玉米杂种优势遗传基础及玉米和水稻比较基因组分析

华中农监大学博士论文

中文摘要

玉米是我国最重要的三大粮食作物之一。玉米杂种优势的利用是我国玉米生产

发展的重要动力。美国在19世纪初就开始了玉米杂种优势的理论研究，19世纪30年

代开始将玉米杂交种用于生产。我国也从JO年代开始逐步选育和推广玉米杂交种（刘

纪麟2002）。近100年多年来，关于杂种优势的遗传机理研究一直受到人们的广泛关

注和重视，但因为分析方法和技术条件的限制，这一世纪难题仍未得到明确的解答。

自19世纪80年代以来，分子标记技术的迅猛发展，为深入研究杂种优势的机理提供

了新的研究策略和技术体系。本研究的目的在于：以玉米强优势组合（Zong3X87.1）

的F。家系为材料，利用覆盖玉米全基因组的分子标记，在一年两点的田间实验基础

之上，探讨玉米杂种优势的遗传基础：并利用模式作物一水稻的数据库进行玉米和水

稻杂种优势比较基因组的探索性研究。本研究获得以下主要结果：

1.利用174个共显性的分子标记（包括150个SSR和24个RFLP）构建了覆盖玉米

全基因组的分子标记连锁图。图谱总长度2531.6cM.平均间距为14.5cM。基

于分子标记排列顺序的比较，这一连锁图谱与目前国际上发表的高密度的玉米连

锁图谱非常一致。同时观察到某些分子标记发生了偏分离，在染色体上找到了一

些偏

分离的热点区域，进一步讨论了偏分离对单位点QTL定位和两位点上位性QTL分

析的位置和效应的影响。

2.利用株高为模式性状，分析了数量性状的遗传规律。在单位点水平上，一共定位

了10个影响株高的QTL；通过两位点的互作分析。在两个实验地点同时检测到23

对显著影响株高的互作（P〈0.01）»由此证明，上位性效应在控制杂交种株高的遗

传方面起到重要作用。同时还利用发育生物学的统计模型，在不同的生长时期，定位

了一些影响玉米株高的条件QTL和非条件QTL,在此基础上讨论了数量性状分

子标记辅助选择的策略。

3.通过复合区间作图法（L0De>2.5）,对10个与产量有关的性状进行］〃QTL定

位。每个性状定位的QTL从7-14个不等；一共定位了102个与玉米产量相关

的QTL,两地同时检测到的QTL为34个。一般而言，遗传力越高，同时检测至

fJQTL的比例就越大；单个QTL所解释的表型变异在2.75%—22.13%之间；

不同的性状QTL

中文穗耍

的作用方式也不同，但加性效应、部分显性效应、显性效应和超显性效应都存在，一般而言，某个性状的

杂种优势越强则检测到的超显性QTL的比例也越高。

4.在PWO005的水平，对10个产量性状进行了两位点的互作分析，在武汉和襄

樊两点分别检测到1097和1352对显著的互作。在P〈0.01水平，两地同时检

测到的互作对数为174对，每个性状在4—56对之间。一般而言，杂种优势

越强同时检测到的互作对则越少；AA,AD/DA,DD4种互作形式都检测到，其

中AA互作占43.8%,AD(DA)互作占45.8%,DD互作占104%。无论哪一类

