單寶雪 劉秀坤 肖延軍 展曉孟 黃金鑫 劉百川 張玉梅 李 豪圣 劉建軍 高欣 曹新有 趙振東

摘要：小麥籽粒蛋白質(zhì)含量與面團(tuán)流變學(xué)特性及加工特性的關(guān)系密不可分。 本研究在２０２０—２０２１ 年濟(jì)南試驗(yàn)基地（Ｅ１）及２０２１—２０２２ 年濟(jì)南試驗(yàn)基地（Ｅ２）和濟(jì)陽試驗(yàn)基地（Ｅ３）三個(gè)環(huán)境下，以“濟(jì)麥４４×濟(jì)麥２２９”構(gòu)建的包含２８５ 個(gè)家系的重組自交系群體（Ｆ２∶６ ＲＩＬｓ）為材料，利用小麥５５Ｋ ＳＮＰ 芯片構(gòu)建高密度遺傳連鎖圖譜，對(duì)籽粒蛋白質(zhì)含量進(jìn)行ＱＴＬ 分析。 結(jié)果共篩選到２ ３４４ 個(gè)ＳＮＰ 標(biāo)記用于構(gòu)建遺傳連鎖圖譜，圖譜總長(zhǎng)度３ ３４９.９５ ｃＭ，平均標(biāo)記密度為１.４３ ｃＭ/ 標(biāo)記。 通過對(duì)籽粒蛋白質(zhì)含量的ＱＴＬ 分析，共檢測(cè)到１８ 個(gè)籽粒蛋白質(zhì)含量相關(guān)ＱＴＬ，分布在１Ａ、１Ｂ、２Ｂ、３Ｄ、４Ｂ、４Ｄ、５Ａ、５Ｂ、５Ｄ、７Ａ、７Ｂ 共１１ 條染色體上。 Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｂ－１ 在Ｅ１、Ｅ２ 和Ｅ３ 三個(gè)環(huán)境和ＢＬＵＥ（最佳線性無偏估計(jì)）值中均被穩(wěn)定檢測(cè)到，可以解釋３.２６％ ～２３.７９％的表型變異。 Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｄ 和Ｑｐｃ.ｓａａｓ.５Ａ 在兩個(gè)環(huán)境和ＢＬＵＥ 值中被檢測(cè)到，分別解釋２.４２％ ～ １１.１８％和２.４８％ ～５.４７％的表型變異，且Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｄ 與小麥矮稈基因Ｒｈｔ－Ｄ１ｂ 物理位置重合。 本研究中檢測(cè)到的ＱＴＬ 新位點(diǎn)Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｂ－１、Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｄ 和Ｑｐｃ.ｓａａｓ.５Ａ 是控制籽粒蛋白質(zhì)含量的主效基因，具有高表型變異解釋率。 本研究結(jié)果可為小麥品質(zhì)育種提供分子標(biāo)記及理論參考。

關(guān)鍵詞：小麥；籽粒蛋白質(zhì)含量；ＱＴＬ 分析；重組自交系；５５Ｋ ＳＮＰ 芯片

中圖分類號(hào)：Ｓ５１２.１＋ １０.３文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)號(hào)：Ａ文章編號(hào)：１００１－４９４２（２０２４）０１－０００１－０９

小麥?zhǔn)鞘澜缟戏N植最廣泛的糧食作物之一，也是人類碳水化合物和蛋白質(zhì)的重要來源[１] 。小麥籽粒中蛋白質(zhì)約占８％～２０％，小麥面粉及面筋中蛋白質(zhì)含量與面團(tuán)的流變學(xué)特性和面包加工品質(zhì)關(guān)系密切[２－３] 。 面包、饅頭和面條等最終產(chǎn)品的質(zhì)量，在很大程度上受到由蛋白質(zhì)和淀粉決定的小麥品質(zhì)性狀的影響[４] 。

