花生含油量的遺傳基礎與QTL 定位研究進展

張 月 王志慧 淮東欣 劉 念 姜慧芳 廖伯壽 雷 永

中國農業科學院油料作物研究所 / 農業農村部油料作物生物學與遺傳育種重點實驗室, 湖北武漢 430062

花生是重要的油料和經濟作物, 在全球100 多個國家種植, 2022 年全球種植面積達2964 萬公頃,總產5011 萬噸, 花生油產量643 萬噸。我國花生種植面積480 萬公頃, 占全球的16.2%, 位居全球第2 位, 總產1830 萬噸, 占全球的36.5%, 居全球首位[1]。我國花生總產的約55%用于榨油, 花生油年產量增加到330 萬噸, 是僅次于菜籽油的第二大國產植物油。在我國目前食用植物油自給率僅約30%的背景下, 國內市場仍存在100 萬噸以上的花生油供需缺口[2]?；ㄉ钱a油效率較高的大宗油料作物,通過強化遺傳改良、培育和推廣高油高產品種是提升國產植物油自給率的重要路徑。高含油量是花生遺傳改良的重要目標, 據測算, 花生含油量每提高1個百分點, 相當于增產2 個百分點, 榨油企業利潤可提高7 個百分點[3]。通過雜交、誘變結合分子標記輔助選擇等技術, 國內培育出了一批含油量超過55%的高油品種。據統計, 目前我國審定(登記)的花生品種中含油量≥55%的高油品種約占16%, 其中含油量超過 57%的品種有 27 個, 最高含油量達61.03% (農業農村部種業管理司中國種業大數據平臺)。然而, 目前生產上高油花生品種的含油量易受環境影響而表現不穩定, 且普遍存在與高產、抗病、抗逆性不能很好協調等問題, 這與花生含油量是多基因控制的數量性狀密切相關。研究花生含油量的遺傳基礎, 將為開展高油育種的親本組配、高油高產高抗種質創制和高油品種培育奠定堅實的理論、技術和材料基礎。本文綜述了近年來花生含油量的鑒定方法、遺傳分化、遺傳特性、環境影響、QTL定位和基因發掘等方面取得的相關研究進展, 探討了花生高油育種面臨的挑戰和對策, 對花生含油量遺傳改良的技術路徑和目標進行了展望, 以期為后續的相關研究提供參考。

1 花生含油量表型鑒定方法

花生含油量的精準、快速、高效鑒定技術是高油種質發掘、含油量遺傳分析、QTL 定位和功能基因發掘的基礎。含油量的測定方法有多種, 主要有索氏抽提法[4]、近紅外光譜法[5]、核磁共振法[6-8]以及氣相色譜法。索氏抽提法是國家標準方法(GB/T 14488.1-2008), 也是仲裁方法, 其原理是半連續溶劑萃取法, 具有成本低、過程操作簡單、重現性好、結果準確等優點, 缺點是耗時長、通量和效率不高[6]。近紅外光譜法具有快速、無損、高效、簡便等突出優點, 但種子含水量、種皮顏色、種子飽滿度等因素均會影響測試結果[9]。核磁共振法是一種快速、簡便、無損的含油量測定技術, 具有精度高、穩定、簡便、不破壞種子等特點, 且不受樣品均勻性的影響[7], 但依賴于樣品標定過程中的精確性, 尤其是溫度對核磁檢測結果的影響較大[8]; 氣相色譜法通過測定脂肪酸的絕對含量并換算成含油量, 可對微量樣品進行分析[10]。

以上4 種花生含油量的主要測定方法中, 索氏抽提法和氣相色譜法測定結果相對更準確, 但測定速度慢, 效率不高且需要破壞種子, 不能快速大批量地篩選優異材料, 不能適用于育種后代材料的批量選擇, 索氏抽提法提取的是粗脂肪, 其中包含游離的脂肪酸、磷酸等, 氣相色譜法可進行微量檢測,分析不同的脂肪酸含量, 如種子量較少可選擇該種鑒定方法; 而近紅外光譜法和核磁共振法是含油量的無損檢測方法, 檢測效率高但準確性一般, 需要利用索氏抽提法檢驗其檢測的準確性, 不同的是近紅外光譜法可同時測定多個品質參數, 如蛋白質等,但易受到種皮顏色及粒型的影響, 而核磁共振法只能獲得含油量單一參數, 易受到環境溫度影響, 費用也比較高。

