关于鉴定控制烟草（N. tabacum）镰刀菌枯萎病抗性的新基因组区域的首份报告

《Plant Gene》：First report on the identification of novel genomic regions governing Fusarium wilt resistance in tobacco ( N. tabacum)

通过F2群体构建和QTL-seq分析，鉴定出烟草炭疽病抗性由两个同源隐性基因控制，发现SSR标记PT60988及八个染色体显著区域（涉及41个SNP和36个候选基因），为抗性品种培育提供新工具。

　　

桑贾娜·马塔帕尔蒂（Sanjana Mattaparthi）|阿尼尔·A·哈克（Anil A. Hake）|阿马拉瓦蒂·耶拉里（Amaravathi Yellari）|霍萨普拉·谢卡拉拉朱·马赫еша（Hosapura Shekhararaju Mahesha）|卡尼甘蒂·特贾斯维（Kaniganti Thejaswi）|普拉巴卡尔·拉奥·库杜普迪（Prabhakar Rao Kudupudi）|马德哈万·斯里尼瓦桑（Madhavan Srinivasan）|萨达戈班·拉马克里希南（Sadagoban Ramakrishnan）|奇纳斯瓦米·南达（Chinnaswamy Nanda）|萨拉拉·凯萨姆塞蒂（Sarala Kesamsetty）|谢舒·马德哈夫·马甘蒂（Sheshu Madhav Maganti）

ICAR-国家商业农业研究所（ICAR-National Institute for Research on Commercial Agriculture），拉贾姆恩德里（Rajahmundry）533105，安得拉邦，印度

摘要

为了识别与烟草抗Fusarium枯萎病相关的分子标记，我们从抗Fusarium枯萎病的FCJ-11品种和易感品种FCH-222的杂交后代中培育了一个F₂作图群体。使用Fusarium oxysporum对该F₂群体进行筛选后，发现抗性由两个纯合隐性基因控制，表现出双基因遗传特征。单标记分析确定了位于基因上的SSR标记PT60988，该标记解释了6.68%的抗枯萎病表型变异。QTL-seq分析在五个染色体上识别出八个显著基因组区域：Chr02（50.0–50.6 Mb）、Chr05（3.4–4.1 Mb）、Chr08（29.6–30.6 Mb；38.2–43.2 Mb；49.5–52.3 Mb）、Chr12（93.0–93.6 Mb）和Chr19（60.0–61.5 Mb；64.3–65.7 Mb），这些区域包含36个候选基因中的41个SNP，这些基因与Fusarium枯萎病抗性相关。基因SNP数量最多的染色体是第8号染色体，在30.50至51.1 Mb区间内有28个SNP，而第19号染色体在60.52至65.69 Mb区间内有12个SNP。在控制Fusarium枯萎病的QTL-seq区域中，值得注意的抗性相关基因包括Ntab08g008120.1（类蛋白酶体泛素受体ADRM1-B）、Ntab08g007950.1（SNAP受体复合蛋白）、Ntab08g008150.1（壁相关激酶2）、Ntab08g006590.1（小核核糖核蛋白Sm D1）、Ntab08g008320.1（F-box蛋白CPR30类似物）和Ntab19g009600.1（TMV抗性蛋白）。我们的研究结果展示了有效的QTL作图方法，可用于识别烟草中的Fusarium枯萎病抗性位点，为加速抗性品种的育种提供了宝贵的遗传标记。

引言

烟草（Nicotiana tabacum；2n = 4 × 48）是一种重要的商业作物，在全球123多个国家都有种植。中国、印度、巴西、希腊、阿根廷、西班牙、土耳其和美国等国家，烟草是许多小农户的重要收入来源。当前的烟草种植面临着来自非生物和生物胁迫的挑战。生物胁迫包括由真菌、细菌、病毒和线虫引起的各种疾病。Fusarium枯萎病是一种主要由Fusarium oxysporum f. sp. nicotianae引起的破坏性真菌病害，会导致叶片黄化、植株萎蔫、维管系统变色，严重时甚至导致植株死亡，从而造成巨大的产量损失。受感染的植株由于在生长早期死亡以及叶片畸形和生理机能受损而降低了商业价值。鉴于Fusarium枯萎病的重大经济影响，开发抗性烟草品种被认为是最有效的管理策略。

