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不同地理环境下的樟子松遗传结构分析

苗禹博 方攀 杨志恒 朱晓梅 高琼 刘洋 李伟

苗禹博, 方攀, 杨志恒, 朱晓梅, 高琼, 刘洋, 李伟. 不同地理环境下的樟子松遗传结构分析[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(10): 43-50. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170438
引用本文: 苗禹博, 方攀, 杨志恒, 朱晓梅, 高琼, 刘洋, 李伟. 不同地理环境下的樟子松遗传结构分析[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(10): 43-50. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170438
Miao Yubo, Fang Pan, Yang Zhiheng, Zhu Xiaomei, Gao Qiong, Liu Yang, Li Wei. Genetic structure analysis of Pinus sylvestris var. mongolica under different geographical environments[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(10): 43-50. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170438
Citation: Miao Yubo, Fang Pan, Yang Zhiheng, Zhu Xiaomei, Gao Qiong, Liu Yang, Li Wei. Genetic structure analysis of Pinus sylvestris var. mongolica under different geographical environments[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(10): 43-50. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170438

不同地理环境下的樟子松遗传结构分析

doi: 10.13332/j.1000-1522.20170438
基金项目: 

国家重点研发计划项目 2017YFD0600505

内蒙古自治区科技重大专项 2014

详细信息
    作者简介:

    苗禹博。主要研究方向:针叶树遗传改良。Email:MIAO_Yubo@163.com 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学生物科学与技术学院

    通讯作者:

    李伟,博士,教授。主要研究方向:针叶树遗传改良。Email: bjfuliwei@bjfu.edu.cn 地址:同上

  • 中图分类号: S791.253;S727.19

Genetic structure analysis of Pinus sylvestris var. mongolica under different geographical environments

  • 摘要: 目的本研究旨在探究樟子松在不同地理环境下的生态适应性问题, 了解遗传多样性与环境因子之间的关系, 在群体遗传结构层面揭示樟子松林分衰退现象。方法本文以红花尔基(HHEJ)种源天然林和章古台(ZGT)、围场(WC)、榆林(YL)3个人工引种林, 共计4个樟子松群体为研究对象, 利用SSR分子标记方法对樟子松不同群体的遗传多样性、遗传平衡、遗传结构稳定性、遗传距离以及影响遗传变异主要因素进行了系统分析。结果结果表明:4个群体的遗传多样性大小由低到高依次为HHEJ、ZGT、WC、YL; 只有YL群体符合哈迪-温伯格平衡, ZGT群体的连锁不平衡位点达到128对, 偏离哈迪-温伯格平衡的程度最大; HHEJ和ZGT群体之间的遗传距离最为接近, WC群体相距较远, YL群体的遗传距离最远; 4个樟子松群体的遗传分化相对稳定, 不易产生遗传分化; 多元回归分析显示樟子松期望杂合度(He)与地理纬度(La)具有显著的负相关关系(r=-0.957), 线性关系在α=0.05的水平上显著(P=0.012)。结论本研究发现樟子松的遗传多样性可能随着纬度的升高而降低, 阐明了不同地区樟子松群体的遗传差异情况, 及其林分衰退的可能因素, 为樟子松科学的遗传资源保护、引种造林提供了数据支撑和理论指导。
  • 图  1  4个地区樟子松I、He、Nei基因多样性指数

    Figure  1.  The data of I, He, Nei's genetic diversity in different populations

    图  2  樟子松UPGMA系统聚类图

    Figure  2.  UPGMA phylogenetic tree for Pinus sylvestris var. mongolica in four populations

    图  3  He与La回归曲线

    Figure  3.  Regression curve of He and La

    表  1  樟子松实验材料采集地基本信息

    Table  1.   Basic information of field collection of Pinus sylvestris var. mongolica

