自然群體用于遺傳研究還屬于較新的研究范圍，Thornsberry等[4]首次將關(guān)聯(lián)分析方法應(yīng)用于植物遺傳研究領(lǐng)域，目前仍廣泛應(yīng)用于數(shù)量性狀的定位分析。隨著數(shù)量遺傳學(xué)的發(fā)展，促進(jìn)了作物的新一代作圖群體的產(chǎn)生與應(yīng)用。以巢式關(guān)聯(lián)圖譜（nested association mapping，NAM）和多親本高世代互交（multi-parent advanced qeneration intercross，MAGIC）群體為代表的新一代作圖群體是通過多親本雜交后自交產(chǎn)生，經(jīng)過多次減數(shù)分裂后，它們包含更多的重組事件，可以構(gòu)建更大的群體以及豐富的遺傳多樣性。

圖1 作物遺傳研究中定位群體的發(fā)展和改良Fig.1 Development and improvement of targeted populations in crop genetic research

NAM群體是按照星型雜交方案將1個中心親本與多個親本雜交構(gòu)建得來的巢式群體[5-7]。有研究團(tuán)隊[8-10]采用單粒傳法（single seed descent，SSD）將25個玉米自交系與B73雜交，構(gòu)建了包含200個RIL的NAM群體。但NAM群體只有1個共同的親本，無法研究剩余親本間QTL的相互作用[11]。因此，有研究[12-13]提出了用MAGIC解決目前已有作圖群體中所存在的問題，并指出MAGIC群體同時適用于連鎖分析和關(guān)聯(lián)分析這2種方法進(jìn)行QTL定位，并且在構(gòu)建過程中實現(xiàn)了多親本的聚合雜交、重組產(chǎn)生的變異多樣性、LD衰減更快等目的。在育種上，MAGIC群體更容易獲得多個優(yōu)良基因聚合的材料，并聚合了多個親本的遺傳背景，對其育種價值和遺傳價值趨近于理想群體[14]。因此，此類群體在作物育種應(yīng)用有著重要的意義。

1 MAGIC群體的由來及其在遺傳研究上的優(yōu)勢

1.1 MAGIC群體的由來

Churchill等[15]以動物及人類復(fù)雜性狀遺傳基礎(chǔ)為研究目標(biāo)，成立了1個復(fù)雜性狀協(xié)作組（complex trait consortium，CTC）。該組織機(jī)構(gòu)在2006年概述了一種稱為聯(lián)合雜交（colla-borative cross，CC）的策略，該策略是從一組遺傳多樣化的近交系小鼠品系構(gòu)建大量的重組近交系集合，并且這種策略已經(jīng)成功地用于小鼠和果蠅中QTL的定位[15-21]。

Cavanagh等[12]向植物界引入MAGIC群體，該群體構(gòu)建過程主要包括3個階段：親本選擇階段、互交重組階段和子代純合階段。構(gòu)建1個MAGIC群體要求所有親本的遺傳因子都要融合到后代中，2n個親本互交n代才能實現(xiàn)融合，再加上重組和純合至少需要10世代以上。它的一個重要特征是由多親本互交后自交而得來的，包含多個親本的遺傳組成，不會出現(xiàn)后代衰退和多態(tài)性下降的現(xiàn)象。因此在作物遺傳研究中，其最大的優(yōu)點是可以建立一個包含很多株系的群體，這些株系擁有豐富的遺傳多樣性基因池。

