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[優(yōu)秀文章推薦] 大豆重要性狀遺傳網(wǎng)絡(luò)解析取得重要進(jìn)展
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不同復(fù)雜性狀間的耦合是分子設(shè)計(jì)育種的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。作物的產(chǎn)量、品質(zhì)等大都是多基因控制的復(fù)雜性狀，由于受到一因多效和遺傳連鎖累贅的影響，使某些性狀在不同材料和育種后代中協(xié)同變化，呈現(xiàn)耦合性相關(guān)。解析復(fù)雜性狀間耦合的遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，明確關(guān)鍵調(diào)控單元，對(duì)分子設(shè)計(jì)育種具有重要意義。大豆原產(chǎn)中國(guó)，是人類和動(dòng)物油脂和蛋白質(zhì)的主要來(lái)源。高效分子設(shè)計(jì)育種新體系的研究對(duì)于高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)大豆新品種的培育具有重要意義。 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)博士生導(dǎo)師、中科院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所田志喜研究員聯(lián)合王國(guó)棟研究員、朱保葛研究員、華盛頓州立大學(xué)張志武研究員等多家研究團(tuán)隊(duì)深入解析了大豆84個(gè)農(nóng)藝性狀間的遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，為大豆的分子設(shè)計(jì)育種提供重要的理論基礎(chǔ)。為了解析不同農(nóng)藝性狀之間的內(nèi)在遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，該研究團(tuán)隊(duì)首先對(duì)809份大豆栽培材料進(jìn)行了重測(cè)序（平均深度約為8.3×），并對(duì)其遺傳多樣性進(jìn)行了分析，明確了這些材料的群體結(jié)構(gòu)。進(jìn)而，對(duì)這809份材料的84個(gè)產(chǎn)量和品質(zhì)性狀進(jìn)行了連續(xù)多年多點(diǎn)的觀測(cè)，發(fā)現(xiàn)不同性狀間呈現(xiàn)不同程度的相關(guān)性。 進(jìn)一步，該團(tuán)隊(duì)利用全基因組關(guān)聯(lián)分析并結(jié)合新開(kāi)發(fā)的上位性效應(yīng)檢測(cè)方法，對(duì)84個(gè)性狀的調(diào)控位點(diǎn)進(jìn)行了系統(tǒng)的全基因組掃描，共鑒定出245個(gè)顯著性關(guān)聯(lián)位點(diǎn)，并發(fā)現(xiàn)其中95個(gè)關(guān)聯(lián)位點(diǎn)和其他位點(diǎn)存在上位性效應(yīng)。一方面，這些關(guān)聯(lián)位點(diǎn)很好地解析單個(gè)性狀的遺傳調(diào)控。例如，對(duì)于油含量相關(guān)性狀，共鑒定到24個(gè)脂肪酸代謝相關(guān)和21個(gè)脂代謝相關(guān)的基因，它們分別參與了不同的重要酶促反應(yīng)。深入分析發(fā)現(xiàn)這些基因是通過(guò)加性效應(yīng)共同調(diào)控多個(gè)大豆油脂性狀的形成。另一方面，這些關(guān)聯(lián)位點(diǎn)揭示了不同性狀間相互耦合的遺傳基礎(chǔ)。根據(jù)連鎖不平衡分析，發(fā)現(xiàn)115個(gè)關(guān)聯(lián)位點(diǎn)可相互連鎖，并將所觀測(cè)的51個(gè)性狀聯(lián)系起來(lái)，形成復(fù)雜的多性狀多位點(diǎn)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，該遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)很好地解釋了不同性狀間的耦合關(guān)系。研究還發(fā)現(xiàn)其中23個(gè)關(guān)聯(lián)位點(diǎn)起到了重要節(jié)點(diǎn)作用，對(duì)不同性狀的形成起到關(guān)鍵調(diào)控作用，并對(duì)其中部分位點(diǎn)在不同性狀耦合中的作用進(jìn)行了驗(yàn)證。 該研究為大豆的分子設(shè)計(jì)育種提供了重要的理論基礎(chǔ)，對(duì)于提高大豆的品質(zhì)和產(chǎn)量具有非常重要的意義，同時(shí)也為其他作物性狀耦合研究提供了借鑒。 Background Soybean (Glycine max [L.] Merr.) is one of the most important oil and protein crops. Ever-increasing soybean consumption necessitates the improvement of varieties for more efficient production. However, both correlations among different traits and genetic interactions among genes that affect a single trait pose a challenge to soybean breeding. Results To understand the genetic networks underlying phenotypic correlations, we collected 809 soybean accessions worldwide and phenotyped them for two years at three locations for 84 agronomic traits. Genome-wide association studies identified 245 significant genetic loci, among which 95 genetically interacted with other loci. We determined that 14 oil synthesis-related genes are responsible for fatty acid accumulation in soybean and function in line with an additive model. Network analyses demonstrated that 51 traits could be linked through the linkage disequilibrium of 115 associated loci and these links reflect phenotypic correlations. We revealed that 23 loci, including the known Dt1, E2, E1, Ln, Dt2, Fan, and Fap loci, as well as 16 undefined associated loci, have pleiotropic effects on different traits. Conclusions This study provides insights into the genetic correlation among complex traits and will facilitate future soybean functional studies and breeding through molecular design. |
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