潘 磊，李 依，余晓露，郭 瑞，陈禅友
（江汉大学生命科学学院／湖北省豆类蔬菜植物工程技术研究中心，武汉 ４３００５６）
摘要：利用１５６对多态性豇豆［Ｖｉｇｎａ ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ（Ｌ．）Ｗａｌｐ．］简单重复序列（Ｓｉｍｐｌｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｒｅｐｅａｔ，ＳＳＲ）引物检测８３份豇豆种质材料基因组，分析群体遗传结构，并对１４个豇豆产量性状与ＳＳＲ标记进行全基因组关联分析。结果表明，群体遗传结构分析将８３份豇豆样品划分为２个亚群。关联分析则有１０个ＳＳＲ标记位点与８个性状关联，主要分布在ＬＧ２、ＬＧ３、ＬＧ４、ＬＧ７、ＬＧ１１连锁群上。这些关联位点在豇豆基因组上分布不均，对关联性状的表型变异解释率为９％ （ＣＬＭ００２２）～３３％（ＣＬＭ０３４７）；有１个标记（ＣＬＭ０２５１）与多个性状关联；另外也有同一个性状与多个ＳＳＲ标记关联，包括叶宽（ＣＬＭ０２５１、ＣＬＭ０８５０），单荚重（ＣＬＭ０３４７、ＣＬＭ０２５１、ＣＬＭ０６１４）。这些与豇豆性状关联的ＳＳＲ标记将为豇豆分子育种和遗传改良提供依据。
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
关键词 ：豇豆［Ｖｉｇｎａ ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ（Ｌ．）Ｗａｌｐ．］；产量性状；简单重复序列；关联分析
中图分类号：Ｓ６４３．４；Ｑ３４３．１＋５；Ｑ３４８ 文献标识码：A 文章编号：0439－８114（２０15）16－3952-07
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.16.031
收稿日期：２０１５－０５－２８
基金项目：湖北省自然科学基金项目（２０１３ＣＦＢ２１３）；武汉市科技攻关计划项目（２０１３０２１００１０１０４７８）；湖北省豆类蔬菜植物工程技术研究中心
开放基金项目（２０１４－１０）；江汉大学高层次人才启动基金项目（２０１２０２７）
作者简介：潘 磊（１９８０－），男，湖北武汉人，讲师，博士，从事植物种质资源与分子技术育种研究，（电话）１３４６９９８８３９０（电子信箱）ｌｅｉｐａｎ＠ｊｈｕｎ．ｅｄｕ．ｃｎ；
通信作者，陈禅友（１９６３－），男，教授，博士，从事植物遗传育种研究，（电话）０２７－８４２２５８９９（电子信箱）ｃｃｙ＠ｊｈｕｎ．ｅｄｕ．ｃｎ。
豇豆［Ｖｉｇｎａ ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ（Ｌ．） Ｗａｌｐ．］是一种重要的豆科（Ｌｅｇｕｍｉｎｏｓａｅ）蔬菜作物之一，其嫩荚和种子可供食用，是日常饮食中植物蛋白质和膳食纤维的重要来源之一。中国的豇豆栽培历史悠久，资源类型多样，遗传变异丰富。目前，中国农业科学院国家农作物种质资源保存中心（ｈｔｔｐ：//ｉｃｇｒ．ｃａａｓ．ｎｅｔ．ｃｎ/）已搜集保存了１ ０００份以上的豇豆种质资源；而这些豇豆资源中，生长习性以蔓生、半蔓生和矮生类型为主，花色多为紫色或白色，鲜荚颜色有深绿、浅绿、白色、红色、紫红色、龙纹等，诸多优异农艺性状可用作遗传改良资源。探究遗传变异的基础，挖掘优异等位基因或性状连锁的遗传位点，将是豇豆种质资源与分子育种中的重要研究方向之一，关联分析（Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ）为此提供了一个十分有效的研究方法，关联分析是近年发展起来的一种高通量分析表型与遗传多态性之间关联性的遗传分析方法，能在群体水平上大量发掘与目标性状相关的基因及其等位基因。２００１年关联分析首次用于植物研究［１］，之后逐渐成为植物数量性状遗传研究的热点之一。关联分析又称为关联作图（Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｍａｐｐｉｎｇ），或连锁不平衡作图（Ｌｉｎｋａｇｅ ｄｉｓｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ ｍａｐｐｉｎｇ，ＬＤ ｍａｐｐｉｎｇ），是以基因或者位点之间的连锁不平衡为基础，从而筛选鉴定出某一群体内的目标性状与遗传标记或候选基因，主要有基于候选基因的关联分析和全基因组关联分析两种策略［２］。