研究者可根據樣品數量、樣品特性和試驗精度的要求, 選擇合適的含油量測試方法, 也可綜合使用2～3 種方法, 最大限度提高表型鑒定效率和精度,如在雜交后代中篩選高油材料, 可先利用無損檢測方法進行初篩, 然后用國標方法進行精測和驗證。

2 花生含油量的遺傳基礎及環境影響

2.1 花生含油量的遺傳分化

研究表明, 栽培種花生資源的不同亞種、變種和育成品種之間的含油量都存在較大的差異。姜慧芳等[11]分析了近6000 份栽培種花生種質資源, 發現其平均含油量為50.62%, 變異范圍32.35%～60.26%,不同變種中珍珠豆型的平均含油量最高。劉立峰等[12]比較了43 個花生地方品種的含油量, 其變異系數為2.39%。除了花生資源和育成品種之間的含油量存在較大變異, 雜交組合后代不同株系之間也存在很大的含油量變異, 為高油新品種選育提供了豐富的材料基礎, 如廖伯壽等[13]對不同遺傳背景構建的重組自交系(recombinant inbred line, RIL)群體后代進行含油量測試, 發現花生含油量存在超親遺傳現象,而且含油量超過高油親本的后代較多, 可見除存在微效基因的累加效應外可能還存在基因間的互作,可利用不同遺傳背景的親本間雜交創造更高含油量的種質乃至培育出超高油品種, 于海洋等[14]利用不同的雜交組合, 發現F2群體的含油量性狀均存在廣泛的變異和超親現象, 張勝忠等[15]對RIL 群體的統計結果也得出了類似的結論。

2.2 花生含油量的遺傳特性

多數研究結果表明, 花生含油量屬多基因控制的數量性狀, 受加性效應和顯性效應影響(表1)。Tai等[16]利用6 個花生品種及其F2種子群體進行了油脂含量的遺傳研究, 認為花生含油量是多基因控制的數量性狀, 牟大林等[17]利用濰花8 號和12L49 雜交產生的5 個家系世代群體也得出了同樣的結論; 陳四龍等[18]利用不同含油量的親本雜交, 通過測定親本及其產生的F1、F2, 發現含油量遺傳中加性基因起主要作用; 齊飛艷等[19]認為含油量的遺傳除加性效應外還存在部分顯性。多位學者均發現花生含油量遺傳由2 對主基因控制, 而張勝忠等[15]認為花生含油量遺傳由加性多基因控制, 而且主基因對于其余基因存在抑制作用, 王娟[20]認為2 對主基因等顯性, 張新友等[21]則認為2 對主基因連鎖互補; 禹山林等[22]認為2 對加性-顯性-上位性主基因和加性-顯性多基因共同控制了花生含油量的遺傳; 黃冰艷等[23]認為主要是胚基因型加性效應直接控制, 母體的加性效應和顯性效應也存在影響, 胡美玲等[24]認為除了胚的加性效應, 還存在母體的加性效應。以上關于花生含油量遺傳特性的不同的研究結論可能是試驗材料選擇差異等因素造成的。

表1 花生含油量的遺傳特性Table 1 Genetic characteristics of oil content in peanut

2.3 花生含油量穩定性的影響因素

除遺傳因素之外, 光照、溫度、水分、養分以及栽培措施等也對花生含油量的高低及其穩定性存在顯著影響。Liu 等[25]利用292 份花生材料所構成的自然群體進行含油量表型和基因型關聯分析, 認為花生含油量的遺傳除受到基因型作用和環境作用外, 還存在基因型和環境的相互作用; 史可琳等[26]認為花生的含油量與日照時數正相關, 與下針至成熟期間降水量存在較高負相關; 張昆[27]認為結莢期和飽果期遮光處理可使花生含油量降低 0.6%～3.2%。李新華等[28]認為影響花生脂肪含量的主要因素是生育期和＞15℃積溫。胡文廣等[29]則認為開花下針期干旱則會降低花生含油量, 時間越長影響越大。營養和施肥條件的差異也會影響含油量, 施肥不僅可以提高花生籽仁的產量也可提高含油量, 有機肥與無機肥配施情況下可增產29.1%、脂肪含量增加2.7%[30], 單位面積產油量顯著提高。不同栽培措施也會影響含油量, 胡文廣等[29]研究表明春播與夏播、覆膜與裸栽、輪作與連作、干旱以及不同收獲期等均會對花生籽仁的含油量產生影響, 其中春播、裸栽、連作、苗期適度干旱等條件下的含油量較高。

