QTL mapping and related gene mining of drought tolerance at germination stage in soybean

Jian-guo XIE, Ming-liang WANG, Yun-feng ZHANG, Fan-fan MENG, Yu-hong ZHENG, Guang LI, Xing-miao SUN, Xu-hong FAN, Zhen-yu YANG, Shu-ming WANG, Hong-wei JIANG

CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES ›› 2025, Vol. 47 ›› Issue (2) : 328-337.

PDF(3164 KB)
Welcome to CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES, Jul. 6, 2025
PDF(3164 KB)
CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES ›› 2025, Vol. 47 ›› Issue (2) : 328-337. DOI: 10.19802/j.issn.1007-9084.2024005

QTL mapping and related gene mining of drought tolerance at germination stage in soybean

Author information +
History +

Abstract

In recent years, drought weather has occurred frequently during spring sowing in Northeast China, resulting in poor germination quality and low emergence rate of soybean seeds. In this study, 20% polyethylene glycol (PEG-6000) was used to simulate drought stress to identify drought tolerance of 201 chromosome segment substitution line populations at germination stage. Germination potential, germination rate, germination index, relative germination potential, relative germination rate, relative germination index and drought damage rate were used as identification indexes. Cluster analysis obtained 19 drought tolerant materials, 131 intermediate materials, and 51 sensitive materials. Inclusive composite interval mapping (ICIM) method was used to locate QTLs for each germination index, and a total of 3 QTLs were located, of which qDT-4-1 and qDT-15-2 were located in multiple traits. A total of 17 genes were annotated in qDT-4-1 and qDT-15-2. Based on amino acid sequence alignment and real-time fluorescence quantitative analysis between parents, it was speculated that gene Glyma.15G196400 might be related to drought tolerance at germination stage. Haplotype analysis of candidate gene Glyma.15G196400 was performed using 258 soybean germplasm resources, and 2 elite haplotypes Hap-1 and Hap-2 were obtained. These 2 haplotypes had a G-A mutation at -2001 bp, which caused a mutation of CAAT-box promoter. The germination rate, germination potential and germination index of Hap-1 and Hap-2 were significantly different at 0.05 level, indicating that the candidate gene had a wide range of applicability in the soybean population.

Key words

drought tolerance at soybean germination stage / resource identification / QTL mapping / candidate genes / haplotype

Cite this article

EndNote

Ris (Procite)

Bibtex

Download Citations
Jian-guo XIE , Ming-liang WANG , Yun-feng ZHANG , Fan-fan MENG , Yu-hong ZHENG , Guang LI , Xing-miao SUN , Xu-hong FAN , Zhen-yu YANG , Shu-ming WANG , Hong-wei JIANG. QTL mapping and related gene mining of drought tolerance at germination stage in soybean[J]. CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES, 2025, 47(2): 328-337 https://doi.org/10.19802/j.issn.1007-9084.2024005
大豆（Glycine max)原产于中国，是重要的粮食作物和油料作物。干旱胁迫在全世界干旱和半干旱地区广泛发生[1]，对农业生产造成重大损失[2,3]。大豆通过调节自身的渗透物质或启动与干旱胁迫相关的酶类物质来抵抗外界干旱并从环境中吸收水分,保持体内代谢平衡。萌发是作物生长发育的最初阶段，由于缺水会影响种子中代谢物的酶促溶解作用[4]，降低正常的生理生化反应速率，导致大豆芽期对干旱极其敏感[5]。在干旱条件下，大豆会出现种子萌发速度下降、发芽率低、抗逆能力差等问题，最终影响产量和品质[6]。东北地区是我国大豆的主产区，近年来春播期间因干旱天气的出现[7]，推广多年的品种也会出现种子发芽质量差、田间出苗率低等问题，严重影响大豆生产。
在植物萌发期耐旱性鉴定中，PEG-6000因其毒性小、操作简单等特点，经常被用来配制高渗溶液以模拟干旱胁迫[8]。王利彬采用15% PEG-6000对黑龙江省91份大豆种质资源进行芽期干旱胁迫，并以发芽势、发芽率、胚根长及下胚轴长为鉴定指标对种质资源材料的耐旱性进行评价。筛选出耐旱型材料6份,较耐旱型材料12份,中间型材料25份,干旱较敏感型材料40份,干旱敏感型材料8份[9]。肖佳雷等利用20% PEG-6000 溶液对78份黑龙江省主推品种7进行芽期抗旱鉴定，以相对发芽率作为发芽指标，筛选出5份耐旱材料，18份较耐旱材料[10]。张海平等利用16% PEG-6000 溶液对568份大豆资源进行大豆种子萌发期耐旱鉴定，以相对发芽势、相对发芽率、相对胚根长度、相对苗高、萌发耐旱指数、活力指数作为评价指标。鉴定出较耐旱种质18 份，中间型种质110份，较敏感种质194份，敏感型种质242份[11]。
为了抵抗芽期干旱胁迫，种子内部会逐渐形成适合自身的防御机制，形成一个复杂的调控网络，涉及植物激素、渗透调节物质、活性氧清除系统等[12-14]。挖掘与大豆种子耐旱调控网络相关的重要基因有利于从遗传机制上解决大豆在干旱条件下的种子活力问题。王昕奕等[15]克隆大豆基因GmANKTM21，并构建了过表达载体。发现该基因通过调控保护酶系统提高了大豆的抗旱性。Muqadas等[16]利用RNA-seq技术对干旱胁迫下耐旱型(PI342618B/DTP和A214/DTL)和干旱敏感型(NN86-4/DSP和A195/DSL)进行了比较转录组分析，发现有28个差异表达基因位于与干旱胁迫相关的QTL内，其中8个差异表达基因表现出非同义SNP多态性。可能为调控耐旱性的候选基因，需要进一步的功能验证。Sun等[17]筛选出了两个具有代表性的大豆耐旱品种Maple Arrow和干旱敏感品种合丰25构建了重组自交系（RIL）作图群体，共定位了22个QTL位点，其中qDI10-1与大豆芽期耐旱相关。对位点内的基因进行分析，推测Glyma.10G192000可能是QTL位点qDI10-1区间内与大豆芽期耐旱性相关的候选基因。
本研究从遗传群体入手，通过对模拟干旱胁迫鉴定CSSL群体大豆种子活力，筛选出具有高活力的大豆材料；结合基因型数据和相关表型数据，挖掘大豆芽期耐旱基因。这些研究结果将为大豆耐旱育种提供优质材料以及为芽期耐旱遗传机制解析提供理论指导。

