利用农艺性状标记和SSR标记对绿豆(Vigna radiata L.)的遗传多样性和群体结构进行分析,以培育高产、早熟且抗逆的基因型

《South African Journal of Botany》:Genetic diversity and population structure analysis of mungbean ( Vigna radiata L.) using agronomic and SSR markers for breeding high-yielding, early-maturing, and stress-resilient genotypes

【字体: 时间:2026年02月08日 来源:South African Journal of Botany 2.7

编辑推荐:

  本研究评估了80个绿豆基因型的遗传多样性,结合形态和SSR标记分析,揭示了形态与分子聚类的不完全一致性,筛选出高产量、早熟且抗逆的基因型(MH 421、MH 318、MH 1314、IPM 409-4、IPM 205-7),为杂种优势育种提供了理论依据。

  
Versha Rohilla | Hirdayesh Anuragi | Rajesh Yadav | Ravika Sheoran | Atman Poonia | Amit Sharma
印度哈里亚纳农业大学遗传与植物育种系,Hisar 125004

摘要

Vigna radiata L. Wilczek是一种生长周期短、营养丰富的豆类作物,含有高质量的蛋白质和微量营养素,是应对营养不良和多样化谷物种植系统的重要组成部分。然而,其遗传改良受到狭窄的遗传基础以及对生物和非生物胁迫的脆弱性的限制。本研究利用30个形态学和产量性状以及164个简单序列重复(SSR)标记,评估了80个绿豆基因型(包括先进育种系和已发布的品种)在四种环境(2018年夏季、2019年夏季、2019年秋季、2020年夏季)下的遗传多样性。主成分分析确定了8个解释超过73%表型变异的因子,在2019年夏季,与产量相关的性状主要体现在PF3上;而在2019年秋季,则主要体现在PF2上。黄斑病(YMD)与产量呈负相关。层次聚类分析(HCA)将基因型分为10个形态学群组,而基于SSR的未加权邻接分析则揭示了3个主要的分子群组,但表型和分子群组之间的对应关系有限。遗传力和Fst的平均估计值分别超过60%和0.071。群体结构分析显示这些基因型具有共同的祖先,其中SP1–SP3为纯系,而SP4为杂合系。MH 421、MH 318、MH 1314、IPM 409–4和IPM 205–7等基因型在各种环境下表现出高产量和早熟特性,并具有抗逆性。此外,本研究还发现了可用于杂种优势开发和抗逆品种选育的新亲本。多环境表型分析与分子谱型分析的结合为选择遗传多样的亲本以最大化杂种优势并加速绿豆改良提供了可靠的框架。

引言

确保快速增长的世界人口获得充足的高质量食物仍是一个紧迫的挑战。农业生物多样性的逐渐下降、对少数几种主粮的过度依赖以及气候变化的不确定性加剧了全球的营养不安全问题。应对这些趋势的最有前景的策略之一是多样化种植系统,使用营养密集、生长周期短的豆类作物,这些作物既能提供稳定的产量,又能提高饮食质量(Selvi等人,2006;Nair等人,2019)。绿豆(Vigna radiata L. Wilczek)在当前农业和气候条件下是实现饮食多样化、资源保护和生态系统服务的关键候选作物(Das等人,2019;Hazra等人,2020)。从营养角度来看,绿豆富含易消化的蛋白质(22–28%)、膳食纤维(3.5–4.5%)、复合碳水化合物(59–65%)以及钙、铁和锌等必需微量营养素(Itoh等人,2006;Srivastava和Ali,2004;Choudhary和Suri,2014;Di Paola等人,2017)。此外,它还含有抗氧化剂和维生素,具有促进健康的作用。除了营养价值外,绿豆还适应多种农业气候区,适合纳入各种种植系统,包括水稻-小麦轮作。其短生长周期使其可以作为 catch、relay 或夏季作物,其固氮能力有助于提高土壤肥力。最近的研究进一步强调了绿豆在缓解与生活方式相关的疾病(如高血糖、高血脂和高血压)方面的作用,以及其保护肝脏和调节免疫系统的效果(Nair等人,2019)。
绿豆原产于印度-缅甸地区,全球种植面积达730万公顷,平均产量为721公斤/公顷(Nair等人,2019),印度是主要的绿豆生产国,与邻国一起占总产量的30%以上。印度 alone 占绿豆总产量的10%以上,种植面积为513万公顷,产量为309万吨,平均产量为601公斤/公顷(Anonymous,2022)。尽管近几十年来发布了改良品种,但由于对多种胁迫的敏感性,产量提升有限(Karpechenko,1925;Nair等人,2019;Singh等人,2014,2019;Mishra等人,2020)。其中,由begomoviruses(如MYMIV)引起的绿豆黄斑病(YMD)是通过白粉虱传播的,是最具破坏性的生物胁迫因素之一,根据基因型和感染阶段的不同,可能导致10%至100%的产量损失(Mishra等人,2020;Anuragi等人,2022)。非生物胁迫,特别是在生殖期的高温胁迫,进一步限制了产量潜力。为了提高单位产量并保障不断增长的人口的食物安全,已经培育出多个高产品种。
绿豆遗传改良的一个根本限制是遗传基础狭窄,这限制了重组和新性状组合的发展(Arunachalam,1981)。在这种情况下,识别和利用遗传多样的亲本对于最大化杂种优势和产生超亲个体至关重要。通过多变量分析形态学性状来评估遗传多样性,可以识别出对产量有贡献的关键性状,并将具有相似表型特征的基因型分组。遗传上不同的亲本之间的杂交增加了实现杂种优势和超亲分离的概率。使用层次聚类分析(HCA)进行多样性分析可以有效整合定量和定性数据,确定遗传相关性,定义群体结构,消除冗余并描述多样性(Peeters和Martinelli,1989;Brown,1991;Ordas等人,1994;Smith等人,1995)。主成分分析(PFA)可以识别出解释大部分变异的关键性状,简化复杂数据以便于育种选择(Johnson和Wichern,1988)。虽然表型多样性分析对于优良亲本的选择仍然有价值,但其可靠性可能受到环境因素的影响(Selvi等人,2006)。分子标记提供了一种补充方法,提供了可重复且不受环境影响的遗传多样性测量手段。在豆类作物中,微卫星或简单序列重复(SSR)标记特别有利,因为它们具有高多态性、共显性遗传和广泛的基因组分布(Suman等人,2018;Anuragi等人,2022)。基于SSR的绿豆研究一致显示了有用的多态性水平,并有助于将基因型分为不同的组以便育种。然而,将分子标记数据与多环境表型数据相结合的研究在绿豆中尚未得到充分探索(Abbas等人,2015)。通过将分子标记与表型评估相结合,可以精确识别遗传多样的种质资源,从而加速作物改良(Gupta和Varshney,2000;Srivastava等人,2014;Pratap等人,2016;Chueakhunthod等人,2018)。因此,本研究通过结合80个绿豆基因型的多环境表型分析和基于SSR的分子多样性分析来填补这一空白。表型分析评估了四种不同季节环境下的30个形态学和产量相关性状,而分子分析使用了164个SSR标记来评估遗传关系。主成分分析(PCA)和层次聚类分析(HCA)与分子数据的结合有助于识别遗传多样、高产和早熟的基因型。这些结果为育种计划中的亲本选择提供了可靠的框架,旨在扩大遗传基础并提高绿豆的抗逆性、产量和营养价值。