3 花生含油量QTL 定位研究進展

QTL 定位是作物分子育種和基因挖掘的基礎。近年來, 花生含油量相關的QTL 鑒定進展良好。通過連鎖分析, 目前已定位到124 個含油量QTL (表2), 表型變異解釋率超過10%的主效QTL 有36 個, 其中8 個穩定主效QTL 至少在3 個環境中檢測到(表2 和圖1),分布在A03、A05、A08 染色體上。Gomez 等[31]利用TamrunOL01 × BSS56 構建1 個含88 個家系的重組自交系群體, 利用BSA-seq 方法定位到1 個花生含油量QTL, 表型變異解釋率達到11.03%。Sarvamangala 等[32]利用TG26 × GPBD4 構建出1 個含146 個家系的RIL群體, 利用45 個簡單序列重復標記(simple sequence repeat, SSR)定位到4 個花生含油量QTL, 表型變異解釋率為1.5%～10.2%。張新友等[33]利用鄭8903 × 豫花4 號構建出1個含215 家系的RIL群體, 在1556個SSR標記的遺傳連鎖圖的LG1 和LG17 連鎖群上分別定位到1 個QTL, 可解釋表型變異的5.25%和8.24%。Pandey 等[34]利用2 個RIL 群體(S 群體, SunOleic97R ×NC94022, 352 個家系; T 群體, Tifrunner × GT-C20, 248個家系)開展了含油量QTL定位研究, 在S群體中利用206 個SSR 標記檢測到10 個QTL, 表型變異解釋率為3.03%～ 25.52%, 在T 群體中檢測到8 個QTL, 表型變異解釋率為3.93%～14.07%。Huang 等[35]利用中花10號 × ICG12625 構建的含232 家系的F2:3群體和470個SSR 標記在B03 染色體上檢測到1 個花生含油量QTLqOCB03, 表型變異解釋率為14.36%。郭建斌[36]利用中花6 號 × 徐花13 構建出含187 家系的RIL 群體, 定位到2 個含油量QTLqOCA08和qOCB03, 均在2 個環境中重復檢測到, 表型變異解釋率分別為9.76%～22.00%和10.95%～16.00%。李新平等[37]利用遠雜9102 × 徐州68-4 構建出含188 家系的RIL 群體, 定位3 個QTL, 分別是qOCLG7.2、qOCLG7.3和qOCLG16.1, 其中qOCLG16.1在2 個環境中被重復檢測到, 3 個 QTL 的表型變異解釋率分別為12.76%、16.24%和6.11%～7.15%。Shasidhar 等[38]利用ICGV07368 × ICGV06420 構建的F2群體(184 個單株), 定位到8 個QTL, 表型變異解釋率5.6%～22.1%。Wilson 等[39]利用雜交組合Florunner × TxAG-6構建出1 個回交群體BC3F6, 通過單標記QTL 作圖的方法, 結合91個SSR標記檢測到13個含油量QTL, 標記TC7A02、PM36 和PM238 在3 個環境中均檢測到,表型變異解釋率為35%～39%、16%～43%和11%～15%。曲藝偉[40]利用濰花8 號 × 12L49 的雜交組合所產生的140 個F2個體以及103 個SSR 標記, 定位到3 個QTL,表型變異解釋率分別為5.50%、10.47%和6.47%。Liu等[41]利用徐花13 × 中花6 號構成的含186 個家系的RIL 群體, 結合高密度遺傳連鎖圖譜標記定位到7 個含油量QTL, 其中位于A08 染色體的qOCA08.1在3個環境中被重復檢測到, 表型變異解釋率為10.14%～27.19%。李玉穎等[42]以農大D666 × P12 雜交構建的F2為材料, 利用BSA 重測序的方法, 鑒定到1 個與籽仁含油量相關候選區域, 位于花生Arahy.01染色體15.17～18.38 Mb區間內。Guo等[43]利用中花10號 ×ICG12625雜交產生的140個RIL家系以及1443個SSR標記, 定位到18個花生含油量QTL, 其中3個主效QTL在2個環境中被重復檢測到,qOCB06的表型變異解釋率為13.51%～22.59%,qOCB10.1表型變異解釋率為9.18%～12.55%,qOCB10.4表型變異解釋率為7.8%～11.45%。Jadhav等[44]利用雜交組合TMV2 ×TMV2-NLM構建出含432個RIL家系, 定位到11個含油量QTL, 含2個主效QTL, 其中qOIL-Ah03-3(PVE為6.2%～13.7%)在4個環境中被重復檢測到。Sun等[45]利用豫花15 × W1202構建出含329個家系的RIL群體,在含有213,868個單核苷酸多態性(single nucleotide polymorphism, SNP)標記的高密度遺傳圖譜上, 定位到27個含油量QTL, 其中qA05.1和qA08.4分別在4個和3個環境中被檢測到, 表型變異解釋率分別為0.8%～27.0%和3.9%～12.6%。張勝忠等[46]利用花育36 × 6-13構建出含181個家系的 RIL 群體, 在含有3866個SNP及SSR標記的連鎖圖上定位到5個QTL,含2個主效QTL, 其中qOC15在2個環境中被檢測到,表型變異解釋率為16.53%～17.39%;qOC6在1個環境中被檢測到, 表型變異解釋率為17.67%。

