研究背景
水稻是世界上最重要的粮食作物之一，稻米品质越来越受到消费者和生产者的重视。稻米的品质主要包括外观品质、加工品质、蒸煮食味品质和营养品质等四个方面。其中，加工品质是稻米由初级加工到消费者的中间环节，其优劣影响了稻米的商品价值和生产效益。糙米率是糙米质量占稻谷质量的百分率，是衡量稻米加工品质的重要指标之一。一般而言，籼稻主要栽培品种的平均糙米率为80%，粳稻比籼稻高3~4个百分点(钱前和程式华, 2006)。粘稻糙米率也会高于糯稻，大粒品种的糙米率小于小粒品种，同时籽粒的饱满程度也影响糙米率的高低(周勇等, 2013)。

研究表明，水稻糙米率是一个遗传机理较为复杂的数量性状，不仅受到基因的影响，也容易受环境因素的影响。石春海等(1998)分析认为糙米率的遗传受基因型和基因型与环境互作共同控制，而李欣等(2000)认为杂种的糙米率的遗传表达主要取决于二倍体的母体基因型。穆平等(2007)则认为控制糙米率QTL表达受环境的影响较小，以加性、上位性效应为主。研究的结果不一致，可能是由于环境对不同群体影响程度不同导致的。此外，不同的研究者研究发现，糙米率与产量性状(石春海等, 1997; 聂呈荣等, 2001)、外观品质性状之间存在相关性，糙米率与其他加工品质性状之间也存在显著正相关或显著负相关(梅德勇, 2012; 赵飞, 2014)。目前，已有87个控制糙米率的QTLs被研究报道，分布在水稻的12条染色体上，如分布在第1染色体上的br1(Aluko et al., 2004)、qBR1(刘贺梅, 2010; 胡霞, 2011; 饶玉春, 2011; 张大双等, 2013)、qPBR1(刘家富等, 2007)、qBR-1a、qBR-1b(翁建峰等, 2007)、qBRR-1(Lou et al., 2009)。进行初步定位的研究较多，但进行了精细定位的较少，目前只有饶玉春(2011)利用BC4F2群体进行了精细定位，对qBRR-10位点发现了14个可能的开放阅读框。但是，还没有发现与水稻糙米率有关的基因被克隆出来。因此，分析水稻糙米率的遗传基础，对于水稻育种有着重要的指导意义。

近年来，与水稻糙米率相关的研究报道较多，但主要是以籼籼交、籼粳交为遗传背景的材料，鲜有籼爪交为遗传背景的材料。利用RFLP、SSR等标记构建连锁图谱的较多，采用高密度遗传图谱的较少。本研究采用籼爪交为遗传背景的材料，结合高密度图谱进行QTL分析。构建的图谱采用SLAF-seq技术，该技术基于简化基因组技术开发的大规模SNP标记和基因分析技术，具有标记密度、通量、精度等较高的特点，可以媲美精细定位图谱。该技术构建的图谱已成功应用在大豆异黄酮(Li et al., 2014)、大豆抗菌核病(Zhao et al., 2015)、黄瓜果长果重(Wei et al., 2014)等QTL定位，芝麻高密度图谱构建(Zhang et al., 2013)、长穗偃麦草特异性标记开发(陈士强等, 2013)等多个农作物物种间遗传分析。在水稻上已经应用在水稻千粒重(Xu et al., 2015)、苗期耐冷性(宋佳谕等, 2014)的QTL定位分析中，但将此技术运用于水稻糙米率研究上却少有报道。为进一步发掘新的糙米率QTL，本研究利用V20B和CPSLO17为亲本的重组自交系(recom- binant inbred lines, RIL)群体，结合SLAF标签构建的高密度遗传连锁图谱(未发表)，对控制水稻糙米率的QTL进行定位，并做遗传分析。
 

1结果与分析
1.1亲本和RIL群体性状表现
V20B是籼稻品种，糙米率高；CPSLO17是爪哇稻品种，糙米率低。两个亲本的糙米率表型差异明显，分别为81.33%和76.68%。2014年在三亚和贵阳两个点中的RIL群体的糙米率均呈现连续分布，平均糙米率分别为79.32%和79.84%，分别分布在64.75%~84.92%和64.22%~88.10%之间(表1; 图1)。

表1 在亲本和重组自交系群体的糙米率 Table 1 Brown rice rate of Parents and RIL population

图1 RIL群体的糙米率分布 Figure 1 The distribution of brown rice rate in the RIL population

1.2糙米率的QTL检测和效应分析
2014年三亚检测到1个QTL位点qBR1，位于第1染色体Marker600937~Marker685097区间上，LOD值为3.2668，贡献率是9.7470%；贵阳检测到1个QTL位点qBR4，位于于第4染色体Marker 503771~Marker431234区间上，LOD值为3.3300，贡献率是9.7634% (表2; 图2)。这两个QTL位点等位基因均来源于V20B。