关联分析中多采用混合线性模型（Ｍｉｘｅｄ ｌｉｎｅｒ ｍｏｄｅｌ，ＭＬＭ），因为此模型兼顾群体结构和系谱关系，能显著降低误差［３］。目前尚未见到豇豆研究应用关联分析的报道，但是豇豆资源的亚群中存在一定的遗传结构和较高的连锁不平衡（ＬＤ）水平［４］。理论上位点之间连锁越紧密，ＬＤ水平则越高，而ＬＤ较高的物种或群体应用较少的标记即可实现全基因组扫描。此外，自花授粉的物种，在经历了瓶颈效应和强烈的人工选择后，群体中仅包含所有群体中少部分的等位基因，这更适宜于全基因组关联分析的应用［５］。豇豆是典型的自花授粉植物，基因组较小（约５８７ Ｍｂ）［６］，群体内的ＬＤ水平较高。因此，全基因组扫描的关联分析可以应用在豇豆研究中。
多态性ＤＮＡ分子标记是开展全基因组关联分析的前提。与ＲＡＤＰ、ＡＦＬＰ、ＩＳＳＲ等分子标记相比较，简单重复序列（Ｓｉｍｐｌｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｒｅｐｅａｔ，ＳＳＲ）分子标记由于在基因组上分布广、经济方便、多态性高、重复性好、易于基因分型等优点，在植物中的应用备受青睐。在豇豆的ＤＮＡ分子标记研究中，国内外的研究者陆续报道了运用多种ＤＮＡ分子标记（ＲＡＰＤ、ＲＦＬＰ、ＡＦＬＰ和ＳＳＲ等）技术构建了豇豆的连锁遗传图［７－１２］，这些遗传图谱的标记虽然数量少，但为豇豆基因组的进一步研究奠定了基础。
试验选取了全国范围内的８３份具代表性的豇豆种质材料，对豇豆产量的相关性状，包括商品成熟荚相关的性状（鲜荚荚长、鲜荚荚厚、鲜荚单荚重、首荚节位和单株结荚数等）以及储藏期的干种子相关性状（千粒重、种子长和种子宽等）进行了有重复的表型鉴定，利用豇豆全基因组上均匀分布的175对ＳＳＲ分子标记，进行产量性状与ＳＳＲ标记的亚群聚类和关联分析。基于供试材料来源不同和ＳＳＲ分子标记的多态性、一个关联位点的多个等位变异（多态性条带）能对应多少个表型性状等的特异性，来筛选出优异的等位变异，现将结果报告如下。
１ 材料与方法
１．１ 群体的选择
试验所用的８３份豇豆种质材料均来自江汉大学湖北省豆类蔬菜植物工程技术研究中心，其性状表型稳定，基本情况见表１。分别在武汉市东西湖区柏泉农场和武汉市蔡甸区永安街柏木村，连续进行两年三季（２０１２年秋季、２０１３年春季和秋季）田间试验，观测记录豇豆产量的相关性状。所有样品的春播为４月，秋播为７月，田间管理为常规方法。
１．２ 表型性状的测定与分析
试验测定了１４个与豇豆产量相关的性状，包括商品成熟荚性状６个（鲜荚单荚长、叶宽、鲜荚荚厚、鲜荚单荚重、首荚节位、单株结荚数）和干种子形态性状８个（千粒重、种子面积、种子周长、种子长／宽、种子长、种子宽、种子直径、种子圆度），每个性状的测定有3次生物学重复。商品成熟荚性状的测定参照王佩芝等［１３］的方法；干种子采用万深ＳＣ－Ｅ型种子外观品质检测分析仪系统（杭州万深检测科技有限公司）测量种子的形态性状。此外，采用电子天平称量干种子百粒重，然后换算为千粒重。将测定的性状汇总后，录入到Ｍｉｃｒｏｓｆｔ Ｏｆｆｉｃｅ Ｅｘｃｅｌ ２０１０软件里，计算各性状在品种内和品种间的变异系数。
１．３ ＳＳＲ分析
１．３．１ 基因组总ＤＮＡ提取 选取豇豆嫩叶，用改进的ＣＴＡＢ法提取基因组总ＤＮＡ［１４］，于－２０ ℃环境下保存备用。采用０．８％琼脂糖凝胶电泳和紫外分光光度计测定ＤＮＡ的质量和浓度。
１．３．２ 引物筛选 挑选豇豆全基因组分布的１７５ 对ＳＳＲ引物［１１］，并委托上海生工生物工程技术服务有限公司合成引物，筛选具备多态性ＳＳＲ引物，用于供试样品的扩增分析。
１．３．３ ＰＣＲ扩增反应 ＰＣＲ总体系为２０ μＬ，其中包含２０ ｎｇ ＤＮＡ模板，引物１０ ｐｍｏｌ，４ ｎｍｏｌ ｄＮＴＰs，３０ ｎｍｏｌ ＭｇＣｌ２，０．５ Ｕ Ｔａｑ ＤＮＡ聚合酶（上海博彩生物科技有限公司），10×ＰＣＲ Bｕｆｆｅｒ，其余体积用ｄｄＨ２Ｏ补齐。在Ｅｐｐｅｎｄｏｒｆ Ｍａｓｔｅｒｃｙｃｌｅｒ ｇｒａｄｉｅｎｔ ＰＣＲ扩增仪（德国艾本德中国有限公司）上进行ＰＣＲ扩增反应，扩增条件：９４ ℃预变性５ ｍｉｎ； ９４ ℃变性３０ ｓ，５０～６０ ℃退火３０ ｓ，７２ ℃延伸 ４０ ｓ，３５个循环；最后７２ ℃延伸５ ｍｉｎ。以１００ ｂｐ ＤＮＡ Ｌａｄｄｅｒ作为参照，记录扩增片段的大小；此外，按照０／１二进制的方法，将有条带的记作１，无条带的记作０，录入到Ｍｉｃｒｏｓｆｔ Ｏｆｆｉｃｅ Ｅｘｃｅｌ ２０１０中形成数据矩阵。