小麥多數(shù)性狀為數(shù)量性狀，同時(shí)受基因型與環(huán)境的影響。 小麥品質(zhì)相關(guān)性狀，如籽粒蛋白質(zhì)含量、籽粒淀粉含量、面團(tuán)穩(wěn)定時(shí)間、ＳＤＳ－沉降值等，受遺傳因素影響較大，因此利用基因型改良小麥品質(zhì)是可行的[５] 。 小麥基因組巨大，且大多為重復(fù)序列，在不同染色體組之間具有部分同源性。單核苷酸多態(tài)性（ＳＮＰ）廣泛存在于生物基因組內(nèi)，對(duì)構(gòu)建高密度遺傳連鎖圖譜具有積極作用，現(xiàn)已成為研究小麥數(shù)量性狀控制基因的主要方法[６－８] 。 已有研究針對(duì)不同群體利用基因芯片[９－１０] 、ＳＲＡＰ 標(biāo)記[１１] 和ＳＳＲ 標(biāo)記[１２] 等方式檢測(cè)控制小麥品質(zhì)性狀的ＱＴＬ 位點(diǎn)，檢測(cè)到大量微效ＱＴＬ 位點(diǎn)和ＱＴＬ 富集區(qū)，分布于小麥基因組的２１條染色體上。

常用的遺傳作圖群體包括永久性作圖群體和暫時(shí)性作圖群體。 永久性作圖群體家系內(nèi)基因型純合且相同，家系間基因型差異較大，包括雙單倍體（ＤＨ）群體、重組自交系（ＲＩＬ）群體和近等基因系（ＮＩＬ）群體等。 Ｚｈａｏ 等[１３] 、Ｉｌａｒｉａ 等[１４] 、孔忠新等[１５] 分別以ＤＨ、ＲＩＬ、ＮＩＬ 群體為作圖群體，對(duì)小麥籽粒蛋白質(zhì)含量和粒重等數(shù)量性狀相關(guān)ＱＴＬ進(jìn)行定位，檢測(cè)到多個(gè)環(huán)境穩(wěn)定的ＱＴＬ。 永久性作圖群體能進(jìn)行多年試驗(yàn)，受環(huán)境影響較小，適合高精度作圖，但難以分析顯性效應(yīng)。 暫時(shí)性作圖群體內(nèi)個(gè)體基因型雜合，后代會(huì)發(fā)生基因分離，包括Ｆ２群體和回交（ＢＣ）群體等，構(gòu)建群體耗時(shí)短，難以進(jìn)行多年研究。 王彥青等[１６] 、侯北偉等[１７]分別利用Ｆ２ 和ＢＣ 群體對(duì)小麥數(shù)量性狀進(jìn)行定位，確定了與性狀緊密連鎖的標(biāo)記。 ＲＩＬ 群體可以在多年多點(diǎn)進(jìn)行重復(fù)實(shí)驗(yàn)，且連續(xù)多代自交使染色體重組的機(jī)會(huì)增加，可以更精確地定位緊密連鎖的位點(diǎn)，是研究基因型與環(huán)境互作的理想材料[１８]。

小麥籽粒蛋白質(zhì)含量是多基因控制的數(shù)量性狀，在多個(gè)遺傳背景中檢測(cè)到的位點(diǎn)較少，缺乏穩(wěn)定有效的分子標(biāo)記用于該性狀的育種改良。 已有研究確定了幾個(gè)控制小麥籽粒蛋白質(zhì)含量的基因，包括位于６ＢＳ 染色體上的高蛋白質(zhì)含量基因Ｇｐｃ－Ｂ１[１９] 和與水稻ＯｓＡＡＰ６ 同源的ＴａＡＡＰ６－３Ｂ－Ⅰ優(yōu)異等位基因[２０] 。 濟(jì)麥４４ 與濟(jì)麥２２９ 是近年育成的小麥新品種，其中濟(jì)麥４４ 含有較高的籽粒蛋白質(zhì)含量，該性狀在ＲＩＬ 群體中有明顯的超親分離現(xiàn)象[２１] 。 本研究利用“濟(jì)麥４４×濟(jì)麥２２９”構(gòu)建的ＲＩＬ 群體為材料，對(duì)三個(gè)環(huán)境下的小麥籽粒蛋白質(zhì)含量進(jìn)行測(cè)定，并利用小麥５５Ｋ ＳＮＰ 芯片構(gòu)建高密度連鎖圖譜，以期挖掘小麥籽粒蛋白質(zhì)含量相關(guān)ＱＴＬ，為用分子標(biāo)記輔助育種改良小麥品質(zhì)提供理論依據(jù)。