1 材料与方法

1.1 材料与田间管理

QTL定位材料为东北农业大学陈庆山教授提供的CSSL群体（轮回亲本为绥农14，供体亲本野生豆ZYD00006），包含199个株系。
实时定量PCR材料：在收获的199份CSSL群体中筛选出耐旱能力较好的材料R18、R175和R212，敏感材料R5、R66和R172共6份材料。
单倍型分析材料：收集258份来自国内外的大豆种质资源，作为单倍型分析材料[18]。
2020年将所有材料种植于吉林省农业科学院公主岭试验基地，采用完全随机区组设计，人工点播，行距60 cm，株距15 cm，每穴点播3粒。材料完全成熟后按株行统一收获，存放干燥通风处保持种子活力。

1.2 大豆芽期耐旱性鉴定

本试验采用20%的聚乙二醇（PEG-6000）水溶液对种子进行模拟干旱胁迫处理[10]，以无离子水培养作为对照。严格挑选长势一致、均匀饱满的种子，用1%的次氯酸钠溶液消毒2 min，然后用蒸馏水冲洗干净。用直径为9 cm的培养皿，以双层滤纸作为发芽床，加盖以防止水分蒸发。40粒种子为一个重复，设3次重复。分别将种子放入培养皿中，每个重复中分别加入12 mL 20%聚乙二醇-6000水溶液和12 mL的无离子水，并将培养皿放入培养箱中，在25℃±1℃的温度下培养，分别调查记录好前4 d、6 d的发芽种子数。
以种子胚芽长度超过其种子本身长度为发芽标准[19]，分别调查记录好前4 d、6 d的发芽种子数，利用计算公式，算出不同材料的发芽势（GE）、发芽率（GR）、发芽指数（GI）、相对发芽势（RGE）、相对发芽率（RGR）、相对发芽指数（RGI）。公式如下：
发芽势（GE）=（前4 d内发芽种子数/供试种子数）×100%
发芽率（GR）=（前6 d发芽种子数/供试种子数）×100%
发芽指数（GI）=Σ（Gt/Dt），其中Gt为在不同天数测定的发芽数，Dt为发芽日数
各指标的相对值=（处理值/对照值）×100%[20]。

1.3 QTL定位及基因注释

使用ICIMapping4.1软件中的完备区间作图方法（Inclusive Composite Interval Mapping, ICIM）法对遗传群体进行QTL定位，LOD值设为2.5，基因型数据参考前人结果[21]。使用QTL的命名标准对大豆芽期耐旱性状QTL进行命名，具体为：Q+性状名称+染色体号+“-”+QTL序号。以SoyBase网站上公布的“Williams82.a2.v1”基因组为参考基因组，对目标区间内的候选基因进行查找。提取QTL区间内的所有基因，利用GO数据库(https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/)和Soybase数据(http://soybaes.org）对所有基因的功能进行注释，获得所有基因的功能信息。