1.2 MAGIC群體在作物遺傳研究上的優(yōu)勢

MAGIC群體既克服了雙親本雜交群體遺傳基礎(chǔ)狹窄的限制，又彌補(bǔ)了自然群體進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的不足，逐漸成為一種替代型的作圖群體[22]。MAGIC群體在作物上有著自己獨特的優(yōu)勢，可以同時定位多個主效基因和QTL，發(fā)揮其群體多樣性高的優(yōu)勢，并且探討包含來自不同親本的多個等位基因及其對某個性狀的影響；可以同時評估多個QTL在不同遺傳背景下的表現(xiàn)，從而可以間接反映出不同遺傳背景的作用；可以用于定位作圖，選擇優(yōu)異材料的育種性狀作為親本可以產(chǎn)生大量的遺傳變異，直接將優(yōu)良個體用作育種材料，以達(dá)到育種群體和定位群體的相互融合，定位到的QTL可以直接指導(dǎo)育種[23-24]。

目前，MAGIC群體主要基于以下2點進(jìn)行遺傳定位，一是利用基因型和表型數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，二是基于標(biāo)記構(gòu)建單倍型的連鎖分析[25]。關(guān)聯(lián)分析在MAGIC群體中一般進(jìn)行重要性狀的遺傳定位。與連鎖定位相比，關(guān)聯(lián)分析廣度大，主要基于群體中普遍存在連鎖不平衡現(xiàn)象，因此可以在同一座位上同時檢測多個等位基因，且準(zhǔn)確度高，可達(dá)到單基因的水平。Kover等[26]培育出了第1套擬南芥MAGIC系，構(gòu)建了19個擬南芥親本互交的含1026個株系的MAGIC群體。利用該群體結(jié)合表型數(shù)據(jù)采用多種模型進(jìn)行QTL作圖，通過模擬發(fā)現(xiàn)可以檢測到大部分表型變異超過10%的數(shù)量性狀，證實可以利用MAGIC群體進(jìn)行遺傳定位分析。

2 MAGIC群體在植物遺傳研究中的應(yīng)用

植物開花時間、株高、籽粒產(chǎn)量和環(huán)境適應(yīng)性等重要的農(nóng)藝性狀，以及生物和非生物脅迫抗性等數(shù)量性狀的表現(xiàn)均取決于多個基因之間相互作用[27]。采用MAGIC群體進(jìn)行QTL定位，能同時使用連鎖作圖和關(guān)聯(lián)作圖，使QTL定位達(dá)到更好的效果。盡管MAGIC群體的構(gòu)建比較復(fù)雜，還需要很多的資源，但不同作物構(gòu)建的群體數(shù)量在不斷增加。目前，已經(jīng)有許多MAGIC群體在不同作物中有報道，包括擬南芥、玉米、小麥、水稻、棉花、大麥和煙草等（表1），主要被用于復(fù)雜農(nóng)藝性狀和耐逆性的遺傳研究。

表1 MAGIC群體在植物遺傳研究中的應(yīng)用Table 1 Application of MAGIC group in plant genetics research

續(xù)表1 Table 1(continued)

2.1 擬南芥MAGIC群體的遺傳研究

擬南芥的MAGIC群體是植物中構(gòu)建較快的群體。Kover等[26]構(gòu)建了第1套擬南芥MAGIC系，通過對所有的株系基因分型共得到1260個單核苷酸多態(tài)性（single nucleotide polymorphisms，SNP）。對抽薹期進(jìn)行QTL定位分析分別在1、4和5號染色體上檢測到4個控制抽薹期的QTL，其中位于4號染色體上的QTL占表型變異最大，表明該QTL大概率是由與花期相關(guān)的FRIGIDA基因（位于0.26Mb）引起的；位于5號染色體上QTL（3.50 Mb）可能是另一個已知的影響開花時間自然變異的基因FLOWERING LOCUSC引起的。研究也發(fā)現(xiàn)了與種子萌芽和抽薹相關(guān)且未見報道的新QTL。