１ 材料與方法

１.１ 試驗(yàn)材料

供試親本材料為濟(jì)麥４４（ＪＭ４４，母本，超強(qiáng)筋小麥品種）和濟(jì)麥２２９（ＪＭ２２９，父本，強(qiáng)筋小麥品種），ＪＭ４４ 與ＪＭ２２９ 高分子量麥谷蛋白的亞基組成均為１，７＋８，５＋１０。 供試ＲＩＬ 群體由兩親本雜交后經(jīng)單粒傳法得到，包含２８５ 個(gè)家系。

１.２ 田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)在三個(gè)環(huán)境（Ｅ１—Ｅ３）中進(jìn)行，即將試驗(yàn)材料于２０２０—２０２１ 年種植在濟(jì)南試驗(yàn)基地（Ｅ１）、２０２１—２０２２ 年分別種植在濟(jì)南（Ｅ２）和濟(jì)陽（Ｅ３）試驗(yàn)基地。 三個(gè)環(huán)境的氣候和土壤條件見表１。

采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，小區(qū)面積９ ｍ２，每個(gè)小區(qū)種植６ 行，行長(zhǎng)６ ｍ，行距２５ ｃｍ，機(jī)播１８０ ｇ 種子。 按常規(guī)方法進(jìn)行大田試驗(yàn)管理。

１.３ 籽粒蛋白質(zhì)含量測(cè)定與分析方法

小麥自然成熟后機(jī)器收獲，風(fēng)干入庫，儲(chǔ)存３個(gè)月后利用Ｉｎｆｒａｔｅｃ １２４１ 谷物分析儀（丹麥福斯）對(duì)籽粒蛋白質(zhì)含量進(jìn)行測(cè)定。

利用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌ ２０１６ 進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和分析，使用ＳＡＳ ９.４ 軟件（ｈｔｔｐ：/ / ｗｗｗ.ｓａｓ.ｃｏｍ）進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)量分析（ ＵＮＩＶＡＲＩＡＴＥ） 和方差分析（ＡＮＯＶＡ），并根據(jù)方差分析結(jié)果評(píng)估該性狀在群體中的廣義遺傳率，利用ＣＯＲＲ 程序計(jì)算Ｐｅａｒｓｏｎ相關(guān)性。 廣義遺傳率計(jì)算公式[２２] 如下：