    群体
    Population
    经纬度
    Latitude and longitude
    海拔
    Elevation/m
    样品数
    Sample number
    林分类型
    Forest type
    红花尔基Honghuaerji(HHEJ) 119°45′E, 49°13′N 610 40 天然林Natural forest
    章古台Zhanggutai(ZGT) 122°32′E, 42°25′N 79 30 人工引种林Artificial introduction forest
    围场Weichang(WC) 117°45′E, 41°56′N 842 48 人工引种林Artificial introduction forest
    榆林Yulin(YL) 109°42′E, 38°16′N 1 157 40 人工引种林Artificial introduction forest
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    表  2  4个群体樟子松遗传多样性参数

    Table  2.   Genetic diversity parameters in four different populations

    群体
    Population
    观测等位基因
    Observe number of allele(Na)
    有效等位基因
    Effective number of allele (Ne)
    Shannon信息指数
    Shannon's information index (I)
    期望杂合度
    Nei's expected heterozygosity (He)
    Nei基因多样性指数
    Nei's genetic diversity
    固定指数
    Fixation index(Fix)
    基因流
    Gene flow(Nm)
    HHEJ 3.2 1.8524 0.6276 0.3362 0.3316 -0.0514
    ZGT 2.8 1.8498 0.6375 0.3822 0.3756 -0.1217 1.4885
    WC 3.4 1.9998 0.7513 0.4154 0.4110 0.0538 1.2077
    YL 3.1 2.1105 0.7702 0.4455 0.4396 0.0325 1.1769
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    表  3  不同SSR位点的F-统计量

    Table  3.   F-statistic of the SSR locus

    位点
    Locus
    片段大小
    Fragment size/bp
    亚群内
    Within subgroup
    (Fis)
    群体内
    Within group
    (Fit)
    亚群间
    Between subgroups
    (Fst)
    lw_isotig 04204 278 -0.2009 -0.1398 0.0508
    lw_isotig 07383 284 -0.1204 -0.1027 0.0157
    lw_isotig 10603 316 0.1703 0.3806 0.2534
    lw_isotig 17679 308 -0.1915 -0.0608 0.1097
    lw_isotig 21953 304 0.1782 0.2985 0.1464
    lw_isotig 26230 286 -0.0812 -0.0086 0.0672
    lw_isotig 00080 304 -0.1062 -0.0503 0.0505
    lw_isotig 00081 300 -0.1580 0.3582 0.4458
    lw_isotig 01420 288 0.0068 0.2931 0.2883
    lw_isotig 02138 284 0.2255 0.7477 0.6743
    lw_isotig 02347 300 -0.5124 -0.2236 0.1910
    lw_isotig 04306 304 -0.0113 0.3366 0.3411
    lw_isotig 05123 298 0.0087 0.0441 0.0357
    lw_isotig 11166 304 0.0009 0.1485 0.1477
    lw_isotig 20215 304 0.0020 0.2369 0.2353
    均值Mean 297 -0.0268 0.1985 0.2194
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    表  4  群体间遗传相似度(GI)和遗传距离(GD)

    Table  4.   Nei's genetic identity(GI)and genetic distance(GD)among populations

    群体Population HHEJ ZGT WC YL
    HHEJ 0.8137 0.7596 0.7388
    ZGT 0.2062 0.7570 0.7768
    WC 0.2750 0.2784 0.7132
    YL 0.3027 0.2526 0.3380
    注:对角线上半部分为遗传相似度(GI),下半部分为遗传距离(GD)。Notes:the upper half of the diagonal is the genetic identity (GI), and the lower part is the genetic distance (GD).
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    表  5  He和环境因子的量化指标

    Table  5.   Quantitative indicators of He and environmental factors in different groups

