玉米雜種優勢遺傳基礎及玉米和水稻比較基因組分析

華中農監大學博士論文

中文摘要

玉米是我國最重要的三大糧食作物之一。玉米雜種優勢的利用是我國玉米生產

發展的重要動力。美國在19世紀初就開始了玉米雜種優勢的理論研究，19世紀30年

代開始將玉米雜交種用于生產。我國也從JO年代開始逐步選育和推廣玉米雜交種（劉

紀麟2002）。近100年多年來，關于雜種優勢的遺傳機理研究一直受到人們的廣泛關

注和重視，但因為分析方法和技術條件的限制，這一世紀難題仍未得到明確的解答。

自19世紀80年代以來，分子標記技術的迅猛發展，為深入研究雜種優勢的機理提供

了新的研究策略和技術體系。本研究的目的在于：以玉米強優勢組合（Zong3X87.1）

的F。家系為材料，利用覆蓋玉米全基因組的分子標記，在一年兩點的田間實驗基礎

之上，探討玉米雜種優勢的遺傳基礎：并利用模式作物一水稻的數據庫進行玉米和水

稻雜種優勢比較基因組的探索性研究。本研究獲得以下主要結果：

1.利用174個共顯性的分子標記（包括150個SSR和24個RFLP）構建了覆蓋玉米

全基因組的分子標記連鎖圖。圖譜總長度2531.6cM.平均間距為14.5cM。基

于分子標記排列順序的比較，這一連鎖圖譜與目前國際上發表的高密度的玉米連

鎖圖譜非常一致。同時觀察到某些分子標記發生了偏分離，在染色體上找到了一

些偏

分離的熱點區域，進一步討論了偏分離對單位點QTL定位和兩位點上位性QTL分

析的位置和效應的影響。

2.利用株高為模式性狀，分析了數量性狀的遺傳規律。在單位點水平上，一共定位

了10個影響株高的QTL；通過兩位點的互作分析。在兩個實驗地點同時檢測到23

對顯著影響株高的互作（P〈0.01）?由此證明，上位性效應在控制雜交種株高的遺

傳方面起到重要作用。同時還利用發育生物學的統計模型，在不同的生長時期，定位

了一些影響玉米株高的條件QTL和非條件QTL,在此基礎上討論了數量性狀分

子標記輔助選擇的策略。

3.通過復合區間作圖法（L0De>2.5）,對10個與產量有關的性狀進行］〃QTL定

位。每個性狀定位的QTL從7-14個不等；一共定位了102個與玉米產量相關

的QTL,兩地同時檢測到的QTL為34個。一般而言，遺傳力越高，同時檢測至

fJQTL的比例就越大；單個QTL所解釋的表型變異在2.75%—22.13%之間；

不同的性狀QTL

中文穗耍

的作用方式也不同，但加性效應、部分顯性效應、顯性效應和超顯性效應都存在，一般而言，某個性狀的

雜種優勢越強則檢測到的超顯性QTL的比例也越高。

4.在PWO005的水平，對10個產量性狀進行了兩位點的互作分析，在武漢和襄

樊兩點分別檢測到1097和1352對顯著的互作。在P〈0.01水平，兩地同時檢

測到的互作對數為174對，每個性狀在4—56對之間。一般而言，雜種優勢

越強同時檢測到的互作對則越少；AA,AD/DA,DD4種互作形式都檢測到，其

中AA互作占43.8%,AD(DA)互作占45.8%,DD互作占104%。無論哪一類

型的互作。其解釋的遺傳效應都比較小。平均在4%左右；涉及上位性互作的位

點，可能是單位點對性狀效應值顯著的，也可能是單位點對性狀效應值不顯著

的，大部分互作(717%)發生在單位點對性狀效應值不顯著的位點之間。由此

證明：上位性對玉米產量雜種優勢形成發揮了重要作用。

j.在全基因組標記的水平上，分析了雜合度與雜種優勢的關系。結果發現，多數性

狀雜合度與雜種優勢相關性不顯著，但對雜種優勢強的性狀比如穗粒重、穗重和

穗長，雜合度與雜種優勢相關性顯著但相關系數一般在0.3以下；以穗長、行數

和株高這3個性狀為例.研究了兩位點互作不同基因型對效應的影響，結果表明，

通常情況下兩位點純合基因型是最好的基因型，但同時另外一種兩位點純合基因

型也常常表現為最差的基因型，兩位點雜合基因型永遠不是最好的基因型，但也

不是最差的基因型：從這個結果看，雜合性仍然是產生雜種優勢的基礎。

6利用玉米和水稻的分子標記比較圖譜，分析了控制玉米和水稻F23群體不同農

藝和產量性狀QTL的共線性關系。結果表明玉米控制株高、行數和行粒數的

QTL與水稻控制株高、單株有效穗和每穗實粒數存在廣泛的同源性關系：同時發

現控

制水稻某一個性狀的QTL常常與控制玉米同一性狀的兩個QTL相對應，這一結果為玉米四倍體起源

