基于全基因组的元QTL分析和插入缺失（InDel）标记研究水稻耐盐性：架起基因组学与育种之间的桥梁

《Rice》：Genome-Wide Meta-QTL Analysis and InDel Markers for Salt Tolerance in Rice: Bridging the Gap from Genomics to Breeding

　　

摘要

盐胁迫是全球水稻生产力的主要非生物限制因素。为了建立一种稳健的基因组框架用于育种，我们进行了一项全基因组范围的元QTL（MQTL）分析，整合了来自幼苗期和生殖期的QTL数据。构建了一张高密度共识图谱，并对来自不同研究的初始QTL进行了整理和冗余过滤。通过元分析进一步细化了置信区间，以确定稳定的MQTL区域。在幼苗期的926个原始QTL中，鉴定出了87个幼苗期MQTL（SeMQTLs）。值得注意的是，SeMQTL1-5包含了主要的基因位点Saltol，以及另外3个高置信度的SeMQTL（置信区间小于1 cM，物理间隔≤1 Mb，平均PVE值大于17%），这些基因与盐胁迫下的离子平衡机制有关。在生殖期，从241个QTL中整合出了43个生殖期MQTL（ReMQTLs），其PVE值介于4.84%到46.36%之间。后续分析将MQTLSIH1-2（最稳定的区域）和MQTLSIH1-5（包含SKC1）确定为影响幼苗耐盐性的关键候选基因，而MQTLPF11-1（PVE值大于28%）被优先用于生殖期育种。共有39个MQTL与基于SNP的选择热点区域共定位。在这些区域内，我们开发了21个InDel标记，其中18个被验证为有效的等位基因特异性标记，可用于区分盐耐性。这项工作首次提供了一套高置信度的、源自MQTL的盐耐性InDel标记，为标记辅助选择和将耐盐性基因位点引入优良遗传背景提供了宝贵资源。