    群体
    Population
    期望杂合度
    Nei's expected heterozygosity
    (He)
    年降雨量
    Annual rainfall
    (Rn)/mm
    年日照时长
    Annual sunlight
    time(Sh)/h
    年平均气温
    Annual average air temperature
    (Ty)/℃
    1月平均气温
    Average temperature in January
    (Tja)/℃
    7月平均气温
    Average temperature in July
    (Tju) /℃
    海拔
    Elevation
    (El)/m
    纬度
    Latitude
    (La) /°
    经度
    Longitude
    (Lo) /°
    年积温
    Annual accumulated temperature
    (Ta) /℃
    HHEJ 0.3362 349 2696.80 -1.26 -25.78 19.90 6102 49.22 119.75 4595.13
    ZGT 0.3822 488 2627.89 7.31 -11.64 23.70 794 42.42 122.53 6402.75
    WC 0.4151 530 2699.01 8.90 -9.25 24.27 8428 41.93 117.75 6858.43
    YL 0.4455 399 2652.31 8.37 -9.25 23.46 11570 38.27 109.78 6474.09
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-12-14
  • 修回日期:  2018-03-12
  • 刊出日期:  2018-10-01

不同地理环境下的樟子松遗传结构分析

doi: 10.13332/j.1000-1522.20170438
    基金项目:

    国家重点研发计划项目 2017YFD0600505

    内蒙古自治区科技重大专项 2014

    作者简介:

    苗禹博。主要研究方向:针叶树遗传改良。Email:MIAO_Yubo@163.com 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学生物科学与技术学院

    通讯作者: 李伟,博士,教授。主要研究方向:针叶树遗传改良。Email: bjfuliwei@bjfu.edu.cn 地址:同上
  • 中图分类号: S791.253;S727.19

摘要: 目的本研究旨在探究樟子松在不同地理环境下的生态适应性问题, 了解遗传多样性与环境因子之间的关系, 在群体遗传结构层面揭示樟子松林分衰退现象。方法本文以红花尔基(HHEJ)种源天然林和章古台(ZGT)、围场(WC)、榆林(YL)3个人工引种林, 共计4个樟子松群体为研究对象, 利用SSR分子标记方法对樟子松不同群体的遗传多样性、遗传平衡、遗传结构稳定性、遗传距离以及影响遗传变异主要因素进行了系统分析。结果结果表明:4个群体的遗传多样性大小由低到高依次为HHEJ、ZGT、WC、YL; 只有YL群体符合哈迪-温伯格平衡, ZGT群体的连锁不平衡位点达到128对, 偏离哈迪-温伯格平衡的程度最大; HHEJ和ZGT群体之间的遗传距离最为接近, WC群体相距较远, YL群体的遗传距离最远; 4个樟子松群体的遗传分化相对稳定, 不易产生遗传分化; 多元回归分析显示樟子松期望杂合度(He)与地理纬度(La)具有显著的负相关关系(r=-0.957), 线性关系在α=0.05的水平上显著(P=0.012)。结论本研究发现樟子松的遗传多样性可能随着纬度的升高而降低, 阐明了不同地区樟子松群体的遗传差异情况, 及其林分衰退的可能因素, 为樟子松科学的遗传资源保护、引种造林提供了数据支撑和理论指导。