表2 水稻糙米率QTL的检测 Table 2 Detection of QTL affecting brown rice rate

图2 糙米率QTL分布 Figure 2 Distribution of the QTLs for brown rice in rice

2讨论
水稻糙米率是一个重要的加工品质性状。已报道的研究表明，糙米率是一个复杂的数量性状，受多个QTL的直接影响，也容易受其他性状相关QTL影响。存在与环境的互作(穆平等, 2007; 李俊周等, 2009; 胡霞, 2011)，基因间互作(梅捍卫等, 2002; Septiningsih et al., 2003; Zheng et al., 2007)，在同一个区域，也有涉及多个QTL，可能是存在“一因多效”(刘家富等, 2007; 翁建峰等, 2007; Zheng et al., 2007)。随着对水稻生理以及抗病虫害等的分子机理研究的深入，分子标记辅助选择育种在水稻中的应用越加广泛(程朝平等, 2011; 樊叶杨, 2014; 曹志等, 2015)。而水稻糙米率研究并不透彻，因此，通过探索并分析水稻糙米率的遗传基础，对于水稻分子辅助标记选择育种有着重要意义。

本研究中，两年定位到的QTL位点qBR1和qBR4分别来自第1和第4染色体，两年都没有重复检测到。LOD值较低，可能是环境影响较大，说明这两个QTL遗传不稳定。结合已发表的RFLP图谱(Tsunematsu et al., 1996)和文献进行对比，发现qBR1(两个Marker之间的遗传距离为0.471 cm)和qBR4(两个Marker之间的遗传距离为0.469 cm)分别包含于翁建峰等(2007)利用“Asominori×IR24”的CSSL群体采用RFLP标记检测到的qBR-1b(两个Marker之间的遗传距离为14.8 cm)和qBR-4(两个Marker之间的遗传距离为18.9 cm)区间内(图3)，可能是相同的位点。不同的群体和方法在同一区间检测到相同性状QTL，表明这两个QTL广泛存在于不同品种中。同时，本研究的结果有利于下一步相关基因的克隆，和进行分子标记辅助选择育种和转基因育种。

图3 qBR1和qBR4与已发表相同区间的糙米率QTL遗传距离对比 Figure 3 Genetic distance comparison between qBR1, qBR4 and the published same interval of brown rice rate of QTL

3材料和方法
3.1试验材料与田间种植
V20B是籼稻品种，加工品质好，但米质较差；CPSLO17是典型的广亲和爪哇稻品种，米质优良，但加工品质较差。重组自交系(RIL)群体是V20B和CPSLO17进行杂交，然后通过单粒传法连续自交，最后建立的RIL群体，共150份。

2014年先后在贵州省贵阳市贵州省水稻研究所试验基地和海南省三亚市师部农场种植亲本株系和150个RIL群体，每株系种2行，每行10株，种植密度采用宽窄行(宽行30 cm, 窄行20 cm)，株距20 cm，常规田间管理。

3.2性状考察
水稻成熟期后，混合收种，室温贮存3个月以上，选取籽粒饱满的种子进行糙米率的测定。糙米率的测定参照中华人民共和国农业部颁布的标准进行测定，具体方法是：用电子天平称量100粒谷粒，精确到0.0001 g，用砻谷机脱壳并称重。糙米率的计算公式是：
糙米率(%)={糙米重(g)/[试样种子重(g)－未脱壳种子重(g)]}×100
 

3.3连锁图谱构建和数据分析
RIL群体的连锁图谱是由北京百迈克生物科技有限公司利用SLAF-seq(Specific-Locus Amplified Fragment Sequencing)技术和HighMap软件联合开发得到SLAF标签的分子数据高密度遗传图谱，结合田间表型数据，进行QTL效应分析。其中，该遗传图谱共包含8602个高质量SLAF标签，较为均匀地分布在水稻的12条染色体上；覆盖水稻全基因组2508.65 cm，相邻标记间的平均距离为0.292 cm。通过使用IciMapping4.0对该群体糙米率进行QTL分析，扫描步长为0.1 cm，以LOD≥3.0为判定QTL存在的阈值。参照McCouch等(1997)提出的方法对所检测到的QTL进行命名，其中加性效应值为正指增效等位基因来自于亲本V20B，负值则来源于亲本CSPLO17。

作者贡献
叶生鑫是本研究的实验设计和实验研究的执行人，完成数据分析，论文初稿的写作；刘颖和彭强参与实验设计和实验执行，以及论文的修改；张大双和吴健强负责实验材料的田间种植与管理；王际凤和黄培英辅助实验的执行；朱速松是项目的构思者和负责人，指导实验设计，数据分析，论文写作与修改。全体作者都阅读并同意最终的文本。

致谢
本研究由贵州省重大专项([2012]6005、2013]6023)、贵州省农业科学院专项([2010]004)和国家科技计划课题(2014AA10A604-11)共同资助。

参考文献
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