1.4 候选基因序列分析

根据测序数据，对比双亲间基因CDS区域的SNP变异。之后分别将序列翻译成氨基酸，检验双亲间是否存在氨基酸序列变异。序列比对使用DNAman软件。

1.5 实时荧光定量分析

每份极端材料分别进行胁迫处理和对照处理，处理方式参照本文1.2部分，每个处理3次生物学重复。在0 h、24 h、48 h、72 h和120 h取整理种子磨样，利用TRIZOL试剂提取极端材料总RNA，用ReverTra Ace qPCR RT Master Mix和gDNA Remover试剂盒进行反转录。在soybase网站上获得候选基因的转录本序。使用primer3 plus软件对转录本序列设计引物（表1）。选择GmACTIN11为内参基因。
Table 1 Real-time quantitative PCR primer

表1 实时定量PCR引物

基因

Gene

上游引物

Upper primer sequence

下游引物

Lower primer sequence
Glyma.04G100500 5’CTCATGCAGTTTGTATTCCGTACC3’ 5’GGGATCTGAAAACCCTTGAAATGG3’
Glyma.15G196400 5’GAAGTAGAGGGAAGCTGAAAGACA3’ 5’TGATACCCTCTCCAAGAATGTGTG3’
Glyma.15G196500 5’GAAGTAGAGGGAAGCTGAAAGACA3’ 5’CACTGTACTGAGCCAGTATCTTGT3’
Glyma.15G196600 5’CTAATCATTTGGGATGAAGCACCC3’ 5’TTCCAGAAATCTCCACCTAACACC3’
Glyma.15G197000 5’TCCCTGATACTTCACTTGTCGTTC3’ 5’TACGAAGAACTTACAGTGCTCGAG3’
GmACTIN11 5’ATCTTGACTGAGCGTGGTTATTCC3’ 5’GCTGGTCCTGGCTGTCTCC3’
相对表达量计算公式为：
Relative Expression=2-ΔΔCt

1.6 单倍型分析

对258份大豆种质资源的候选基因序列信息和重测序后的基因组序列信息进行局部BLAST分析，获得种质资源群体中候选基因的SNP信息。利用DNASP5.0软件分析种质资源群体中候选基因SNP序列的单体型分布，筛选出优异单体型（单体型超过5%的品种）；利用SPSS23.0软件对候选基因单体型和表型进行方差分析，以确定每个单体型对表型的影响。

2 结果与分析

2.1 CSSL群体表型鉴定

在无离子水对照和20%的PEG-6000溶液模拟干旱胁迫下得到发芽势（GE）、发芽率（GR）、发芽指数（GI）、相对发芽势（RGE）、相对发芽率（RGR）、相对发芽指数（RGI）6个指标的表型值（表2）。干旱胁迫条件下，GE值在0~87.50%之间，平均值为17.88%，标准差为20.64%；GR值在2.50%~100.00%之间，平均值为60.29%，标准差为26.55%；GI值在0.13~20.00之间，平均值为7.72，标准差为4.95（图1A）；RGR值在2.56%~98.70%之间，平均值为70.16%，标准差为39.80%；RGE值在0%~90.74%之间，平均值为23.64%，标准差为30.72%；RGI值在0.02~1.65之间，平均值为0.35，标准差为0.22（图1B）。从结果可以看出，该群体芽期耐旱表型分布广，差异明显。干旱胁迫材料在发芽率、发芽势和发芽指数上与对照差异显著（图1C），导入系群体材料在模拟干旱条件下的萌发受到显著的抑制。根据发芽指标对导入系群体耐旱性进行聚类分析，得到耐性材料54份，敏感材料48份（图1D）。
Table 2 Phenotype of drought tolerance at bud stage in CSSL population

表2 CSSL群体芽期耐旱表型统计

性状

Traits

最小值

Min

最大值

Max

平均值

Mean

标准差

SD

偏度

Skewness

峰度

Kurtosis
发芽率 GR /% 2.50 100.00 60.29 26.55 0.46 0.85
发芽势 GE /% 0.00 87.50 17.88 20.64 1.42 1.23
发芽指数 GI 0.13 20.00 7.72 4.95 0.58 0.51
相对发芽率 RGR /% 2.56 98.70 70.16 39.80 5.24 54.83
相对发芽势 RGE /% 0.00 90.74 23.64 30.72 4.52 36.26
相对发芽指数 RGI 0.02 1.65 0.35 0.22 2.02 9.71
Fig. 1 Identification of drought tolerance of CSSL population