１．４ 数据分析
采用ＳＴＲＵＣＴＵＲＥ ２．３软件（ｈｔｔｐ：//ｐｒｉｔｃｈａｒｄｌａｂ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ/ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ｈｔｍｌ）分析供试豇豆群体的遗传结构，基于数学模型划分亚群，计算相应的Ｑ值。主要分析步骤为：采用Ａｄｍｉｘｅｄ ｍｏｄｅｌ模式，Ｋ值（亚群数目）设为１～１２，参数Ｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ设为１０ ０００，Ｂｕｒｎ ｉｎ－ｐｅｒｉｏｄ设为１００ ０００。每个Ｋ值重复运行５次，然后计算出每个Ｋ值对应的后验概率ｌｎＰ（Ｄ）值。通过分析ΔＫ值的变化规律，来判别合适的Ｋ值作为亚群数目［１５］。运用ＳＰＡ Ｇｅｄｉ１．２软件计算８３份豇豆种质材料两两之间的亲缘系数，进行Ｋｉｎｓｈｉｐ分析［１６］。
ＳＳＲ位点与豇豆产量性状的关联分析中，采用ＴＡＳＳＥＬ ２．２软件的ＭＬＭ模型分别进行多态性ＳＳＲ位点与豇豆产量性状的关联分析［１７］。主要步骤为：以Ｑ值和Ｋｉｎｓｈｉｐ系数矩阵作为协变量，综合１５６对多态性豇豆ＳＳＲ引物获得的等位基因位点、亚群分类结果（依据Ｋ值）和表型数据，计算获得每个位点的显著性水平及其对表型变异的解释率。以Ｐ－Ｍａｋｅｒ值来衡量关联标记的显著性，试验选择的显著水平为Ｐ＜０．０１。
２ 结果与分析
２．１ 表型性状的遗传变异分析
试验测定的豇豆鲜荚单荚长、叶宽、鲜荚荚厚、鲜荚单荚重、首荚节位、单株结荚数以及千粒重、种子面积、种子周长、种子长／宽、种子长、种子宽、种子直径、种子圆度１４个与豇豆产量相关的表型性状变异统计结果见表２。从表２可见，供试的８３份豇豆种质材料中１４个产量相关性状存在明显的遗传变异；其中变异程度最大的性状为单株结荚数，其变异系数为７９．９８％，其次是鲜荚单荚重，其变异系数为７１．７４％，而干种子长／宽的变异程度最小，变异系数仅为７．87％，就各个性状而言，遗传变异的差别十分明显。在与鲜荚产量相关的６个性状中，鲜荚单荚长度的变异范围为14.13～80．64 ｃｍ，平均为３８．７０ ｃｍ；叶宽的变异范围为１．０４～７．６２ ｃｍ，平均在４．４７ ｃｍ；鲜荚荚厚的变异范围在０．５８～１．３２ ｃｍ，平均在０．７３ ｃｍ；鲜荚单荚重的变异范围在４．５７～５６．３８ ｇ，平均为１７．０４ ｇ；首荚节位变异范围在１～６节，平均首荚节位为２节；单株结荚数变异范围在１～３３个，平均结荚数约为１１个。
在与干种子产量相关的８个性状中，千粒重变异范围在８４．７０～３５２．８４ ｇ，平均为１４４．７３ ｇ；干种子面积变异范围在15.53～548.03 ｍｍ２，平均在215.51 ｍｍ２；干种子周长变异范围在9.39～57.89 ｍｍ，平均为33.92 ｍｍ；干种子长／宽变异范围为１．４3 ～２．05，平均为１．73；干种子长度变异范围在3.46～19.69 ｍｍ，平均为11.29 ｍｍ；干种子宽度变异范围在1.86～11.41 ｍｍ，平均为6.54 ｍｍ；干种子直径变异范围为2.66～15.55 ｍｍ，平均为8.93 ｍｍ；干种子圆度变异范围在０．４７～０．７０，平均为０．５６。
２．２ 遗传多样性分析
试验从１７５ 对豇豆基因组ＳＳＲ引物中筛选出了１５６ 对多态性引物，并用于８３份豇豆种质材料的扩增分析，结果见表３。检测结果表明，每对多态性引物中等位基因数为２～９个／ＳＳＲ位点，平均为２．９１个／ＳＳＲ位点；观察杂合度的变异范围在０．００～１．００，平均观察杂合度为０．０９；期望杂合度的变异范围在０．０３～０．７３，平均期望杂合度为０．３３。据此可见，供试豇豆种质材料的遗传多样性水平为中等偏低。
２．３ 群体遗传结构和亲缘关系聚类分析
