初生和次生生长动态的可塑性桉树杂种:数量遗传学和QTL定位的观点

背景

林木生长性状的遗传基础已被广泛研究。数量性状位点(QTL)研究强调了与树龄和遗传背景相关的稳定和不稳定基因组区域的存在，但关于QTL与环境之间相互作用的结果仍然很少。在这项研究中，我们的主要目标是通过测量与环境变化相关的初级和次级生长覆盖间隔来剖析生长轨迹的遗传结构，重点是基因型x环境相互作用。

结果

同一家族的三个不同的试验桉树urophyllax大肠茅在刚果共和国种植不同基因型的杂交种，进行两次QTL定位实验和一次无性系试验。从苗期到5岁，定期监测幼苗的高度和径向生长情况。生长增量与干旱指数之间的相关性表明，两岁之前的生长(r = 0.5;0.69)对水分有效性变化的响应强于生长后期(r = 0.39;0.42)的高度和周长。我们发现，随着时间的推移，累积生长的遗传力随高度[0.06 - 0.33]和周长[0.06 - 0.38]有规律地增加。即使变异范围相似(身高[0-0.31];周长[0.19至0.48])。在试验中，QTL分析揭示了初级和次级生长QTL之间以及早期生长增量和最终生长QTL之间的搭配。在试验之间，很少有常见的QTL被检测到，突出了环境对生长遗传结构的强烈影响，QTL与E的显著相互作用证实了这一点。

结论

这些结果表明，早期生长对水分有效性的响应决定了成熟阶段总生长的遗传结构，并强调了将生长作为一种复合性状(如一年生植物的产量)来考虑的重要性，以便更好地了解其遗传基础。

无论最终用途是纸浆和纸张、能源、建筑还是工程木制品，木材生物量的生产是任何树木育种计划的强制性特征。了解遗传和环境因素在树木生长和适应中的作用及其相互作用是加速树木驯化以满足日益增长的木材需求的先决条件[1]。在这种情况下，快速生长的树木，如桉树将发挥主要作用，不仅作为木材供应，而且作为一个模型系统来破译生长的决定论。事实上，桉树在世界范围内的种植面积超过2000万公顷，是世界上种植最多的硬木[2]。本属约有700种[3.]自然分布在各种气候条件下。在这种多样性中，少数种或种间杂交种结合了亲本种的适应能力和快速生长速度。大肠urophyllax大肠茅(4，5])，广泛应用于人工林。

木材生物量的形成是一个由一系列生理过程引起的动态过程[6其中一些(如光合作用)依赖于环境变化。它也是高度和周长的产物，涉及到茎尖分生组织的活动[7]和维管形成层[8]。在许多森林树种中，初生和次生生长的动态已被广泛描述和模拟，直至轮作年龄[9- - - - - -12]，其主要目标是预测生物量生产和优化造林做法。第一个模型与产量模型相对应，随着对植物/树木生理功能及其与气候因素的相互作用的了解的提高，随后开发了考虑碳分配、养分和水分供应以及气候影响的过程或机制模型[13，14]。这些模型通常是为特定物种开发的[15，16]而没有明确考虑物种内部的遗传多样性，而对环境变化的反应的遗传效应已在桉树不同尺度的生长分析(日、月、年)[17，18]。

树木生长的遗传决定论及其随时间变化的趋势已经在大多数具有商业价值的森林树种中得到了很好的研究[19- - - - - -24]。至于时间趋势，富兰克林模型[25]，表明生长性状的方差成分在不同物种中存在三个阶段(幼年期、成熟期和成虫期)[26- - - - - -28]。在短轮作中，初期生长迅速的种，如在桉树，在自转年龄之前，通常观察到较为稳定的趋势[23]。同样，随着时间的推移，优势和加性方差之间的比例也被分析，加性方差的主要份额在松果体taeda(29更加平衡桉树(23]。年龄-年龄遗传相关性在连续测量之间普遍较高，并随着时间滞后(即在幼年期和成熟期之间)的增加而趋于降低[27，30.，31]。总体而言，这些研究揭示了生长性状的低至中等遗传率，表明环境对生长的确定性有很强的影响。最近的研究试图将遗传的生长反应与环境变化联系起来[23，32，33]。在蓝桉科斯塔·席尔瓦等。(34]报道了对径向生长的遗传影响，以响应温度、降雨和太阳辐射。最近的一项研究也提出了类似的结果，该研究表明，遗传对干旱损害的易感性有影响e .桉(35]。尽管如此，仍有必要通过覆盖与环境变化更好联系的间隔的测量来提高我们对生长的遗传和环境决定因素的理解。

