2009年大豆分子标记及辅助选择育种研究进展

李文滨，赵 雪

（大豆生物学教育部重点实验室，国家大豆产业技术研发中心，东北农业大学大豆研究所，哈尔滨 150030）

分子标记辅助育种技术是通过利用与目标性状紧密连锁的 DNA分子标记对目标性状进行间接选择，以期在早期世代就能够对目标基因的转移进行准确、稳定的选择，而且克服隐性基因再度利用时识别的困难，从而加速育种进程，是一种效率高且实用性强的辅助育种手段，在提高育种效率，选育抗病、优质、高产的品种等方面发挥着重要作用。大豆作为世界性作物，其遗传育种研究始终是科研工作的重点。利用分子辅助育种技术选育高产、优质、多抗大豆品种的研究工作在近年来发展迅速，国内外均取得了卓有成效的成果。

1 大豆分子标记及辅助选择育种技术国内外研究动态

随着功能基因组学的发展，服务于标记辅助选择育种的DNA分子标记技术逐渐由随机标记向功能标记过渡，高密度遗传图谱的构建以及QTL的精细定位研究对功能标记的需求也表现得愈加明显。随着生物信息数据资源的日益增长，基于生物信息学的功能标记开发及应用成为分子标记辅助育种领域的研究热点。诸多种类的功能标记中，单核苷酸多态性标记（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）和EST-SSR两种标记因其开发方法和应用价值方面的明显优势而备受关注。

1.1 SNP标记技术的开发及应用研究动态

SNP作为第三代DNA遗传标记，有着高密度的巨大优势，在研究初期因成本和技术的限制，在大豆研究领域没有得到快速的发展。大豆基因组信息的公布和EST数据的积累，为SNP标记的发展提供了生物信息学的基础；基因芯片技术、GoldenGate技术、基因分析仪Light Scanner等新技术及新型仪器的产生使SNP检测手段成本下降，为SNP高通量的检测及SNP标记的开发提供了有力的物质保障。David等采用GoldenGate技术和集群分离分析法（Bulked Segregant Analysis,BSA）对大豆锈病位点Rpp3进行扫描[1]，证明GoldenGate技术是一种高效的SNP检测方法，可以在短时间内完成对已知位点的SNP检测。

1.2 EST-SSR标记技术的开发及应用研究动态

大豆EST计划是在美国国家自然基金（National Science Foundation，NSF）资助下，于1998年3月启动，其目的是克隆并解码300 000个基因的EST，意味着每一个基因都将有一个EST标记。大豆EST计划只是属于结构基因组方面的研究，随着大豆EST计划的发展，公共数据库中积累了大量的DNA序列，这些序列在基因组内对大豆的生长发育起什么样的作用，互相之间有什么样的联系，即属于大豆功能基因组的研究范畴。在大豆EST计划基础上，美国大豆功能基因组计划（A Functional Genomics Program for Soybean）于 1998年 10月启动，其目的之一是通过对与遗传图上分子标记相关的BAC克隆的分离及序列分析，构建大豆物理图谱，并开展大豆与其他物种的比较基因组学研究。目前公布的大豆EST序列已超过140万条，为大豆EST-SSR标记的大规模开发带来契机，大豆基因组信息已经公布更为这种功能标记的开发及利用提供了便利。

大豆EST-SSR标记相关研究在国内外均有报道。国外方面，Song等将24个EST-SSR整合进Cregan等的大豆公共遗传图谱，为更好利用ESTSSR开辟了道路[2]。国内方面，詹少华等分析了20 183个无冗余的大豆EST序列[3]，发现了1 747个EST序列含有SSR，说明大豆EST-SSR可用于大豆分子标记，具有重要的开发价值，同时对大豆EST序列长度与SSR特性的关系进行了研究，为有针对性的设计EST-SSR引物奠定基础；陈相艳等对NCBI公共数据库中的394 370条大豆EST序列进行EST-SSR特征分析[4]，搜索出7 754个SSR，为开发多态性大豆EST-SSR标记提供了候选序列；常玮等对458 220条大豆EST序列进行SSR搜索，并对筛查到的候选序列进行引物设计最终获得多态性EST-SSR标记31个[5]，说明利用生物信息学方法基于大豆EST开发SSR标记是切实可行的；该研究团队最终获得80个多态性EST-SSR标记，其中16对被整合到以东农594和Charleston为作图亲本构建的大豆遗传连锁图谱中（未公开）。

2 大豆遗传图谱构建研究进展

饱和遗传图谱的构建是现代大豆育种工作的先决条件，随着分子标记技术及图谱构建方法的发展，大豆遗传连锁图谱研究逐渐趋于提高图谱标记密度和图谱之间的整合。

在国外，Hwang等发表了一张利用3个重组自交系群体构建的基于SSR标记的高密度大豆整合遗传连锁图谱[6]，该图谱包含1 810个SSR和STS标记，覆盖20个连锁群，图谱全长2 442.9 cM，各连锁群平均标记数达90.5个。

3 大豆数量性状遗传位点（Q TL）研究进展

2009年国内外大豆数量性状的研究主要集中在生物/非生物胁迫抗耐性、品质性状以及形态性状等方面，其他性状研究报道较少。

3.1 大豆产量性状QTL

2009年国内外在大豆产量性状方面的研究主要集中在QTL定位、上位性分析以及一致性QTL整合分析等。国外方面，Palomeque等利用加拿大和中国高产品种杂交衍生的重组自交系群体在国际大环境下对农艺性状和产量性状进行QTL检测[9]，发现 Satt100、Satt130、Satt162、Satt194、Satt259、Satt277和 Sat_126与产量相关，由Satt100，Satt 277，Satt162和Sat_126定位的4个产量性状QTL与农艺性状连锁。另外，Martin等对大豆主要农艺性状进行了上位性分析[10]，该研究发现，虽然上位性并非在所有环境或亲本组合中同时被检测到，但从整体来看，在株高、成熟期、百粒重、产量、节间长、收获指数和蛋白油分含量等性状均存在显著的上位性效应。