８３个豇豆种质材料基于多态性ＳＳＲ位点和数学模型的群体遗传结构Ｋ值分析结果见图１。从图１可见，采用ＳＴＲＵＣＴＵＲＥ ２．３软件建立的数学模型中，当Ｋ＝２时，其模型的后验概率ｌｎＰ（Ｄ）最大，即符合Ｈａｒｄｙ－Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡的亚群数为２。据此，可将８３个豇豆种质材料群体分为２个亚群，详情见图２。群体结构的存在会影响ＬＤ，从而造成关联分析结果的真实性和准确性，因此，将各个品种的Ｑ值作为协变量，加入ＳＳＲ分子标记与表型性状的关联分析中。
２．４ 标记与性状的关联分析
豇豆产量性状与ＳＳＲ分子标记位点的关联分析结果见表４，与产量性状显著关联的１０个豇豆基因组ＳＳＲ标记信息见表５，表４、表５中的连锁图数据引自文献［１１］。从表４可见，１０个ＳＳＲ标记位点与８个豇豆产量性状相关联，与商品成熟荚产量性状（鲜荚单荚长、叶宽、鲜荚单荚重、首荚节位、单株结荚数）相关的位点有８个，分布于连锁群ＬＧ２（鲜荚单荚长，标记位点ＣＬＭ００６８；鲜荚单荚重，标记位点ＣＬＭ０３４７）、ＬＧ３（鲜荚单荚重，标记位点ＣＬＭ０６１４；单株结荚数，标记位点ＣＬＭ１１８２）、ＬＧ４（叶宽，标记位点ＣＬＭ０２５１；鲜荚单荚重，标记位点ＣＬＭ０２５１）、ＬＧ７（首荚节位，标记位点ＣＬＭ０４４５）、ＬＧ１１（叶宽，标记位点ＣＬＭ０８５０）；与干种子形态（千粒重、种子宽、种子圆度）相关的位点３个，分布于ＬＧ３（千粒重，标记位点ＣＬＭ００２２）、ＬＧ１０（种子宽，标记位点ＣＬＭ０５４６；种子圆度，标记位点ＣＬＭ０５８９）。
这些与表型性状相关联的ＳＳＲ位点在豇豆基因组上的分布不均衡。与豇豆鲜荚单荚长度相关的位点１个，位于连锁群ＬＧ２；与叶宽相关联的位点有２个，分别位于连锁群ＬＧ４和ＬＧ１１；与鲜荚单荚重相关联的位点有３个，分别位于连锁群ＬＧ２、ＬＧ３和ＬＧ４；与首荚节位相关联的位点１个，位于连锁群ＬＧ７；与单株结荚数相关联的位点１个，位于连锁群ＬＧ３；与千粒重相关联的位点１个，位于连锁群ＬＧ３；与种子宽相关联的位点１个，位于连锁群ＬＧ１０；与种子圆度相关联的位点１个，位于连锁群ＬＧ１０。这些标记对关联性状的表型变异解释率范围为９％（ＣＬＭ００２２）～３３％（ＣＬＭ０３４７），解释率越高说明关联程度越大；其中，以千粒重（９％）最低，鲜荚单荚重最高（３３％）。
３ 小结与讨论
近年来，在ＤＮＡ分子水平上对豇豆的研究越来越受到关注［１８］。尽管如此，与其他豆科农作物相比较，豇豆的分子水平研究基础与应用研究还十分滞后［１９］。比如，豆科中的百脉根（Ｌｏｔｕｓ ｃｏｒｎｉｃｕｌａｔｕｓ Ｌ． ｖａｒ． ｊａｐｏｎｉｃｕｓ Ｒｅｇｅｌ）、大豆［Ｇｌｙｃｉｎｅ ｍａｘ（Ｌ．）Ｍｅｒｒ．］、蒺藜苜蓿（Ｍｅｄｉｃａｇｏ ｔｒｕｎｃａｔｕｌａ Ｇａｅｒｔｎ．）、木豆［Ｃａｊａｎｕｓ ｃａｊａｎ（Ｌ．）Ｍｉｌｌｓｐ．］、鹰嘴豆（Ｃｉｃｅｒ ａｒｉｅｔｉｎｕｍ Ｌ．）、菜豆（Ｐｈａｓｅｏｌｕｓ ｖｕｌｇａｒｉｓ Ｌ．）、绿豆［Ｖｉｇｎａ ｒａｄｉａｔａ（Ｌ．）Ｗｉｌｃｚｅｋ］和红小豆［Ｖ． ａｎｇｕｌａｒｉｓ（Ｗｉｌｌｄ．）Ｏｈｗｉ ｅｔ Ｏｈａｓｈｉ］等均已完成全基因组测序，为豆科植物深入研究基因组结构、发掘功能基因和分子辅助育种等研究奠定了坚实的基础。豇豆中尚未开展基因组测序，因此，筛选豇豆基因组上多态性ＤＮＡ分子标记技术、探究表型性状与分子标记的关联性、发掘与性状显著关联的分子标记、揭示关联位点的等位变异等，将为豇豆的分子育种和遗传改良提供分子水平依据。
试验从８３个豇豆种质材料中共筛选出豇豆全基因组分布的１５６个多态性ＳＳＲ标记，揭示了供试豇豆群体具有中等偏下的遗传多样性水平。而且对豇豆种质材料进行群体遗传结构分析后，发现其中存在一定的遗传分化，可将８３个豇豆种质材料划分为２个亚群结构，推测可能是由于所选样品多为人工选育的后果，在长期的人工选择作用下，豇豆出现了遗传分化、各种质材料的遗传背景趋于狭窄、遗传多样性偏低造成的。因此，加大力度开展豇豆种质资源及其野生资源的收集，充实和丰富豇豆基因库资源，是今后豇豆种质资源与遗传育种研究所需要努力的重点方向。
豇豆的产量性状是一类复杂的数量性状，容易受到环境影响。因此试验选取不同地点进行田间种植，进行了连续两年三季的观测。分析发现，单株结荚数（变异系数７９．９８％）和鲜荚单荚重（变异系数７１．７４％）受环境影响相对比较大，而干种子长／宽（变异系数７．６９％）则受环境影响相对较小。由此可见，在开展豇豆产量性状的分子辅助育种中，要考虑地区生态环境的差异对单株结荚数和鲜荚单荚重等产量性状的影响，借鉴当地环境下的豇豆产量性状相关基因或者ＱＴＬ位点，对于育种而言是十分重要的。