实验材料

共评估了80个绿豆基因型,其中包括在印度Hisar的Chaudhary Charan Singh Haryana农业大学(CCS HAU)开发的34个先进育种系,以及来自不同农业气候区的46个已发布品种。每个基因型的系谱和来源中心的详细信息见补充表S1。

实验地点和季节环境

田间实验在遗传与植物育种系的豆类研究农场进行。

环境间的表型变异

方差分析显示,除茎毛、小叶裂片、叶形、早熟荚果颜色、荚果毛和种子颜色等定性性状外,所有性状在基因型间存在显著差异(p < 0.05),这些性状没有明显的形态变异。其余24个变量,尤其是与产量相关的定量性状,在kharif(合并数据)、夏季(合并数据)以及所有四个季节的合并数据集中表现出高度显著差异(p ≤ 0.01)。

讨论

绿豆在印度已有数百年的种植历史,在现代农业中因其生长周期短、固氮能力和适应多种农业气候区的能力而变得越来越重要。它支持水稻-小麦系统中的作物多样化和集约化,而不降低主粮产量。育种工作集中在广泛的适应性和稳定的表现上,这得益于关键产量性状(如植株高度、每株荚果数、荚果长度、种子大小)的显著遗传变异。

结论

绿豆是一种营养丰富、生长周期短的豆类作物,对于多样化谷物种植系统和提高营养价值至关重要,但其育种受到狭窄遗传基础的制约。本研究在80个基因型中发现了显著的形态学和分子变异,将它们分为不同的群组,表明先进育种系和已发布品种之间存在部分共同的祖先。MH 421、MH 318、MH 1314、IPM 409–4和IPM 205–7等优良基因型被确定为有前景的育种亲本。

资助

本研究未获得特定资助。

数据可用性

补充表S1、S2和S3包含在手稿中。作者可根据合理要求提供其他补充数据或原始数据。

CRediT作者贡献声明

Versha Rohilla:撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原稿、可视化、验证、监督、资源管理、方法学、调查、正式分析、数据管理、概念化。 Hirdayesh Anuragi:撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原稿、可视化、监督、软件使用、资源管理、方法学、正式分析、数据管理、概念化。 Rajesh Yadav:撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原稿、可视化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

作者感谢Hisar的CCS HAU遗传与植物育种系的小麦部门提供的实验室设施和技术支持。
相关新闻
生物通微信公众号
微信
新浪微博
  • 搜索
  • 国际
  • 国内
  • 人物
  • 产业
  • 热点
  • 科普

知名企业招聘

热点排行

    今日动态 | 人才市场 | 新技术专栏 | 中国科学人 | 云展台 | BioHot | 云讲堂直播 | 会展中心 | 特价专栏 | 技术快讯 | 免费试用

    版权所有 生物通

    Copyright© eBiotrade.com, All Rights Reserved

    联系信箱:

    粤ICP备09063491号