在国内，王贤智等利用中豆29和中豆32杂交和连续自交获得的重组自交系群体为作图群体[11]，在不同年份、不同种植密度下进行了大豆产量性状的QTL分析。检测到单株荚数、单株粒数、每荚粒数等5个产量性状相关QTL共43个，分布于A2、F、I等14个连锁群，其中qNP-15-1等3个QTL在四种环境中均检测到，qNP-19-1等5个QTL在三种环境中均检测到，qNP-1-1等 10个QTL在两种环境中均检测到，为较稳定的QTL。每荚粒数 QTLqNSP-19-1和 qNSP-19-2及百粒重QTLqSW-19-1在多种环境中均检测到，贡献率均超过60%和20%，为稳定主效QTL，这些稳定的主效QTL可应用于精细定位和分子标记辅助育种研究。周蓉等利用上述作图群体进行与大豆倒伏及形态性状有关的QTL分析[12]，检测到与大豆倒伏及茎杆性状相关的QTL 25个，同时检测到19个与根系性状相关的QTL，分别分布于A2、C1、C2、D1a、F、G、I和 L连锁群，可解释4.4%～50.1%的表型变异。在F连锁群上，两年均检测到倒伏主效QTL（qLD-15-1）和株高主效 QTL（qPH-15-2）；G连锁群有1个主茎节数QTL；A2和L连锁群上分别有1个根重QTL在两个年度重复出现。在倒伏QTL的附近检测出株高、根重、茎叶重、茎粗、主茎节数和分枝数QTL，表明植株地上部和地下部性状与抗倒伏性普遍关联。该研究团队还对大豆单株产量、产量构成因子及倒伏性的相关性和遗传效应进行分析，并检测各性状QTL，获得38个与产量、产量构成因子及倒伏性状等有关的QTL，这些QTL主要集中在C2、F和I连锁群。在F连锁群上，两年均检测到倒伏QTL qLD-15-1（R2大于20%）且与百粒重和分枝荚数QTL分别位于相同和相邻标记区间，表明产量相关性状与倒伏性存在一定的关联。在I连锁群上，每荚粒数QTL和二、三、四粒荚数QTL不仅于同一位置，解释的表型变异为32%～65%，且在年际间重复出现，每荚粒数和四粒荚数QTL与二、三粒荚数QTL的增效基因分别来自不同的亲本，证实每荚粒数和四粒荚数与二、三粒荚数分别由不同的机制调控。

3.2 大豆品质性状QTL

一直以来，大豆品质育种的焦点主要集中在蛋白质含量及大豆脂肪酸组分等性状，近年来，大豆高异黄酮品种的选育越来越受到育种者的重视。在国外，Bachlava等利用全基因组扫描途径通过两个群体多环境下定位油酸盐相关QTL[13]，在F连锁群发现一个由Sat_309定位的中等效应QTL，该QTL在两个群体所有环境下均能被检测到，且本研究证实在I连锁群FAD2-1B附近存在一个QTL与该QTL存在较强的上位性互作。

Gonzalez等在以Essex和PI437654为亲本的重组自交系群体[14]，用不同的遗传模型在不同环境下定位与大豆异黄酮相关QTL。共检测到26个存在加性主效的QTL，强调遗传模型对复杂数量性状研究的重要性，值得注意的是，该研究在A1染色体上定位到一个主效QTL，该QTL与染料木酮素，大豆黄素及总异黄酮含量连锁，具有较高的表型变异解释率，且在多年多环境下稳定出现。

在国内，Zeng等利用高异黄酮含量中豆27与低异黄酮含量的九农20杂交获得的F5：7代重组自交系群体对大豆种子异黄酮含量进行QTL研究[15]，其中染料木黄酮，黄豆黄素和大豆黄素以及总异黄酮相关QTL数目分别为3、4、3和5，在所有检测到QTL中，分别由Satt144和Satt540定位的位点QDZF_1和 QGCM_1来自高异黄酮亲本中豆27，对异黄酮合成积累起争相促进作用，可用于高异黄酮品种的分子标记辅助选育。梁慧珍等对晋豆23号和灰布支杂交构建的F13代大豆重组自交系群体的474个家系进行了连锁图谱的构建[16]，分析了影响大豆异黄酮含量、脂肪含量和蛋白质含量3个重要品质性状的QTL，检测到23个QTL，其中控制异黄酮含量QTL有6个，分别定位在J、N、D2和G锁群上；控制脂肪含量的QTL有11个，分别定位在第A1、A2、B2、C2和D2染色体的连锁群上；控制蛋白质含量的QTL有6个，分别定位在B2、C2、G和H1染色体的连锁群上。

魏崃等以哈交97-5404-1和哈交99-5448-4为亲本建立重组自交系群体[17]，应用SSR技术对不同世代 F2：3、F2：6、F2：9遗传群体中的油分进行了 QTL分析，在F2：3代获得了对油分贡献率较高的QTL，F2：9代则获得多个与油分相关的 QTL，且证实Satt193在第一等位变异下（即DNA片段长度为270 bp）作为油分的筛选标记具有实用性，而在第三等位变异下（即DNA片段长度为220 bp）做为蛋白质材料的筛选标记具有较高应用价值。

