PBJ | 中国农大杨小红团队基于连锁分析和关联分析系统解析玉米籽粒类胡萝卜素变异的遗传基础

文摘   2024-04-01 15:28   北京  


近日,Plant Biotechnology Journal 在线发表了中国农业大学杨小红团队的研究论文“Linkage and association mapping in multi-parental populations reveal the genetic basis of carotenoid variation in maize kernels”。该研究通过连锁分析和关联分析系统解析了玉米籽粒类胡萝卜素变异的遗传基础,挖掘到控制玉米籽粒类胡萝卜素合成的功能基因ZmPTOX,为进一步完善类胡萝卜素生物代谢途径提供了理论支持,并为类胡萝卜素的生物强化提供理论依据和新的靶标基因。

类胡萝卜素是一类天然的萜类物质,对植物发育和维持人体健康具有重要的作用。玉米作为世界范围内种植最广泛的作物,其籽粒富含类胡萝卜素。尽管植物中的类胡萝卜素代谢途径已经被研究得较清楚,但对于玉米籽粒类胡萝卜素变异的遗传基础的研究和理解,尤其通路之外的调控模式,仍然有限。因此,解析玉米籽粒类胡萝卜素变异遗传基础,对于丰富类胡萝卜素调控网络,推动通过生物强化培育富含类胡萝卜素的玉米新品种具有重大意义。


01

利用连锁分析和关联分析解析玉米籽粒类胡萝卜素变异的遗传基础

该研究利用6个重组自交系(RIL)群体,对8个类胡萝卜素相关性状进行了连锁分析和关联分析,系统地解析玉米籽粒类胡萝卜素变异的遗传基础(图1)

通过单群体连锁分析,共鉴定到53个特异的加性QTL位点和45对上位性QTL,分别总共解析8.94%-84.55%和9.21%-10.71%的表型变异。在这些QTL中,包含了25个加性QTL热点和10个上位性QTL热点。有趣的是,大部分加性热点和上位性热点一致,相对于非热点位点,能够解释更高的表型变异,表明一些加性或上位性QTL是玉米类胡萝卜素合成和积累的重要遗传基础。综上所述,玉米籽粒类胡萝卜变异的遗传基础受到少量主效的加性QTL、大量微效的加性QTL和一定数量的上位性QTL的共同调控。

和单群体连锁分析相比,联合连锁分析具有更高的分辨率和定位准确性,同时也鉴定到更多的加性QTL(70个特异的)和上位性QTL(130对),分别总共解析36.44%-67.18%和2.73%-14.06%的表型变异。基于加性效应的基因型分析表明,优良等位基因的聚合是导致自交系类胡萝卜素含量高的重要遗传基础;同时也发现了一些高类胡萝卜素含量的自交系仍存在巨大的改良潜力。

进一步基于RIL群体的全基因组关联分析共检测到244个与类胡萝卜素相关的候选基因,其中23个候选基因直接参与类胡萝卜素合代谢途径。效应比较分析发现,尽管少数与通路相关联的位点对玉米类胡萝卜素含量具有显著影响,但许多非通路位点也发挥着重要作用。

图1 玉米籽粒类胡萝卜素变异的遗传结构解析

02

ZmPTOX基因正调控玉米籽粒类胡萝卜素的含量

研究发现,在二号染色体上鉴定到一个加性/上位性热点Q10/JLM10/GWAS019,基于RIL群体的GWAS鉴定到非类胡萝卜素代谢通路的ZmPTOX基因为该位点的候选基因(图2)。该基因编码质体末端氧化酶,其产物质体醌(PQ)是类胡萝卜素合成途径中重要酶PDS和ZDS的辅助因子。通过精细定位,将该QTL的效应区间缩小至约87kb的区间,该区间包含ZmPTOX在内的3个基因。基因编辑实验证明,ZmPTOX纯合突变体的颜色呈现为淡黄色,且籽粒中几乎不含有类胡萝卜素,进一步验证了ZmPTOX正调控类胡萝卜素的合成。

图2 ZmPTOX影响籽粒类胡萝卜素的含量

为了挖掘双亲间的功能位点,对ZmPTOX进行候选基因关联分析,鉴定到8个显著位点(图3)。LD分析,位于第二外显子的SNP21和位于启动子的SNP8可能是ZmPTOX影响玉米籽粒类胡萝卜素含量的功能位点。其中,SNP21(T/C)导致氨基酸(丝氨酸-脯氨酸)的变化,该位点在禾本科中保守,因此推断SNP21可能是一个潜在的功能位点。表达分析显示ZmPTOX在NIL-qTC2-1KUI3发育籽粒的表达量显著高于NIL-qTC2-1BY815,同时玉米原生质体的瞬时表达实验进一步证实了NIL-qTC2-1BY815的启动子具有更高的启动活性,表明启动子上的SNP8可能通过影响ZmPTOX基因的表达进而影响类胡萝卜素含量。

图3 ZmPTOX的自然变异影响

玉米籽粒类胡萝卜素的积累

中国农业大学 杨小红 教授为该论文的通讯作者,博士生 殷鹏飞冯海鹰杨艳艳 和已毕业并任职于北京市农林科学院玉米研究所的 付修义 博士为该论文的共同第一作者。广东省农业科学院作物研究所 肖颖妮 副研究员、北京市农林科学院玉米研究所的 王元东 研究员和中国农业大学的 李建生 教授也参与了本研究工作。该研究得到了国家自然科学基金、广东省重点领域研发计划、拼多多-中国农业大学研究基金、北京高校卓越青年科学家计划项目、国家重点研发计划支持项目的支持。



END

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