理論提供了支持：同時還發現控制玉米和水稻不同性狀的QTL常常集中排列在染色體的特定位置。

這些結果有助于通過比較基因組的策略來發現、分離和克隆控制重要性狀的基因或QTL,研究基因組

的結構，了解基因或QTL的功能；同時也有助于研究不同物種間染色體的演變和進化規律。

7.利用224個玉米RFLP標記和基于EST序列開發的SSR標記所在的序列與水稻

數據庫進行同源性搜索，在E<le—5水平上，一共找到16939段同源序列，平均

畢中表監大學博士論文

每段玉米的序列可以在水稻數據庫中找到75.6段同源序列：在E<le.10水平

上，找至口7853段同源序列：將其中2729段序烈與水稻的物理圖譜積分子標記

連鎖圉進行比對定位，最終把896段同源序列整合在水稻分子標記連鎖圖上，形

成了在序列水平上的玉米和水稻的比較基因組圖譜，提出了利用水稻基因組數據

進行比較基因組研究的新策略。

關鍵詞：玉米，雜種優勢，上位性，數量性狀位點，分子標記，比較基因組學

英文禳要

Abstract

Maizeison?ofthemostimportantcropsinChina.HeterosispjaySanimportantrcle

inniaiizeproduction.1nUS,theoreticresearch<>nma.izeheterosisstaredattheear]ystage

of19centuryandmaizehybridswereusedin1930'S.InChina,maizehybridbreeding

ora

andextensionstaredin1950，s.Study*thegeneticbasisofhcrterosishasbeenpaying

of

]otofattentionsincethebeginningthelastcen[).//*y.Butuntilnow,itisnotfully

understoodbecauseofanalysismethodandtechnologylimitations.Recently,therapid

developmentmolecularmarkerstechnologyprovidestlgreatopportunitytostudy

heterosisIhepurposes0fthisinvestigationarctoexplorethegeneticbasisofmaize

heterosiswithmolecularmarkersbasedonthefieldtestsintwolocations,Wuhanand

Xiangfan,usingF2：3population^romaHelitemaizecombinationinChina,andto

comparethegeneticbasisofheterosisbetweenriceandmaizebasedonmolecular

markersandsequenceinformationfromrice.Themajorresultsareasfollows.

1?Ageneticlinkagemapcontaining15°SSRand24HFLPmarkerswasconstructed,

whichspanned&totalof2531.6cMwithanaverageintervalof14.5CM.Compared

withotherpublishedmaize)inkagemapsmarkeralignmentsandintervals,the

linkagemapestablishedinthisstlldyWasconsistentwiththem.Al1themarkerswore

analyzed^orthegeneticsegregationdistortion.Totally"SDRs(segregation

distortionregions)werefoundamong9chromosomes,4ofthemwerenearthe

knowngametophytegeneofsegregationdistortion.Thecausesofsegregation

distortionandeffecttomapQTLwithdistortedmolecu1armarkerswerediscussed.