图1 导入系群体耐旱性鉴定

注/Note: **: P < 0.01

Full size|PPT slide

2.2 大豆CSSL群体的QTL定位

根据在无离子水和20%的PEG-6000溶液模拟干旱胁迫下CSSL群体的各项发芽指标，结合已发表基因型数据进行大豆芽期耐旱性QTL定位。共检测到3个QTL位点（表3），分布于Chr04、和Chr15两条染色体上，分别命名为qDT-4-1、qDT-15-1、qDT-15-2，LOD值范围从2.62至3.90，表型贡献率为5.23%至8.38%，加性效应值为-9.64至16.57，本研究中加性效应为正，说明增益基因来自ZYD00006，反之则来自于SN14。qDT-4-1由干旱胁迫下发芽势和发芽指数共同定位到，qDT-15-1由干旱胁迫下发芽率关联定位，qDT-15-2由干旱胁迫下发芽率、发芽势、发芽指数共同定位到，所以选择由多性状共同关联的qDT-4-1，qDT-15-2作为重要QTL区间用于后续大豆芽期耐旱基因挖掘的研究。
Table 3 ICIM method for mapping QTL of drought tolerance at the bud stage in CSSL population

表3 CSSL群体ICIM法定位芽期耐旱QTL

位点

QTL

性状

Trait

 LOD值

表型贡献率

PVE /%

加性效应

Add

起始位置 /bp

Starting position

终止位置 /bp

End position
qGR-15-1 发芽率 GR /% 3.07 5.23 16.57 3 578 943 3 759 478
qGR-15-2 发芽率 GR /% 3.90 6.93 11.08 22 513 604 22 883 870
发芽势 GE /% 2.68 6.66 8.13
发芽指数 GI /% 3.38 8.38 2.09
qGE-4-1 发芽势 GE /% 2.63 6.39 -9.64 9 153 268 9 243 003
发芽指数 GI 2.62 6.28 -2.19

2.3 候选基因功能注释

在qGR-15-2与qGE-4-1两个位点区间内共注释到17个基因，基因功能如表4所示。
Table 4 Candidate gene functional annotation

表4 候选基因功能注释

基因 Gene GO注释号 GO number 功能 Function
Glyma.04G100000 GO：0016788 Plant transposon protein
Glyma.04G100100 Ubiquitin carboxyl-terminal hydrolase
Glyma.04G100200 EXORDIUM like 2
Glyma.04G100300 Phosphate-responsive 1 family protein
Glyma.04G100400 Phosphate-responsive 1 family protein
Glyma.04G100500 GO：0016758，GO：0008152 UDP-Glycosyltransferase superfamily protein
Glyma.15G196100 Pectin lyase-like superfamily protein
Glyma.15G196200 GO：0005975，GO：0004650 Pectin lyase-like superfamily protein
Glyma.15G196300 Mads box protein
Glyma.15G196400 protein-serine/threonine phosphatase
Glyma.15G196500 GO：0007165，GO：0000155，GO：0005515，GO：0006355，GO：0018298，GO：0009584 Signaling proteins
Glyma.15G196600 GO：0006281，GO：0003678，GO：0000723 PIF1 helicase
Glyma.15G196700
Glyma.15G196800 GO：0003676 RNA bindind protrin
Glyma.15G196900 Carbohydrate-binding X8 domain superfamily protein
Glyma.15G197000 Pentatricopeptide repeat （PPR） superfamily protein
Glyma.15G197100 Chaperone DnaJ-domain superfamily protein

2.4 候选基因双亲氨基酸序列分析

根据测序数据对区间内的基因进行氨基酸序列分析，结果显示有5个基因的氨基酸序列在双亲间存在差异。如图2所示：Glyma.04G100500在第780个氨基酸处双亲间存在丙氨酸-苯谷氨酸差异；Glyma.15G196400在第87个氨基酸处双亲间存在赖氨酸-天冬氨酸差异、第180个氨基酸处双亲间存在亮氨酸-苯丙氨酸等10处差异；Glyma.15G196500在第32个氨基酸处双亲间存在天冬酰胺-天冬氨酸差异、在第323个氨基酸处双亲间存在赖氨酸-天冬酰胺等3处差异。Glyma.15G196600在第150个氨基酸处双亲间存在苯丙氨酸-半胱氨酸差异、在第569个氨基酸处双亲间存在甲硫氨酸-苏氨酸差异。Glyma.15G197000在第1097个氨基酸处双亲间存在赖氨酸-谷胱酰胺、在第1104个氨基酸处双亲间存在丝氨酸-酪氨酸共2处差异。以上双亲间氨基酸序列的改变很可能会影响干旱胁迫下编码蛋白质的结构和功能发生改变，进而影响大豆芽期耐旱。
Fig. 2 Amino acid variation of 5 candidate genes between parents
Note: Difference in color indicates the amino acid varies between parents. For the two sequences up-and-down: above is from SN14, below is from ZYD00006