单大鹏等利用Charleston和东农594为亲本构建的重组自交系群体对大豆蛋白质含量进行QTL定位[18]，检测到10个控制蛋白质含量的QTL，分别位于第B2、C2、D1a、E和N连锁群。其中1个表现为正向遗传效应，9个表现为负向遗传效应，另外检测到15对影响蛋白质含量的加性×加性上位互作效应的QTL位点，解释该性状总变异的13.75%，并发现9个QTL与环境存在互作，贡献率达到4.47%。

李侠等以大豆品种绥农10与L-9杂交衍生的197个F5：6重组自交系为研究材料[19]，利用主基因+多基因遗传模型分析了大豆籽粒中的五种脂肪酸（棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、亚麻酸）含量的遗传规律及其相关性，并对大豆油酸相关QTL进行定位，研究发现油酸与其他四种脂肪酸均呈极显著负相关；棕榈酸与亚麻酸含量遗传由3对主基因+多基因控制，其主基因遗传率分别为51.07%和96.53%；棕榈酸含量的多基因遗传率为30.21%，亚麻酸未估测出多基因遗传率；硬脂酸、油酸和亚油酸的含量遗传由2对主基因+多基因控制，硬脂酸的主基因效应为显性上位+加性多基因遗传模型，主基因遗传率为60.76%，多基因遗传率为4.82%；油酸和亚油酸含量遗传为主基因效应，为累加作用+加性多基因遗传模型，主基因遗传率分别为62.64%、60.75%，多基因遗传率分别为33.54%、33.54%。该研究检测到5个与大豆油酸含量显著相关的 QTL（Qole 1～Qole 5），分别被定位在 A1、D2、M连锁群上，表型贡献率在7.33%～10.50%，LOD值在2.82～3.33之间，该研究结果对指导大豆油酸新品种的选育具有十分重要的意义（未公开）。

3.3 大豆发育性状QTL

大豆籽粒发育同时受遗传和环境的影响，Han等以美国大豆品种Charleston和东农594杂交获得F2衍生的143个F2：9重组自交系群体为材料[20]，研究不同发育时期影响籽粒发育条件QTL的加性效应、上位性效应及环境互作效应，共发现17个具有加性效应或具有加性与环境互作效应，其中6个QTL在不同发育时期对大豆籽粒发育有促进作用。

吴琼等共搜集整理了12年来已经报道的与大豆生育期有关的98个QTL[21]，通过BioMercator2.1和公共标记映射整合到大豆公共遗传连锁图谱Soymap2上，并利用元分析技术推断QTL位置，提取真正有效的QTL，该研究发掘出大豆两个重要生育时期共9个“真实QTL”及其连锁标记，其中与开花期（R1）相关的有7个，与成熟期（R8）相关的有2个，建立了QTL的一致性图谱，其中L连锁群上的一个定位区间包含一个已发表的有关R1的基因。在5个连锁群上共发现10个控制多个生育时期的QTL，为大豆生育期QTL精细定位和基因克隆奠定了基础。

3.4 大豆形态性状QTL

国外方面，Suzuki等对大豆裂荚相关位点进行了精细定位和位点内DNA分子标记的开发[22]，成功获得可用于大豆落粒性分子辅助选择的DNA分子标记SRM0、SRM1和SRM2，并定位了控制大豆落粒性的候选基因qPDH1，进一步研究表明该位点不会引起豆荚形态学变化。

在国内，Du等对大豆植株绒毛相关QTL进行定位[23]，揭示了大豆绒毛密度的分子遗传机理，该研究利用Kefeng1和Nannong1138-2杂交组合衍生的重组自交系群体对叶表面绒毛密度和叶背面绒毛密度进行研究，利用复合区间作图法共检测15个QTL，分布于A2，D1a，D1b，E和H连锁群，在所有QTL中qtuA2-1、qtuD1a-1、qtuD1b-2、qtuH-2 qtuE-1、qtdD1b-2和qtdH-2被混合区间作图法进一步确认，利用复合区间作图法和混合区间作图法获得的qtuH-2的表型变异解释率分别达31.81%和29.4%。

何冉等以科新3号×中黄20杂交组合F2群体构建遗传图谱，对F2：4群体进行QTL定位[24]，并利用QTL两侧的标记选择残余杂合个体，构建残余杂合系，对分枝数相关QTL进行定位，在C1连锁群获得控制分枝数QTL位点qBN-c1-1，位于Satt294和Satt399之间，表型变异解释率为12.01%，利用残余杂合系控制该性状的QTL定位在Satt399和Satt361，说明此位点在该背景下能够稳定遗传。

吕祝章等以大豆品种合丰25和新民6号杂交得到的F2：9代重组自交系为试验材料[8]，将控制茸毛色（Pb）基因定位于LG06-C2连锁群上，与Sat_402的遗传距离为39.6 cM，控制叶耳色（Le）、花色（W）基因定位于LG12-F连锁群上，它们之间的遗传距离为9.9 cM，与两端的Satt348、Sat_240标记遗传距离分别为13.3和10.5 cM。

3.5 大豆抗病虫性状的基因定位

3.5.1 大豆胞囊线虫病（Soybean Cyst Nematode，SCN）

大豆胞囊线虫病是严重危害大豆生产的重要病害之一，国内外SCN的研究主要利用抗病品种和敏感型品种对SCN抗性QTL进行定位，同时在已定位的抗/耐病区段进行新标记的开发，提高分子辅助育种的效率。