目前，科技工作者已经发现了一批豇豆产量相关性状的ＱＴＬ位点，包括豇豆子粒大小和鲜豆荚大小［２０］、荚长［１２］、始花期、始花节位、单株结荚数［２１］、盛花时间［２２］等相关ＱＴＬ位点。但由于遗传背景、构图群体和生长环境的差异影响，只能反映出少量杂交组合中产量相关性状的遗传信息，局限性还比较明显。
与上述研究结果不同，本试验在豇豆群体水平上，通过ＳＳＲ分子标记与豇豆产量相关性状的关联分析，发掘出一批与产量性状显著关联的ＳＳＲ标记位点，揭示了豇豆基因组中产量性状的遗传位点分布特点。这些与表型性状关联的ＳＳＲ标记在豇豆基因组上的分布不均，主要分布在连锁群ＬＧ２、ＬＧ３、ＬＧ４、ＬＧ７、ＬＧ１１上，其ＳＳＲ分子标记对关联性状的表型变异解释率范围在９％～３３％，解释率越高说明关联程度越大；其中，千粒重的解释率最低（９％），鲜荚单荚重的解释率最高（３３％）。进一步分析发现，同一个性状有多个ＳＳＲ标记与之相关联，包括叶宽有２个ＳＳＲ标记与之关联（标记位点ＣＬＭ０２５１和ＣＬＭ０８５０），鲜荚单荚重有３个ＳＳＲ标记与之关联（标记位点ＣＬＭ０３４７、ＣＬＭ０２５１、ＣＬＭ０６１４）；同一个标记也可有多个性状相关联，例如，标记位点ＣＬＭ０２５１与叶宽、鲜荚单荚重均有关联。这可能是性状相关基因多效应的遗传基础。
总之，试验采用ＳＳＲ分子标记在豇豆中开展了全基因组关联分析研究，发掘出一批与豇豆产量性状关联的ＳＳＲ分子标记，这将为在豇豆育种中开展关联分析与分子标记辅助育种等研究提供借鉴。
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
参考文献：
［１］ ＴＨＯＲＮＳＢＥＲＲＹ Ｊ Ｍ， ＧＯＯＤＭＡＮ Ｍ Ｍ， ＤＯＥＢＬＥＹ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｄｗａｒｆ ８ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅ ｗｉｔｈ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｉｍｅ［Ｊ］． Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ， ２００１， ２８： ２８６－２８９．
［２］ ＦＬＩＮＴ－ＧＡＲＣＩＡ Ｓ Ａ， ＴＨＯＲＮＳＢＥＲＲＹ Ｊ Ｍ， ＢＵＣＫＬＥＲ Ｅ Ｓ． Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｌｉｎｋａｇｅ ｄｉｓｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ ｉｎ ｐｌａｎｔｓ ［Ｊ］． Ａｎｎｕａｌ Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｐｌａｎｔ Ｂｉｏｌｏｇｙ， ２００３， ５４： ３５７－３７４．
［３］ ＹＵ Ｊ， ＰＲＥＳＳＯＩＲ Ｇ， ＢＲＩＧＧＳ Ｗ Ｈ， ｅｔ ａｌ． Ａ ｕｎｉｆｉｅｄ ｍｉｘｅｄ－ｍｏｄｅｌ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｍａｐｐｉｎｇ ｔｈａｔ ａｃｃｏｕｎｔｓ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｌｅｖｅｌｓ ｏｆ ｒｅｌａｔｅｄｎｅｓｓ ［Ｊ］． Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ， ２００６， ３８： ２０３－２０８．
［４］ ＸＵ Ｐ， ＷＵ Ｘ Ｈ， ＷＡＮＧ Ｂ Ｇ， ｅｔ ａｌ． Ｇｅｎｏｍｅ ｗｉｄｅ ｌｉｎｋａｇｅ ｄｉｓｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ ａｓｐａｒａｇｕｓ ｂｅａｎ （Ｖｉｇｎａ ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ ｓｓｐ． ｓｅｓｑｕｉｐｅｄｉａｌｉｓ） ｇｅｒｍｐｌａｓｍ ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｄｏｍｅｓｔｉｃａｔｉｏｎ ｈｉｓｔｏｒｙ ａｎｄ ｇｅｎｏｍｅ ｗｉｄｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｉｅｓ ［Ｊ］． Ｈｅｒｅｄｉｔｙ， ２０１２， １０９： ３４－４０．