图2 5个候选基因在双亲间的氨基酸变异

注：颜色不同之处代表双亲之间氨基酸发生变异，两个序列间上面为SN14，下面为ZYD00006

Full size|PPT slide

2.5 候选基因表达量分析

根据CSSL群体耐旱性鉴定结果，在耐旱材料和敏感材料中各筛选3份极端材料，耐旱材料R212、R175、R18与敏感材料R5、R66、R172进行荧光定量PCR实验。耐旱材料R212、R175、R18在GR、GE、GI、RGR、RGE和RGI共6个指标下明显高于敏感材料R5、R66、R172（图3、4），证明在发芽起到了模拟干旱的目的，可以作为荧光定量PCR的材料。
Fig. 3 Phenotype of extremely sensitive or tolerant materials
Note: Extreme materials are sensitive R5, R66, R172, and tolerant R212, R175, R18.

图3 极端材料的耐旱表型

注：极端敏感材料R5、R66、R172；极端耐旱材料R212、R175、R18

Full size|PPT slide

Fig. 4 Representative images of germination from extreme materials under CK and drought stress (DS)

图4 极端材料对照（CK）和干旱胁迫（DS）下萌发情况

Full size|PPT slide

荧光定量PCR结果如图5所示，所有材料的5个基因表达量在0~120 h整个时期中，总体上呈现升高后下降的趋势，0~48 h相对表达量整体都为上升。在48~120 h内，所有材料的5个基因相对表达量呈现下降趋势，Glyma.04G100500在48h是耐旱材料R18的相对表达量最高，其次为敏感材料R66。Glyma.15G196400在处理48 h时耐性材料R18的相对表达量最高，其次是耐性材料R175、R212，3个敏感材料的相对表达量较低，且在0 h~48 h间耐性材料的相对表达量总是高于敏感材料，符合芽期耐旱候选基因的表达量规律。Glyma.15G196500在48 h是耐性材料R18的相对表达量最高，其次是敏感材料R5，在24 h时耐性材料R175的相对表达量最高。Glyma.15G196600在72 h时敏感材料R172的相对表达量最高。Glyma.15G196700在48 h时耐性材料R18的相对表达量最高，其次是耐性材料R175，但是敏感材料R172的相对表达量要高于耐性材料R212。根据基因表达量分析结果，推测Glyma.15G196400可能与大豆芽期耐旱相关。
Fig. 5 Differential expression of candidate genes in extreme materials
Note: The ordinate is the relative expression, which is calculated using the Ct values obtained at CK and DS

图5 候选基因在极端材料中的表达差异

注：纵坐标为相对表达量，用CK和DS所得Ct值计算得到

Full size|PPT slide

2.6 候选基因单倍型分析

利用收集的258份大豆种质资源，对候选基因Glyma.15G196400进行单倍型分析。结果显示，Glyma.15G196400在258份大豆种质资源中存在53个SNP位点，对这些SNP位点进行单倍型分析，得到2个优异单倍型Hap-1和Hap-2，其中Hap-1共有102份材料，Hap-2共有38份材料。两个优异单倍型Hap-1和Hap-2在启动子区域-2001bp处存在G-A的变异，引起CAAT-box变异（图6）。对Hap-1和Hap-2两个优异单倍型在258份大豆种质资源中的芽期耐旱表型GR、GE、GI三个指标进行统计分析。Hap-1的GR、GE和GI平均值分别为37.98%、15.34%和4.13；Hap-2的GR、GE和GI平均值分别为35.15%、10.57%和3.46，且Hap-1和Hap-2之间各指标差异显著（图7）。推测启动子区域G-A变异是引起两个优异单倍型之间发芽指标差异显著的原因。进一步证明了候选基因Glyma.15G196400可能是影响大豆芽期耐旱的关键基因，同时也说明该候选基因在大豆中具有广泛的适用性。
Fig. 6 SNP site variation between Glyma.15G196400 elite haplotypes of Hap-1 and Hap-2