国外方面，Wu等利用Essex9和PI437654杂交衍生的F7：9重组自交系群体共205个家系进行SCN抗病性QTL定位研究[25]，在巩固了前人研究结果的基础上，该研究发现所定位的主效QTL之间存在上位性效应，另外，具有不同SCN生理小种抗性的新QTL在B2和D1b连锁群被检测到，在G连锁群上获得的QTL对SCN的1、2、3和5号生理小种存在抗性。A2连锁群上的QTL对1、3号生理小种具有抗性。除此之外在I连锁群上检测到的由Sat_299和Sat_189定位的QTL，对3、5和14号生理小种具有抗性。其他微效QTL分别在LGs-C1、D1a、H和K被检测到。为确定新QTL的真实性，不同遗传背景群体抗虫性评价正在进行当中。Arelli以SCN抗性品种PI567516C与感病品种Hartwig杂交的F2：5的105个家系为材料[26]，旨在寻找强毒力SCN种群抗性基因位点，利用SSR标记分析得到Satt592、Satt331和 Sat_274三个与抗病性连锁的分子标记，该标记对强毒力 SCN种群LY1抗性的辅助选择效力高达90%。

在国内，南海洋等通过对大豆胞囊线虫抗性候选基因rhg1的序列比对分析[27]，发现4个插入/缺失位点，并对其中3个多碱基插入/缺失位点开发了InDel标记。应用所开发的3个InDel标记对33份栽培大豆进行基因型鉴定，共检测到等位变异11个，其中rhg1-I1位点有5个等位变异，rhg1-I2位点有2个等位变异，rhg1-I4位点有4个等位变异。该研究对InDel标记与大豆胞囊线虫抗性间进行了关联分析，发现rhg1-I4为SCN抗性相关标记，对抗病资源的检出效率为88.2%，对感病资源的检出效率为100%。该标记的288 bp等位变异和294 bp等位变异为抗病相关等位变异，269 bp等位变异和272 bp等位变异为感病相关等位变异。此标记与常用于标记辅助选择的Satt309配合鉴定可以提高SCN抗病资源的检测效率。王梓贞等以大豆胞囊线虫抗性品种L-10为父本、黑农37为母本杂交所衍生的141个F2：8重组自交系群体对胞囊线虫抗性进行温室鉴定[28]，并对抗病性和主要农艺性状进行相关性分析，该研究发现大豆重组自交系寄生指数与株高、单株荚数、百粒重呈负相关，与花色存在相关，与种皮、种脐色存在显著相关。高抗品系呈现椭圆的粒形、黑色种皮、黑色脐、棕色茸毛为主，这些质量性状可为高抗大豆胞囊线虫品种的选育提供参考依据；该研究进一步对抗大豆胞囊线虫QTL进行检测，共获得17个抗病相关QTL，1、3、4和14号生理小种抗性QTL数目分别为3、1、6和7，遗传贡献率范围在5.44%～26.01%，同时筛选出一份对1、3、4和14号4个生理小种兼具抗性且农艺性状优良的株系（未公开）。

3.5.2 大豆疫霉根腐病（Phytophthora Root Rot of Soybean，PRR）

国内方面，范爱颖通过以大豆疫霉菌广谱抗性品种豫豆25为父本[29]，分别与豫豆21和早熟18进行杂交构建抗性分离群体，对豫豆25中的抗疫霉根腐病基因进行分子标记和定位。该研究表明，豫豆25对大豆疫霉菌的抗性由一个显性单基因RpsYD25控制；豫豆21×豫豆25组合衍生的F2：3家系中，位于N连锁群上的5个标记Sat_208、Satt530、Sat_084、Satt125和Sat_236与豫豆25中抗疫霉根腐病基因RpsYD25具有连锁性；在早熟18×豫豆25组合衍生的F2：3家系中，位于N连锁群上的5个标记Satt125、Sat_275、Sat_266、Satt660和GMABAB与抗病基因RpsYD25具有连锁性，该研究还确定了标记与基因之间的位置关系。连锁群上抗疫霉根腐病基因Rps1座位附近选择Rps1k基因序列开发的SSR标记Satt1k6在豫豆25和豫豆21间具有多态性；用Satt1k6鉴定豫豆21×豫豆25组合衍生的F2：3家系，连锁分析表明该标记与基因RpsYD25连锁，说明RpsYD25与Rps1为连锁遗传。

3.5.3 大豆菌核病（Sclerotinia sclerotiorum，SWM）

大豆菌核病是引起大豆减产的最主要世界性病害之一，因此抗大豆菌核病育种一直受到育种者的关注。孙明明等研究表明[30]，大豆茎中可溶性色素对大豆菌核病具有抗性。Li等研究表明，大豆栽培种Maple Arrow的茎中可溶性色素对大豆菌核病具有抗性[31]，在这一结果基础上该研究团队利用感病品种 Hefeng25与Maple Arrow杂交衍生的149个F5：6重组自交系群体对茎中可溶性色素含量进行了QTL定位，连续两年（2007～2008年）在D1a、B1和A2连锁群上检测到3个与该性状相关的QTL，分别为 Qsp-1（Satt502-Sat_159）、Qsp-2（Sat_156-Satt251）和 Qsp-3（Satt525-Satt233），表型变异解释率范围为6.29%～15.37%，这3个QTL与以往研究获得的避病机制QTL关系不大，该研究结果对抗大豆菌核病的分子标记辅助选择育种具有重要意义。

