摘要
大豆为人类提供优质植物蛋白和食用油，且是畜牧业饲料的重要来源之一，起源于中国，是我国国民经济中最重要的粮油作物和经济作物。大豆产业关系国家粮食安全，但80％以上产需缺口依赖进口，进一步挖掘大豆高产潜力，提升大豆单产水平是育种工作者亟需完成的任务目标。现代分子育种技术可以加速育种进程，提高品种选育效率，利用分子标记技术对重要产量性状进行QTL定位并挖掘相关调控基因对选育高产大豆品种具有重要理论意义和实践意义。 株高和主茎节数是重要的株型性状，直接影响大豆的产量，由多基因控制，并受栽培密度等环境因素影响。本研究采用包含144个家系的由垦丰14、垦丰15、黑农48、垦丰19四个亲本构建的四向重组自交系群体为试验材料，基于SNP标记的遗传图谱，采用连锁分析和全基因组关联分析对5个环境2.2×105株/hm2(D1)和3.0×105株/hm2(D2)两种密度下株高和主茎节数及其密度响应进行定位研究，筛选能够重复定位到的稳定QTL/QTN(能够在两种密度或多环境或多方法或连锁分析与关联分析同时定位到)，然后利用KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes(KEGG)网站(http://www.kegg.jp)对株高和主茎节数候选基因进行通路分析，结合GOnumber(https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/)、InterPro和NCBI数据库进行株高和主茎节数候选基因预测，并对候选基因进行荧光定量分析。本研究旨在结合连锁分析和全基因组关联分析找到在多环境多密度下与株高和主茎节数相关的稳定QTL/QTN，丰富与两性状相关的位点，挖掘调控两性状的候选基因，并探究株高和主茎节数对种植密度响应的分子机制，为高产大豆分子标记辅助育种提供理论依据和物质基础。主要研究结果如下: (1)对5个环境2种密度下4个亲本及四向重组自交系群体144个株系的株高和主茎节数表型数据进行分析，结果表明:株高和主茎节数在群体内差异较大，均表现出较强的双侧超亲分离，5个环境下均呈正态分布，方差分析结果显示株高和主茎节数的基因型方差极显著(P＜0.01)，说明群体内存在真实而丰富的遗传变异，适合进行株高和主茎节数QTL定位研究;方差分析结果还表明株高和主茎节数两性状基因型×密度方差、基因型×环境方差和基因型×密度×环境方差差异均极显著(P＜0.01)，说明株高和主茎节数对不同环境和密度具有特异性;当密度由D1增加至D2，多数株系的株高和主茎节数增加，而且两性状联合环境和单一环境间遗传力的巨大差异表明不同环境下存在基因型对密度变化的响应。 (2)通过连锁分析，在5个环境2种密度下定位到55个株高QTL，其中26个QTL仅在D1密度下定位到，20个QTL仅在D2密度下定位到，9个QTL在D1和D2两种密度下重复定位到;在E1、E2、E3、E4和E5单一环境下分别定位到17、5、12、2和11个QTL，8个QTL在2个以上环境重复定位到;由IM和ICIM两种方法同时检测到的QTL为14个;即定位到15个稳定的株高QTL(多种密度或多环境或多种方法重复定位到)。在5个环境2种密度下定位到18个株高密度响应QTL(8个株高密度响应QTL与株高QTL区间重叠)，均为在单一环境中被检测到，4个QTL同时被IM和ICIM两种方法检测到，即为定位到的稳定的株高密度响应QTL。 (3)通过全基因组关联分析，在5个环境2种密度下定位到35个株高QTN，其中13个QTN仅在D1密度下定位到，21个QTN仅在D2密度下定位到，1个QTN在D1和D2两种密度下重复定位到;在E1、E2、E3、E4和E5单一环境下分别定位到7、8、9、9、3个QTN，1个QTN在2个以上环境重复定位到;ISISEM-BLASSO、pLARmEB、FASTmrEMMA、mrMLM、FASTmrMLM中2种以上方法同时检测到9个QTN;即定位到9个稳定的株高QTN。在5个环境2种密度下共定位到7个株高密度响应QTN(5个株高密度响应QTN与株高QTN重叠)，均为在单一环境下检测到，2个QTN由2种以上多位点全基因组方法定位到，即为稳定的株高密度响应QTN;在所有定位到的QTN中，6个QTN落在连锁分析定位到的区间长度＞3000kb的QTL区间中。 (4)通过连锁分析，在5个环境2种密度下定位到31个主茎节数QTL，其中在D1密度下定位到16个QTL，D2密度下定位到10个QTL，5个QTL在D1和D2两种密度下重复定位到;在E1、E2、E3、E4和E5单一环境下分别定位到10、3、5、7和10个QTL，3个QTL在2个以上环境重复定位到;由IM和ICIM两种方法同时检测到的QTL为11个;即定位到11个稳定的主茎节数QTL。在5个环境2种密度下定位到14个主茎节数密度响应QTL(7个主茎节数密度响应QTL与主茎节数QTL区间重叠)，均为在单一环境中被检测到，6个密度响应QTL同时被IM和ICIM两种方法检测到，即为稳定的主茎节数密度响应QTL。 (5)通过全基因组关联分析，在5个环境2种密度下定位到52个主茎节数QTN，其中在D1密度下定位到34个QTN，D2密度下定位到18个QTN，均为在单一密度下被定位到;在E1、E2、E3、E4和E5单一环境下分别定位到11、14、14、6、7个QTN，均为在单一环境下被定位到;ISISEM-BLASSO、pLARmEB、FASTmrEMMA、mrMLM、FASTmrMLM中2种以上方法同时检测到17个QTN;即定位到17个稳定的主茎节数QTN。在5个环境2种密度下定位到34个主茎节数密度响应QTN(5个主茎节数密度响应QTN与主茎节数QTN重叠)，1个在2个以上环境下被重复检测到，8个由2种以上多位点全基因组方法定位到，即8个稳定的主茎节数密度响应QTN。在所有定位到的QTN中，24个QTN落在连锁分析定位到的QTL区间中，其中15个QTN表型贡献率＞10％。 (6)结合连锁分析和全基因组关联分析结果，确定以8个QTL区间(qlPH-5-4、qlPH-6-2、qlPH-6-3、qlPH-9-2、qlPH-15-1、qlPH-16-6、qlPH-18-2、qlRDPH-3-4)和16个QTN(qnPH-1-2、qnPH-4-2、qnPH-6-2、qnPH-7-1、qnPH-9-3、qnPH-10-1、qnPH-11-1(qnRDPH-11-1)、qnPH-13-1、qnRDPH-13-1、 qnPH-15-1、qnPH-18-2、qnPH-19-1、qnPH-19-2(qnRDPH-19-1)、qnRDPH-19-2、qnRDPH-19-3、qnPH-20-2)为中心附近200kb区间(由LD衰减决定)进行候选基因预测，结果表明6个基因可能与大豆株高相关，分别是:Glyma.04G242200、Glyma.06Gl01500、Glyma.07G056900、Glyma.10G158000、Glyma.13G371400、Glyma.19G182600。RT-qPCR结果表明，这6个基因与株高差异存在一定的相关性。 (7)结合连锁分析和全基因组关联分析结果，确定以5个QTL区间(qlNN-6-1、qlNN-6-2、qlNN-17-1、 qlNN-19-1、 qlRDNN-3-1)和27个QTN(qnNN-1-1、 qnNN-1-3、qnNN-4-1(qnRDNN-4-1)、qnNN-4-2、 qnNN-4-3、qnNN-6-2、qnNN-7-2、qnNN-7-4、qnNN-9-1、qnNN-9-4、 qnNN-10-2、 qnNN-11-1、 qnNN-12-1、qnNN-13-2、qnNN-13-3(qnRDNN-13-3)、qnNN-13-4、qnNN-15-1、qnNN-18-2、qnNN-18-3、qnNN-19-2、qnRDNN-5-1、qnRDNN-5-3、qnRDNN-7-1、qnRDNN-9-1、qnRDNN-9-2、qnRDNN-13-1、qnRDNN-14-1)为中心附近200kb区间(由LD衰减决定)进行候选基因预测，结果表明4个基因可能与大豆主茎节数相关，分别是:Glyma.06G094400、Glyma.06G147600、Glyma.19G160800、Glyma.19G161100。RT-qPCR结果表明，这4个基因与主茎节数差异存在一定的相关性。
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