分析生长性状的遗传结构(即数量性状位点(QTL)的数量、定位和作用)也可以更好地了解生长的遗传基础。因此，在过去的二十年中，人们进行了许多研究，以检测控制森林树木(如松树)木材生物量部分表型变异的qtl [36]，杨树[37]和桉树[38]。在桉树，一些基因组区域已被检测到含有对生长性状表型变异具有低至中等影响的qtl [39- - - - - -44]。这些研究虽然使用了相对较少的生长测量时间点，但揭示了QTL随时间的不稳定性[40，41]。QTL分析中考虑生长轨迹的功能映射方法[45]对杨树早、晚qtl的分析结果相似[46]。然而，将生长性状的遗传结构与不同环境条件联系起来的研究却很少[47- - - - - -50]。在桉树弗里曼等。(51，52以及特谢拉等。(53]，强调了QTL与环境的主要相互作用。所有这些在年际尺度上进行的研究都与这样一种观点相一致，即生长是一种涉及大量生态生理[6]和molecular [54环境条件可以决定生长的最终遗传结构的过程。因此，了解早期生长和非生物因素之间的相互作用(例如热带地区旱季和雨季的交替)以及环境变化如何影响生长的遗传是一个关键问题，特别是作为气候变化的一部分桉树育种计划。

在此背景下，本研究的目的是剖析生长轨迹的遗传基础及其与季节水分有效性变化的相互作用。为此，一个种间杂交桉树urophyllax大肠茅在刚果共和国的三个不同的田间试验中种植，在水的可用性方面(雨季和旱季)，不同的环境条件适合观察干旱对生长的影响。我们利用两种互补类型的生长性状:综合性状(累积生长、生长曲线参数)和响应性状(次年生长增量)，结合气候数据来表征生长对水分有效性变化的响应，并揭示其遗传成分。这种生长的全面解剖使我们能够利用传统的数量遗传学和QTL检测方法表征初级(高度)和次级(周长)生长的遗传决定论。

植物材料和田间试验

由单个受控杂交产生的全同胞家族桉树urophylla(加入14.144大肠茅(accession 9.21)在本研究中用于三个环境设置，对应于三个现场实验。前两次试验采用单树地块设计种植幼苗:1993年4月，采用201个基因型(称为P93)，并已在以前的QTL研究中使用[40，55，56]和1997年4月(P97)的190个基因型(与P93不同)。第三次试验于1998年11月种植(P98)，与P93进行了60个相同基因型的无性系试验，每个基因型有10个根茎复制。

这三个试验在刚果共和国的黑角地区(4.8°S, 12°E)进行。P93和P97的种植密度为667棵/公顷，而P98的种植密度为800棵/公顷。为了减少边界效应，在所有种植园周围种植了三层边界行。

全同胞后代的DNA提取是根据Doyle和Doyle [57]。

环境描述

在Kissoko林业站(刚果共和国黑角)种植feralic Arenosols(粮农组织分类)。这种土壤被认为是贫瘠的，因为保水能力低，阳离子交换能力小，有机质含量低[58]。黑角地区的气候属于热带稀树草原气候[59特点是五月至十月为旱季，年降雨量约为1200毫米。高大气湿度(平均85%)和高温(25°C)的季节变化较小，分别为2%和3°C。为了比较试验间的气候，特别是旱季干旱期的长度，我们使用了De marton干旱指数(I_DM)．我_DM按月计算，公式如下[60]：

其中p为月总降雨量，t为月平均气温。根据De marton [60，阈值为1_DM选择=15作为界定旱季的上限。在距田间试验约25公里的黑角记录了气候数据(温度和降雨)。

表型性状

增长的测量

通过测量不同树龄每棵树的累积高度和周长1.3 m来评估树木的生长情况。分别于14、26、39、51、59月龄测定P93。随着时间的推移，在7、8、9、10、11、12、13、15、18、21、24、27、30、34、44、52和62个月时，P97的测量频率更高。在6、12、15、25、28、33、36、42、48和60个月时测量P98。两个时间点之间的净增长增量使用以下公式计算:

其中性状n为第n个月大时的累积高度或周长。

经济增长模型

我们在试验P93、P97和P98中使用单分子生长方程来模拟高度和周长的生长。单分子生长方程是von Bertalanffy-Richards生长模型的一个特例[61，62]已被广泛应用于树木生长模型，并与之比较[63- - - - - -67]。对于像桉树这样快速生长的树木，单分子模型非常适合，因为它的凹形状没有拐点[68- - - - - -70]。方程表示为:

在哪里l (t)为时刻t的累计增长;渐近是最大增长(渐近线);LRC为生长常数的对数，c0为理论年龄l (t)是零。生长模型采用R软件(版本2.15.2;http://cran.r-project.org/)使用R包:nlme(71，72]。根据缺失数据发生的持续时间和阶段(指数增长阶段或渐近阶段)，删除丢失数据比例高的树。P93、P97和P98平均缺失生长曲线的0.3、2.2和0.5%。对每个选择的基因型，拟合一个非线性模型(单分子)，得到上述生长曲线参数(GCP)的高度和周长。模型拟合数据较好，如附加文件所示1。校正后模型的拟r平方均大于0.9。同时计算P97与P93在相同时间点(14、26、39、51和59个月)的预测值。

广义的生长遗传力

广义遗传力估计使用试验P98，对应于克隆试验10个重复60全兄妹。分析使用马尔可夫链蒙特卡罗方法在RMCMCglmm包(73]。各性状采用混合效应模型:

其中y为单个树的测量值，μ为一般平均值，行_我是这一行的固定效果吗_j是柱的固定效应，G_k是基因型的随机效应吗～N\left(O，{\sigma }_G^2\right)而λ是剩余随机效应～N\left(O，{\sigma }_{ϵ}^2\right)。试验中各个树坐标(行和列)之间的交集表示每棵树的空间位置。全同胞家庭的广义遗传力(H²)，使用以下公式对每个性状进行估计:

在哪里{\sigma }_G^2基因变异和\left({\sigma }_G^2+{\sigma }_{ϵ}^2\right)是表型方差[74]。

分子标记和连锁图谱

对于每个亲本基因型(大肠urophylla和大肠茅)和每个试验(P93和P97)，根据双向伪检验交叉作图策略构建遗传图谱[75]。对于P93，利用RAPD、SSR、EST和STS标记对201个个体进行基因分型，构建了两个遗传连锁图谱[56]。对于P97，仅根据其在P93连锁图谱中的位置选择RAPD标记进行190个个体的遗传作图。P93和P97的共同多态性标记集的基因分型，使得同源连锁群(LGs)在同一物种的两个亲本图谱之间的明确鉴定。此外，在P93中使用的共显性标记，使鉴定之间的同源区域大肠urophylla和大肠茅(56]。

JoinMap®4.1版本[76，77[]进行连锁分析。采用卡方检验来检验标记是否遵循预期的孟德尔分离比。连锁分析排除扭曲标记(p <0.01)。缺失数据超过40%的标记也被排除在外。对于4个图谱，标记物按照LOD评分≥4.0分为LGs。然后，使用蒙特卡洛最大似然映射算法对连锁组内的标记进行排序[78，79]。最后，使用映射质量工具对标记进行分类，导致较差的匹配作为附件标记，位于最近的框架标记附近。与预期孟德尔分离差异显著(p < 0.01)的附属标记在遗传图谱上用*表示。利用Kosambi作图函数计算cM的遗传距离[80]。LG的命名法与Brondani的定义相一致等。(81]。

QTL分析

QTL定位

进行数量性状位点(QTL)分析R软件使用qtl包(82]。我们使用Sen和Churchill的多重插值方法进行了简单和复合区间映射[83]，步距为1 cM，基因分型错误率为0.001，每个基因型有512次输入。已有研究表明，这种方法在缺失基因型数据时表现更好[83]。所有性状的全基因组显著性阈值由10,000个排列确定[84]。qtl达到或超过95^th和90年^th百分位数分别被评估为显著或暗示。使用贝叶斯可信区间(BCI)获得每个QTL位置的置信区间。利用MapChart绘制遗传图谱和QTL位置[85]。

QTL与环境相互作用的检测

对于每个亲本，我们能够使用两个试验(P93和P97)共有的标记来测试QTL与环境的相互作用(QTL x E)，并基于P93的测量值和P97在相同年龄的预测值来测试五个不同年龄(14、26、31、51、59个月)的生长性状。两项试验均采用GCP。为了检验QTL x E，方差分析(lm和方差分析函数，R软件)，按照以下模型进行:

其中，y为单个树的测量值，μ为一般平均值，Trail为试验的固定效应(P93或P97)， Marker为CIM检测到的与QTL相关的最近标记的固定效应，Trail × Marker为两个固定效应之间的相互作用，λ为剩余随机效应～N\left(O，{\sigma }_{ϵ}^2\right)。

气候条件

De marton指数(I_DM)在P93和P97的生长期每月计算一次(图1)．我_DM主要反映了水分有效性的季节变化，因为平均温度在各个季节保持非常稳定，振幅仅为3°C。这两条曲线在人工林初期(8 ~ 20个月)表现出不同的模式，然后平行发展，45个月后再次分离。干旱期(定义为1)的时间和强度_DM< 15)在两项试验之间存在差异。事实上，P93的干旱期比P97的更长(除了第三和最后一个旱季)，在研究期间总共有四个月的干旱。利用I定义的干旱期_DM，由于缺乏P93的测量点，仅确定P97的特定生长增量。

表型变异趋势及相关性

累积生长的平均轨迹，高度(Ht)和周长(Cir)在三个试验之间略有不同(附加文件)2)．P98的平均Cir值显著小于(p < 0.01)，而60月龄时的最终Ht值显著高于(p < 0.01)，这可能是由于P98的树密度较高所致。在同一时期(4月)种植相同树密度的P93和P97之间，这些差异有所减小。根据P97 (Ht_Inc和Cir_Inc)估算的生长增量的平均轨迹显示，在播种后的60个月内，全球出现了下降，在第二和第三个干旱期出现了两个较低的生长速率时期(图1)2)．这两个时期与第二个雨季期间21个月的增长率高峰相邻。

累积生长(Ht, Cir)的表型变异模式在试验之间非常相似。事实上，随着时间的推移，变异系数逐渐增加，htt在P93、P97和P98的表型变异系数(CVp)保持相当稳定(分别为[0.07-0.09]、[0.13-0.19]和[0.12-0.24])3.)．与累积生长相比，P97和P98的生长增量的CVp变化更大，例如Ht_Inc的CVp值在P97的0.18到0.58之间，P98的0.12到0.82之间。在Cir_Inc中也观察到类似的值范围。考虑到P97中的大量测量，我们能够描述Ht_Inc和Cir_Inc的CVp随时间的演变。在第二个和第三个干旱期观察到两个生长速率峰CVp(附加文件)4)，对应较低的平均生长增量。上述结果表明，在这两个干旱时期，基因型之间的生长速率差异有所增强。

这一假设得到了高度或径向增量与I之间Pearson相关性分析的支持_DM使用P97的数据在试验和树的水平上计算(表)1)．在试验水平(即考虑所有树木的所有数据点)，发现早期(<24个月)和晚期(>24个月)生长均呈正相关，表明降雨对生长有很强的影响。对于这两个水平，发现早期生长比后期生长更敏感(相关性更高)，尽管后期可用的数据较少，这可能会影响相关系数的估计。树水平反映了各基因型对水分可利用性的表型可塑性(1 =高响应，无显著=无响应)。在树级别，I_DM周长增量大于高度增量(图2)3.)．这些差异在生长早期尤为明显，95%的树木的相关系数大于0.5，其中81%的树木的相关系数显著(p值< 0.05)。这表明次生生长比初生生长更容易发生水分有效性的变化，特别是在幼鱼阶段。

累积生长(Ht和Cir)之间的表型相关性分析显示，在每个试验中，随着时间的推移，相关性很强(>0.78)。正如预期的那样，随着时间的推移，两种累积生长性状(Ht和Cir)的年龄-年龄相关性高度正且稳定，并且在三个试验之间具有可比性(附加文件)5;A, B, C)。对于Ht和Cir，当前年龄与最终生长之间的相关性在头两年急剧增加，在两岁时至少达到0.8(附加文件)6)．Asym与最终生长之间也存在高度相关。更有趣的是，增长增量的Pearson相关系数随时间变化。此外，Ht_Inc和Cir_Inc的相关性在生长早期(直到第三个干旱期)显示出大致相反的模式。如图P97所示4， Ht_Inc的相关性从高而显著的水平(13个月大时最大值为0.64)下降到不显著的水平，揭示了在第二次干旱期开始和34个月之间基因型之间对环境的反应的对比行为^th月。相反，Cir_Inc的相关性在同一时期变得显著，揭示了基因型之间的类似反应。