was

2,Maizeplantheightusedas?modeltraittostudycomplexquantitative

traits.Totally10QTLaffectingplantheightsweremappedon6different

chromosomeswiththecompositeintervalmappingmethod.Atthesametime,23

significantdigeneticinteractionsweresimultaneouslydetectedinboth

results

locations(p<0.01).Thesedemonstratedthatepistaticinteractionsmightplay

aneqUaiimportancer°leasthesingle—locuseffectsindeterminingmaizeplant

heights.QTLaffecting

developmentalbehaviorofplantheightalsoweremappedbasedonthecombining

華中農業太學博士論文

analysiscompositeintervalmappingmethodwiththeconditionalanalysis

method?Theresultsrevealedthatthegenescontrollingplantheighthad

obviousdynamiccharacters.Basedontheseresultswebroughtforwardthe

principlet。performmolecularmarkerassistantselectionofquantitativetraits.

ByCIM(L0Di>2.5),102QTLweredetectedforJOyieldtraitsand34were

commoninbothlocations.ThenumberofQTLfordifferentsingleyieldtraitranged

between7and14.ThecontributionstophenotypicvariationsforthesingleQTL

variedfrom2.8%to22.1%.Additiveeffects,partialdominanceeffects,dominance

effectsandoverdominanceeffectswerealldetectedatQTLfordifferenttraits.More

proportionoverdominanceeffectswerealwaysobservedinQTLfortraitsthathad

higherheterosis.

4AtPWO.005level.1097and1352significantdigenicinteractionsweredetectedin

WuhanandXiangfanfor10yieldtraitsusingallpossiblelocipairsbytwoANOVAs

betweenthe174CO—dominacemarkers?respectively.AtPWO.01level,174

significantdigenicinteractionsweredetectedsimultaneouslyfor10yieldtraitsin

bothtWOlocations.Thenumberofsignificantdigenicinteractionsvariedbetween4

and56accordingtolh。differenttraits.Al14possibledigenicinteractiontypeswere

the

observed.Totallypropo而onofAAtypewas43.8%,AD(DA)typewas

was

45.8%andDDtype10.4%.Eachoftheinteractionsaccountedforon|y

asmal1proportionofthephenotypicvariationwiththeaverage4.0%forsingle

interaction.

Mostinteractions(71.7%)occurredbetweentwolocibothshowingnon-significant

an

effectstotraits.Itclearlydemonstratedthatepistasisplayimportantroleinthe

maizegeneticsbasisofheterosis.

5Atthemolecularmarkerlevelofwholeganome9therelationshipheterosiswith

heterozygosityWaSanalyzed.Formostcharacters,thereWaSnosignificant

correlationbetweenhetemsisandhetemzygosity.Forsomecharactersthathadhigher

heterosis,suchaskernelweightperear,earweight,andlength,theywere

significantcorrelations,butcorrelationcoefficientswerebelow03Taking“rlength,

rownumberandplantheightforexamples,effectsamongdigeneticinteractive

墨墮莖

genotypeswerecompared.Theresultsshowedthatoneofthetwo.lOcushomologues

ofdigenicinteractionwasoftenthebestgenotype,atthesametime,another

two-locushomologuesofdigenicinteractionwasalsotheworstgenotype.Onthe

Otherhand,doubleheterozygotedigenicinteractionWaSneitherthebestnorthe

WOrstgenotype.So?heterozygosityWaSalsotheimportantgeneticbaSisofmaize

heteros]S

6?BasedODmolecularmarkerlinkagemapsriceandmaize,thesyntenic

relationships°，quantitativetraitloci(QTL)werecomparedforagronomic廿

aitsbetweenmaizeandrice.ManyQTLcontrollingsameorsimilartraitsin

nlaizeandr^cecorrespondinglocationsandconservedspecificity,which

suggested?commonoriginandconservedfunctionality°fthegenesunderlyingthe

QTLOccasionally,oneQTLforagivencharacterinricecorrespondedwithtwO

QTLforthesamecharacterinmaize.TherewereQTLclustersinsonicregionsof

cause

differentchromosomes.which皿ghtbylinkageorp]eiotropy.These

resultsmaybe

usefulinidentifyinggeneorQTEamonggrasses,andanderstandj.ugtheRmcfionof

thegenomesandtheevolutionofstructuredtheorganization^orglassgenomes.