型的互作。其解释的遗传效应都比较小。平均在4%左右；涉及上位性互作的位

点，可能是单位点对性状效应值显著的，也可能是单位点对性状效应值不显著

的，大部分互作(717%)发生在单位点对性状效应值不显著的位点之间。由此

证明：上位性对玉米产量杂种优势形成发挥了重要作用。

j.在全基因组标记的水平上，分析了杂合度与杂种优势的关系。结果发现，多数性

状杂合度与杂种优势相关性不显著，但对杂种优势强的性状比如穗粒重、穗重和

穗长，杂合度与杂种优势相关性显著但相关系数一般在0.3以下；以穗长、行数

和株高这3个性状为例.研究了两位点互作不同基因型对效应的影响，结果表明，

通常情况下两位点纯合基因型是最好的基因型，但同时另外一种两位点纯合基因

型也常常表现为最差的基因型，两位点杂合基因型永远不是最好的基因型，但也

不是最差的基因型：从这个结果看，杂合性仍然是产生杂种优势的基础。

6利用玉米和水稻的分子标记比较图谱，分析了控制玉米和水稻F23群体不同农

艺和产量性状QTL的共线性关系。结果表明玉米控制株高、行数和行粒数的

QTL与水稻控制株高、单株有效穗和每穗实粒数存在广泛的同源性关系：同时发

现控

制水稻某一个性状的QTL常常与控制玉米同一性状的两个QTL相对应，这一结果为玉米四倍体起源

理论提供了支持：同时还发现控制玉米和水稻不同性状的QTL常常集中排列在染色体的特定位置。

这些结果有助于通过比较基因组的策略来发现、分离和克隆控制重要性状的基因或QTL,研究基因组

的结构，了解基因或QTL的功能；同时也有助于研究不同物种间染色体的演变和进化规律。

7.利用224个玉米RFLP标记和基于EST序列开发的SSR标记所在的序列与水稻

数据库进行同源性搜索，在E<le—5水平上，一共找到16939段同源序列，平均

毕中表监大学博士论文

每段玉米的序列可以在水稻数据库中找到75.6段同源序列：在E<le.10水平

上，找至口7853段同源序列：将其中2729段序烈与水稻的物理图谱积分子标记

连锁圉进行比对定位，最终把896段同源序列整合在水稻分子标记连锁图上，形

成了在序列水平上的玉米和水稻的比较基因组图谱，提出了利用水稻基因组数据

进行比较基因组研究的新策略。

关键词：玉米，杂种优势，上位性，数量性状位点，分子标记，比较基因组学

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

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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

墨堕茎

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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文献综述