图6 Glyma.15G196400优异单倍型间Hap-1和Hap-2的SNP位点变异

Full size|PPT slide

Fig. 7 GR, GE and GI difference between elite haplotype Hap-1 and Hap-2

图7 优异单倍型Hap-1和Hap-2的GR、GE和GI差异显著性

Full size|PPT slide

3 讨论与结论

本研究所用定位群体为染色体片段代换系群体，即利用供体亲本与轮回亲本杂交，后续子代与轮回亲本连续回交、自交构建而来的群体。其遗传背景清晰、单一，各株系基因组间仅在供体亲本导入片段处存在差异，降低了遗传干扰，便于精细定位[22]。此外本研究所用供体亲本为野生大豆资源ZYD00006，相比栽培资源，野生资源在耐低温性、耐旱性、抗病性等方面整体表现更好[23,24]，这是因为在漫长的驯化过程中，产量一直是人们所关注的重点，导致野生资源中一些抗性优异等位基因丢失[25]。利用野生大豆资源作为供体亲本可以充分挖掘优异野生型等位基因，并在遗传改良中加以利用，拓宽栽培资源的遗传基础。本研究根据大豆芽期耐旱表型数据和基因型数据，定位到3个QTL，分布于Chr04和Chr15两条染色体上，这些位点均为首次被发现与芽期耐旱性相关。qGR-15-1与qGR-15-2加性效应为正，说明增益基因来自ZYD00006，为野生资源在大豆耐旱性遗传改良中的应用提供良好的理论和材料基础。
荧光定量PCR数据显示，只有Glyma.15G196400在0~48 h内在耐旱材料中的表达量高于敏感材料。结合对5个基因的生信分析和荧光定量PCR结果，所以可以初步筛选Glyma.15G196400作为影响芽期耐旱性状的候选基因。Glyma.15G196400属于丝氨酸/苏氨酸磷酸酶（PP2C）基因家族。PP2C是催化蛋白质去磷酸化的主要酶类之一，在拟南芥、玉米、小麦等植物中被发现与耐旱性相关[26,27]。何亮等探讨PP2C 酶活性与玉米耐旱性关系的研究中发现，在干旱胁迫下，ZmPP2Ca基因在耐旱自交系中下调表达，使PP2C酶活性降低，在敏感材料中上调表达，使PP2C酶活性升高，推测ZmPP2Ca 基因的差异表达以及由此引起的PP2C酶活性差异,可能与干旱胁迫条件下玉米细胞的信号传导有关[26]。Yu等研究发现小麦TaPP2C-a10基因在拟南芥中的异位表达促进了种子的发芽，并降低了发芽期对ABA的敏感性，而且TaPP2C-a10转基因拟南芥对干旱胁迫的耐受性降低[27]。Wang等通过图位克隆的方法鉴定到一个小麦耐旱基因DIW1，该基因编码蛋白磷酸酶TaPP2C158。TaPP2C158的C端变异引起的蛋白磷酸酶活性变化与冠层温度和干旱胁迫下的幼苗存活率高度相关。过表达和CRISPR/Cas9突变体株系的表型分析证明DIW1/TaPP2C158是负责抗旱的负调控因子[28]。综上所述，本研究推测Glyma.15G196400是影响大豆的芽期耐旱性的功能基因。
随着SNP等新一代分子标记的更新发展，科研工作者对资源群体遗传多样性的研究得到越来越多的重视，为作物遗传改良提供更有力的证据。单倍型是指位于一条染色体上或某一区域的一组相关联SNP的等位位点组合。因此一条染色体上分布着不同的单倍型块，单倍型块之间存在着重组位点[29]。用遗传群体中定位到的候选基因在资源群体中进行单倍型分析，是研究其遗传多样性的有效方法和有力的证据[30]。陈宏伟[31]利用451份水稻品种种质资源，对水稻气孔相关性状进行全基因组关联分析，获得在不同环境中均能稳定表达的QTL区级共10个，利用单倍型筛选了其中的6个重要QTL区间内的基因，共发现7个可能影响水稻叶片气孔性状的候选基因。在本研究中，通过氨基酸序列分析、和基因表达量分析预测候选基因Glyma.15G196400是影响大豆芽期耐旱的功能基因。但该基因是在单一遗传背景下得到的，在其他背景中是否仍具有调控耐旱的生物学功能是一个值得探讨的重要问题。本研究收集了来自世界各地258份的大豆品种构建资源群体，该群体遗传变异丰富，适合做基因的单倍型分析。对Glyma.15G196400进行单倍型分析，得到Hap-1和Hap-2两个优异单倍型，Hap-1和Hap-2在-2001 bp处存在G-A的变异，引起CAAT-box变异，可能是引起两个优异单倍型表型差异显著的原因。Nelson等人[32]研究发现，过表达拟南芥CAAT-box结合转录因子基因AtNF-YB1，能够提高拟南芥的耐旱性，在玉米中过表达AtNF-YB1的直系同源基因ZmNF-YB2，在干旱胁迫条件下相比对照植株生物量提高了50%。单倍型分析结果进一步验证了基因预测的准确性，同时也在一定程度上说明了候选基因不仅在CSSL群体中起到调控大豆芽期耐旱能力的作用，而且在其他大豆种质资源中对芽期耐旱能力也具有一定的调控作用。
综上所述：本研究采用ICIM法在CSSL群体中定位到3个与大豆芽期耐旱相关的QTL，分布于Chr04和Chr15两条染色体上。区间内共注释到17个基因，通过双亲序列比对、基因表达了分析，预测Glyma.15G196400可能是影响大豆芽期耐旱性的功能基因。利用258份种质资源群体对该基因进行单倍型分析，得到2个优异单倍型Hap-1和Hap-2。这两个优异单倍型在启动子区域-2001bp处存在碱基G-A替换，引起顺式元件CAAT-box发生变异，可能是引起Hap-1和Hap-2之间发芽指标差异显著的原因。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
1
林汉明， 常汝镇， 邵桂花， 等. 中国大豆耐逆研究［M］. 北京： 中国农业出版社， 2009： 1-60．.
Cited in this article [1]
2
Manavalan L P， Guttikonda S K， Tran L S， et al. Physiological and molecular approaches to improve drought resistance in soybean［J］. Plant Cell Physiol， 2009， 50（7）： 1260-1276. DOI： 10.1093/pcp/pcp082 .
Cited in this article [1]