［５］ ＲＯＳＴＯＫＳ Ｎ， ＲＡＭＳＡＹ Ｌ， ＭＡＣＫＥＮＺＩＥ Ｋ，ｅｔ ａｌ． Ｒｅｃｅｎｔ ｈｉｓｔｏｒｙ ｏｆ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｏｕｔｃｒｏｓｓｉｎｇ ｆａｃｉｌｉｔａｔｅｓ ｗｈｏｌｅ－ｇｅｎｏｍｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｍａｐｐｉｎｇ ｉｎ ｅｌｉｔｅ ｉｎｂｒｅｄ ｃｒｏｐ ｖａｒｉｅｔｉｅｓ ［Ｊ］． Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ＵＳＡ，２００６，１０３：１８６５６-１８６６１．
［６］ ＩＷＡＴＡ Ａ， ＧＲＥＥＮＬＡＮＤ Ｃ Ｍ， ＪＡＣＫＳＯＮ Ｓ Ａ． Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔｉｃｓ ｏｆ ｌｅｇｕｍｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐｈａｓｅｏｌｏｉｄ ｃｌａｄｅ ［Ｊ］．Ｔｈｅ Ｐｌａｎｔ Ｇｅｎｏｍｅ，２０１３，６（３）：１－８．
［７］ ＭＥＮ?魪ＮＤＥＺ Ｃ Ｍ， ＨＡＬＬ Ａ Ｅ， ＧＥＰＴＳ Ｐ． Ａ ｇｅｎｅｔｉｃ ｌｉｎｋａｇｅ ｍａｐ ｏｆ ｃｏｗｐｅａ （Ｖｉｇｎａ ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ） ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｆｒｏｍ ａ ｃｒｏｓｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｗｏ ｉｎｂｒｅｄ， ｄｏｍｅｓｔｉｃａｔｅｄ ｌｉｎｅｓ ［Ｊ］． Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ， １９９７， ９５（８）： １２１０－１２１７．
［８］ ＯＵ?魪ＤＲＡＯＧＯ Ｊ Ｔ， ＧＯＷＤＡ Ｂ Ｓ， ＪＥＡＮ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｇｅｎｅｔｉｃ ｌｉｎｋａｇｅ ｍａｐ ｆｏｒ ｃｏｗｐｅａ （Ｖｉｇｎａ ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ Ｌ．） ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ＡＦＬＰ， ＲＦＬＰ， ＲＡＰＤ， ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ ｍａｒｋｅｒｓ， ａｎｄ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ ｔｒａｉｔｓ ［Ｊ］．Ｇｅｎｏｍｅ，２００２，４５：１７５－１８８．
［９］ ＭＵＣＨＥＲＯ Ｗ，ＤＩＯＰ Ｎ Ｎ， ＢＨＡＴ Ｐ Ｒ，ｅｔ ａｌ． Ａ ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ ｇｅｎｅｔｉｃ ｍａｐ ｏｆ ｃｏｗｐｅａ ［Ｖｉｇｎａ ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ （Ｌ） Ｗａｌｐ．］ ａｎｄ ｓｙｎｔｅｎｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＥＳＴ－ｄｅｒｉｖｅｄ ＳＮＰｓ ［Ｊ］．Ｐ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡ，２００９， １０６： １８１５９－１８１６４．