１.４ 遺傳圖譜構(gòu)建與ＱＴＬ 定位分析

利用中玉金標(biāo)記（北京）生物技術(shù)股份有限公司開發(fā)的小麥５５Ｋ ＳＮＰ 芯片對(duì)ＲＩＬ 群體及親本材料進(jìn)行基因型分析，刪除雜合率≥１０％和缺失率≥１０％的標(biāo)記，用ＴＡＳＳＥＬ Ｖ５.０ 軟件過濾掉偏分離標(biāo)記（Ｍｉｎ ∶ Ｍａｘ ＝ ０.３ ∶０.７）。 在ＱＴＬ Ｉｃｉ￣Ｍａｐｐｉｎｇ Ｖ４.２ 軟件（ｈｔｔｐｓ：/ / ｉｓｂｒｅｅｄｉｎｇ.ｃａａｓ.ｃｎ/ ｒｊ/ｑｔｌｌｃｍａｐｐｉｎｇ/２９４４４５.ｈｔｍ）中假設(shè)基因型的固定效應(yīng)，使用ＡＯＶ（ＡＮＯＶＡ ｏｆ ｍｕｌｔｉ￣ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｔｒｉ￣ａｌｓ）工具跨環(huán)境計(jì)算最佳線性無偏估計(jì)（ＢＬＵＥ）值。 在ＱＴＬ ＩｃｉＭａｐｐｉｎｇ Ｖ４.２ 中整理剩余的標(biāo)記并進(jìn)行ＱＴＬ 分析，選擇復(fù)合完備區(qū)間作圖（ＩＣＩＭＡＤＤ）法，以ＬＯＤ ＝ ２.５ 為閾值判定ＱＴＬ 存在與否。 利用Ｍａｐ Ｃｈａｒｔ 繪制遺傳圖譜，利用ＡｄｏｂｅＩｌｌｕｓｔｒａｔｏｒ 對(duì)染色體遺傳圖譜進(jìn)行修飾。在兩個(gè)及兩個(gè)以上環(huán)境中均發(fā)現(xiàn)的ＱＴＬ 認(rèn)為是穩(wěn)定的ＱＴＬ。 檢測(cè)到的ＱＴＬ 位點(diǎn)以“Ｑ＋性狀名稱英文縮寫＋研究機(jī)構(gòu)名稱縮寫＋染色體編號(hào)＋序號(hào)”的方式進(jìn)行命名[２３] 。

２ 結(jié)果與分析

２.１ ＲＩＬ 群體籽粒蛋白質(zhì)含量的統(tǒng)計(jì)分析

在三個(gè)環(huán)境中，ＪＭ４４、ＪＭ２２９、ＲＩＬ 群體的籽粒蛋白質(zhì)含量分別為１６.０２％～１６.９４％、１３.６７％～１５.３６％、１０.８３％～２０.２０％，ＪＭ４４ 的籽粒蛋白質(zhì)含量顯著高于ＪＭ２２９，ＲＩＬ 群體的籽粒蛋白質(zhì)含量存在超親分離現(xiàn)象（表２）。

Ｐｅａｒｓｏｎ 相關(guān)性分析結(jié)果表明，ＲＩＬ 群體在三個(gè)環(huán)境中籽粒蛋白質(zhì)含量的相關(guān)性均超過０.９６５ ８；ＲＩＬ 群體籽粒蛋白質(zhì)含量在Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３中的廣義遺傳率分別為０.９９６ ９、０.９９７ ８、０.９９８ １。表明小麥籽粒蛋白質(zhì)含量主要受遺傳因素的影響。 ＲＩＬ 群體的籽粒蛋白質(zhì)含量分布見圖１，可以看出，其存在一定的環(huán)境差異，整體表現(xiàn)為Ｅ２>Ｅ１>Ｅ３，這是因?yàn)樽蚜５鞍踪|(zhì)含量是多基因控制的數(shù)量性狀，也易受環(huán)境因素的影響。

ＲＩＬ 群體籽粒蛋白質(zhì)含量的變異系數(shù)在三個(gè)環(huán)境中均大于６，偏度與峰度絕對(duì)值均小于１，均表現(xiàn)為連續(xù)的正態(tài)分布（圖１），可以對(duì)其進(jìn)行ＱＴＬ 定位分析。

２.２ 遺傳連鎖圖譜的構(gòu)建

經(jīng)過小麥５５Ｋ ＳＮＰ 芯片分析，兩親本間具有多態(tài)性的ＳＮＰ 標(biāo)記共５３ ０６４ 個(gè)，其中２ ３４４ 個(gè)可用于遺傳連鎖圖譜的構(gòu)建。 這些ＳＮＰ 多態(tài)性標(biāo)記覆蓋了小麥基因組的全部２１ 條染色體（圖２），