7.AtE<le-5level,16,939homologoussequenceswerefoundinricedatabaSebyblast

searchusingsequencesof224RFLPandSSRmarkers.And7853homo1ogous

sequenceswerefoundatE〈le10level.896of2729homologoussequences

wereintegratedinthericehi曲densitymolecularmapbycomparingwiththerice

physical

mapandmolecularmap.Arealcomparativemapofmaizeandricewasconstructed

wi也thisstrategy.whichprovidedQpowerfultechniqueplatform^or

on

furtherinvestigationheterosisconiparativegenomics.

Keywords：Maize,Heterosis,Epistasis,QuantitativeTraitLoci(QTL),Molecular

Marker,ComparativeGanOmiCS

6

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文獻綜述

1.玉米在農業生產中的重要地位

世界70%的糧食來自禾本科作物，其中玉米、水稻和小麥是最重要的三大禾本

科作物(Bennetzen,2002)。這3種作物每種在全球每年有超過5億噸的產量

(WASDE.2001)o玉米不僅是重要的糧食作物.還是重要的飼料原料來源。1996年

前，中國玉米的種植面積僅小于水稻和小麥，居第三位，1996年后，玉米總產量和

單位面積產量超過小麥居禾谷類作物的第二位，同年玉米增產總額在谷類作物增產總

額中占40.5%,遠高于水稻的26%和小麥的22%。說明玉米在我國糧食和飼料生產

中，具有舉足重輕的地位。在玉米單產增長的諸因素中，遺傳改良的作用大約占35%-

40%,在化肥使用量達到飽和后，遺傳改良的作用將占到更多的比例(戴景瑞，

2000)。玉米以其特有的雌雄同株異花等生物學特性，一直被作為遺傳學研究的模式

植物，在過去100多年中世界上許多科學家從個體、細胞和分子水平對玉米進行

了深入的研究，表1顯示的是過去5年發表的與玉米和水稻研究有關的論文數據

統計，它從某一側面反映了玉米研究所受的重視程度。同時玉米也是世界上最早利

用雜種優勢的作物，玉米雜種優勢的利用不僅為世界的糧食安全做出了巨大貢獻，同

時也造就了種子行業的興起，并推動了飼料工業和畜牧業的發展(Crow,1998)。1999

年被杜邦公司斥86億美元巨資收購的全球最大的種子公司之一一先鋒公司，其玉米

種子的銷

售利潤占整個公司利潤的90%。可以說，玉米無論在促進生物學理論研究方面.還

是在保證全球糧食供給方面都有著不可替代的作用。

表11998.2002年發表的和玉米和水稻有關的文章

Table1PublicationsjnvojvjngmaizeandriceasassessedthrotIghPubMed

備注：數據來源于NCBIbasedoilthedataofNCBI

文獻綜述

2.玉米基因組研究

2.1分子標記的種類

我們應用的遺傳標記可分為表型標記，細胞學標記.同工酶標記和DNA分子

標記四類。其中以DNA分子標記應用最為廣泛，它直接反映DNA序列水平的差異，

覆蓋整個基因組.數量幾乎無限，而且其遺傳相對穩定，不受環境影響。自出現之日

起就得到廣泛應用和迅速發展。

DNA分子標記主要分為三類：一是以核酸分子雜交為基礎的分子標記，以RFLP

為代表(SaghaiMaroofetal,1984)；另一類是以聚合酶鏈式反應(PCR)為基礎的分子標

記.如擴增片段長度的多態性(AFLP)(Vos“al,1995)、隨機擴增多態性

DNA(RAPD)(Williiamsa],1990)、簡單序列重復(ssR)(Senioraal,1993)等：這類

以PCR為基礎的分子標記的發展，使得分子標記在作物遺傳改良中得到廣泛應用。

1998年10月(http：//.missouri.edu/ssr.html)公布的玉米SSR引物僅238對，但截

止2001年10月這個數字就變為1855對。隨著玉米基因組學的研究的深入，這個數

字還會不斷擴大：有研究認為在玉米基因組中每28.8Kb就存在一個SSR,水稻全基

因組測序的結果表明水稻中每8Kb就存在一個SSR(Goffetal,2002)。單核甘酸

多態性(SNP)作為第三類分子標記也開始得到重視和應用，這類標記可能達到基因

組多態性的極限(Lemieux“al,1998)。TenaiHon等(2002)分析了具有典型代表性

的25個玉米自交系第一條染色體21個位點的變異情況，結果表明任何兩個隨機

樣品之間的單核甘酸多態性平均每104bp就存在一個：這個數字是果蠅的1.4倍，人類的13倍

(Zwicketal,2000)..

2.2玉米分子標記連鎖圖的發展

Hclentjaris等1986年發表了首張玉米RFLP標記連鏤圖，這張圖包括116個

來自cDNA序列和隨機基因組克隆序列的標記。隨后Coe等(1987)和Burr等

(1988)利用公開的玉米隨機基因組克隆序列分別構建了一張基于玉米F2群體和重組

自交系的RFLP分子標記連鎖圖。Beavis等(1992)基于隨機交配策略發展了一

種新的作圖群體，在相同的群體大小下，較F2群體和重組自交系群體能提供一些新

的信息。1993年Gardiner等把Coe等(1987)構建的玉米F2群體進一步發展成為

“永久F2

華中農業I大學博士論文

群體”并在此基礎上公布了最新的連鎖圖，這張圖包括先前發表的“核心”探針在內，

共214個位點。隨后一張基于四個作圖群體的整合圖譜問世，這張圖譜包含275個

以EST序列和一些未知序列為探針的標記(Causseetal,1996)?自上個世紀90年

代以來，許多研究小組還紛紛利用RFLP標記構建連鎖圖用于OTL分析或者基因定

位等研究工作(BeavisandGrant1991；Edwardsetal,1992；Pesal.1993；

Ajmone-Marsan01al,1994；Causseetal,1995；AgramaandMoussa1996：Lubberstedtet

al,1997)o1999年包含1736個位點的玉米高密度RFLP分子標記連鎖圖(Davis四

al,1999)的公布，標志著玉米RFLP分子標記作圖的工作得到了飛躍的發展。

利用RFLP標記構建玉米的分子標記連鎖圖得到長足發展的同時，另一種

以PCR為基礎的分子標記一SSR標記應運而生，因為其操作簡單、結果準確和共

顯性分離等優點，在過去不到10年的時間里，各個重要作物的SSR分子標記連鎖

圖紛

ot

紛被構建。比如，水稻(Temnykhal,2000)：小麥(Bryanetal。1997：R6der<^tai,

1998):土豆(Milbourneelal,1998)：大豆(Akkayaetal,1995；Creganal,1999)