3.5.4 大豆花叶病毒病（Soybean Mosaic Virus，SMV）

大豆花叶病毒病是世界性大豆病害，严重危害大豆的产量和质量。SC-11为我国黄淮夏大豆区以及北方春大豆区SMV主要流行株系。白丽等研究了大豆品种对SC-11的抗性遗传方式以及不同大豆材料对SC-11抗性位点的等位性关系[32]，并对抗性基因进行了SSR标记定位。该研究发现齐黄1号对SC-11的抗性由一对显性基因（RSC-11）控制；经分离群体组群分析法研究发现齐黄1号抗SC-11的位点RSC-11位于F连锁群，与SSR标记Satt114、Satt334、Sat_234和Sct_033紧密连锁，距离分别为11.1、8.9、4.6和4.7 cM；选取F连锁群上亲本间有多态性的18对引物构建了F连锁群的遗传图谱,全长254.8 cM，标记间平均距离为13.41 cM，该研究结果为大豆抗病育种以及抗性基因的精细定位和图位克隆奠定了基础。

3.5.5 大豆蚜虫抗性QTL定位

2009年国外大豆蚜虫抗性研究报道较多。在国外，Kang等利用落粒性品种Keunolkong分别与非落粒性品种Sinpaldalkong和Iksan10构建的两个重组自交系群体对大豆蚜虫抗性进行了QTL定位研究[33]，在Keunolkong×Iksan10群体中，于 J连锁群定位到一个主效QTL，可解释的表型变异为46%，在Keunolkong×Sinpaldalkong群体中定位了4个微效QTL，其中3个同时在Keunolkong×Iksan 10群体中检测到，结果表明，遗传背景的选择对于大豆抗虫性材料选育非常重要。Hill等利用PI 2005 38与3个感虫类型构建的F2群体对蚜虫抗性QTL进行研究[34]，Ina× PI 200538组合、Williams 82×PI 200538以及 LD02-4485×PI 200538组合的F2群体中抗感性株系比例均符合3：1比例，支持抗性基因显性假说，该基因被定位在F连锁群，与Satt510、Soyhsp176、Satt114和Sct_033连锁，与Rag2定位结果一致，且抗大豆蚜虫1、2号生理小种，说明该位点可能就是Rag2，同时证明PI200538是Rag2的又一来源。Zhang等利用SMV抗性品种PI567-541B构建群体[35]，进行抗病遗传机理研究，在F和M连锁群通过复合区间作图法检测到两个抗蚜虫QTL，且存在加加上位性效应，为PI 567541B所贡献，进一步分析228个株系的F3群体，发现两个位点间存在加×加上位性效应，F连锁群的QTL效应值高于M连锁群的QTL效应值；该研究还对50份携带PI 567541B血缘的育种材料进行检测，进一步确定两个QTL的效应，该QTL的获得、验证以及分子标记辅助选择的应用可以有效提高大豆蚜虫抗性。

国内方面，Wang等选择81个抗虫相关QTL[36]，构建整合图谱推断QTL的确切位置，通过两种途径获得6个一致性QTL，QTL区间由15 cM减少到3.67 cM，为QTL精细定位和图位克隆提供了前提。

3.5.6 其他大豆病害

Ray等利用两个大豆锈病抗性材料PI587886和PI587880A分别组配两个F2：3群体将大豆锈病抗性基因定位在Satt191和Sat_064之间[37]，并推断该抗性基因可能为Rpp1的等位基因，该研究第一次以大豆成株为研究对象，在自然发病条件下对大豆锈病进行研究。Uchibori等利用对大豆矮化病不敏感的印尼品种Wilis和对矮化病敏感型日本品种Abbreviations杂交衍生的重组自交系群体的71份材料进行耐大豆矮化病的QTL定位[38]，将Wilis贡献的一个抗大豆矮化病QTL定位在A连锁群的Sat_271标记附近，该QTL的表型变异解释率达79%。Jackson等利用敏感型品种Agripro350分别和抗性品种MO/PSD-0259和PI80837杂交获得F2群体[39]，定位了抗大豆拟茎点霉腐病基因，分析得到PI80837中显性抗病位点位于B2连锁群的Sat_177（4.3 cM）和 Sat_342（15.8 cM）之间，在 MO/PSD-0259中，抗性基因被定位在F连锁群的Sat_317（5.9 cM）和 Sat_120（12.7 cM）之间。

3.6 大豆抗逆性状QTL定位

2009年国内外大豆抗逆性QTL定位研究报道较多，包括抗旱性，耐低温特性，耐低矿质元素胁迫特性等。国外方面，Ikeda等在人工控制环境下[40]，用两个耐冷性差异材料组配RIL群体。在低温环境下，于A2连锁群上的Sat_162附近定位到一个产量相关QTL，虽未能定位到耐冷QTL，但该研究发现耐冷品种表现高产，即种子发育不受低温影响；该QTL被近等基因系检测到，在忽略温度条件时，该区段还影响节数和荚数，说明在低温条件下种子发育受到一个新的主要遗传因素影响，这个结论对于耐低温大豆分子辅助选择育种具有十分重要的意义，同时有助于对大豆生殖器官耐冷性机理的理解。Zhang等利用耐低磷品种Nannong94-156和磷敏感型品种Bogao杂交衍生152个家系的重组自交系群体构建图谱[41]，并进行QTL分析，对反映大豆苗期低磷耐性的5个性状（地上部干重、地下部干重、总干重、磷吸收效率、磷利用率、酸性磷活性）进行了QTL定位，共发现耐低磷性状相关QTL 34个，分布在9个连锁群，表型变异解释率介于6.6%～19.3%之间，QTL之间存在显著的加×加上位性效应，个别QTL存在加×加×环境互作效应，这些QTL可以用于平衡磷缺乏引起的复杂性营养失衡的育种研究；同时，在不同磷素水平下，检测到不同的QTL，可以帮助理解大豆磷素利用率的遗传基础。