English Abstract

苗禹博, 方攀, 杨志恒, 朱晓梅, 高琼, 刘洋, 李伟. 不同地理环境下的樟子松遗传结构分析[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(10): 43-50. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170438
引用本文: 苗禹博, 方攀, 杨志恒, 朱晓梅, 高琼, 刘洋, 李伟. 不同地理环境下的樟子松遗传结构分析[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(10): 43-50. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170438
Miao Yubo, Fang Pan, Yang Zhiheng, Zhu Xiaomei, Gao Qiong, Liu Yang, Li Wei. Genetic structure analysis of Pinus sylvestris var. mongolica under different geographical environments[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(10): 43-50. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170438
Citation: Miao Yubo, Fang Pan, Yang Zhiheng, Zhu Xiaomei, Gao Qiong, Liu Yang, Li Wei. Genetic structure analysis of Pinus sylvestris var. mongolica under different geographical environments[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(10): 43-50. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170438
  • 樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica)是我国三北地区营造防护林的优良树种,也是我国东北地区主要人工林、用材林树种[1-3]。樟子松在我国的天然林分布范围比较小,大致位于46°~53°N、118°~130°E,生存于大兴安岭北部、南麓山地,内蒙古呼伦贝尔草原沙地[4]。1953年,辽宁省章古台地区的樟子松引种试验研究标志着樟子松遗传改良的开端,为樟子松的人工引种工作提供了依据[5]。在引种前期,樟子松普遍长势良好,但后期黑龙江、吉林、辽宁等多个省份的樟子松人工引种林开始出现衰退现象[6-7],辽宁省章古台地区65.27%的人工固沙林产生衰退现象,衰弱(亡)木数量较正常林分增加了15.9%~27.2%[8];大兴安岭万亩种子园内母树发病率高达95%以上[9];吉林省东丰县人工林衰退受灾面积已达到21.6%[10]。这些问题不仅造成了巨额的经济损失,而且在一定程度上阻碍了樟子松人工引种工作的进一步发展。目前有关樟子松林分衰退现象的研究主要以表观分析、生态环境因素分析、土壤化学与微生物检测等传统方法为主。吴祥云等[11]发现,松枯梢病等病虫害是导致樟子松人工林衰退的直接原因;朱教君等[12]发现,外生菌根菌的缺乏是导致人工林无法天然更新的主要原因;此外,引种地纬度跨度越大[13]、降水和热量差异[14]、土壤水分利用失衡[15-17]、土壤理化性质[18]等也是导致樟子松林分衰退的主要诱导因素。在群体水平上,以群体遗传多样性、群体遗传结构、群体遗传距离为基础,研究樟子松人工引种林分衰退问题还未见报道。

    地理环境是影响物种遗传多样性和遗传分化的重要因素[19]。外来树种在适应当地生态环境的进程中,通过自然选择,逐渐形成与原产地具有一定差异程度的遗传结构[20-21]。在挪威云杉(Picea abies)中,分布地的面积大小与生态条件对其群体遗传结构模式具有很明显的影响[22];在毛果杨(Populus trichocarpa)中,广阔的地理分布范围和环境差异已经造成了此树种基因型、表型和遗传结构的明显变化[23];对刺槐(Robinia pserdoacacia)进行SSR分析发现,不同产地的刺槐已经初步形成地理变异,成活率和生长量也有所差异[24]。研究不同地区樟子松群体的遗传多样性水平,探究遗传差异和地理环境因子之间的联系,可以为樟子松引种推广策略提供可靠的理论参考,并且可以从群体遗传结构的角度为樟子松人工林分的衰退原因做出补充说明。

    本研究收集红花尔基天然林群体以及榆林、围场、章古台人工引种林群体,共4个地区的樟子松群体作为研究对象。采用SSR分子标记技术计算群体遗传多样性参数,分析不同地区群体的遗传结构差异,了解不同生态、地理条件对群体遗传结构的影响,从而完善樟子松遗传多样性研究,为科学的人工引种方案提供理论依据。

    • 实验材料选自红花尔基(HHEJ)、章古台(ZGT)、围场(WC)、榆林(YL)4个地区的樟子松引种一代林大树,树龄50年左右。人工林的种源地为红花尔基,来源为红花尔基地区天然林的混杂种子,具有相同的遗传背景。人工林建成后,没有进行人为选择干预,所有引种樟子松均在自然选择的压力下生长、繁殖、筛选、淘汰。采集地基本信息如表 1所示。

      表 1  樟子松实验材料采集地基本信息

      Table 1.  Basic information of field collection of Pinus sylvestris var. mongolica