［１０］ ＬＵＣＡＳ Ｍ Ｒ， ＤＩＯＰ Ｎ Ｎ，ＷＡＮＡＭＡＫＥＲ Ｓ，ｅｔ ａｌ．Ｃｏｗｐｅａ-ｓｏｙｂｅａｎ ｓｙｎｔｅｎｙ ｃｌａｒｉｆｉｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｇｅｎｅｔｉｃ ｍａｐ［Ｊ］．Ｐｌａｎｔ Ｇｅｎｏｍｅ，２０１１，４：２１８－２２５．
［１１］ ＸＵ Ｐ， ＷＵ Ｘ Ｈ，ＷＡＮＧ Ｂ Ｇ，ｅｔ ａｌ． Ａ ＳＮＰ ａｎｄ ＳＳＲ ｂａｓｅｄ ｇｅｎｅｔｉｃ ｍａｐ ｏｆ ａｓｐａｒａｇｕｓ ｂｅａｎ （Ｖｉｇｎａ ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ ｓｓｐ． ｓｅｓｑｕｉｐｅｄｉａｌｉｓ） ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｂｒｏａｄｅｒ ｓｐｅｃｉｅｓ ［Ｊ］． Ｐｌｏｓ Ｏｎｅ，２０１１－０１－０６， ＤＯＩ：１０．１３７１/ｊｏｕｒｎａｌ．ｐｏｎｅ．００１５９５２．
［１２］ ＫＯＮＧＪＡＩＭＵＮ Ａ， ＫＡＧＡ Ａ， ＴＯＭＯＯＫＡ Ｎ， ｅｔ ａｌ． Ａｎ ＳＳＲ－ｂａｓｅｄ ｌｉｎｋａｇｅ ｍａｐ ｏｆ ｙａｒｄｌｏｎｇ ｂｅａｎ ［Ｖｉｇｎａ ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ （Ｌ．） Ｗａｌｐ． ｓｕｂｓｐ． ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ cv. Sｅｓｑｕｉｐｅｄａｌｉｓ ｇｒｏｕｐ］ ａｎｄ ＱＴＬ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｐｏｄ ｌｅｎｇｔｈ［Ｊ］．Ｇｅｎｏｍｅ，２０１２ｂ，５５： ８１－９２．
［１３］ 王佩芝，李锡香．豇豆种质资源描述规范和数据标准［Ｍ］．北京：中国农业出版社，２００５．２７－３３．
［１４］ 潘 磊，郑 鹏，徐 杰，等．磁珠富集制备莲藕基因组的微卫星分子标记［Ｊ］．中国蔬菜，２００７（Ｓ）：７－１３．
［１５］ ＥＶＡＮＮＯ Ｇ， ＲＥＧＮＡＵＴ Ｓ， ＧＯＵＤＥＴ Ｊ． Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｌｕｓｔｅｒｓ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ ＳＴＲＵＣＴＵＲＥ： A ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙ ［Ｊ］． Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｅｃｏｌｏｇｙ， ２００５， １４（８）： ２６１１－２６２０．
［１６］ ＨＡＲＤＹ Ｏ Ｊ，ＶＥＫＥＭＡＮＳ Ｘ． ＳＰＡＧｅＤｉ：Ａ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｐｒｏｇｒａｍ ｔｏ ａｎａｌｙｓｅ ｓｐａｔｉａｌ ｇｅｎｅｔｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｔ ｔｈｅ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｏｒ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌｓ［Ｊ］．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｅｃｏｌｏｇｙ Ｎｏｔｅｓ，２００２，２： ６１８－６２０．
［１７］ ＢＲＡＤＢＵＲＹ Ｐ Ｊ， ＺＨＡＮＧ Ｚ， ＫＲＯＯＮ Ｄ Ｅ， ｅｔ ａｌ． ＴＡＳＳＥＬ： Ｓｏｆｔｗａｒｅ ｆｏｒ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｍａｐｐｉｎｇ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｘ ｔｒａｉｔｓ ｉｎ ｄｉｖｅｒｓｅ ｓａｍｐｌｅｓ［Ｊ］．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００７，２３： ２６３３－２６３５．