2.2 水稻MAGIC群體的遺傳研究

Meng等[28]構(gòu)建了5個水稻MAGIC群體，并利用這5個水稻MAGIC群體進(jìn)行了水稻苗期對鐵、鋅和鋁毒害響應(yīng)的關(guān)聯(lián)分析，分別檢測到21個與鐵、鋁脅迫相關(guān)的QTL和30個與鋅脅迫相關(guān)的QTL。此外，Meng等[23,29]同時利用這些群體對水稻株高、產(chǎn)量、產(chǎn)量構(gòu)成因素和抽穗期等14個農(nóng)藝性狀進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析，得到除第7、9和11號染色體以外的9條染色體上共檢測到26個顯著的QTL定位。Ponce等[30]分別利用2個4親本和8親本的秈稻MAGIC群體，使用55K SNP和GBS（genotyping by sequencing）測序分別進(jìn)行了基因分型，鑒定與粒長、粒寬、粒長寬比、粒厚和千粒重相關(guān)的QTL和SNP。結(jié)果顯示，5個與粒級相關(guān)的性狀共鑒定出18個QTL，解釋了6.43%～63.35%的總表型方差。其中12個QTL與克隆基因GS3、GW5/qSW5、GW7/GL7/SLG7和 GW8/OsSPL16定位一致，前2個基因?qū)αｉL和粒寬的影響最大。此外，MAGIC群體也被用于對水稻單倍體等位基因挖掘、稻米品質(zhì)的QTL定位分析和生物強(qiáng)化等研究中。

2.3 小麥MAGIC群體的遺傳研究

小麥基因組結(jié)構(gòu)復(fù)雜，對于MAGIC群體也進(jìn)行了深入遺傳研究。第1個小麥MAGIC群體是Huang等[35]使用4個澳洲春小麥作為親本構(gòu)建了包含1579個 RILs的MAGIC群體。利用1162個DArT（diversity arrays technology）、SNP 和 SSR（simple sequence repeat）標(biāo)記鑒定了871個家系的基因型并且構(gòu)建了遺傳圖譜，檢測到9個株高和8個百粒重的QTL，其中有3個株高QTL和已知基因相鄰。Mackay等[37,57]采用8個冬小麥親本構(gòu)建了1個包含1091個家系的MAGIC群體。通過使用Illumina平臺的90 000 SNP小麥芯片鑒定720個家系和8個親本的基因型，共獲得62 543個SNP標(biāo)記。他們利用SNP標(biāo)記通過連鎖不平衡分析了基因組重組。小麥MAGIC群體是數(shù)據(jù)收集中進(jìn)展最快的群體，推動了小麥遺傳分析方法的發(fā)展，無論是在連鎖圖譜構(gòu)建領(lǐng)域，還是標(biāo)記和性狀的關(guān)聯(lián)定位，都取得了很好的進(jìn)展。

2.4 大麥MAGIC群體的遺傳研究

在大麥中，Sannemann等[41]通過“漏斗”型雜交構(gòu)建了1個8親本MAGIC群體。從5000個大麥MAGIC群體的DH系中篩選出533個DH系并且用4550個標(biāo)記鑒定了基因型。使用二元方法（binary approach，BA）和單倍型方法（haplotype approach，HA）掃描開花期QTL，一共檢測到17個QTL。其中BA特異檢測到5個，HA特異檢測到2個。

2.5 棉花MAGIC群體的遺傳研究

在棉花遺傳學(xué)研究中，Islam等[43]和郭志軍等[58]發(fā)現(xiàn)陸地棉MAGIC群體通過11個不同品種隨機(jī)交配5代陸地棉MAGIC群體，利用6071個SNP標(biāo)記，鑒定到一個影響纖維質(zhì)量的基因GhRBB1_A07。有的研究[44,59-60]為了探索陸地棉重要農(nóng)藝性狀的遺傳基礎(chǔ)，從960 MLs的8親本MAGIC群體中選擇1個包含372個株系的MAGIC群體子集。利用60 495個SNP和表型數(shù)據(jù)進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)作圖，鑒定出177個 SNP在多個環(huán)境下與9個農(nóng)藝性狀顯著相關(guān)。在117個QTL中有3個QTL在多種環(huán)境中是穩(wěn)定的，11個QTL被證明與多個性狀相關(guān)聯(lián)。