在国内，蒋洪蔚等利用美国大豆品种Clark（供体亲本）与主栽品种红丰11（轮回亲本）所构建的回交导入系[42]，经过芽期耐低温筛选鉴定得到46个在芽期耐低温性状上明显超过轮回亲本的导入系个体。利用这套群体结合随机对照群体和基因型分析，通过基于遗传搭车原理的卡方分析和单向方差分析方法，检测到分布于大豆8个连锁群的12个与大豆芽期耐低温相关的QTL。其中9个供体片段的超导入位点对芽期耐低温性状表现为正效应，Satt237和SOYPRP1为与耐低温直接相关的QTL。Du 等利用 Kefeng1 和 Nannong1138-2 杂交的 F2：7：11共184个家系的重组自交系群体[43]，对产量及耐旱性QTL进行定位研究，获得40个QTL，其中17个与干旱胁迫下叶片水分状况相关，产量性状相关QTL为23个（包括处理和对照），2个产量相关QTL在处理和对照条件下均被检测到，分别位于H和D1b连锁群，2个产量QTL在温室条件下被定位在C2连锁群，与水分情况相关的QTL也被检测到，包括A2连锁群上的2个叶片萎蔫系数QTL和H连锁群上的1个叶片失水相关QTL，QTL位点表现为多效性或位点间存在关联，此结果有助于更好的评价大豆抗旱性的遗传基础，同时也将成为高产抗旱大豆品种分子辅助选育工作的重要组分。该群体还用于大豆营养生长期耐旱性研究，对花期前植株进行干旱处理，20个QTL定位在A2、D1b、E、H、G和I连锁群上，表型变异解释率范围4.49%～23.56%，H连锁群绒毛密度相关QTL与Ps位点接近，而D1b连锁群上的绒毛密度相关QTL与Rsc-7接近，A2、D1b和H连锁群上绒毛密度和水分状况相关的3个基因组区域是相互关联的，因此，叶上表面绒毛密度可能是大豆耐旱性的关键。

4 大豆分子标记辅助育种（MAS）的发展现状

现阶段分子标记辅助选择技术主要用于遗传效应较大、遗传较简单的数量性状，目前还不能在所有性状上发挥作用。近年来，研究人员将注意力投放在复杂数量性状的遗传研究上，以期达到对复杂数量性状进行准确分子辅助选择的目的。许多研究发现控制异黄酮合成和积累的QTL定位研究之间常常得到矛盾的结果。Gonzalez等在以 Essex和PI437654为亲本的重组自交系群体[14]，利用不同的遗传模型在不同环境下研究大豆异黄酮的遗传机制，表明统计分析作图方法对于复杂性状的QTL定位研究以及分子辅助选择准确性尤为重要。

大豆基因组序列信息的公布，拓宽了已定位的各类性状相关QTL的应用范围。Skoneczka等利用在大豆种质PI200508中定位的低水苏糖QTL位点结合基因组序列信息[44]，通过该区段与基因组对应序列的分析，发现与来自拟南芥、豌豆和黄瓜半乳糖基转移酶基因存在高度同源性，对该区段进行测序发现PI200508和野生型在该区段存在单位点差异，从而创造出低水苏糖突变体类型，且发现一个可直接对该表型进行选择的分子标记。此外，Maroof等利用CX1834中定位的QTL结合大豆基因组序列信息了解到CX1834肌醇六磷酸水平低下性状的遗传机理[45]。

2009年，国内外关于分子标记辅助选择育种方法均有报道。国外方面，Concibido等报道了一种高产抗胞囊线虫的大豆辅助选择育种方法[46]。Wang等发表了用于大豆抗蚜虫辅助选择育种位点和相关标记的发明专利[47]。

在国内，李文滨等分别报道了耐大豆疫酶根腐病数量性状位点、大豆百粒重及产量相关数量性状位点及其在大豆耐病、高产分子辅助育种中的实施方法[48-49]，该研究成果是大豆数量性状分子辅助选择育种技术应用于育种实践的成功范例。

5 大豆分子标记及辅助选择育种的发展趋势与展望

近年来，DNA分子标记技术以及QTL的研究和应用发展迅速，在许多作物中的应用均有报道，在大豆中亦是如此。通过该技术很多控制大豆重要性状的QTL乃至基因已被定位。尽管科研工作者不断地挖掘，投入大量的时间和精力为辅助育种提供如此丰富的信息，在国内利用分子标记辅助选择设计育种进行高产优质大豆品种的选育尚难广泛应用，即这种育种手段并没有达到理论上预期的效用。究其原因主要有以下几个方面：①QTL的稳定性问题尚未得到很好的解决，影响其选择的效率；②标记信息容易丢失。标记并不是基因，由于重组使标记与基因分离，导致选择偏离方向；③QTL定位和效应估算的不精确性；④上位性的存在即QTL位点之间以及QTL与环境之间的互作导致不同环境、不同背景下选择效率发生偏差，尤其对复杂数量性状来说该因素是研究的重点，也是难点；⑤QTL筛选与育种过程相脱离。