共２９ 個(gè)連鎖群，其中１Ａ、２Ｂ、２Ａ、４Ｂ、５Ｄ、６Ｂ、７Ａ、７Ｂ 染色體上各有兩個(gè)連鎖群。 構(gòu)建的連鎖圖譜全長(zhǎng)３ ３４９.９５ ｃＭ，平均為１.４３ ｃＭ/ 標(biāo)記。 各染色體組間分子標(biāo)記的數(shù)目差異較大，表現(xiàn)為Ｂ 組>Ａ組>Ｄ 組，其中，Ｂ 組的ＳＮＰ 標(biāo)記最多（９３６ 個(gè)）且長(zhǎng)度最短，為１ ０９１.０６ ｃＭ；Ａ 組、Ｄ 組分別含有８１５、５９３ 個(gè)標(biāo)記，覆蓋染色體長(zhǎng)度分別為１ １２３.５７、１ １３５.３２ ｃＭ。

２.３ ＲＩＬ 群體籽粒蛋白質(zhì)含量ＱＴＬ 定位

從ＲＩＬ 群體中共檢測(cè)到１８ 個(gè)控制籽粒蛋白質(zhì)含量的ＱＴＬ，分布在１Ａ、１Ｂ、２Ｂ、３Ｄ、４Ｂ、４Ｄ、５Ａ、５Ｂ、５Ｄ、７Ａ、７Ｂ 共１１ 條染色體上，單個(gè)ＱＴＬ可以解釋０.９６％～２３.７９％的表型變異（表３）。 其中位于４Ｂ 染色體上的Ｑｐｃ. ｓａａｓ.４Ｂ － １ 在三個(gè)環(huán)境和ＢＬＵＥ 值中均被穩(wěn)定地檢測(cè)到，加性效應(yīng)平均達(dá)到－０.４１，可以解釋３.２６％～２３.７９％的表型變異，等位基因來源于ＪＭ２２９。 Ｑｐｃ. ｓａａｓ.４Ｄ 在Ｅ２、Ｅ３ 兩個(gè)環(huán)境和ＢＬＵＥ 值中被檢測(cè)到，可以解釋２.４２％～１１. １８％ 的表型變異，等位基因來源于ＪＭ４４。 Ｑｐｃ. ｓａａｓ. ５Ａ 可以在Ｅ１、Ｅ２ 兩個(gè)環(huán)境和ＢＬＵＥ 值中被檢測(cè)到，可以解釋２.４８％ ～５.４７％的表型變異，等位基因來源于ＪＭ２２９。 Ｑｐｃ. ｓａａｓ.３Ｄ和Ｑｐｃ.ｓａａｓ.５Ｂ－１ 均在一個(gè)環(huán)境和ＢＬＵＥ 值中被檢測(cè)到，分別可以解釋１.６０％ ～２.７７％和１.５８％ ～３.４０％的表型變異，等位基因均來源于ＪＭ４４。 還有１３ 個(gè)ＱＴＬ 僅在一個(gè)環(huán)境下被檢測(cè)到或僅被ＢＬＵＥ 估計(jì)到， 是環(huán)境特異的ＱＴＬ， 可以解釋０.９６％～１２.２６％的表型變異。 可在多個(gè)環(huán)境下被檢測(cè)到的ＱＴＬ 在染色體上的分布見圖３。

３ 討論與結(jié)論

小麥籽粒蛋白質(zhì)含量是多基因控制的數(shù)量性狀，受遺傳因素和非遺傳因素的影響。 本研究以“濟(jì)麥４４×濟(jì)麥２２９”構(gòu)建的包含２８５ 個(gè)家系的重組自交系群體（Ｆ２∶６ ＲＩＬｓ） 為材料，在Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３三個(gè)環(huán)境下對(duì)其籽粒蛋白質(zhì)含量進(jìn)行遺傳變異分析，并利用小麥５５Ｋ ＳＮＰ 芯片構(gòu)建高密度遺傳連鎖圖譜，對(duì)控制籽粒蛋白質(zhì)含量的ＱＴＬ 進(jìn)行定位分析。 結(jié)果表明，ＲＩＬ 群體的籽粒蛋白質(zhì)含量為１０.８３％ ～ ２０.２０％，存在超親分離現(xiàn)象，且三個(gè)環(huán)境間的相關(guān)性均超過０.９６５ ８，廣義遺傳率均高于０.９９６，表明該性狀主要受遺傳因素的影響。