等。玉米是較早應用SSR標記的物種之一，在1993年就有類似報道出現(Senior

and

Heun,1993),隨后穩步發展(Chinet&l,1996；TarammoandTingey,1996),最近，以永久的

B73XMO17群體(IBM)為基礎，同時綜合了其它兩個作圖群體的數據，構建了一個包含978個玉

米SSR標記的分子標記連鎖圖(NatalyactaL2002),這是迄今為止所有作物中包含SSR標記最

多的一張連鎖圖，這些SSR標記很多是根據玉米EST序列或者已知功能的基因開發而來的，這張

圖將為采本科植物的比較基因

組研究、基因定位、分子標記選擇等研究工作提供大大的幫助(Tuberosa”al。2002a),

同時作者還在最近公布了所有標記的原始數據。

2.3玉米基因組計劃

DNA分子標記的快速發展和高密度分子標記連鎖圖構建的同時，玉米和其它一

些物種的基因，克隆和其它重要信息也紛紛被整合(比如突變體，QTL定位信息，

cDNA序列，物理圖譜，比較圖譜等)，這些信息也大大促進了玉米基因組研究。

2002年9月20日，美國自然科學基金會(NationalScienceFoundation)宣布正式

啟動玉米基因組測序計劃，并公布了啟動這個計劃的4點理由：DDNA測序技

術的快速發展使得測序速度大為加快，測序成本大幅降低；2)新的高質量和高通

量的DNA指紋方法(DNAfingerprintingmethods)能夠使整合的物理圖譜所需的

克隆數

9

最少；3)已經發展了富集富含基因的玉米基因組片段的技術：4)玉米和水稻以及

擬南芥的比較基因組研究表明。僅對水稻和擬南芥這兩種高等植物進行測序還不足以

了解玉米基因的數目和功能(ChandlerandBrendel.2002).