      群体
      Population
      经纬度
      Latitude and longitude
      海拔
      Elevation/m
      样品数
      Sample number
      林分类型
      Forest type
      红花尔基Honghuaerji(HHEJ) 119°45′E, 49°13′N 610 40 天然林Natural forest
      章古台Zhanggutai(ZGT) 122°32′E, 42°25′N 79 30 人工引种林Artificial introduction forest
      围场Weichang(WC) 117°45′E, 41°56′N 842 48 人工引种林Artificial introduction forest
      榆林Yulin(YL) 109°42′E, 38°16′N 1 157 40 人工引种林Artificial introduction forest
    • 采用改进的CTAB法提取樟子松基因组DNA[25]。选取15对基于油松转录组序列开发的樟子松SSR引物,采用优化的樟子松PCR体系进行扩增反应[26]。通过聚丙烯酰胺凝胶电泳的方法观察产物PCR产物带型。

    • 整理樟子松聚丙烯酰胺电泳的条带信息,利用POPGENE V1.32软件对不同群体的遗传多样性参数进行量化计算,主要的参数包括观测等位基因数(Na)、期望杂合度(He)、Shannon信息指数(I)、Nei基因多样性指数、固定指数(Fix)等。

    • 从材料采集地附近的气象站获取当地的地理、环境数据信息(1949—2009年)。分别以海拉尔、彰武、围场、榆林气象站的数据为HHEJ、ZGT、WC、YL 4个群体所在地的地理、气候标准。主要的环境因子包括:年平均温度(Ty)、年平均降水量(Rn)、年平均日照(Sh)、年均积温(Ta)、1月平均温度(Tja)、7月平均温度(Tju)、经度(Lo)、纬度(La)、海拔(El)。详细数据参考国家统计局网站http://www.stats.gov.cn/。以气象站收集的环境因子为自变量,代表群体遗传多样性水平的期望杂合度(He)为因变量,采用SPSS V18对变量进行多元回归分析,探寻樟子松群体遗传差异和地理环境因子之间的联系。

    • 统计不同群体SSR数据结果(表 2),观测等位基因数(Na)和有效等位基因数(Ne)的变化范围分别是2.8~3.4、1.8498~2.1105,围场群体的观测等位基因数最大,榆林群体的有效等位基因数最大;期望杂合度(He)的变化范围是0.3362~0.4455;Shannon信息指数(I)和Nei基因多样性指数的变化范围分别是0.6276~0.7702、0.3316~0.4396。期望杂合度(He)、Shannon信息指数(I)和Nei基因多样性指数是衡量群体遗传多样性情况最为常用的指标,在图 1中可以看出上述3个参数的变化趋势相同,说明榆林群体的遗传多样性最高,红花尔基群体的遗传多样性最低,4个群体的遗传多样性水平高低依次为YL群体>WC群体>ZGT群体>HHEJ群体。

      表 2  4个群体樟子松遗传多样性参数

      Table 2.  Genetic diversity parameters in four different populations

      群体
      Population
      观测等位基因
      Observe number of allele(Na)
      有效等位基因
      Effective number of allele (Ne)
      Shannon信息指数
      Shannon's information index (I)
      期望杂合度
      Nei's expected heterozygosity (He)
      Nei基因多样性指数
      Nei's genetic diversity
      固定指数
      Fixation index(Fix)
      基因流
      Gene flow(Nm)
      HHEJ 3.2 1.8524 0.6276 0.3362 0.3316 -0.0514
      ZGT 2.8 1.8498 0.6375 0.3822 0.3756 -0.1217 1.4885
      WC 3.4 1.9998 0.7513 0.4154 0.4110 0.0538 1.2077
      YL 3.1 2.1105 0.7702 0.4455 0.4396 0.0325 1.1769

      图  1  4个地区樟子松I、He、Nei基因多样性指数

      Figure 1.  The data of I, He, Nei's genetic diversity in different populations

      ZGT、WC、YL 3个人工林群体的Nei基因多样性指数比HHEJ天然林分别提高了13.27%、23.95%、32.57%,说明樟子松引种种植后群体的遗传多样性出现了明显的增加。引种地之间存在着不同程度的环境差异,极有可能是某种环境因子差异造成了不同引种地群体遗传多样性水平的改变。