圖1 花生含油量遺傳位點一致性圖譜Fig. 1 Consistency map of genetic loci for oil content in peanut

表2 花生含油量的QTLTable 2 QTL loci for oil content in peanut

以上QTL是基于特定群體的定位結果, 很難推廣到其他材料群體的應用中, 限制了基于定位結果的診斷標記的發掘, 因此, 將定位信息整合到一張圖譜上, 對于發掘可輔助育種的分子標記具有重要作用。利用文獻報道的含油量QTL或關聯位點相關信息, 通過與花生四倍體基因組的比對, 明確QTL和關聯位點的物理位置, 構建了一張花生含油量遺傳位點一致性圖譜(圖1), 包含98個位點, 由于側翼標記未比對到同一條染色體上(10個位點)、文獻未提供標記序列信息(28個位點)等原因, 未上圖的有38個位點。除B09染色體外, 其余19條染色體均有含油量位點分布, 在Arahy.01 (6個)、Arahy.03 (5個)、Arahy.04 (6個)、Arahy.08 (12個)、Arahy.14 (7個)等5條染色體上含有5個及以上的QTL, 其中Arahy.08染色體中定位到含油量位點最多, 發掘的12個位點中的11個位于33.59～50.24 Mb區間內, 因而該區間是含油量QTL的熱點區段。

已報道的8個穩定且主效QTL中, 有7個位點定位到物理圖譜上: Liu等[41]定位qOCA08.1位點位于Arahy.08的42.21～44.53 Mb區間內; Jadhav等[44]定位的qOIL-Ah03-3位于Arahy.03的142.74～24.23 Mb區間內; Sun等[45]定位的qA05.1和qA08.4, 分別位于Arahy.05 的6.34～7.83 Mb和Arahy.08 的37.11～37.99 Mb區間; Wilson等[39]通過單標記QTL區間作圖的方法定位到3個穩定且主效QTL, 連鎖標記分別在Arahy.03的23.97 Mb、Arahy.05的21.79 Mb和Arahy.08的11.87 Mb位置上。Liu等[25]通過全基因組關聯分析鑒定到一個微效且穩點的位點(AGGS1014_2), 該位點位于Arahy.01的1.64 Mb上。

4 油料作物種子含油量合成及調控基因發掘研究進展

植物種子中的油脂主要以三酰甘油(triacylglycerol, TAG)的形式積累和存在。TAG 是甘油和3 分子脂肪酸(fatty acid, FA)在多種酶催化下形成的甘油酯。TAG 的合成主要分3 個階段: 即脂肪酸的從頭合成、三酰甘油的合成與組裝、油體的形成和油脂的積累, 每個階段的合成、運輸和組裝效率均會影響種子含油量, 相關基因突變和表達水平差異、油體大小和數量等均會影響種子最終的含油量。