其實早在2001年6月份，美國自然科學基金會就組織了一次關于玉米基因組

測序的技術討論會。包括大專院校、科研院所和大型企業的科學家還有美國能源

部(DeparmaentofEnergy)、美國衛生部(NationalInstitutesofHealth)、美國農

業部(DepartmentofAgriculture)和美國玉米生產者聯合會(U.S.corn

growers'associations)的代表都參加了這次會議，與會代表一致認為進行玉米基因

組測序并把玉米基因整合在玉米的物理一遺傳圖譜上是切實可行的，需要考慮的是測

序的策

略：是對玉米富含基因的區域進行測序還是對玉米全基因組進行測序。與會專家認

為相對于利用鳥槍法進行全基因組測序而言，對玉米這種基因組巨大而復雜的生物進

行富含基因的區域進行測序顯得更加經濟實惠，同時提出了對玉米富含基因的區域進

行測序的幾種策略，分析認為找到玉米絕大部分基因并把它們整合在玉米的物理和遺

傳圖譜上的花費大概是5200萬美元。會上還選定B73這個在美國曾經廣泛應用

的優良自交系作為測序的樣本來源。隨后美國自然科學基金資助了一個對玉米的特

殊區域(富含基因的區域)或者克隆進行全基因組測序的項目(http：//.gov

/pubsys/ods/getpub.cfm?nsf01158)?項目總投資1200萬美元,因為競爭，這個項目分成

兩個子項目。Rutgers大學的JoachimMessing博士主持了其

中的一個(h仲：//.nsff),其目標就是要為玉米基因組測序準備高質量的，

用于測序的物理圖譜，這張圖要整合大約450,000個BAC克隆，并對其中的一半進

行末端測序，獲得450,000條BAC末端序列，還要對其中的1.40個BAC進行

10倍鳥槍法測序，也即占玉米基因組大約1%。另一個項目由來自Danforth中心的

Karel

Schubert博士主持(http：//.nsf.gov/servlet/showaward?award=0221536),該項目主要是評價

兩種基因富集技術("methylation-filtering"and"highc.tselection")的優劣，并通過

這兩種技術構建包含250,000個克隆的文庫，將對其中100,000個克隆進行末端測

序，然后把這些克隆排成連鎖群和注解，然后定位在玉米和水稻的基因組圖譜上。

2002年9月18日，美國自然科學基金會又組織專家討論并對這兩個項目進行了調整，主

要是討論數據的共享以及如何在兩個項目間交流，并成立了一個獨立的顧問委員會來監

督和敦促計劃的順利進行。會議還提議建立一個專門的網

0

華中農業大學博士論文

站來發布這些數據。和其它大型測序計劃一樣，玉米測序數據也將有計劃的提供給全世界各地的科學

家。

3.雜種優勢及其遺傳機理研究

3.1遺傳多樣性與雜種優勢

3.1.1雜種優勢概念的提出

雜種優勢（Heterosis）指的是，基因型不同的親本問進行雜交，其雜種后代f尤其

是雜種F1代）在適應力，生長勢，抗逆性，代謝強度，發育速度毗及生產性能等方面

超過雜交親本的現象（羅鵬，1996）。雜種優勢是生物普遍現象.不僅表現于動植物

界，在微生物方面也有類似應用。

人類對雜種優勢的現象的認識，歷史久遠，我國明代問世的《天工開物》就記

載了家蠶雜種優勢及其利用。而植物雜種優勢最早可以追溯到18世紀中葉德國學者