    • 根据固定指数(Fix)的结果可知(表 2),在WC群体和YL群体内,Fix大于0,分别为0.0538和0.0325,说明这两个群体内的纯合体数量高于杂合体数量;HHEJ和ZGT群体的Fix小于0,分别为-0.0514和-0.1217,说明HHEJ和ZGT群体的情况与WC、YL群体相反,杂合体数量高于纯合体的数量。比较4个群体各自的Fix大小,可以看出ZGT群体Fix偏离0值的程度最大,说明该群体已经出现了偏离正常随机交配方式的现象。

      采用Smouse的单种群多位点分析法,对4个群体的连锁不平衡(LD)情况进行分析检验。结果显示,YL群体内不存在连锁不平衡位点,达到了理想的哈迪温伯格平衡;WC、HHEJ群体分别存在1、9对连锁不平衡位点;ZGT群体内的连锁不平衡位点达到了128对,严重偏离了哈-迪温伯格平衡。这一结果与固定指数检测结果类似,共同说明了ZGT群体正在受到某一环境因素的影响,导致了其不符合自然状态下的理想群体。

    • 分化系数(Fst)表示群体间的基因频率方差,可以衡量群体的分化程度,以条带信息为数据,对樟子松群体进行F统计分析(表 3)。4个群体在多态性良好的15个引物位点之中,lw_isotig07383的分化程度最低(0.0157),lw_isotig02138的分化程度最大(0.6743)。计算所有位点的平均值,得到群体间的分化系数大小为0.2194,表明有少部分(21.94%)的遗传变异存在于群体之间,而大部分(78.06%)的遗传变异存在于群体内部。4个樟子松群体内固定指数(Fit)为0.1985,结果大于0,表明整体的纯合体数量多于杂合体。

      表 3  不同SSR位点的F-统计量

      Table 3.  F-statistic of the SSR locus

      位点
      Locus
      片段大小
      Fragment size/bp
      亚群内
      Within subgroup
      (Fis)
      群体内
      Within group
      (Fit)
      亚群间
      Between subgroups
      (Fst)
      lw_isotig 04204 278 -0.2009 -0.1398 0.0508
      lw_isotig 07383 284 -0.1204 -0.1027 0.0157
      lw_isotig 10603 316 0.1703 0.3806 0.2534
      lw_isotig 17679 308 -0.1915 -0.0608 0.1097
      lw_isotig 21953 304 0.1782 0.2985 0.1464
      lw_isotig 26230 286 -0.0812 -0.0086 0.0672
      lw_isotig 00080 304 -0.1062 -0.0503 0.0505
      lw_isotig 00081 300 -0.1580 0.3582 0.4458
      lw_isotig 01420 288 0.0068 0.2931 0.2883
      lw_isotig 02138 284 0.2255 0.7477 0.6743
      lw_isotig 02347 300 -0.5124 -0.2236 0.1910
      lw_isotig 04306 304 -0.0113 0.3366 0.3411
      lw_isotig 05123 298 0.0087 0.0441 0.0357
      lw_isotig 11166 304 0.0009 0.1485 0.1477
      lw_isotig 20215 304 0.0020 0.2369 0.2353
      均值Mean 297 -0.0268 0.1985 0.2194

      基因流是部分个体在群体之间进行迁移,发生群体间基因互换、交流的现象。当群体间的基因流大于1时,则可以防止因为遗传漂变而产生的遗传分化现象。以天然林HHEJ群体为基础,得到YL、ZGT、WC群体的基因流(Nm)大小分别为1.1769、1.4885、1.2077(表 2)。3个群体的基因流(Nm)都大于1,说明天然林群体相对稳定,不会因为遗传漂变而产生明显的群体间变异,没有形成新的樟子松品种。对比群体间的基因流大小,可以发现YL群体与天然林群体之间的基因流最小,群体相似性较低;ZGT群体与天然林群体之间的基因流最大,群体相似性较高。