2.6 高粱和煙草MAGIC群體的遺傳研究

Ongom等[46]利用29個親本的高粱MAGIC群體進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析，定位到了2個已知的株高基因DWARFI和DWARF3，還檢測到一個位于6號染色體上新的株高QTL。劉洪泰[47]利用8個煙草特色種質(zhì)為親本構(gòu)建了一個包含600個株系并且具有豐富多樣性的煙草MAGIC群體，充分發(fā)揮MAGIC群體高效、高精度和低假陽性的優(yōu)勢，在后代群體選育出株系株型良好、抗病且煙葉品質(zhì)高的材料，作為育種中間材料或直接選育新品種。

2.7 玉米MAGIC群體的遺傳研究

在玉米MAGIC群體遺傳研究中，Dell′Acqua等[48]在玉米中構(gòu)建了一個含1636個家系的8親本MAGIC群體（圖2）。在群體構(gòu)建過程中包含B96×HP301 F1的四元雜交由于花期不遇而構(gòu)建失敗，所以作者引入第9個親本（CML91）進(jìn)行B73×CML91雙向雜交以彌補(bǔ)失敗的B96×HP301的四元雜交。此研究使用芯片對529個MAGIC家系鑒定基因型得到54 234個SNPs標(biāo)記。使用連鎖分析和關(guān)聯(lián)分析對開花期、株高、穗位高和籽粒產(chǎn)量4個表型進(jìn)行了QTL掃描。同時考慮親本的基因組數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分別預(yù)測了3個開花期和3個籽粒產(chǎn)量的候選基因。

圖2 八親本玉米MAGIC群體構(gòu)建設(shè)計Fig.2 Construction design of eight parents maize MAGIC population

Anderson等[49]通過增加等位基因的多樣性和有效的基因重組，發(fā)現(xiàn)MAGIC群體可以提供更好的遺傳定位分辨率。作者采用4親本玉米MAGIC群體和雙親本群體進(jìn)行5種不同的交配設(shè)計，比較了QTL檢測能力和遺傳分辨率。該群體共有1149個株系，有118 509個遺傳標(biāo)記。并在7個環(huán)境中對株高（PH）、穗位高（EH）、散粉期（DTA）和吐絲期（DTS）進(jìn)行了連續(xù)3年的測定。連鎖不平衡（LD）分析表明，與雙親群體相比，4個親本雜交第3代（4way3sib）的遺傳分辨率提高了3～4倍（r2＜ 0.80），LD 衰退程度降低了 2.5倍（r2＜ 0.20）。群體功能模擬表明，對QTL檢測能力的影響更大的是樣本量，而不是交配設(shè)計。利用關(guān)聯(lián)映射軟件分別鑒定出2、5、7和6個PH、EH、DTA和DTS性狀的QTL。

3 MAGIC群體在作物耐逆研究上的應(yīng)用

作物在生長發(fā)育過程中非常容易受到逆境脅迫的影響，提高抗逆性可以減少對作物產(chǎn)量的影響。逆境脅迫主要包括高溫或低溫、干旱、高鹽和營養(yǎng)限制等非生物脅迫，還有病原菌和蟲害侵入等生物脅迫，這些脅迫會對作物的正常生長發(fā)育產(chǎn)生巨大的影響，從而導(dǎo)致作物產(chǎn)量顯著下降[61]。

