整合 QTL 定位与候选基因分析：揭示大豆主茎节数的遗传奥秘

　　为解决大豆产量提升难题，黑龙江省农业科学院等研究人员开展了大豆主茎节数（MSNN）的遗传定位研究。他们利用 SLAF 测序构建高密度遗传图谱，定位出 5 个相关 QTLs，挖掘出候选基因。这为大豆育种提供了关键依据，助力培育高 MSNN 的优良品种。

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　　大豆作为全球重要的农作物，是人类蛋白质和油脂的关键来源，在食品、饲料及工业领域应用广泛。随着全球人口增长和饮食习惯的改变，对大豆的需求持续攀升。然而，我国作为大豆消费大国，却长期依赖进口来满足市场需求。尽管多年来致力于提高大豆产量，但成效有限，实现大豆种植的自给自足迫在眉睫。

主茎节数（MSNN）是影响大豆产量的关键因素，它对植物的形态结构、生物量积累以及最终的产量潜力都有着重要作用。节点的分布直接关系到光合作用和养分分配，进而影响种子产量。同时，MSNN 还与植物高度、分支情况相关，影响光截获和光合效率。但 MSNN 属于典型的数量性状，其遗传机制受基因型和环境的共同影响，较为复杂。此前，虽已有研究定位出一些与 MSNN 相关的 QTL，但对其遗传基础仍需深入探索。

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为了深入了解大豆主茎节数的遗传机制，黑龙江省农业科学院、中国农业科学院作物科学研究所等机构的研究人员展开了相关研究。他们以‘齐黄 34’（具有较高 MSNN）和‘东升 16’（具有较低 MSNN）杂交获得的 325 个重组自交系（RILs）为研究材料，运用特定位点扩增片段测序（SLAF-seq）技术构建高密度遗传图谱，进行 QTL 定位，并对候选基因进行分析。该研究成果发表在《BMC Plant Biology》上。

研究人员采用的主要关键技术方法包括：一是利用单粒传法构建大豆 RIL 群体，并在哈尔滨和三亚的实验农场进行种植，获取表型数据；二是通过改良的 CTAB 法提取 DNA，构建 SLAF 文库并测序，开发 SLAF 标记，构建高密度遗传图谱；三是运用 QTL IciMapping V4.2 软件，基于完备区间作图法（ICIM-ADD）进行 QTL 检测；四是对候选基因进行预测、表达分析，并开发 Kompetitive Allele-Specific PCR（KASP）标记 。

研究结果

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1. 表型变异分析：‘齐黄 34’和‘东升 16’的 MSNN 存在显著差异。RIL 群体在 2023 年和 2024 年的 MSNN 表现出广泛变异，且呈连续分布，符合数量性状的遗传特征。卡方检验表明，该性状的分离比偏离孟德尔 3:1 的比例，暗示其受多种因素影响。
2. SLAF 测序与遗传图谱构建：获得了大量的 SLAF 标签，其中多态性 SLAF 标签占比 15.72%。经过筛选和分析，构建了包含 6297 个 SLAF 标记的高密度遗传图谱，该图谱覆盖 2945.26 cM，平均遗传距离为 0.47 cM 。
3. QTL 定位：在两个生长季中，共定位出 5 个与 MSNN 相关的显著 QTL，分别位于染色体 6、17、18 和 19 上。其中，2024 年发现的 qMSNN19₂最为显著，LOD 值达到 37.92，可解释 43.58% 的表型变异。
4. 候选基因分析：对稳定的 QTL qMSNN19₂进行深入分析，鉴定出 64 个基因，进一步筛选出 6 个关键候选基因。这些基因参与多种生物学过程，如干细胞分裂调节、激素信号传导、细胞组织和分裂等。
5. 基因表达分析：通过对候选基因的表达分析发现，不同基因在‘齐黄 34’和‘东升 16’中的表达模式存在差异，且多数基因在不同发育阶段呈现特异性表达。
6. KASP 标记开发：在 3 个候选基因中鉴定出与 MSNN 性状相关的单核苷酸多态性（SNP），并开发了 KASP 标记，为分子标记辅助选择提供了有力工具。

研究结论与讨论

本研究成功构建了高密度遗传图谱，精准定位出 5 个与大豆主茎节数相关的 QTL，挖掘出关键候选基因，并开发了相关 KASP 标记。这些成果不仅加深了对大豆 MSNN 遗传机制的理解，还为大豆分子育种提供了重要的理论依据和技术支持。利用这些研究结果，育种人员能够更高效地进行标记辅助选择，培育出具有理想 MSNN 性状的大豆品种，从而提高大豆产量，助力我国大豆产业的发展，对保障国家粮食安全具有重要意义。同时，研究中发现的候选基因涉及激素信号传导和细胞分裂等重要生物学过程，为进一步探究植物生长发育的调控机制提供了新的视角 。

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