1.玉米在农业生产中的重要地位

世界70%的粮食来自禾本科作物，其中玉米、水稻和小麦是最重要的三大禾本

科作物(Bennetzen,2002)。这3种作物每种在全球每年有超过5亿吨的产量

(WASDE.2001)o玉米不仅是重要的粮食作物.还是重要的饲料原料来源。1996年

前，中国玉米的种植面积仅小于水稻和小麦，居第三位，1996年后，玉米总产量和

单位面积产量超过小麦居禾谷类作物的第二位，同年玉米增产总额在谷类作物增产总

额中占40.5%,远高于水稻的26%和小麦的22%。说明玉米在我国粮食和饲料生产

中，具有举足重轻的地位。在玉米单产增长的诸因素中，遗传改良的作用大约占35%-

40%,在化肥使用量达到饱和后，遗传改良的作用将占到更多的比例(戴景瑞，

2000)。玉米以其特有的雌雄同株异花等生物学特性，一直被作为遗传学研究的模式

植物，在过去100多年中世界上许多科学家从个体、细胞和分子水平对玉米进行

了深入的研究，表1显示的是过去5年发表的与玉米和水稻研究有关的论文数据

统计，它从某一侧面反映了玉米研究所受的重视程度。同时玉米也是世界上最早利

用杂种优势的作物，玉米杂种优势的利用不仅为世界的粮食安全做出了巨大贡献，同

时也造就了种子行业的兴起，并推动了饲料工业和畜牧业的发展(Crow,1998)。1999

年被杜邦公司斥86亿美元巨资收购的全球最大的种子公司之一一先锋公司，其玉米

种子的销

售利润占整个公司利润的90%。可以说，玉米无论在促进生物学理论研究方面.还

是在保证全球粮食供给方面都有着不可替代的作用。

表11998.2002年发表的和玉米和水稻有关的文章

Table1PublicationsjnvojvjngmaizeandriceasassessedthrotIghPubMed

备注：数据来源于NCBIbasedoilthedataofNCBI

文献综述

2.玉米基因组研究

2.1分子标记的种类

我们应用的遗传标记可分为表型标记，细胞学标记.同工酶标记和DNA分子

标记四类。其中以DNA分子标记应用最为广泛，它直接反映DNA序列水平的差异，

覆盖整个基因组.数量几乎无限，而且其遗传相对稳定，不受环境影响。自出现之日

起就得到广泛应用和迅速发展。

DNA分子标记主要分为三类：一是以核酸分子杂交为基础的分子标记，以RFLP

为代表(SaghaiMaroofetal,1984)；另一类是以聚合酶链式反应(PCR)为基础的分子标

记.如扩增片段长度的多态性(AFLP)(Vos“al,1995)、随机扩增多态性

DNA(RAPD)(Williiamsa],1990)、简单序列重复(ssR)(Senioraal,1993)等：这类

以PCR为基础的分子标记的发展，使得分子标记在作物遗传改良中得到广泛应用。

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

止2001年10月这个数字就变为1855对。随着玉米基因组学的研究的深入，这个数

字还会不断扩大：有研究认为在玉米基因组中每28.8Kb就存在一个SSR,水稻全基

因组测序的结果表明水稻中每8Kb就存在一个SSR(Goffetal,2002)。单核甘酸

多态性(SNP)作为第三类分子标记也开始得到重视和应用，这类标记可能达到基因

组多态性的极限(Lemieux“al,1998)。TenaiHon等(2002)分析了具有典型代表性

的25个玉米自交系第一条染色体21个位点的变异情况，结果表明任何两个随机

样品之间的单核甘酸多态性平均每104bp就存在一个：这个数字是果蝇的1.4倍，人类的13倍

(Zwicketal,2000)..

2.2玉米分子标记连锁图的发展

Hclentjaris等1986年发表了首张玉米RFLP标记连镂图，这张图包括116个

来自cDNA序列和随机基因组克隆序列的标记。随后Coe等(1987)和Burr等

(1988)利用公开的玉米随机基因组克隆序列分别构建了一张基于玉米F2群体和重组

自交系的RFLP分子标记连锁图。Beavis等(1992)基于随机交配策略发展了一

种新的作图群体，在相同的群体大小下，较F2群体和重组自交系群体能提供一些新

的信息。1993年Gardiner等把Coe等(1987)构建的玉米F2群体进一步发展成为

“永久F2

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群体”并在此基础上公布了最新的连锁图，这张图包括先前发表的“核心”探针在内，

共214个位点。随后一张基于四个作图群体的整合图谱问世，这张图谱包含275个

以EST序列和一些未知序列为探针的标记(Causseetal,1996)„自上个世纪90年

代以来，许多研究小组还纷纷利用RFLP标记构建连锁图用于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个位点的玉米高密度RFLP分子标记连锁图(Davis四