3
Le D T， Nishiyama R， Watanabe Y， et al. Identification and expression analysis of cytokinin metabolic genes in soybean under normal and drought conditions in relation to cytokinin levels［J］. PLoS One， 2012， 7（8）： e42411. DOI： 10.1371/journal.pone.0042411 .
Cited in this article [1]
4
Sharma P， Gayen D. Plant protease as regulator and signaling molecule for enhancing environmental stress-tolerance［J］. Plant Cell Rep， 2021， 40（11）： 2081-2095. DOI： 10.1007/s00299-021-02739-9 .
Cited in this article [1]
5
邓凤飞， 杨双龙， 龚明. 细胞信号分子对非生物胁迫下植物脯氨酸代谢的调控［J］. 植物生理学报， 2015， 51（10）： 1573-1582. DOI： 10.13592/j.cnki.ppj.2015.1015 .
Cited in this article [1]
6
周亚丽. 高温高湿下大豆GmLEA、GmFAD2： 1B与GmPM27基因在种子活力形成中的功能分析［D］. 南京： 南京农业大学， 2018.
Cited in this article [1]
7
解文娟， 杨晓光， 杨婕， 等. 气候变化背景下东北三省大豆干旱时空特征［J］. 生态学报， 2014， 34（21）： 6232-6243. DOI： 10.5846/stxb201302020219 .
Cited in this article [1]
8
Khajeh-Hosseini M， Powell A A， Bingham I J. The interaction between salinity stress and seed vigour during germination of soybean seeds［J］. Seed Sci Technol， 2003， 31（3）： 715-725. DOI： 10.15258/sst.2003.31.3.20 .
Cited in this article [1]
9
王利彬， 刘丽君， 裴宇峰， 等. 大豆种质资源芽期抗旱性鉴定［J］. 东北农业大学学报， 2012， 43（1）： 36-43. DOI： 10.19720/j.cnki.issn.1005-9369.2012.01.007 .
Cited in this article [1]
10
肖佳雷， 李炜， 来永才， 等. 黑龙江省春大豆种质资源芽期抗旱鉴定与筛选［J］. 作物杂志， 2012（1）： 142-145. DOI： 10.16035/j.issn.1001-7283.2012.01.037 .
Cited in this article [2]
11
张海平， 张俊峰， 陈妍， 等. 大豆种质资源萌发期耐旱性评价［J］. 植物遗传资源学报， 2021， 22（1）： 130-138. DOI： 10.13430/j.cnki.jpgr.20200330001 .
Cited in this article [1]
12
毕红园， 赵智勇， 曹梦琳， 等. 11个小麦品种对干旱胁迫的响应及抗旱性评价［J］. 江苏农业科学， 2023， 51（20）： 85-92. DOI： 10.15889/j.issn.1002-1302.2023.20.012 .
Cited in this article [1]
13
吴建忠. 玉米抗旱性研究进展［J］. 山西农业大学学报： 自然科学版， 2023， 43（6）： 18-25. DOI： 10.13842/j.cnki.issn1671-8151.202306020 .
14
于华荣， 郭园， 曹帅， 等. 7个大豆品种在科尔沁地区的抗旱性综合评价［J］. 种子， 2021， 40（12）： 68-74. DOI： 10.16590/j.cnki.1001-4705.2021.12.068 .
Cited in this article [1]
15
王昕奕. 大豆GmANKTM21基因调控抗旱和开花功能研究［D］. 哈尔滨： 东北农业大学， 2019.
Cited in this article [1]
16
Aleem M， Raza M M， Haider M S， et al. Comprehensive RNA-seq analysis revealed molecular pathways and genes associated with drought tolerance in wild soybean （Glycine soja Sieb. and Zucc.）［J］. Physiol Plant， 2021， 172（2）： 707-732. DOI： 10.1111/ppl.13219 .
Cited in this article [1]
17
Sun M L， Li Y， Zheng J Q， et al. A nuclear factor Y-B transcription factor， GmNFYB17， regulates resistance to drought stress in soybean［J］. Int J Mol Sci， 2022， 23（13）： 7242. DOI： 10.3390/ijms23137242 .
Cited in this article [1]
18
赵萌， 杨帅， 蒋洪蔚， 等. 大豆种质资源芽期耐旱鉴定及综合评价［J］. 大豆科学， 2023， 42（6）： 701-709. DOI： 10.11861/j.issn.1000-9841.2023.06.0701 .
Cited in this article [1]
19