蛋白質(zhì)是小麥籽粒中主要的含氮成分，因而影響小麥氮素吸收與積累的土壤、氣候等因素也是影響小麥籽粒蛋白質(zhì)含量的主要環(huán)境因素。 研究表明，全生育期增溫能促進(jìn)小麥籽粒中高分子量麥谷蛋白亞基的積累[２４] ；適度提高施氮量可促進(jìn)小麥植株花后氮素的吸收同化能力，提高籽粒蛋白質(zhì)含量[２５] 。 本研究中，Ｅ１、Ｅ２ 環(huán)境小麥生育期的平均溫度以及土壤中全氮、速效氮含量均高于Ｅ３ 環(huán)境，ＲＩＬ 群體的籽粒蛋白質(zhì)含量也表現(xiàn)為Ｅ２>Ｅ１>Ｅ３，進(jìn)一步證實(shí)了溫度和氮素對(duì)小麥籽粒蛋白質(zhì)的影響。 韓占江等[２６] 研究發(fā)現(xiàn)，隨著拔節(jié)期和開花期灌水量的增加，小麥氮素利用效率呈先增高后降低的趨勢(shì)。 本研究中ＲＩＬ 群體兩年中在同一個(gè)試驗(yàn)地（Ｅ１、Ｅ２）種植，小麥生育期的降雨量在兩個(gè)環(huán)境間具有明顯差異（Ｅ２>Ｅ１），且在小麥拔節(jié)期間Ｅ２ 降雨量（４０.２ ｍｍ） 高于Ｅ１（２７.８ ｍｍ），這有利于提高小麥的水分利用效率[２７] ，促進(jìn)植株生長(zhǎng)，ＲＩＬ 群體的籽粒蛋白質(zhì)含量也表現(xiàn)為Ｅ２>Ｅ１。

本研究利用小麥５５Ｋ ＳＮＰ 芯片構(gòu)建高密度連鎖圖譜，有利于將ＱＴＬ 定位在較小的區(qū)間內(nèi)。染色體水平上整體表現(xiàn)為標(biāo)記數(shù)量不平衡，其中，Ｂ 染色體組標(biāo)記數(shù)量最多（９３６ 個(gè)），Ｄ 染色體組標(biāo)記數(shù)量最少（５９３ 個(gè)）。 平均標(biāo)記間的遺傳距離為１.４３ ｃＭ。

本研究在三個(gè)環(huán)境中共檢測(cè)到１８ 個(gè)控制小麥籽粒蛋白質(zhì)含量的ＱＴＬ，分布在１Ａ、１Ｂ、２Ｂ、３Ｄ、４Ｂ、４Ｄ、５Ａ、５Ｂ、５Ｄ、７Ａ、７Ｂ 共１１ 條染色體上，單個(gè)ＱＴＬ 可以解釋０.９６％～２３.７９％的表型變異。

