Hortic Res | 南京农业大学菊花遗传与种质创新团队在菊花株高性状遗传解析和基因组选择方面取得新进展

菊花（Chrysanthemum morifolium Ramat.）是我国传统名花和世界四大切花之一，极具观赏和经济价值。株高是决定菊花株型的重要性状，是切花品质分级的重要标准，其形成快慢影响生产周期和生长效率。切花菊优级品种的茎秆长度>80cm，但株高过高又会导致生产耗能高、易倒伏等问题。因此，合适的株高一直是菊花育种的重要目标。

2023年11月，Horticulture Research上线了（Advance Access）南京农业大学菊花遗传与种质创新团队题为Genetic architecture and genomic prediction of plant height-related traits in chrysanthemum的研究论文。

该研究整合全基因组关联分析（GWAS）及选择清除分析解析了菊花四个株高相关性状的遗传基础，并评估了岭回归最佳线性无偏预测（rrBLUP）模型和不同SNPs子集针对株高性状进行基因组选择（Genomic selection，GS）的预测效率，为菊花株型遗传改良奠定了重要基础。

团队前期破译了六倍体栽培菊花基因组，为进一步解析菊花重要园艺性状的遗传机制奠定了基础。基于此，该研究以200份株高存在显著差异的菊花种质为材料，调查了对株高、节间长度、节间数、茎粗等四个株高相关性状在两个环境中的表型变异，利用简化基因组测序获得的330,710个高质量SNPs进行GWAS，共鉴定到42个变异位点；通过对高群体和矮群体的选择清除分析，筛选到16个选择清除区间，其中Chr1_339370594和Chr18_230810045两个变异位点在两种方法中被重复鉴定，且在该位点携带不同基因型的品种在株高和茎粗两个性状上存在显著差异（图1）。然后，结合关联信号区间内候选基因的转录组数据和定量PCR验证结果，发现RFA1B、MSH1和IAA13三个基因可能是调控菊花株高的潜在候选基因。最后，基于rrBLUP模型，利用随机选择SNPs和GWAS检测出的显著关联SNPs子集对株高相关性状进行GS预测分析，发现后者预测效率更高，其中assocated1000 SNPs的GS预测准确度达0.94-0.97（图2），从而率先建立了菊花株高性状GS预测方法。该研究结果揭示了菊花株高相关性状的遗传机制，检测出的显著SNPs、候选基因及建立的GS预测方法将进一步提升菊花分子育种效率。

图1. Chr1_339370594（a-e）和Chr18_230810045（f-j）两个变异位点的信号特征及携带不同等位基因型个体间的株高和茎粗表型差异

图2. rrBLUP模型下不同SNPs子集对两个环境中株高相关性状进行基因组选择的预测准确性

南京农业大学菊花遗传与种质创新团队张飞教授为论文通讯作者，博士生张雪峰和青年教师苏江硕为论文的第一作者，陈发棣教授、房伟民教授、管志勇教授、蒋甲福教授、王振兴教授、廖园、何玉华和已毕业研究生贾斐斐参与了相关工作。该研究得到了国家自然科学基金（32171857）、现代农业产业技术体系建设专项（CARS-23-A18）等项目的资助。

文章链接：

https://doi.org/10.1093/hr/uhad236

转自：“园艺研究”微信公众号

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