al,1999)的公布，标志着玉米RFLP分子标记作图的工作得到了飞跃的发展。

利用RFLP标记构建玉米的分子标记连锁图得到长足发展的同时，另一种

以PCR为基础的分子标记一SSR标记应运而生，因为其操作简单、结果准确和共

显性分离等优点，在过去不到10年的时间里，各个重要作物的SSR分子标记连锁

图纷

ot

纷被构建。比如，水稻(Temnykhal,2000)：小麦(Bryanetal。1997：R6der<^tai,

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

等。玉米是较早应用SSR标记的物种之一，在1993年就有类似报道出现(Senior

and

Heun,1993),随后稳步发展(Chinet&l,1996；TarammoandTingey,1996),最近，以永久的

B73XMO17群体(IBM)为基础，同时综合了其它两个作图群体的数据，构建了一个包含978个玉

米SSR标记的分子标记连锁图(NatalyactaL2002),这是迄今为止所有作物中包含SSR标记最

多的一张连锁图，这些SSR标记很多是根据玉米EST序列或者已知功能的基因开发而来的，这张

图将为采本科植物的比较基因

组研究、基因定位、分子标记选择等研究工作提供大大的帮助(Tuberosa”al。2002a),

同时作者还在最近公布了所有标记的原始数据。

2.3玉米基因组计划

DNA分子标记的快速发展和高密度分子标记连锁图构建的同时，玉米和其它一

些物种的基因，克隆和其它重要信息也纷纷被整合(比如突变体，QTL定位信息，

cDNA序列，物理图谱，比较图谱等)，这些信息也大大促进了玉米基因组研究。

2002年9月20日，美国自然科学基金会(NationalScienceFoundation)宣布正式

启动玉米基因组测序计划，并公布了启动这个计划的4点理由：DDNA测序技

术的快速发展使得测序速度大为加快，测序成本大幅降低；2)新的高质量和高通

量的DNA指纹方法(DNAfingerprintingmethods)能够使整合的物理图谱所需的

克隆数

9

最少；3)已经发展了富集富含基因的玉米基因组片段的技术：4)玉米和水稻以及

拟南芥的比较基因组研究表明。仅对水稻和拟南芥这两种高等植物进行测序还不足以

了解玉米基因的数目和功能(ChandlerandBrendel.2002).

其实早在2001年6月份，美国自然科学基金会就组织了一次关于玉米基因组

测序的技术讨论会。包括大专院校、科研院所和大型企业的科学家还有美国能源

部(DeparmaentofEnergy)、美国卫生部(NationalInstitutesofHealth)、美国农

业部(DepartmentofAgriculture)和美国玉米生产者联合会(U.S.corn

growers'associations)的代表都参加了这次会议，与会代表一致认为进行玉米基因

组测序并把玉米基因整合在玉米的物理一遗传图谱上是切实可行的，需要考虑的是测

序的策

略：是对玉米富含基因的区域进行测序还是对玉米全基因组进行测序。与会专家认

为相对于利用鸟枪法进行全基因组测序而言，对玉米这种基因组巨大而复杂的生物进

行富含基因的区域进行测序显得更加经济实惠，同时提出了对玉米富含基因的区域进

行测序的几种策略，分析认为找到玉米绝大部分基因并把它们整合在玉米的物理和遗

传图谱上的花费大概是5200万美元。会上还选定B73这个在美国曾经广泛应用

的优良自交系作为测序的样本来源。随后美国自然科学基金资助了一个对玉米的特

殊区域(富含基因的区域)或者克隆进行全基因组测序的项目(http：//.gov

/pubsys/ods/getpub.cfm?nsf01158)«项目总投资1200万美元,因为竞争，这个项目分成

两个子项目。Rutgers大学的JoachimMessing博士主持了其

中的一个(h仲：//.nsff),其目标就是要为玉米基因组测序准备高质量的，

用于测序的物理图谱，这张图要整合大约450,000个BAC克隆，并对其中的一半进

行末端测序，获得450,000条BAC末端序列，还要对其中的1.40个BAC进行

10倍鸟枪法测序，也即占玉米基因组大约1%。另一个项目由来自Danforth中心的

Karel

Schubert博士主持(http：//.nsf.gov/servlet/showaward?award=0221536),该项目主要是评价

两种基因富集技术("methylation-filtering"and"highc.tselection")的优劣，并通过

这两种技术构建包含250,000个克隆的文库，将对其中100,000个克隆进行末端测

序，然后把这些克隆排成连锁群和注解，然后定位在玉米和水稻的基因组图谱上。

2002年9月18日，美国自然科学基金会又组织专家讨论并对这两个项目进行了调整，主

要是讨论数据的共享以及如何在两个项目间交流，并成立了一个独立的顾问委员会来监

督和敦促计划的顺利进行。会议还提议建立一个专门的网

0

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站来发布这些数据。和其它大型测序计划一样，玉米测序数据也将有计划的提供给全世界各地的科学