在三個(gè)環(huán)境和ＢＬＵＥ 值中可以被穩(wěn)定檢測(cè)到的主效ＱＴＬ Ｑｐｃ. ｓａａｓ. ４Ｂ － １ 側(cè)翼標(biāo)記為ＡＸ －１０９９９８３５４—ＡＸ － １０９８６６３７０，定位在４Ｂ 染色體４２３.７８—４３１.２７ Ｍｂ 處，可以解釋３.２６％ ～２３.７９％的表型變異，加性效應(yīng)為負(fù)值，位點(diǎn)增效等位基因來源于父本ＪＭ２２９，與控制籽粒蛋白質(zhì)含量的ＱＧｐｃ. ｈｗｗｇｒ － ４ＢＳ （位于４Ｂ 染色體上８２. ６６—１１０.７０ Ｍｂ 和３９６.６９—４２５.０８ Ｍｂ 區(qū)間）[２８] 可能是同一個(gè)ＱＴＬ。 ４Ｂ 染色體上有兩個(gè)控制面團(tuán)流變特性參數(shù)的ＱＴＬ 簇，但均與Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｂ－１ 距離較遠(yuǎn)[２９] 。

Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｄ 和Ｑｐｃ.ｓａａｓ.５Ａ 可以在兩個(gè)環(huán)境及ＢＬＵＥ 值中被檢測(cè)到。 其中，Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｄ 位于４Ｄ 染色體上１６. １５—３７. ４９ Ｍｂ 處， 可以解釋２.４２％～１１.１８％ 的表型變異，側(cè)翼標(biāo)記為ＡＸ －１１１６１６１５１—ＡＸ－１１１３２２６１４，加性效應(yīng)為正值，位點(diǎn)增效等位基因來源于母本ＪＭ４４。 Ｑｐｃ. ｓａａｓ.４Ｄ與小麥矮稈基因Ｒｈｔ－Ｄ１ｂ（４Ｄ，３３.６１ Ｍｂ）物理位置完全重合，前期也已經(jīng)驗(yàn)證ＲＩＬ 群體中含有矮稈基因Ｒｈｔ － Ｄ１ｂ，來源于親本ＪＭ４４，因此推測(cè)Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｄ 可能與Ｒｈｔ －Ｄ１ｂ 為同一個(gè)ＱＴＬ。 另有研究表明，控制籽粒蛋白質(zhì)含量的ＱＴＬ 位點(diǎn)ＱＧｐｃ. ｃａａｓ － ４Ｄ. ２， 側(cè)翼標(biāo)記為ｇｗｐ９３０２５—ｗｍｃ３３１，在４Ｄ 染色體１２.５０—４３.００ Ｍｂ 之間[３０] ，與Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｄ 的物理位置存在部分重合；有研究將部分ＱＴＬ 簇定位到矮稈基因Ｒｈｔ－Ｄ１ｂ 附近，與籽粒硬度[３０] 、蛋白質(zhì)含量[３１] 等相關(guān)；Ｔｉａｎ 等[３２]

鑒定到１５ 個(gè)控制ＳＤＳ－沉降值的ＱＴＬ 位點(diǎn)，其中ＱＳｓｖ.ｃａｕ－４Ｂ、ＱＳｓｖ.ｃａｕ－４Ｄ 與矮稈基因Ｒｈｔ－Ｂ１ｂ、Ｒｈｔ－Ｄ１ｂ 物理位置鄰近。 因此Ｑｐｃ. ｓａａｓ.４Ｄ 也可能與Ｒｈｔ－Ｄ１ｂ 鄰近。 Ｑｐｃ.ｓａａｓ.５Ａ 位于５Ａ 染色體６９１. ６６—７０２.０７ Ｍｂ 處， 側(cè)翼標(biāo)記為ＡＸ －１１１０１８５１７—ＡＸ － １０９３７００７８，可以解釋２.４８％ ～５.４７％的表型變異，加性效應(yīng)為負(fù)值，位點(diǎn)增效等位基因來源于父本ＪＭ２２９。 有研究在５Ａ 染色體３４、９６、１０２ Ｍｂ 處定位到多個(gè)控制籽粒蛋白含量的ＱＴＬ[３３] ，但可能與本研究定位到的Ｑｐｃ.ｓａａｓ.５Ａ是不同的ＱＴＬ。

