冬小麦蛋白质品质性状的全基因组关联分析与KASP标记开发

本研究针对小麦蛋白质品质性状遗传解析不足、传统检测方法耗时费力等问题，由中国农业科学院作物科学研究所等团队通过GWAS（全基因组关联分析）对341份冬小麦材料进行多环境表型鉴定，鉴定出97个稳定SNP位点和43个QTL，开发了11个KASP（竞争性等位基因特异性PCR）标记，筛选出8个调控籽粒发育期蛋白质积累的候选基因。该研究为分子标记辅助选择（MAS）提供了靶点，对提升中国及全球小麦品质育种效率具有重要意义。

　　小麦作为全球最重要的粮食作物之一，为人类提供了20%的热量和22%的蛋白质。然而，小麦蛋白质品质的遗传机制复杂，传统表型检测成本高、耗时长，严重制约了优质小麦品种的选育进程。面对消费者对高营养品质小麦日益增长的需求，如何通过分子育种技术快速提升小麦蛋白质品质成为研究热点。

为解决上述问题，新疆农垦科学院作物研究所等团队在《BMC Plant Biology》发表了题为“Genome-wide association analysis and KASP markers development for protein quality traits in winter wheat”的研究。该研究通过对341份冬小麦材料进行两年两地的多环境表型鉴定（包括籽粒蛋白质含量、面粉蛋白质含量、湿面筋含量等6个性状），利用40K SNP芯片进行GWAS分析，结合线性混合模型（MLM）和单倍型分析，解析了蛋白质品质性状的遗传基础，并开发了可用于分子育种的实用标记。

关键技术方法包括：1）多环境表型鉴定（新疆伊宁和奇台两地两年数据）；2）基于40K SNP芯片的基因型分析；3）GWAS结合MLM模型和LD（连锁不平衡）衰减分析；4）单倍型区块划分与KASP标记开发；5）候选基因筛选与qPCR验证。

主要研究结果包括：

1. 表型变异分析：所有性状在基因型和环境间均存在显著差异，其中面筋指数遗传力最低（h²=0.67），Zeleny沉降值遗传力最高（h²=0.87）。
2. 稳定位点鉴定：共发现97个显著SNP，分布于43个QTL，其中1A、1B和1D染色体为热点区域。例如，1D染色体412-416 Mb区间存在51个与面筋指数相关的SNP，单倍型分析显示优势单倍型材料的面筋指数显著提高。
3. 标记开发：成功将11个SNP转化为KASP标记，如1D_415401424（CC基因型材料面筋指数显著高于TT型）。
4. 候选基因挖掘：筛选出8个差异表达基因，如编码γ-麦谷蛋白D2（TraesCS1D02G018300.1）和液泡ATP酶（TraesCS1D02G018300.1）的基因，可能在籽粒发育后期调控蛋白质积累。

研究结论表明，该工作首次系统解析了中国冬小麦蛋白质品质性状的遗传网络，开发的KASP标记可直接用于分子标记辅助选择，而候选基因为品质改良提供了新靶点。特别是1D染色体上密集分布的QTL簇，可能与小麦贮藏蛋白（如Glu-D1）的调控相关，为后续功能研究奠定了基础。这项研究不仅填补了中国冬小麦品质育种的分子基础空白，其高效标记技术体系还可显著降低育种成本，加速优质小麦品种的选育进程。