解决现阶段存在的问题是分子标记辅助选择育种技术研究的首要任务，也决定了该技术领域的发展趋势。针对上述现象，在分子标记研究中需加强以下工作：①基于基因组功能区段的新型标记的开发，寻找与目标QTL或基因紧密连锁、甚至控制目标性状的功能标记（EST-SSR和SNP等功能标记）是解决QTL稳定性的一个有效途径。一方面标记的开发有利于饱和遗传图谱的构建；另一方面，与随机标记相比，功能标记与目的基因连锁更紧密，发生重组的可能性小，可以降低定位QTL的标记丢失的可能性，进而提高基因型与表现型的一致性；②从全基因组水平对QTL展开研究，包括QTL的数目、位置、效应以及QTL与QTL间、QTL与环境的互作、QTL的一因多效性等，充分发掘QTL的信息，选择最佳组合进行标记辅助选择；③将常规选择与标记辅助选择相结合，针对不同性状的特点，研究高效的选择方法。如动物育种中采用的两阶段选择方法，即在早代通过标记辅助选择提高QTL基因的频率，在后期世代结合表型选择，快速获得理想的表型；④对常规育种方法中不同的交配手段展开研究，寻找适合不同育种程序的最佳交配方式，使之能更好的配合分子标记跟踪选择，将QTL定位获得的目标功能基因区段准确导入受体，为QTL的应用及优异品种的选育提供基础，搭建平台；⑤建立回交导入系，筛选最小标记片段，从而实现分子标记辅助选择的稳定性。

分子标记辅助选择育种技术依赖于图谱密度，统计模型以及性状的选择和表型数据的精准度。随着功能标记和随机标记的不断开发及基因组序列信息的有效利用，遗传连锁图谱将不断完善；功能基因和基因网络的挖掘和建立，大豆基因组测序完成后的连锁群标定和相应分子生物信息学技术的发展以及统计算法的进一步完善，将使绘制大豆单一基因型图谱成为可能。育种家将根据基因型图谱决定哪一染色体区段由哪一亲本遗传给后代，从而完全控制后代的选择方向和目标，加快育种进程，使得基因组辅助选择育种或分子设计育种成为现实。

*本文为特约稿件。

[1]Hyten D L,Smith J R,Frederick D,et al.Bulked segregant analysis using the GoldenGate assay to locate the Rpp3 locus that confers resistance to soybean rust in soybean[J].Crop Sci,2009,49∶265-271.

[2]Song Q J,Marek L F,Shoemaker R C,et al.A new integrated genetic linkage map of the soybean[J].Theor Appl Genet,2004,109∶122-128.

[3]詹少华,盛新颖,樊洪泓,等.大豆EST序列长度与SSR特性的关系[J].大豆科学,2009,28(2)∶203-209.

[4]陈相艳,李伟,戴海英,等.大豆EST资源的SSR信息分析[J].大豆科学,2009,28(3)∶394-399.

[5]常玮,赵雪,李侠,等.大豆EST-SSR标记开发及与Genomic SSR的比较研究[J].中国油料作物学报,2009,312(2)∶149-156.

[6]Hwang T Y,Sayama T,Takahashi M,et al.High-density integrated linkage map based on SSR markers in soybean[J].DNA Research,2009,16(4)∶213-225.

[8]吕祝章,丁立孝,田纪春,等.大豆重组自交系群体(ZKS-HX)遗传图谱的构建和形态标记的定位[J].植物生理学通讯,2009,45(4)∶345-350.

[9]Palomeque L,Liu L J,Li W B,et al.QTL in mega-environments∶II.Agronomic trait QTL co-localized with seed yield QTL detected in a population derived from a cross of high-yielding adapted×highyielding exotic soybean lines[J].Theor Appl Gene,2009,119∶429-436.

[10]Martin S K,Xie F T,Zhang H J,et al.Epistasis for quantitative traits in crosses between soybean lines from China and the United States[J].Crop Sci,2009,49∶20-28.

[11]王贤智,周蓉,单志慧,等.不同种植密度下大豆产量性状的QTL分析[J].中国油料作物学报,2009,31(1)∶1-8.

[12]周蓉,陈海峰,王贤智,等.大豆产量和产量构成因子及倒伏性的QTL分析[J].作物学报,2009,35(5)∶821-830.

[13]Bachlava E,Dewey R E,Burton J W,et al.Mapping and comparison of Quantitative Trait Loci for oleic acid seed content in two segregating soybean populations[J].Crop Sci,2009,49∶433-442.

[14]Gonzalez J J,Wu X L,Zhang J,et al.Genetic control of soybean seed isoflavone content∶importanceof statistical model and epistasis in complex traits[J].Theor Appl Genet,2009,119∶1069-1083.

[15]Zeng G L,Li D M,Han Y P,et al.Identifcation of QTL underlying isofavone contents in soybean seeds among multiple environments[J].Theor Appl Genet,2009,118∶1455-1463.

[16]梁慧珍,王树峰,余永亮,等.大豆异黄酮与脂肪、蛋白质含量基因定位分析[J].中国农业科学,2009,42(8)∶2652-2660.

[17]魏崃,孙鸿雁,唐晓飞,等.大豆遗传群体选择与品质QTL的获得[J].分子植物育种,2009,7(4)∶727-735.

[18]单大鹏,朱荣胜,陈立君,等.大豆蛋白质含量相关QTL间的上位效应和QE互作效应[J].作物学报,2009,35(1)∶41-47.

[19]李侠,常玮,韩英鹏,等.大豆种子脂肪酸含量的遗传分析[J].大豆科学,2009,28(3)∶402-408.

[20]Han Y P,Teng W L,Sun D S,et al.Impact of epistasis and QTL×environment interaction on the accumulation of seed mass of soybean(Glycine max L.Merr.)[J].Genetics Research,2008,90∶481-491.