3.1 MAGIC群體在水稻抗逆中的應(yīng)用

水稻MAGIC群體被應(yīng)用于分析多種表型，其中研究最多的是復(fù)雜性狀，如產(chǎn)量、耐旱和抗病性等。Bandillo等[32]構(gòu)建了4個多親本的群體，包括8親本的粳稻MAGIC群體，8親本的秈稻MAGIC群體，8親本的秈稻MAGIC plus群體和16親本（8個粳稻親本和8個秈稻親本）的Global MAGIC群體，并利用這些群體對水稻的抗稻瘟病、抗白葉枯病、耐鹽性和耐澇性的稻米品質(zhì)進(jìn)行了全基因組關(guān)聯(lián)分析，成功定位到顯著性相關(guān)位點，包括與耐澇相關(guān)的基因Sub1和與抗白葉枯病相關(guān)的基因Xa4和Xa5。陳天曉等[33]和Yu等[62]利用8個具有豐富多樣性的優(yōu)良種質(zhì)為親本構(gòu)建了2個8親本和2個4親本MAGIC群體。在這3個MAGIC群體分別接種GD-V（強(qiáng)致病菌）和C2（弱致病菌）致病力不同的水稻白葉枯病菌，對水稻抗白葉枯病進(jìn)行QTL定位研究和群體結(jié)構(gòu)分析，在3個群體917個穩(wěn)定株系中共得到3128個高質(zhì)量的SNP位點。在遺傳上相互關(guān)聯(lián)的1個8親本群體和2個4親本群體中觀察到對白葉枯病弱毒菌系C2和強(qiáng)毒菌系GD-V的抗性超親分離。共檢測到7個QTL影響水稻白葉枯病抗性，大多數(shù)QTL表現(xiàn)出數(shù)量抗性，并且抗性表達(dá)有明顯的遺傳背景效應(yīng)。

3.2 MAGIC群體在小麥耐逆研究中的應(yīng)用

紀(jì)耀勇[39]為獲得適合生產(chǎn)高筋全麥粉和抗病性高的小麥品種，以4個來自不同育種項目的具有豐富遺傳多樣性的優(yōu)良品系為親本，構(gòu)建了由332個獨立穩(wěn)定株系組成的小麥MAGIC群體，并對每個株系的小麥產(chǎn)量、小麥白粉病抗性及其全麥粉加工品質(zhì)進(jìn)行檢測和鑒定，從中篩選出一些適合生產(chǎn)高筋全麥粉的小麥株系。同時構(gòu)建了高效SSR標(biāo)記庫，對抗小麥白粉病基因Pm21和PmV進(jìn)行精細(xì)定位，并開發(fā)可用于輔助育種的實用型分子標(biāo)記。對硬度相關(guān)基因Pina和Pinb進(jìn)行克隆，并對MAGIC群體株系進(jìn)行Pinb基因類型鑒定。適合于生產(chǎn)高筋全麥粉的株系167號含有抗小麥白粉病基因PmV，為Pinb-D1b型，具有培育成高筋全麥粉用途小麥的潛在應(yīng)用價值。

3.3 MAGIC群體在玉米耐逆研究中的應(yīng)用

Septiani等[50]以玉米為研究對象，利用26個自交系的多樣性，先建立了一個高度多樣性的NAM群體，然后選擇8個不同的玉米自交系構(gòu)建MAGIC群體。該研究利用Illumina 56 110個SNP標(biāo)記對MAGIC群體進(jìn)行基因分型。利用MAGIC群體，用卷巾法（rolled towel assay，RTA）對鐮刀菌腐苗（fusarium seedling rot，F(xiàn)SR）抗性進(jìn)行了高分辨率的QTL定位，測定了401份MAGIC玉米重組自交系的侵染嚴(yán)重程度、苗重和苗長，并對RIL單倍型進(jìn)行QTL定位，鑒定出10個QTL。對鑒定出的FSR QTL中8個候選基因進(jìn)行了鑒定，本研究將RTA法用于玉米MAGIC群體，對鑒定玉米黃萎病早期抗性QTL和候選基因提供了一種經(jīng)濟(jì)而又快速的方法。