Ｑｐｃ.ｓａａｓ.３Ｄ 和Ｑｐｃ.ｓａａｓ.５Ｂ－１ 可以在一個(gè)環(huán)境和ＢＬＵＥ 值中被檢測(cè)到。 其中，Ｑｐｃ.ｓａａｓ.３Ｄ 位于３Ｄ 染色體４４４.００—４５３.８１ Ｍｂ 之間，側(cè)翼標(biāo)記為ＡＸ － １０８８１３３１６—ＡＸ － １１１６１２０４３， 可以解釋１.６０％～２.７７％的表型變異，加性效應(yīng)為正值，位點(diǎn)增效等位基因來源于母本ＪＭ４４。 胡文靜等[３３]在３Ｄ 染色體ｗｓｎｐ ＿Ｅｘ ＿ｒｅｐ ＿ｃ７８５２６ ＿７４６４１１６２—ＢＳ０００５８６５４＿５１ 標(biāo)記之間檢測(cè)到一個(gè)環(huán)境特異性ＱＴＬ，與Ｑｐｃ.ｓａａｓ.３Ｄ 距離較近。 Ｑｐｃ.ｓａａｓ.５Ｂ－１ 位于５Ｂ 染色體７.３３—１０.５５ Ｍｂ 之間，側(cè)翼標(biāo)記為ＡＸ － １１０７１４３２３—ＡＸ － １０９６５０４８２， 可以解釋１.５８％～３.４０％的表型變異，加性效應(yīng)為正值，位點(diǎn)增效等位基因來源于母本ＪＭ４４。 Ｍａｎｎ 等[３４]在單個(gè)環(huán)境中鑒定到５Ｂ 染色體５—８ Ｍｂ 處有控制籽粒蛋白質(zhì)含量的ＱＴＬ，可以解釋７％的表型變異，與本研究定位到的Ｑｐｃ.ｓａａｓ.５Ｂ－１ 可能是同一個(gè)ＱＴＬ。

Ｑｇｐｃ２Ｂ 是在２Ｂ 染色體上定位到的控制籽粒蛋白質(zhì)含量的穩(wěn)定ＱＴＬ 位點(diǎn)， 位于基因組１６５.２９—１８０. ８２ Ｍｂ 處[３５] ，與本研究定位到的Ｑｐｃ.ｓａａｓ.２Ｂ－１ 可能是同一個(gè)ＱＴＬ。 但Ｑｐｃ. ｓａａｓ.２Ｂ－１ 只在ＢＬＵＥ 值中被檢測(cè)到，可能是環(huán)境特異的ＱＴＬ。 本研究在１Ａ（４８０.３６—５７７.０８ Ｍｂ）、４Ｂ（４２３.７８—６６７.８９ Ｍｂ）、５Ｂ（２８３.７６—４３８.１６ Ｍｂ）、５Ｄ（４０８.４４—４４０.８１ Ｍｂ）同一染色體區(qū)段上定位到多個(gè)環(huán)境特異的ＱＴＬ 位點(diǎn)，可能是控制籽粒蛋白質(zhì)含量的微效ＱＴＬ 簇，受環(huán)境因素的影響。目前用于籽粒蛋白質(zhì)含量的測(cè)定方法較多，

本研究利用近紅外光譜技術(shù)測(cè)定籽粒蛋白質(zhì)含量，測(cè)定方法簡(jiǎn)單便捷且不破壞種子結(jié)構(gòu)，然后利用小麥５５Ｋ ＳＮＰ 芯片數(shù)據(jù)，鑒定到Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｂ－１、Ｑｐｃ.ｓａａｓ.４Ｄ、Ｑｐｃ.ｓａａｓ.５Ａ 三個(gè)穩(wěn)定的控制籽粒蛋白質(zhì)含量的ＱＴＬ 位點(diǎn)。 今后可在此基礎(chǔ)上繼續(xù)進(jìn)行基因的精細(xì)定位，為選育高品質(zhì)小麥新品種提供理論支撐。

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