    • 4个樟子松群体之间的遗传距离在0.2062~0.3380之间,平均值为0.2755。WC和YL群体之间的遗传距离最大为0.3380,HHEJ和ZGT群体的遗传距离最小为0.2062(表 4)。结合不同群体之间的地理距离(表 1)和遗传距离数据(表 4),可以发现以樟子松天然林HHEJ群体为原点,遗传距离和地理距离呈现明显的正相关关系,即群体之间的地理距离越远,遗传距离就越远。

      表 4  群体间遗传相似度(GI)和遗传距离(GD)

      Table 4.  Nei's genetic identity(GI)and genetic distance(GD)among populations

      群体Population HHEJ ZGT WC YL
      HHEJ 0.8137 0.7596 0.7388
      ZGT 0.2062 0.7570 0.7768
      WC 0.2750 0.2784 0.7132
      YL 0.3027 0.2526 0.3380
      注:对角线上半部分为遗传相似度(GI),下半部分为遗传距离(GD)。Notes:the upper half of the diagonal is the genetic identity (GI), and the lower part is the genetic distance (GD).

      通过UPGMA聚类分析得到樟子松4个群体的聚类图(图 2),在10.31处可以清楚的分离出4个群体。从聚类图中可以看出HHEJ和ZGT群体之间的遗传距离最近,WC群体相对较远,而YL群体的遗传距离最远。

      图  2  樟子松UPGMA系统聚类图

      Figure 2.  UPGMA phylogenetic tree for Pinus sylvestris var. mongolica in four populations

    • 将各环境因子与期望杂合度(He)进行相关性分析,发现纬度(La)与He具有明显的负相关关系(r=-0.957)。采用多元回归分析的方法,探究樟子松多态性和纬度之间的关系(表 5图 3)。结果显示La和He形成了显著的共线性关系(P=0.012<0.05),线性回归方程为He=-0.01La+0.82,拟合优度(goodness of fit)R2=0.919。其他地理、环境因子和He没有明显的共线性关系,结果说明地理纬度很有可能是影响樟子松多样性的重要环境因子。

      表 5  He和环境因子的量化指标

      Table 5.  Quantitative indicators of He and environmental factors in different groups

      群体
      Population
      期望杂合度
      Nei's expected heterozygosity
      (He)
      年降雨量
      Annual rainfall
      (Rn)/mm
      年日照时长
      Annual sunlight
      time(Sh)/h
      年平均气温
      Annual average air temperature
      (Ty)/℃
      1月平均气温
      Average temperature in January
      (Tja)/℃
      7月平均气温
      Average temperature in July
      (Tju) /℃
      海拔
      Elevation
      (El)/m
      纬度
      Latitude
      (La) /°
      经度
      Longitude
      (Lo) /°
      年积温
      Annual accumulated temperature
      (Ta) /℃
      HHEJ 0.3362 349 2696.80 -1.26 -25.78 19.90 6102 49.22 119.75 4595.13
      ZGT 0.3822 488 2627.89 7.31 -11.64 23.70 794 42.42 122.53 6402.75
      WC 0.4151 530 2699.01 8.90 -9.25 24.27 8428 41.93 117.75 6858.43
      YL 0.4455 399 2652.31 8.37 -9.25 23.46 11570 38.27 109.78 6474.09

      图  3  He与La回归曲线

      Figure 3.  Regression curve of He and La

    • 章古台地区是新中国最早引种造林樟子松的地区,林分衰退的现象也最为严重。本研究发现ZGT群体的固定指数偏离0值最大,连锁不平衡位点最多,偏离哈迪-温伯格平衡的程度最明显。造成ZGT群体不符合自然状态理想群体的原因可能是,人工引种的樟子松在章古台地区自然适应的结果,由于章古台与樟子松天然分布区红花尔基的地理距离较远、环境差异较大,导致人工林在新的自然选择压力下淘汰了一部分具有相同遗传特征的个体。在不同程度的自然选择压力下,人工林在群体遗传结构上发生了一定程度的变化,这可能是人工林出现生命周期缩短、成熟期提前等衰退现象的原因之一[8]