Butrón等[51]利用玉米近交系進(jìn)行連鎖和關(guān)聯(lián)作圖的替代方法深入研究與抗鐮孢菌穗腐病相關(guān)的QTL。通過對玉米MAGIC群體檢測與鐮孢菌穗腐病抗性相關(guān)的QTL適用性的研究，表明MAGIC群體可以作為不同近交系群體的有效補(bǔ)充，并且發(fā)現(xiàn)在溫帶材料中含有抗性相關(guān)基因座的基因組區(qū)域。同時發(fā)現(xiàn)鐮孢菌穗腐病抗性的有利等位基因頻率一般都較高，這些發(fā)現(xiàn)證實了對鐮孢菌穗腐病抗性的數(shù)量特征，其中許多基因座具有加性效應(yīng)。證明在關(guān)鍵區(qū)域如3號染色體的210～220Mb和7號染色體的166～173Mb含有鐮孢菌穗腐病抗性QTL。

環(huán)境對耐逆性的鑒定和遺傳定位會有很大的影響，因此，在MAGIC群體構(gòu)建的基礎(chǔ)上，進(jìn)行多年多點的耐逆鑒定非常有必要，同時可以分析環(huán)境與基因型之間的互作。Yi等[52]以8親本的406個MAGIC群體的重組自交系為材料，分別在溫室低溫、田間早播和正常播種條件下進(jìn)行耐低溫脅迫的鑒定，記錄群體播種至出苗天數(shù)、葉綠素含量和最大光化學(xué)量子產(chǎn)量（Fv/Fm）。與溫室和田間寒冷相比，正常播種條件下的發(fā)芽率、葉綠素含量、Fv/Fm和干重較高，出苗時間推遲。在所有環(huán)境中，MAGIC群體的親本和RIL之間的幼苗性狀均存在顯著相關(guān)，且大多數(shù)是在冷害和早播條件下發(fā)現(xiàn)的。關(guān)聯(lián)分析結(jié)果顯示，858個SNP與所有性狀均存在顯著相關(guān)，且大多數(shù)是在冷害和早播條件下發(fā)現(xiàn)。這些結(jié)果表明，MAGIC群體是進(jìn)行多環(huán)境下耐冷性研究的有效工具。

4 MAGIC群體的發(fā)展前景

MAGIC群體不斷得到育種家的認(rèn)可并且用于各種作物中，同時也不斷的在證明它在作物中的應(yīng)用價值和優(yōu)勢。MAGIC群體可以更好地確定復(fù)雜性狀的基因組區(qū)間，模擬復(fù)雜環(huán)境的相互作用和更好地預(yù)測在不同背景下等位基因效應(yīng)。在一個基因組參考序列不可用的物種中，這些群體可提供用于產(chǎn)生高密度遺傳連鎖圖譜。Giraud等[63]和Consortium[64]認(rèn)為多親本群體設(shè)計結(jié)合親本密集基因分型，結(jié)合連鎖不平衡信息和連鎖分析方法，可提高QTL定位研究的多樣性和分辨率?，F(xiàn)在已經(jīng)證明了MAGIC群體在傳統(tǒng)遺傳學(xué)分析中的價值，可以進(jìn)行連鎖圖譜的構(gòu)建、高精確率的連鎖分析和關(guān)聯(lián)分析。但真正考驗MAGIC群體的是能否長期使用，并且能否把這些結(jié)果擴(kuò)展到最新的基因組領(lǐng)域進(jìn)行初步鑒定，進(jìn)行高通量的遺傳研究。下面對MAGIC群體優(yōu)勢領(lǐng)域進(jìn)行展望和討論，這將為我們未來理解復(fù)雜數(shù)量性狀特性提供非常有價值的參考（圖3）。

圖3 MAGIC群體的作用與應(yīng)用前景Fig.3 Function and application prospects of MAGIC population

4.1 應(yīng)用于復(fù)雜環(huán)境下的多因素分析

在作物遺傳研究中，材料通常需要在多個環(huán)境中鑒定，并測量多個性狀，有的甚至于1個性狀在多個時間點測量。MAGIC群體構(gòu)建以后具有表型多樣性，因此每個個體中有許多性狀分離，我們把這些復(fù)雜的情況稱為多因素，在雙親群體及多親本分析時所需的統(tǒng)計方法也是相對復(fù)雜的。復(fù)雜性來自遺傳和非遺傳成分的模型，時間和計算資源的分析成本都是昂貴的。

