一作解读|利用GWAS对小麦耐热性的遗传解析及其与千粒重农艺性状的关系

随着温室效应的加剧，高温天气在全球的发生频率不断增加。小麦属于温带起源作物，其生长季节内的高温会对小麦生长发育产生不利的影响，使产量下降、品质变劣。据测算，平均气温每升高1℃，小麦平均产量降低约6% (Asseng et al., 2015, Nature Climate Change)。高温胁迫已成为小麦高产稳产的一个主要限制因素。

中国农业大学小麦中心前期对具有广泛代表性的1353份小麦种质资源的耐热性进行了系统评价，对其中688份冬小麦材料进行了基因型鉴定和耐热性状的关联分析，结果以“Genome‑wide association study identifies QTL for thousand grain weight in winter wheat under normal‑ and late‑sown stressed environments”为题，近期发表在《Theoretical and Applied Genetics》上，孙其信教授和彭惠茹教授为共同通讯作者，中国农业大学小麦研究中心博士生王小波、博士后关攀锋、辛明明教授为共同第一作者。

为方便在大田条件下高通量评价小麦资源的耐热性，我们采用“冬麦春播”的方法，使晚播的材料在生长后期遭遇高温胁迫。对照组于10月初适期播种；胁迫处理组推迟到来年2月初日播种，播种前浸种8小时,在种子胚露白时顶凌播种，使其顺利通过春化。试验共收集了六个环境（两年三点）两个播期的千粒重数据，两个播期的千粒重存在显著差异 (Fig. 1a)。利用多元回归模型评估了各个环境不同播期气象因子（日照时长、每日最高温度、每日最低温度、相对湿度、辐射量等）对千粒重的影响，结果表明，最高温度的差异是导致两个播期千粒重差异的主要原因。进一步对籽粒形成的关键时期—灌浆期的温度分析发现，无论是最高温度还是最低温度，晚播条件下均高于正常播种，且在正常播种条件下，小麦在灌浆后期接近成熟时，最高温度逐渐高于30℃；晚播条件下，在籽粒灌浆中期最高温度就超过30℃ (Fig 2)，表明胁迫处理方法是可行的。利用两播期千粒重数据（正常条件下千粒重，TGW_NS；热胁迫条件下千粒重TGW_LS）计算每个材料的胁迫指数（SSI），作为耐热性表型评价指标进行后续分析（Fig. 1b）。SSI值越小表示材料的耐热性越强。

Fig. 1 Distribution of the average phenotype for the 688 wheat accessions across all environments. a Thousand grain weight under normal-sown (TGWNS) and late-sown (TGWLS) conditions; b stress susceptibility index.

Fig. 2 Maximum and minimum air temperatures (°C) during grain filling in normal and late-sown environments (mean ± SEM). CK-MAX and CK-MIN, maximum and minimum temperatures (°C) for normal conditions; HS-MAX and HS-MIN, t maximum and minimum temperatures (°C) for late-sown conditions, respectively.

利用小麦90K SNP芯片对688材料进行了基因型分析，采用Structure软件进行了群体结构分析，结果显示，当K=4时，∆K出现最大的峰值（Fig. 3a），表明该群体可分为4个亚群（Sub-G1、Sub-G2、Sub-G3和Sub-G4），分别包含171、177、101和239份材料。Sub-G1和Sub-G4亚群主要为黄淮冬麦区选育的品种，Sub-G2亚群主要包含的是北方冬麦区的品种。Sub-G3亚群主要为中国农家种(Fig. 3b)。

Fig. 3 Population structure of 688 wheat accessions. a Delta K plotted against putative K ranging from 1 to 10; b Stacked bar plots of STRUCTURE for K=4 subgroups. Each individual is represented by a vertical bar.