郑莉萍， 张云峰， 蒋洪蔚， 等. 大豆种质资源芽期耐低温综合评价及筛选［J］. 大豆科学， 2020， 39（6）： 833-847. DOI： 10.11861/j.issn.1000-9841.2020.06.0833 .
Cited in this article [1]
20
赵兴震. 大豆耐旱性评价及耐旱相关基因挖掘［D］. 北京： 中国农业科学院， 2020.
Cited in this article [1]
21
Zheng H Y， Hou L L， Xie J G， et al. Construction of chromosome segment substitution lines and inheritance of seed-pod characteristics in wild soybean［J］. Front Plant Sci， 2022， 13： 869455. DOI： 10.3389/fpls.2022.869455 .
Cited in this article [1]
22
陈庆山， 蒋洪蔚， 辛大伟， 等. 作物回交导入系的构建与应用［J］. 中国油料作物学报， 2020， 42（1）： 1-7. DOI： 10.19802/j.issn.1007-9084.2020027 .
Cited in this article [1]
23
蒋洪蔚， 李灿东， 李瑞超， 等. 野生大豆ZYD00006回交导入系构建［J］. 中国油料作物学报， 2020， 42（1）： 8-16. DOI： 10.19802/j.issn.1007-9084.2020014 .
Cited in this article [1]
24
陈林楠， 岳琳. 野生大豆资源利用研究综述［J］. 种子科技， 2022， 40（11）： 15-18. DOI： 10.19904/j.cnki.cn14-1160/s.2022.11.006 .
Cited in this article [1]
25
Dong L D， Li S C， Wang L S， et al. The genetic basis of high-latitude adaptation in wild soybean［J］. Curr Biol， 2023， 33（2）： 252-262.e4. DOI： 10.1016/j.cub.2022.11.061 .
Cited in this article [1]
26
何亮， 李富华， 沙莉娜， 等. 玉米2C型丝氨酸/苏氨酸蛋白磷酸酶（PP2C）活性与耐旱性的关系［J］. 作物学报， 2008， 34（5）： 899-903. DOI： 10.3321/j.issn： 0496-3490.2008.05.025 .
Cited in this article [2]
27
Yu X F， Han J P， Li L， et al. Wheat PP2C-a10 regulates seed germination and drought tolerance in transgenic Arabidopsis ［J］. Plant Cell Rep， 2020， 39（5）： 635-651. DOI： 10.1007/s00299-020-02520-4 .
Cited in this article [2]
28
Wang J Y， Li C N， Li L， et al. DIW1 encoding a clade I PP2C phosphatase negatively regulates drought tolerance by de-phosphorylating TaSnRK1.1 in wheat［J］. J Integr Plant Biol， 2023， 65（8）： 1918-1936. DOI： 10.1111/jipb.13504 .
Cited in this article [1]
29
于欢， 陈伊洁， 刘康林， 等. 单倍型分析软件HaploAssistant包的开发与应用［J/OL］. 分子植物育种： 1-11［2024-04-25］.
http：//kns.cnki.net/kcms/detail/46.1068.S.20231120.1141.010.html
Cited in this article [1]
30
范晶， 胡霞， 童超， 等. 水稻叶绿体matK基因单倍型的遗传分化与进化特征［J/OL］. 分子植物育种： 1-14［2024-04-25］.
http：//kns.cnki.net/kcms/detail/46.1068.S.20231215.0918.004.html
Cited in this article [1]
31
陈宏伟. 水稻气孔相关性状全基因组关联分析［D］. 沈阳农业大学， 2019. DOI：10.27327/d.cnki.gshnu.2019.000037 .
Cited in this article [1]
32
Nelson D E， Repetti P P， Adams T R， et al. Plant nuclear factor Y （NF-Y） B subunits confer drought tolerance and lead to improved corn yields on water-limited acres［J］. Proc Natl Acad Sci USA， 2007， 104（42）： 16450-16455. DOI： 10.1073/pnas.0707193104 .
Cited in this article [1]
PDF(3164 KB)

452

Accesses

0

Citation

Detail
Sections
Recommended

    Contacts Us

  • Tel: 027-86813823
  • Fax: 027-86813823
  • E-mail: ylxb@oilcrops.cn
Copyright © CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES, All Rights Reserved.

/

〈 〉