生长性状遗传控制的发展趋势

广义遗传力(H²)的累积生长性状、生长增量和GCP均根据P98的数据进行估算。对于所有特征，H²数值从小到中等。尽管标准误差与H²高(平均±0.1)，我们观察到遗传力随累积生长时间的规律增加:Ht [0.06-0.33]， Cir[0.12 - 0.38](图2)5、附加文件7)．Asym参数的遗传力(Asym_h: 0.35和Asym_c: 0.44)仅略高于最终Ht和Cir的遗传力，这与这对性状之间的强相关性一致。H²的生长增量比H²的累积特征(图2)5、附加文件7)，尽管变化范围相似(Ht_Inc [0-0.31];Cir_Inc[0.19至0.48])。给定H附近的标准误差²结果显示，只有Ht(28岁、33岁、36岁和48岁)的累积生长和增量生长在两种性状之间存在显著差异，而Cir没有显著差异。H²在25 - 35个月期间，Ht_Inc和Cir_Inc的模式几乎相反，然后它们的模式变得更加相似。Ht和cirr的最低遗传力明显对应于变异系数在第三旱季出现的峰值(附加文件)4)，并建议在那个时期对环境的影响更大。

键映射

分别对P93和P97试验进行连锁分析。表格2总结了每个遗传图谱的特征。P93共有57个共显性标记等。(2011)实现了之间同源区域的识别大肠urophylla和大肠茅的父母。这些区域共覆盖989 cM大肠urophylla和847厘米大肠茅，分别占总地图长度的66%和67%。父母之间共同标记的macro-colinearity地图是守恒的,除了6小反演LGs 2, 5和7(附加文件8)．对于P97，本研究利用共148个RAPD标记构建了两个亲本图谱大肠urophylla和130个rapd大肠茅。共有106个和86个框架标记定位在13个(2号染色体和11号染色体分成两个亚群)和11个连锁群(LGs)上大肠urophylla和大肠茅父母分别。两幅地图的分辨率为每14.5 cM (大肠urophylla)及15.3公分(大肠茅)，总长度为1,179厘米(大肠urophylla)及1,021公分(大肠茅)．

框架标记中，女性图谱共有72个，男性图谱共有57个。这些“桥标记”使该菌株的13个同源区域得以识别大肠urophylla亲本覆盖总长度的73% (P93)和90% (P97)。为大肠茅，共鉴定出11个同源区域，分别占总图谱长度的79% (P93)和89% (P97)。正如预期的那样，标记之间的顺序在P93和P97之间很好地保守:89%和93%的常见标记在P93和P97之间呈现相同的顺序大肠urophylla和大肠茅地图,分别。四个基因图谱与桥标记之间的链接揭示同源和同源区域表示在附加文件8。

生长性状的遗传结构

P93的QTL检测

共检测到雌性亲本的19个qtl (大肠urophylla)，而父亲则为9 (大肠茅)，全基因组I型错误率为10%(附加文件9)．在5%的全基因组错误率下，71%的qtl仍然显著。这些qtl分别与15个和8个不同性状相关大肠urophylla和大肠茅分别;代表8个和6个不同的区域，分布在每个亲本地图的5个不同的连锁组上。为大肠urophylla亲本中，与一个性状相关的qtl解释方差范围为5.5% (Ht39) ~ 21.2% (Asym_h)，平均为11.5%(±3.4)。对于父本，该变异比例从4.2% (Ht39)到13.2% (Cir39)不等，平均为7.6%(±3.1)。主要为大肠urophylla分布在LG1、LG3、LG4、LG6和LG7上，其中两个热点(LG3在11-12 cM和LG6在22-27 cM)分别占qtl总数的16%和47%。主要为大肠茅分布在LG1、LG2、LG3、LG5和LG10上，其中LG5位于113 ~ 116 cM, LG10位于27 cM，分别占qtl总数的22%和33%。qtl在亲本间的分布存在差异，在7个qtl中，只有LG1和LG3两个qtl为亲本共有。在菌株上找到了两个特异性的qtl大肠urophylla在LG3上映射(对于Asym_h和lrc_c)。未发现GCP的QTL大肠茅地图。