4.1 脂肪酸從頭合成階段

乙酰輔酶 A 羧化酶(acetyl-CoA carboxylase,ACCase)是脂肪酸生物合成的限速酶, 研究表明過表達ACCase基因能提高作物中的油脂含量, 如在種子特異性啟動子的驅動下, 分別過表達GhACCase三個亞基GhBCCP1、GhBC1和GhCTβ,可有效提高轉基因棉花籽粒含油量 16.58%～21.92%[47], 轉入異質型ACCase的甘藍型油菜轉基因株系的含油量比對照提高近6%[48]。?；d體蛋白丙二?；D移酶(malonyl-CoA:ACP malonyl transferase, MCAMT)在脂肪酸合成的?；D移階段起關鍵作用, 擬南芥中過表達MCAMT可提高種子的油脂含量和產量, 抑制其表達不僅會降低種子油脂含量而且會因細胞分裂缺陷引起生長遲緩[49]。β-酮脂酰ACP 合成酶(β-ketoacyl-[ACP]-synthetase, KAS)、β-酮脂酰-ACP 還原酶(β-ketoacyl-[ACP]-reductase,KAR)、β-羥丁酰ACP 脫水酶(β-hydroxyacyl-[ACP]-dehydrase, HAD)和烯脂酰-ACP 還原酶(enoyl-[ACP]-reductase, ENR)基因分別參與脂肪酸的縮合、還原、脫水以及再還原等過程。KAS (KASI、KASII、KASIII)是進行脂肪酸鏈延伸過程中的關鍵酶, 研究表明擬南芥KASI缺失會導致種子中FAs 含量顯著降低, 降為野生型的33.6%左右[50]; RNAi-KASII轉基因植株的棉籽中C16:0 含量會增加到總脂肪酸含量的65%[51]; 在文冠果中KAR、HAD和EAR基因的高表達協同?；鵄CP 硫酯酶B (fatty acyl-[ACP] thioesterase B,FATB)基因的低表達可以為硬脂酸的合成提供充足的前體物質C16:0-ACP[52]; 水稻zl16突變體中HAD因堿基替換造成錯義突變(Arg164Trp), 與野生型相比該酶活性顯著降低, 總脂肪酸含量也顯著降低[53]; 陸地棉過表達GhKAR和GhENR均能顯著提高棉籽含油量, 轉GhKAR株系種子含油量比野生型增高10.2%～10.7%, 轉GhENR株系種子的含油量比野生型增高10.2%～14.14%, 轉基因株系與對照株系種子含油量的差異均達到了極顯著水平[54]。?；鵄CP 硫脂酶(acyl-[ACP]-thioesterase, FAT)、乙酰輔酶A 合成酶(acyl-CoA synthetase, ACS)、十八烷酰-[ACP]-去飽和酶(stearoyl-[ACP]-desaturase, SAD)以及脂肪酸脫氫酶(fatty acid desaturase, FAD)基因在一定程度上可以決定脂肪酸的組成。研究表明,高含油量的甘藍型油菜種子中FAT基因的表達水平顯著高于低含油量油菜種子, 且轉入油菜該基因的擬南芥T1種子含油量顯著提高, 種子中飽和脂肪酸含量顯著降低, 不飽和脂肪酸含量均顯著增加[55];甘藍型油菜BnLACS2基因主要在TAG 合成活躍的發育的種子中表達, 過表達BnLACS2可增加籽仁含油量,BnLACS2-RNAi 株系中籽仁含油量顯著下降,與BnLACS2為TAG 生物合成提供?；鵆oAs 的過程有關[56]; SAD 是硬脂酸轉化為油酸的關鍵酶, 高油玉米中SAD 的mRNA 表達量顯著高于正常系, 這可能與高油玉米中含油量的增加有關[57]; 擬南芥中過表達AtPDAT的植株與野生型相比, 種子中TAG 含量沒有顯著差異[58], 但是在農桿菌介導的芝麻轉化試驗中, 同時過表達PDAT1和FAD3的轉基因芝麻種子中TAG 含量相比野生型增加10%[59]。