對于MAGIC，多親本全基因組QTL分析可以利用全基因組平均區(qū)間圖譜（whole-genome average interval mapping，WGAIM或MPWGAIM）延伸到多變量的情況[65-66]。MPWGAIM涉及到每個潛在的QTL位點和每個親本遺傳等位基因的概率，允許連鎖圖譜上的每個區(qū)間或每個標(biāo)記上都有1個QTL，無論在間隔內(nèi)還是在標(biāo)記處，都可以對假設(shè)QTL大小隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行顯著性檢驗來確定QTL是否存在。而Scutari等[67]采用了另一種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法，利用冬小麥MAGIC群體的數(shù)據(jù)來探索貝葉斯網(wǎng)絡(luò)同時建模分析多個數(shù)量性狀的框架。結(jié)果表明，這種方法相當(dāng)于多元最優(yōu)線性無偏預(yù)測（genetic best liear unbiased prediction，GBLUP），因為MAGIC群體非常低的群體結(jié)構(gòu)和大的樣本容量使預(yù)測模型具有一個理想的環(huán)境，因此，在預(yù)測性能上與單性狀GBLUP具有競爭性。此外，Malosetti等[38]說他們的雙親群體多變量模型可以很容易地擴(kuò)展到多親本群體。雖然MPWGAIM和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)都已應(yīng)用到小麥MAGIC數(shù)據(jù)，但雙方重點不同，未進(jìn)行直接比較。對于所有的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，由于運(yùn)用了較復(fù)雜的模型，需要耗費(fèi)大量的時間和計算資源。

4.2 應(yīng)用于數(shù)量遺傳解析中的上位性檢測

作物耐逆性受環(huán)境影響比較大，上位性作用顯著。MAGIC群體的主要優(yōu)點之一是通過一代又一代的混合親本基因組創(chuàng)造新的等位基因組合。然而，在MAGIC的上位性相互作用，即等位基因的非加性相互作用，迄今為止還很少被人探索。與傳統(tǒng)的上位性基于一個給定性狀的基因座之間的非獨立性基因型值相比，Corbett-Detig等[68]認(rèn)為上位性也應(yīng)該是具備一個基因組性能，并以檢測基因型比畸變（genotype ratio distortion，GRD）作為上位性的標(biāo)志，并將這種方法應(yīng)用于果蠅黑腹重組自交系，和擬南芥的MAGIC群體以及其他多親本群體雙等位基因的相互作用。為了進(jìn)一步驗證這種方法，在擬南芥和玉米的MAGIC群體中篩選GRD，在擬南芥和玉米中分別發(fā)現(xiàn)了7個和5個GRD實例。Huang等[69]研究表明，檢測到的主效應(yīng)QTL之間存在相互作用，全基因組掃描對于檢測非主效基因座之間的上位性是有效的。事實上，Scutari等[67]表明貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法的一個缺點是它捕捉更小的上位性效應(yīng)的能力有限，其中有主效基因控制的位點能夠被SNP捕捉。

對MAGIC群體的上位性的研究有3個主要難題。第1個是計算難度增加，由于大多數(shù)群體遺傳標(biāo)記的數(shù)量增加，從幾千到幾十萬，測試兩兩相互作用的數(shù)量相應(yīng)增加了4個數(shù)量級。隨著并行計算應(yīng)用，窮舉搜索（exhaustive search）方法在人類關(guān)聯(lián)研究中應(yīng)用，可以接受在多個親本的MAGIC群體中對數(shù)量性狀進(jìn)行線性回歸或雙性狀或數(shù)量性狀的上位性高通量分析[70]。第2個問題實際上是源于親本等位基因的多樣性。在比較2個等位基因誰對性狀影響更強(qiáng)時，仍需要測試不同親本效應(yīng)之間的差異。第3個問題是分析效率，這個問題取決于前2個問題解決的程度，檢測上位性相互作用所需的樣本量可能比檢測相似大小的主效應(yīng)所需的樣本量大得多[71]。因此，MAGIC群體上位相互作用分析的最佳方法就是對一系列實際數(shù)據(jù)的建模進(jìn)行模擬應(yīng)用，進(jìn)而決定下一步如何去分析研究。