家。

3.杂种优势及其遗传机理研究

3.1遗传多样性与杂种优势

3.1.1杂种优势概念的提出

杂种优势（Heterosis）指的是，基因型不同的亲本问进行杂交，其杂种后代f尤其

是杂种F1代）在适应力，生长势，抗逆性，代谢强度，发育速度毗及生产性能等方面

超过杂交亲本的现象（罗鹏，1996）。杂种优势是生物普遍现象.不仅表现于动植物

界，在微生物方面也有类似应用。

人类对杂种优势的现象的认识，历史久远，我国明代问世的《天工开物》就记

载了家蚕杂种优势及其利用。而植物杂种优势最早可以追溯到18世纪中叶德国学者

Kulreuter关于烟草的研究。Shull（1908）最早提出杂种优势的概念，并于1914年正

式提出“杂种优势”术语。而杂种优势的广泛应用，却是本世纪三十年代的事。其功

臣应首推美国的杂交玉米，其后在水稻，高粱，油菜，小麦，谷子等重要农作物都得

到广泛应用（刘后利，1994）。

3.1-2DNA分子标记差异性与杂种优势的关系

分析植物属、种、亚种、群体和优良育种材料的遗传多样性是作物遗传育种研究的重要内容。植

物分类学家和种质资源管理者往往注重高层次（属、种和亚种）的遗传多样性研究：而育种家则更关心

育种群体和骨干种质的遗传多样性，因为骨干种质多样性是他们在今后育种实践中成功的关键。在

DNA分子标记出现以前，遗传多样性研究主要依靠亲缘关系、形态标记、生理或细胞学标记以及杂交

后代的杂种优势表现和变异程度等方法；很长一段时间内同工酶标记被当作植物分类和进化研究的主

要工具（HamrickandGoat,1997）,但是同工酶标记的数量有限，而且多态性低，因而难以对育种材料

进行全面，系统的遗传多样性研究。上个世纪80年代以来，RFLP、RAPD、AFLP和SSR等分子标记

的快速发展克服了同工酶标记的缺陷，为植物的遗传多样性研究提供了有力的工具。

文献缘述

分子标记除了用来研究植物的遗传多样性外，另一个应用就是用来划分杂种优势群和预测

杂种优势。耳前，科用分子标记的多态性分析预测杂种优势有几种不同的观点。如Dudley等

（1991）通过对14个玉米自交系双列杂交的资料分析表明，遗传距离（ModifiedKoger-s

Distance,MRD）与杂种产量相关不显著，虽然杂种具有高产基因型标记数与杂种产量相关显著，

MRD直的矩阵发丰厅与系谱分叛一致。但其与以产量为基础的群体并不总是一致。Lee等利用

28个多态性RFLP标记检测了8个玉米自交系的变异情况，分析了28个单交种的产量与其亲本

遗传距离的关系。结果表明。在P,fLP为基础的遗传距离和产量优势呈现明显的正相关，认

为可以用分子标记预测具有高产优势的单交种组合。Melchinger（1990）等人通过研究玉米不同

品种和自交系，发现同一杂种优势群中的自交系间的杂种与亲本遗传距离有较高的相关性.而

不同优势群组合间不存在这种相关性。张启发等（1994；1995；1996）做了大量系统的研究，他将

遗传杂合性区分为一般杂合性和特殊杂合性，发现水稻品种间杂种优势与特殊杂合性的相关更为

显著，但当研究不同生态型之间和亚种间杂种时，特殊杂合性与杂种优势的相关仍然很小。这

些结果表明.从全基因组的杂合性上并不能解释杂种优势形成的遗传基础。

利用分子标记来预测杂种优势，在不同物种间，甚至同一物种不同的研究小组之

间往往会得到不同的甚至绝然相反的结果，究其原因笔者认为可能有两个原因：I）如

果目标性状的杂种优势是由显性效应或超显性引起的，杂合性与杂种优势应成线性相

关，如果有上位性存在，这种线性关系则被逐渐弱化；2）大多数研究者都使用覆盖整