近年来，标记辅助育种方法越来越受欢迎，与传统方法相比，这种方法可以加速新品种的培育和推广。该技术利用相关标记将理想性状精确地转移到目标品种中。因此，识别与Fusarium枯萎病抗性相关的标记对于将这些抗性基因/数量性状位点（QTL）导入易感品种以进行改良至关重要。目前，全基因组关联研究（GWAS）和QTL作图是识别性状相关标记的主要方法（Hake等人，2017a；Hake等人，2017b）。GWAS通常使用经过多代选择的地方品种和稳定品种，而QTL作图则使用分离群体，如F₂代、回交后代、双倍单倍体和来自不同亲本杂交的后代重组系（RILs）。迄今为止，尚未有关于烟草Fusarium枯萎病抗性的标记或QTL的报道。然而，在亚麻籽、鹰嘴豆、西瓜、茄子和皮马棉等其他作物中，已经发现了与Fusarium枯萎病抗性相关的标记。Rozhmina等人（2024）利用高度抗性和易感F₂植株的大规模分离分析，鉴定了亚麻籽中对Fusarium oxysporum f. sp. lini的抗性候选基因。QTL作图在鹰嘴豆（Lakmes等人，2024）、西瓜（Branham等人，2018）、黄瓜（Dong等人，2019）、茄子（Tassone等人，2022）、亚麻籽（Cloutier等人，2024）和皮马棉（Abdelraheem等人，2022）中成功识别了Fusarium枯萎病抗性的QTL。另一种QTL作图方法——数量性状位点测序（QTL-seq）涉及根据不同表型从分离世代（主要是F₂代）中制备两个极端群体，并通过与其中一个亲本的基因组测序来识别与性状相关的QTL。QTL-seq方法已成功应用于多种作物，用于识别与多种性状相关的标记，包括西瓜中的Fusarium枯萎病抗性（Pal等人，2023；Branham等人，2018）、南瓜中的Phytophthora冠腐病抗性（Ramos等人，2020）、水稻中的完全穗伸出（Hake等人，2023；Ballichatla等人，2024）、芝麻中的叶片大小（Sheng等人，2021）以及水稻中的盐耐受性（Khunsanit等人，2024）。

在本研究中，我们使用了由抗Fusarium枯萎病品种（FCH-222）和抗性品种杂交得到的F₂作图群体来识别与烟草Fusarium枯萎病抗性相关的标记/基因。据我们所知，这是首次报道烟草中控制Fusarium枯萎病的基因组区域。

章节片段

F₂作图群体的建立

为了识别控制Fusarium枯萎病的基因组区域，我们通过将具有中等抗性的FCJ-11品种与易感品种FCH-222进行杂交，培育了一个F₂作图群体。具体来说，FCJ-11（♀）与FCH-222（♂）杂交产生了F₁种子。F₁种子被播种在苗圃中，并通过多态性SSR标记PT50759确认为杂交后代（补充材料）

Fusarium枯萎病的表型分析和遗传分析

为了识别控制Fusarium枯萎病的基因组区域，我们使用了来自抗Fusarium枯萎病的FCJ-11品种和易感品种FCH-222杂交得到的F₂作图群体。来自FCJ-11和FCH-222杂交的F₂和F₁植株均接受了Fusarium oxysporum分离株NIRCAF-9的测试。F₁代（FCJ-11 × FCH-222）表现出对该病的易感性，这表明烟草的抗Fusarium枯萎病特性可能由多个基因共同控制

讨论

Fusarium枯萎病对烟草生产构成了重大挑战，主要是因为这种病原体能够在农田中长期存活。这种持久性使得有效控制该病变得非常困难。因此，培育抗Fusarium枯萎病的烟草品种至关重要。在这个育种过程中，识别与之密切相关的分子标记是关键步骤

结论

通过这项研究，我们全面了解了烟草抗Fusarium枯萎病的遗传机制。本研究首次鉴定出了新的抗Fusarium枯萎病候选基因。这些基因将通过反向遗传学方法（如基因编辑和过表达）进一步验证。本研究鉴定出的SNP还将被转化为KASP-PCR检测方法，并用于标记辅助育种

资助与致谢

作者感谢ICAR-国家商业农业研究所（ICAR-National Institute for Research on Commercial Agriculture）的负责人提供田间和实验室设施。本研究得到了ITC有限公司-农业事业部（ITC Limited-Agribusiness Division，安得拉邦拉贾姆恩德里533107）和ICAR-国家商业农业研究所（ICAR-National Institute for Research on Commercial Agriculture，安得拉邦拉贾姆恩德里533107）的支持，特别是对谢舒·马德哈夫·马甘蒂（Sheshu Madhav Maganti）博士的支持。

CRediT作者贡献声明

桑贾娜·马塔帕尔蒂（Sanjana Mattaparthi）：验证、方法学、数据分析。阿尼尔·A·哈克（Anil A. Hake）：写作——审稿与编辑、初稿撰写、验证、软件使用、方法学、数据分析、数据整理。阿马拉瓦蒂·耶拉里（Amaravathi Yellari）：写作——审稿与编辑、监督。霍萨普拉·谢卡拉拉朱·马赫еша（Hosapura Shekhararaju Mahesha）：验证、方法学。卡尼甘蒂·特贾斯维（Kaniganti Thejaswi）：验证、方法学。普拉巴卡尔·拉奥·库杜普迪（Prabhakar Rao Kudupudi）：监督、方法学。马德哈万·斯里尼瓦桑（Madhavan Srinivasan）：监督、资源提供、方法学。萨达戈班·拉马克里希南（Sadagoban Ramakrishnan）：

利益冲突声明

作者确认他们没有可能影响本研究结果的财务利益或个人关系。