4.3 應(yīng)用于多親本世代輪回選擇

MAGIC群體及其衍生物為發(fā)展不同背景下優(yōu)良等位基因的新組合提供種質(zhì)資源，從而推進(jìn)育種計劃的實施。首先，可以直接將基因組選擇的雜交組合后代放在田間實際大環(huán)境下進(jìn)行正向選擇。Huang等[69]提出了多親本世代輪回選擇（multi-parent advanced generation recurrentselection，MAGReS）的育種方法（圖4）。這個方法結(jié)合了MAGIC群體大量重組近交系的優(yōu)勢，利用分子標(biāo)記輔助輪回選擇互交的優(yōu)良株系，選擇培育具有不同親本優(yōu)異等位基因的新株系。多親本世代輪回選擇株系高度多樣化，可作為不同育種品系的供體，優(yōu)異品系可直接作為商業(yè)栽培的新品種來源。

圖4 采用MAGReS方法開發(fā)育種品系Fig.4 MAGReS approach for development of breeding lines

MAGReS最初同樣遵循的原則是構(gòu)建一個多親本的群體，限制了育種者對感興趣的性狀相關(guān)等位基因的選擇，以及遺傳多樣性。一旦構(gòu)建成大量的MAGIC株系，QTL定位方法可以用來發(fā)掘與目標(biāo)性狀關(guān)聯(lián)的位點。反過來，這些關(guān)聯(lián)的位點可用于定向選擇具有陽性/優(yōu)異等位基因數(shù)量最多的株系。在選擇的株系之間互交的2～3代后通常可以在一個共同的背景下組合所有來自不同親本的優(yōu)異目標(biāo)等位基因，同時考慮理想狀態(tài)下所有的感興趣的性狀。最后，新培育的具有所有目標(biāo)等位基因的育種系可以自交，以鑒定目標(biāo)等位基因純合的近交系。這些品系通過多環(huán)境下鑒選對目標(biāo)性狀進(jìn)行表型分析和選擇表現(xiàn)出優(yōu)勢性狀的改良品系，可以直接進(jìn)入商業(yè)化育種流程。

5 展望

本文通過對MAGIC群體遺傳特征和遺傳特性等方面的研究，發(fā)現(xiàn)該群體既有較高的遺傳多樣性又能保證等位基因以較高頻率出現(xiàn)，同時又能控制群體結(jié)構(gòu)，是優(yōu)良的作圖和育種群體。MAGIC群體作為新一代的作圖群體，在基礎(chǔ)研究如QTL定位、連鎖分析和關(guān)聯(lián)分析等都有著獨特的優(yōu)勢，并且可以直接與實際應(yīng)用相結(jié)合起來，培育新的品系或者優(yōu)良育種材料，能真正做到理論與實際相結(jié)合，有利于科學(xué)研究和育種應(yīng)用的銜接。目前，作物耐逆性研究越來越受關(guān)注，在作物中利用MAGIC群體進(jìn)行耐逆性數(shù)量遺傳分析取得很好的進(jìn)展，相信在不久的將來，MAGIC群體作為一種新的作圖群體，統(tǒng)計分析技術(shù)越來越成熟完善，并且應(yīng)用到作物中解決育種中遇到的各種問題，來充分發(fā)揮MAGIC群體的功能，培育新一代抗逆性強(qiáng)、產(chǎn)量高和資源節(jié)約型的品種。