4.2 三酰甘油合成階段

3-磷酸甘油脂酰轉移酶(glyceral 3-phosphate acyltransferase, GPAT)催化的反應是Kennedy 途徑的第一步反應。研究表明, 擬南芥中AtGPAT1基因的缺失會影響種子中脂肪酸組分的變化, 但是油脂含量沒有明顯變化; 過表達AtGPAT7和AtGPAT9的擬南芥種子油脂含量可增加5%～9%,gapt9突變體種子中TAG 含量降低5%左右, 但gapt7突變體種子的油脂含量無明顯變化[60]。溶血磷酸?；D移酶(lysophosphatidic acid acyltransferase, LPAAT) 是TAG 生物合成的一個限速酶, 油菜LPAAT 酶活性增強可將種子中TAG 含量增加 25%以上[61]; 磷脂酸磷酸酶(phosphatidic acid phosphatase, PAP)催化磷脂酸(phosphatidic acid, PA) 而產生二脂酰甘油(diacylglycerol, DAG), PA 和DAG 是脂質代謝的關鍵中間產物和信號分子。研究發現pah1和pah2雙缺失的擬南芥突變體植株中單半乳糖甘油二酯和雙半乳糖甘油二酯含量比野生型減少了15%以上[62],磷脂酰膽堿(PC)及磷脂酰乙醇胺(PE)分別增加了47%和20%, 其底物PA 比野生型增加了26%[63]。二酰甘油脂酰轉移酶(diacylglycerol acyltransferase,DGAT)是三酰甘油合成的限速酶, 擬南芥中過表達BnaDGAT能將種子含油量提高4.24%～5.80%[64]; 磷脂二酰甘油?；D移酶(phospholipid : diacylglycerol acyl transferase, PDAT)參與油酸向三酰甘油的轉化過程, 將蓖麻的特異性基因PDAT1-2轉擬南芥, 可顯著提高擬南芥種子中羥基脂肪酸的積累, 最高可達25%[65]。

4.3 油體形成階段

甘藍型油菜中過表達核桃 Oleosin 基因JrOLE14.7會影響油菜籽仁中油體大小、籽仁直徑,能夠增加籽仁的含油量和百粒重[66]。通過全基因組分析, 在甘藍型油菜中共鑒定到48 個Oleosin 基因,過表達Oleosin 基因株系籽仁平均油體大小有所增大, 亞油酸含量提高, 花生酸含量降低, 種子大小和千粒重也有所增加[67]; 通過表達分析鑒定出在擬南芥種子中特異表達的4 個Caleosins (CLO1、CLO2、CLO4、CLO6)基因,clo1-clo2雙突變的擬南芥種子含油量降低15%以上, 在4CLO-RNAi 品系的種子油脂含量降低40%[68]。

除油脂合成基因外, 還存在許多如ABI3、WRI1、LEC1、LEC2、FUS、Dof以及MYB等可以調控植物油脂合成的轉錄因子基因。擬南芥GmABI3轉基因株系種子的TAG 含量比野生型種子高34.9%[69]; 在玉米[70]、煙草[71]、油菜[71]、棉花[72]等作物中均發現轉錄因子基因WRI1對于油脂含量增加起到了促進作用; 油菜基因BnLEC1和BnLEC1-like的過表達可使油菜種子含油量提高2%～20%[73]以及玉米ZmLEC1的過表達可使玉米種子油脂含量增加48%[70];WRI1誘導表達是脂肪酸合成的先決條件, 該轉錄因子包含LEC2的一個靶點, 是LEC2對脂肪酸代謝的調節作用所必需的[74]; 甘藍型油菜授粉后30、45 和50 d,BnaA2.FUS3和BnaA6.FUS3的表達水平與脂肪酸含量積累趨勢一致[75]; 轉錄因子基因Dof的過表達能夠增加萊茵衣藻種子油脂的合成與積累[76]; 在轉干擾載體pADOF1 的擬南芥植株中,AtDof1.7基因的表達量顯著低于野生型植株, 種子油酸含量明顯上升且亞麻酸含量明顯下降[77]; 花生籽仁中過表達AtMYB118基因, 能夠上調多個脂肪酸合成途徑和油脂積累相關基因的表達, 從而顯著提高花生轉基因株系籽粒的含油量[78]。

種子中油脂合成代謝與糖代謝、蛋白質代謝密不可分。糖代謝不僅為油脂合成代謝提供了底物,還為之提供了必不可少的能量, 如ACCase 催化乙酰輔酶A 形成丙二酰輔酶A 的過程就需要ATP 提供能量, 而糖類分解代謝恰好可以提供ATP。除此之外, 如果糖代謝過程中一些酶的催化活性發生改變,也能調節脂類的代謝, 如油菜籽粒發育的過程中,磷酸烯醇式丙酮酸羧化酶(phosphoenolpyruvate carboxylase, PEPCase)活性與油脂含量/蛋白含量比值呈極顯著負相關[79];GhPEPC2可以調控棉籽油脂的積累, 在轉GhPEPC2基因的棉花植株中, 未成熟胚中 PEPCase 活性顯著降低, 籽粒含油量可提高7.3%[80]。植物脂肪酸的積累受環境(如溫度、光照)和激素等因素的影響, 如溫差大有利于向日葵油分的積累, 且日照時間越長, 油分積累越多[81]; 沙棘中果實發育中后期脫落酸(abscisic acid, ABA)濃度較高, 赤霉素(gibberellin, GA4)濃度較低, ABA 與GA4的高比值有利于果實油脂的生物合成和積累[82]。