      通常情况下,遗传变异情况与地理分布和生态环境有关[27]。但是,目前林业研究人员对这一结论还存在一定的分歧,有一部分的研究结果表明遗传变异和地理距离之间的相关关系很明显[28-29],也有一部分研究表明遗传变异和地理距离的关系并不明显[30-32]。本实验中不同樟子松林分之间的空间分布距离与遗传距离表现出明显的正相关关系,即ZGT群体和HHEJ群体的地理距离最近,则群体间的遗传距离就最小;YL群体和HHEJ群体的地理距离最远,则群体间的遗传距离就最大。

      4个樟子松群体的Nei基因多样性指数普遍偏低,平均值为0.3894,而同为针叶树的欧洲云杉(Picea abies)[33](0.789)、黄杉(Pseudotsuga sinensis)[34](0.673)、粗枝云杉(Picea asperata)[35](0.707)均高于本研究的结果。通常,物种的遗传多样性和物种的分布范围有密切关系,分布范围广的物种相对具有更加丰富的遗传多样性[36]。造成樟子松群体多样性水平偏低的原因可能是樟子松自然分布范围小,导致其群体单一化严重。

      遗传分化系数(Fst)是反应各个群体之间遗传分化情况的重要指标之一[37]。Bussell[38]整理总结了35个物种的遗传分化系数,得出了近交物种的遗传分化程度明显高于异交物种的结论;Hamrick等[39]统计了大量种子植物的遗传分化分析结果,认为寿命长、风媒、异交植物的遗传分化程度普遍偏低。本实验中得到的樟子松群体间平均分化系数大小为0.2194,有78.06%的遗传分化存在于群体内部,21.94%的遗传分化存在于群体之间。解奇明等[3]、苗禹博等[40]分别采用同工酶检测技术、SSR毛细管电泳检测技术对樟子松天然林和育种资源的分析结果都与本研究结果相同,发现樟子松群体间的分化程度较低。造成这种分化的原因有以下两方面。第一,章古台、围场和榆林3地的人工引种林没有人为干预,完全在自然状态下生长繁殖,虽然环境因子有所差异,但仍都是樟子松的适生地区,自然选择压力的差异小,短时间内不足以对不同群体之间的遗传分化产生明显的影响。第二,樟子松属于异交物种,传粉过程中杂交率高,自交率低,这种风媒异交的生物学特性决定了樟子松的群体遗传结构特征。

      植物的基因流主要依靠花粉或种子的迁移形成。樟子松在我国呈现明显的点状、带状分布,群体间存在不同程度的地理间隔,不利于群体间的基因交流。本研究以红花尔基天然林群体为标准,得到榆林、围场、章古台群体的基因流(Nm)均大于1,目前这4个群体之间的基因交流情况可以防止由遗传漂变引起家系间的遗传分化,维系群体间的相似性。榆林群体和红花尔基群体之间的基因流最小,可以推断出这两个群体之间的遗传差异程度应该最大,与根据遗传距离利用UPGMA做出的系统聚类图完全吻合。

      本研究发现,纬度(La)与遗传多样性水平之间存在显著的负相关关系(r=-0.957),随着纬度的升高,遗传多样性呈现下降的趋势。周志强等[41]的研究也显示纬度因子显著影响樟子松天然群体的遗传多样性水平。纬度可以全面的改变温度、日照、降水等多种环境因子,从而使不同纬度地区的生态系统存在明显的差异,为樟子松的生长发育提供不同程度的自然选择压力,最终影响群体的遗传多样性水平与遗传结构特征。由于群体遗传多样性水平的高低,在一定程度上决定着群体对环境的适应能力的大小,所以,将樟子松适当向天然分布区的南部引种,很有可能会减小其林分衰退的影响。

参考文献 (41)

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