[21]吴琼,齐照明,刘春燕,等.基于元分析的大豆生育期QTL的整合[J].作物学报,2009,35(8)∶1418-1424.

[22]Suzuki M,Fujino K,Funatsuki H.A major soybean QTL,qPDH1,controls pod dehiscence without marked morphological change[J].Plant Prod Sci,2009,12(2)∶217-223.

[23]Du W J,Yu D Y,Fu S X.Analysis of QTLs for the trichome density on the upper and downer surface of leaf blade in soybean[Glycine max(L.)Merr.][J].Sci Agric Sin,2009,8(5)∶529-537.

[24]何冉,关荣霞,刘章雄,等.用分离群体中的残余杂合系定位大豆C1连锁群的分枝数qBN-c1-1位点[J].中国农业科学,2009,42(4)∶1152-1157.

[25]Wu X L,Blake S,Sleper D A,et al.QTL,additive and epistatic effects for SCN resistance in PI437654[J].Theor Appl Genet,2009,118∶1093-1105.

[26]Arelli P R.Genetic dissection of resistance in soybean PI567516C to a nematode population infecting cv.Hartwig[C].Soybean Research World Conference Proceedings,2009∶132-133.

[27]南海洋,李英慧,常汝镇,等.基于大豆胞囊线虫病抗性候选基因rhg1的InDel标记开发与鉴定[J].作物学报,2009,35(7)∶1236-1243.

[28]王梓贞,韩英鹏,滕卫丽,等.大豆胞囊线虫非小种特异性抗性品种的抗性评价与农艺性状相关分析[J].大豆科学,2009,28(4)∶647-650.

[29]范爱颖.大豆品种豫豆25抗疫霉根腐病基因的分子标记与作图[D].北京∶中国农业科学院,2009.

[30]孙明明,韩英鹏,陈浩,等.大豆菌核病鉴定方法比较及分析[J].大豆科学,2007,26(5)∶729-731.

[31]Li D M,Sun M M,Han Y P,et al.Identification of QTL underlying soluble pigment content in soybean stems related to resistance to soybean white mold(Sclerotinia sclerotiorum)[J].Euphytica,23 September 2009 online.

[32]白丽,李海朝,马莹,等.大豆对大豆花叶病毒SC-11株系抗性的遗传及基因定位[J].大豆科学,2009,28(1)∶1-6.

[33]Kang S T,Kwak M,Kim H Y,et al.Population-specific QTLs and their different epistatic interactions for pod dehiscence in soybean[Glycine max(L.)Merr.][J].Euphytica,2009,166∶15-24.

[34]Hill C B,Kim K S,Crull L,et al.Inheritance of resistance to the soybean aphid in soybean PI200538[J].Crop Sci,2009,49∶1193-1200.

[35]Zhang G R,Gu C,Wang D.Molecular mapping of soybean aphid resistance genes in PI567541B[J].Theor Appl Genet,2009,118∶473-482.

[36]Wang J,Song W K,Zhang W B,et al.Meta-analysis of insectresistance QTLs in soybean[J].Yi Chuan,2009,31(9)∶953-961.

[37]Ray J D,Morel W,Smith J R,et al.Genetics and mapping of adult plant rust resistance in soybean PI 587886 and PI 587880A[J].Theor Appl Genet,2009,119∶271-280.

[38]Uchibori A,Sasaki J,Takeuchi T,et al.QTL analysis for resistance to soybean dwarf virus in Indonesian soybean cultivar Wilis[J].Mol Breeding,2009,23∶323-328.

[39]Jackson E W,Feng C,Fenn P,et al.Genetic mapping of resistance to phomopsis seed decay in the soybean breeding line MO/PSD-0259(PI562694)and plant introduction 80837[J].J Hered,2009,100(6)∶77-83.

[40]Ikeda T,Ohnishi S,Senda M,et al.A novel major quantitative trait locus controlling seed development at low temperature in soybean(Glycine max)[J].Theor Appl Genet,2009,118∶1477-1488.

[41]Zhang D,Cheng H,Geng L,et al.Detection of quantitative trait loci for phosphorus deficiency tolerance at soybean seedling stage[J].Euphytica,2009,167∶313-322.

[42]蒋洪蔚,李灿东,刘春燕,等.大豆导入系群体芽期耐低温位点的基因型分析及QTL定位[J].作物学报,2009,35(7)∶1268-1273.

[43]Du W J,Fu S X,Yu D Y.Genetic analysis for the leaf pubescence density and water status traits in soybean[Glycine max(L.)Merr.][J].Plant Breeding,2009,128(3)∶259-265.

[44]Skoneczka J A,Maroof M A,Shang C,et al.Identification of candidate gene mutation associated with low stachyose phenotype in soybean line PI200508[J].Crop Sci,2009,49∶247-255.

[45]Maroof M A,Glover N M,Biyashev R M,et al.Genetic basis of the low-phytate trait in the soybean line CX1834[J].Crop Sci,2009,49∶69-76.

[46]Concibido A.Methods and compositions for high yielding soybeans with nematode resistance∶the United States,US 2009/0100537 A1[P].2009-04-16.

[47]Wang.Markers for aphid resistant germlasm in soybean plants∶the United States,US 2009/0241214 A1[P].2009-09-24.

[48]李文滨.与大豆百粒重和大豆产量相关的数量遗传位点及其应用∶中国,101475939[P].2009-07-08.

[49]李文滨.耐大豆疫霉根腐病的数量遗传位点确定方法及该位点应用∶中国,101372710[P].2009-02-25.