上述分析表明, 油料作物含油量相關基因的發掘取得了較大進展, 但花生含油量相關的研究較為滯后, 目前還沒有關于花生含油量相關基因的報道,相關研究仍停留在QTL 精細定位和候選基因發掘階段, 總結分析這些關鍵調控因子對于發掘花生含油量的功能基因、揭示花生高含油量形成機制、創制和培育穩定高油的優異種質和優良高油花生新品種具有重要意義。

5 問題與展望

花生籽仁含油量是復雜的數量性狀, 受多基因控制, 并存在與環境的復雜互作。從總體上看, 迄今國內外花生含油量遺傳特性和QTL 定位研究還不夠深入, 大部分的QTL 都為初定位, 定位的區間較大,尚未發掘出功能基因, 利用主效QTL 開發的單個分子標記對表型的貢獻率仍不高, 用于雜交后代的選擇效果不理想。目前已報道的136 個含油量位點效應值普遍較低, 穩定性一般, 在不同的環境下較難重復。為此, 花生含油量的遺傳定位、基因克隆和高油育種等尚需要繼續深入。

發掘花生含油量QTL 和候選基因有賴于進一步利用基因組學技術。利用簡化基因組測序和全基因組重測序等技術, 開發大規模的SNP 和InDel 標記,用于高密度遺傳圖譜的構建和全基因組關聯分析,對于群體遺傳多樣性較窄的花生來說尤為必要, 如李麗[83]通過采用特異性位點擴增片段測序技術(a specific length amplified fragment sequencing, SLAFseq)測序結果, 開發了與花生株型的SNP 標記, 構建了1 張包含2808 個SNP 標記的高密度遺傳圖譜,并結合7 個環境的表型數據, 定位到39 個與株型有關的QTL; 蔣藝飛[84]對RIL 群體及其親本開展了全基因組重測序, 構建了1 張包含2802 個Bins 的高密度遺傳圖譜, 其中包含了213,622 個SNP 和19,743個InDels, 圖譜全長為1573.85 cM, 定位到黃曲霉侵染抗性QTL 5 個和產毒抗性QTL 8 個?；ㄉ土繉儆诎l育性狀, 其調控基因具有表達的時空發育特異性, 在研究中需要對可能的候選基因進行不同發育時期種子的表達分析, 以明確功能基因發生作用的關鍵時間點和表達的發育時空特性; 此外, 含油量的調控復雜, 在QTL 定位的基礎上, 通過多組學的聯合分析, 有助于揭示含油量調控的分子機制。如Wang 等[85]通過QTL-seq 定位到與粒重相關的主效QTL 位點, 利用局部連鎖分析成功縮小了主效QTL 位點的物理區間, 結合種子不同發育時期的轉錄組數據, 分析候選區間內候選基因的表達模式,預測出候選基因; 通過花生轉錄組和代謝組等多組學聯合分析, 發掘和預測了花生種皮花青素合成和耐冷性相關的候選基因, 為相關性狀的形成機制提供了重要線索[86-88]。Li 等[89]基于油菜自然群體的全基因組關聯分析和代謝物全轉錄組關聯分析, 結合加權相關網絡分析, 預測到3 個與含油量相關的候選基因BnaA03.TT4、BnaC02.TT4和BnaC05.UK, 通過功能驗證發現BnaTT4和BnaC05.UK突變后籽仁中含油量均會顯著高于野生型。

近年來, 油菜[90]以及小麥[91]等作物中的多個性狀已進行了QTL 整合, 為遺傳改良及分子育種提供了理論參考依據。本文對花生中與含油量相關的QTL 進行了初步整合, 構建了花生含油量QTL 的“一致性圖譜”, 可用于進一步的精細定位和圖位克隆。未來在進一步發掘花生含油量新位點和整合不同QTL 的基礎上, 可開發出高效的多位點基因型鑒定方法, 將有助于高油育種的親本組配和后代選擇,從而快速聚合不同的高油QTL 或基因, 培育出更高含油量的優良花生品種。