结合基因型和表型，对两播期千粒重以及胁迫指数进行了全基因组关联分析。在3个或3个以上环境下均能检测到的SNP被认为是稳定的显著关联标记，并对这些稳定的SNP进行进一步分析。检测到16个与正常条件下千粒重相关的稳定SNP，根据LD衰减距离划分为10个QTL位点，分布在1B、2B、3A、3B、5A、5B和7D染色体上，单个位点能解释1.61-3.89%的表型变异；检测到6个与热胁迫条件下千粒重相关的稳定SNP，可划分为5个QTL位点，分布在5A、5D和6B染色体上，单个位点解释的表型变异范围为1.63-3.01%；其中千粒重QTL位点QTgw.cau.5A_140-142在正常条件和热胁迫条件下都可以检测到。与前人的定位结果进行比较，发现多数QTL与前人报道的定位区间重合。对定位区间内包含的基因进行了分析，发现TaGW6-A1与TaGW2-6B以及水稻OsPPKL3的同源基因可能是重要候选基因。检测到8个与胁迫指数显著关联的SNP，可划分为3个QTL位点，分布在4B、5A和5D染色体上，解释表型变异的范围为1.87-4.73%。位于5A和5D染色体上与耐热相关的QTL位点（QSsi.cau.5A_91和QSsi.cau.5D_138），在热胁迫条件下千粒重也都可以检测到。这两个位点分别与春化基因VRN-A1和VRN-D1所在位置重合。前人也检测到这两个位点与小麦耐热性相关，并认为是由于VRN基因的作用，使得具有春性等位基因型的品种比具有冬性等位基因型的品种在灌浆期暴露在热胁迫环境下的时间更短，因此表现出较强的耐热性 (Ogbonnaya et al., 2017, Theor Appl Genet)。我们根据已报道的VAR-A1和VRN-D1的功能标记对本研究中涉及到的688份材料的等位基因型进行检测，发现VRN-A1的春性等位基因型(Vrn-A1) 的等位基因频率小于0.05，排除了VRN-A1的可能，这表明，VRN-A1基因附近应该存在1个或多个其他与耐热相关的基因。对于VRN-D1，155份材料为Vrn-D1等位基因型, 533份材料为vrn-D1等位基因型，在热胁迫条件下千粒重和胁迫指数均能关联到该功能标记。但由于D亚基因组的LD衰减距离较大，在该区间也不排除存在其他与耐热相关基因的可能。此外，我们在两QTL位点的置信区间内分别发现了编码热激转录因子 (HSF) 的基因TraesCS5A01G383800和TraesCS5D01G393200。

利用688份关联群体中69份农家种和292份具有审定年代信息的育成品种，对育种过程中不同时期小麦千粒重和耐热性的变化进行分析。结果显示，千粒重随着育种进程不断增加，优异等位基因的数目不断聚合；但是，胁迫指数随着育种进程却在增大，也就是耐热性在降低，所含优异等位基因数量也在减少（Fig. 4），千粒重与耐热性呈现负相关。这可能是由于育种过程中侧重于高产的选择，忽略对耐热性的选择所导致。但是，在688份小麦材料中，我们也发现存在一些同时具有高千粒重且较强耐热性的材料。另外，Sub-G4亚群的正常条件下千粒重高于其他三个亚群，但同时也具有强的耐热性（胁迫指数较小）(Fig. 5)。这表明，培育高产耐热协同改良的小麦品种是可行的。本研究中鉴定到的耐热性材料以及优良等位变异将有助于高产耐热的协同改良。另外，部分材料特别是农家种不含有上述耐热位点，也表现了较好的耐热性，可能存在稀有等位变异，值得进一步挖掘和育种利用。

Fig. 4 Average TGW and SSI, and number of superior alleles in landraces, and cultivars released before the 1980s,1980s, 1990s, 2000s, and 2010s. The distributions of a TGW under normal conditions; b number of superior alleles for TGW under normal conditions; c SSI; and d number of superior alleles for SSI. Values shown are means ±SEM.

Fig. 5 Phenotypic evaluations of four subgroups for thousand grain weight under normal (a), late-sown (b) conditions and stess susceptibility index (c) in different sub-groups. Values shown are means ± SEM. Means with different letters are significantly different according to the least significant difference (LSD) test at P <0.05.

本研究由多家单位合作完成。河北省农林科学院粮油作物研究所陈希勇研究员和赵爱菊副研究员、西北农林科技大学的刘曼双研究员和李红霞副教授、山西省农业科学院小麦研究所的张明义研究员和逯腊虎研究员以及新疆农业科学院张金波研究员参与了部分工作；中国农业大学小麦研究中心倪中福教授、姚颖垠教授、胡兆荣副教授也对该工作进行了指导和帮助。本研究得到了国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目（31561143013）、国家重点研发计划（2016YFD0100102和2016YFD0100600)和国家自然基金重大研究计划集成项目（91935303）的支持。

一作心声：从2017年中国春参考基因组的发布，到今天，小麦在重要农艺性状相关基因的克隆、起源演化的解析以及适应性遗传机制的研究等方面取得了丰硕的成果，让我们对于未来小麦的研究更加充满信心。本课题的研究在我入学之前就已经开展。在表型数据收集阶段，特别感谢实验室的师兄、师姐和师弟、师妹们的帮忙。文章在投稿过程中遇到了不少的问题，特别是最后这一次投稿，今年1月初投过去，接着新冠疫情就爆发了，一直到7月底才收到回复意见。在整个投稿过程中，虽然经历了不少坎坷，但也学会了很多写作的经验。同时，也感谢小麦联盟这个平台，从大家的分享和交流中学到了很多东西，最后也祝小麦联盟越来越好。

原文链接：https://doi.org/10.1007/s00122-020-03687-w

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