Kulreuter關于煙草的研究。Shull（1908）最早提出雜種優勢的概念，并于1914年正

式提出“雜種優勢”術語。而雜種優勢的廣泛應用，卻是本世紀三十年代的事。其功

臣應首推美國的雜交玉米，其后在水稻，高粱，油菜，小麥，谷子等重要農作物都得

到廣泛應用（劉后利，1994）。

3.1-2DNA分子標記差異性與雜種優勢的關系

分析植物屬、種、亞種、群體和優良育種材料的遺傳多樣性是作物遺傳育種研究的重要內容。植

物分類學家和種質資源管理者往往注重高層次（屬、種和亞種）的遺傳多樣性研究：而育種家則更關心

育種群體和骨干種質的遺傳多樣性，因為骨干種質多樣性是他們在今后育種實踐中成功的關鍵。在

DNA分子標記出現以前，遺傳多樣性研究主要依靠親緣關系、形態標記、生理或細胞學標記以及雜交

后代的雜種優勢表現和變異程度等方法；很長一段時間內同工酶標記被當作植物分類和進化研究的主

要工具（HamrickandGoat,1997）,但是同工酶標記的數量有限，而且多態性低，因而難以對育種材料

進行全面，系統的遺傳多樣性研究。上個世紀80年代以來，RFLP、RAPD、AFLP和SSR等分子標記

的快速發展克服了同工酶標記的缺陷，為植物的遺傳多樣性研究提供了有力的工具。

文獻緣述

分子標記除了用來研究植物的遺傳多樣性外，另一個應用就是用來劃分雜種優勢群和預測

雜種優勢。耳前，科用分子標記的多態性分析預測雜種優勢有幾種不同的觀點。如Dudley等

（1991）通過對14個玉米自交系雙列雜交的資料分析表明，遺傳距離（ModifiedKoger-s

Distance,MRD）與雜種產量相關不顯著，雖然雜種具有高產基因型標記數與雜種產量相關顯著，

MRD直的矩陣發豐廳與系譜分叛一致。但其與以產量為基礎的群體并不總是一致。Lee等利用

28個多態性RFLP標記檢測了8個玉米自交系的變異情況，分析了28個單交種的產量與其親本

遺傳距離的關系。結果表明。在P,fLP為基礎的遺傳距離和產量優勢呈現明顯的正相關，認

為可以用分子標記預測具有高產優勢的單交種組合。Melchinger（1990）等人通過研究玉米不同

品種和自交系，發現同一雜種優勢群中的自交系間的雜種與親本遺傳距離有較高的相關性.而

不同優勢群組合間不存在這種相關性。張啟發等（1994；1995；1996）做了大量系統的研究，他將

遺傳雜合性區分為一般雜合性和特殊雜合性，發現水稻品種間雜種優勢與特殊雜合性的相關更為

顯著，但當研究不同生態型之間和亞種間雜種時，特殊雜合性與雜種優勢的相關仍然很小。這

些結果表明.從全基因組的雜合性上并不能解釋雜種優勢形成的遺傳基礎。

利用分子標記來預測雜種優勢，在不同物種間，甚至同一物種不同的研究小組之

間往往會得到不同的甚至絕然相反的結果，究其原因筆者認為可能有兩個原因：I）如

果目標性狀的雜種優勢是由顯性效應或超顯性引起的，雜合性與雜種優勢應成線性相

關，如果有上位性存在，這種線性關系則被逐漸弱化；2）大多數研究者都使用覆蓋整

個基因組的分子標記位點來計算遺傳距離。但這些標記位點不?定與雜種優勢有關的

基因或Q,rL相連鎖。用與雜種優勢無關的分子標記的差異來預測雜種優勢，結果顯

然會出現偏差。Charcossct等（1991）和Bemardo（1992）分別根據理論分析和計算機

模型證實：如果不使用與雜種優勢有關的基因或QTL緊密連鎖的分子標記位點，

而是用與雜種優勢QTL不連鏤的標記位點計算遺傳距離，那么無論群內和群間的