个基因组的分子标记位点来计算遗传距离。但这些标记位点不〜定与杂种优势有关的

基因或Q,rL相连锁。用与杂种优势无关的分子标记的差异来预测杂种优势，结果显

然会出现偏差。Charcossct等（1991）和Bemardo（1992）分别根据理论分析和计算机

模型证实：如果不使用与杂种优势有关的基因或QTL紧密连锁的分子标记位点，

而是用与杂种优势QTL不连镂的标记位点计算遗传距离，那么无论群内和群间的

杂种组合，遗传距离与杂种优势群之间的相关程度都会下降。单纯增加标记密度并不

能提高预测的能力，因此，必须筛选与杂种优势QTL紧密连锁的分子标记。

AitriODeMarsan等（1998）对209个AFLP与135个RFLP标记与杂手中优势相关

性的比较研究结果，以及Dudley等（1991）的研究结果都证实了这一结论。难题是如

何确定与QTL连锁的标记。比如以控制玉米株高的QTL为例，迄今为止已经定位

了100个以上与玉米株高有关的基因或者QTL.这些基因或QTL几乎遍布玉米

10条染色

华中农韭大学博士论文

体的每一个染色体框(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数量性状位点(QTL)定位方法

分子生物学技术和数量遗传学的发展，使得研究单个QTL的作用成为可能，分子

遗传学与数量遗传学相互渗透和融合，已形成了一个新的研究领域一分子数量遗传学

(MolecularQuantitativeGenetics)«分子数量遗传学研究的目的，就是借助分子标

记，采用适当的统计分析方法明确QTL在染色体上的位置及其效应。所以，人们有时

也直接称其为QTL分析。

QTL(QuantitativeTraitLoci)定位的原理是：利用适当的分离群体，构建较高密

度，分布均匀，覆盖全基因组的分子标记连锁图，一般标记间平均间距10cM.20cM为

宜。根据遗传连锁的基本遗传学原理，对分离群体中单株的标记基因型和性状的表型

值进行一定的统计分析，将决定数量性状的QTL定位在分子标记连锁图中。目

前，定位QTL和估计QTL效应的方法主要有单标记分析法(Edwards«al.1987),

区间作图法(LanderandBotstein,1989)和复合区间作图法(Zeng,1994)等。

3.2.1单标记法(OneMarker

Analysis)

单标记法是最简单的分析标记与性状关联的方法，它利用每个标记位点不同基因

型间的性状均值差异.以传统的单因素方差分析法测验被研究的数量性状在标记基因

型间的差异显著性。对于一个作图群体而言，任意标记位点具有三种基因型fF2群体)

或两种基因型(回交群体、重组自交系、双单倍体系)，分析每一基因型个体的数量性

状均值的差异，进行F测验，当F测验显著时.则表明该标记位点可能与一个或

多个QTL连锁。这种方法进行数量性状分析时，既简单，又符合QTL定位的基本

统计原理，而且不需要完整的分子标记连锁图，在发现QTL上是最为有效的方

法：其不足之处是：1)不能区分某个标记是与一个QTL还是多个QTL相关；2)

无法确切估计QTL的可能位置：31由于遗传效应与重组串混合在一起。可能导致

低

估QTL的遗传效应；4)容易出现假阳性结果；5)检测效率不高。前述单标记QTL分析，是以标记为

基础的分析方法(Marker--basedanalysis,biBA)o此外还有一种以性

状为基础的分析方法(Trait山asedanalysis,TB/\)(Lebowitzetal,1987；吴平，1996),