［１８］ ＴＯＭＯＯＫＡ Ｎ，ＮＡＩＴＯ Ｋ， ＫＡＧＡ Ａ，ｅｔ ａｌ．Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ，ｄｏｍｅｓｔｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｎｅｏ－ｄｏｍｅｓｔｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｇｅｎｕｓ Ｖｉｇｎａ［Ｊ］．Ｐｌａｎｔ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，２０１４， １２（Ｓ１）： １６８－１７１．
［１９］ ＢＯＨＲＡ Ａ，ＰＡＮＤＥＹ Ｍ Ｋ， ＪＨＡ Ｕ Ｃ，ｅｔ ａｌ． Ｇｅｎｏｍｉｃｓ－ａｓｓｉｓｔｅｄ ｂｒｅｅｄｉｎｇ ｉｎ ｆｏｕｒ ｍａｊｏｒ ｐｕｌｓｅ ｃｒｏｐｓ ｏｆ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ： Pｒｅｓｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ ａｎｄ ｐｒｏｓｐｅｃｔｓ［Ｊ］．Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，２０１４，１２７（６）：１２６３－１２９１．
［２０］ ＫＯＮＧＪＡＩＭＵＮ Ａ，ＫＡＧＡ Ａ，ＴＯＭＯＯＫＡ Ｎ，ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ ｇｅｎｅｔｉｃｓ ｏｆ ｄｏｍｅｓｔｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｙａｒｄｌｏｎｇ ｂｅａｎ，Ｖｉｇｎａ ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ （Ｌ．） Ｗａｌｐ． ｓｓｐ． ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ ｃｖ． Sｅｓｑｕｉｐｅｄａｌｉｓ ［Ｊ］．Ａｎｎａｌｓ ｏｆ Ｂｏｔａｎｙ，２０１２ａ，１０９：１１８５－１２００．
［２１］ ＸＵ Ｐ，ＷＵ Ｘ Ｈ，ＷＡＮＧ Ｂ Ｇ，ｅｔ ａｌ． ＱＴＬ ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ ｅｐｉｓｔａｔｉｃ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ ａｓｐａｒａｇｕｓ ｂｅａｎ ｆｏｒ ｓｅｖｅｒａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ ａｎｄ ｎｏｖｅｌ ｈｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒａｌｌｙ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｒａｉｔｓ ［Ｊ］． ＢＭＣ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，２０１３，１４（４）：１－１０．
［２２］ ＡＮＤＡＲＧＩＥ Ｍ，ＰＡＳＱＵＥＴ Ｒ Ｓ，ＭＵＬＵＶＩ Ｇ Ｍ，ｅｔ ａｌ． Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｔｒａｉｔ ｌｏｃｉ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｉｍｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｒａｉｔｓ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｉｎ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ｉｎｂｒｅｄ ｌｉｎｅｓ ｏｆ ｃｏｗｐｅａ （Ｖｉｇｎａ ｕｎｇｕｉｃｕｌａｔａ） ［Ｊ］．Ｇｅｎｏｍｅ，２０１３，５６：２８９－２９４．