雜種組合，遺傳距離與雜種優勢群之間的相關程度都會下降。單純增加標記密度并不

能提高預測的能力，因此，必須篩選與雜種優勢QTL緊密連鎖的分子標記。

AitriODeMarsan等（1998）對209個AFLP與135個RFLP標記與雜手中優勢相關

性的比較研究結果，以及Dudley等（1991）的研究結果都證實了這一結論。難題是如

何確定與QTL連鎖的標記。比如以控制玉米株高的QTL為例，迄今為止已經定位

了100個以上與玉米株高有關的基因或者QTL.這些基因或QTL幾乎遍布玉米

10條染色

華中農韭大學博士論文

體的每一個染色體框(Bin)(CocandPolacco,1995；Ragotetal，1995；Beavis?tal,

etGt

1991；Melchingeral,1998；Stuberal,1992：Edwardsel：al,1992；Bohnetal,1996：

LQbberstedteta],1997；1998；Austinetal>2001；Jiangetal,1999)a

3.2數量性狀位點(QTL)定位方法

分子生物學技術和數量遺傳學的發展，使得研究單個QTL的作用成為可能，分子

遺傳學與數量遺傳學相互滲透和融合，已形成了一個新的研究領域一分子數量遺傳學

(MolecularQuantitativeGenetics)?分子數量遺傳學研究的目的，就是借助分子標

記，采用適當的統計分析方法明確QTL在染色體上的位置及其效應。所以，人們有時

也直接稱其為QTL分析。

QTL(QuantitativeTraitLoci)定位的原理是：利用適當的分離群體，構建較高密

度，分布均勻，覆蓋全基因組的分子標記連鎖圖，一般標記間平均間距10cM.20cM為

宜。根據遺傳連鎖的基本遺傳學原理，對分離群體中單株的標記基因型和性狀的表型

值進行一定的統計分析，將決定數量性狀的QTL定位在分子標記連鎖圖中。目

前，定位QTL和估計QTL效應的方法主要有單標記分析法(Edwards?al.1987),

區間作圖法(LanderandBotstein,1989)和復合區間作圖法(Zeng,1994)等。

3.2.1單標記法(OneMarker

Analysis)

單標記法是最簡單的分析標記與性狀關聯的方法，它利用每個標記位點不同基因

型間的性狀均值差異.以傳統的單因素方差分析法測驗被研究的數量性狀在標記基因

型間的差異顯著性。對于一個作圖群體而言，任意標記位點具有三種基因型fF2群體)

或兩種基因型(回交群體、重組自交系、雙單倍體系)，分析每一基因型個體的數量性

狀均值的差異，進行F測驗，當F測驗顯著時.則表明該標記位點可能與一個或

多個QTL連鎖。這種方法進行數量性狀分析時，既簡單，又符合QTL定位的基本

統計原理，而且不需要完整的分子標記連鎖圖，在發現QTL上是最為有效的方

法：其不足之處是：1)不能區分某個標記是與一個QTL還是多個QTL相關；2)

無法確切估計QTL的可能位置：31由于遺傳效應與重組串混合在一起。可能導致

低

估QTL的遺傳效應；4)容易出現假陽性結果；5)檢測效率不高。前述單標記QTL分析，是以標記為

基礎的分析方法(Marker--basedanalysis,biBA)o此外還有一種以性

狀為基礎的分析方法(Trait山asedanalysis,TB/\)(Lebowitzetal,1987；吳平，1996),