P97的QTL检测

与P93不同，在全基因组I型错误率为10%时，母本(33个)检测到的qtl少于父本(72个)，而74%的qtl在5%时仍然显著。这些qtl分别与29个和62个不同性状相关，分别代表8个和9个不同的区域，分布在6个和7个不同的LGs上大肠urophylla和大肠茅，分别为(附加文件10)．为大肠urophylla与一个性状相关的所有检测到的qtl解释方差范围为5.1% (Cir11) ~ 15.3% (Cir52_62)，平均为7.6%(±2.5)。变异比例从5.1% (Cir8_9)到17% (Ht52)不等，父本平均为10.5%(±2.9)。大肠茅)．主要为大肠urophylla分布在LG2、LG3、LG5、LG6、LG8和LG10上，其中LG5位于47 cM, LG8位于41 ~ 44 cM, LG8位于66 ~ 68 cM，分别占qtl总数的12%、34%和16%。主要为大肠茅分布在LG2、LG3、LG4、LG5、LG6、LG8和LG10上，其中LG2为0 ~ 10 cM, LG4为73 cM, LG8为22 ~ 42 cM，分别占qtl总数的6%、6%和60%。除LG4未检测到QTL外，所有具有QTL的LG4均为亲本共有大肠urophylla。在GCP上发现了一个特定的QTL区域大肠茅在LG10上映射(Asym_c, lrc_c和c0_c)。其他GCP qtl与不同性状的qtl共定位。

与累积生长qtl相比，生长增量qtl位于更多的LGs上(图2)6)．在累积生长和生长增量之间，qtl解释的表型变异范围相似。对于父母双方，在生长增量中发现了更显著的qtl(在全基因组水平上为5%)。这些基因组区域分别位于LG2、LG3和LG10上大肠urophylla在LG3、LG5和LG6上为大肠茅。除了这些特定的QTL生长增量，一个QTL区域大肠urophylla发现LG6基因只与早期累积生长有关(见12,13,15,18)。更有趣的是，双亲的所有后期累积生长的qtl都与早期生长增量的qtl共定位，如下图所示大肠urophylla在47厘米处的LG5和大肠茅LG2在0/10 cM处，LG8在22/42 cM处(图7)．此外，发现其中两个QTL与Asym_c参数的QTL共定位(大肠urophyllaLG2,大肠茅LG8)，说明早期生长响应(增量性状)的遗传结构影响成虫期累积生长的遗传结构。此外，在LG2上，生长增量与I相关系数的QTL_DM(位置:0 cM, LOD = 2.55, BCI: 0-21 cM, PEV = 5.34%大肠茅(P97)。该QTL与LG2上的热点位于同一位置大肠茅。在该QTL区域，生长速度越快的基因型响应性也越高(Cir_Inc和I之间的Pearson相关系数越高)_DM)．

各试验间QTL比较

使用生长性状(累积生长和增量生长)、gcp以及特定预测值对试验P93和P97进行比较(图3)8)．与性状数量成比例，QTL检测较少大肠urophylla在第97页与第93页相比。生长后期性状(24个月后)qtl检测比例高于生长早期性状大肠茅在两项试验中，和等于大肠urophylla在两次试验中。这可能反映了在同一家族中，与P98相比，晚期生长性状的遗传力高于早期生长性状。考虑到P93和P97，除LG9和LG11外，其余LG9和LG11均检测到qtl。而LG1和LG7仅在P93中检测到qtl。在3个图谱上发现了GCP的QTL(未检测到GCP的QTL)大肠茅在P93)。它们主要分布在生长性状qtl热点地区，但不包括大肠urophyllaP93中的LG3和LG8以及P97中的LG10。预测值的qtl与其他生长qtl在相同的位置检测到。因此，预测值的qtl很好地描述了P97的生长遗传结构，可以与P93进行比较。

在LG2和5上发现了P93和P97共定位的qtl大肠茅只有亲本，涉及强重叠的置信区间。这两个共定位涉及两个试验中的一个的热点，但代表了所有检测到的qtl的少数。的确是一个雅卡指数(Jaccard Index)_J, (86])计算了两个试验之间的差异(P93和P97)大肠茅(我_J= 12.5%)。P93和P97之间生长性状遗传结构的差异表明，QTL x环境互作(QTL x E)很强，利用基于生长曲线建模的P97预测值进行了检验。因此，利用已经与QTL相关的最接近的标记，进行了双向方差分析，以检验P93在14、26、39、51和59月龄生长性状的QTL x E相互作用，以及P97在相同年龄的预测值。GCP也用于两项试验(附加文件11)．我们发现，大多数测试的标记都显示了父母双方与环境(试验)的显著相互作用，大肠urophylla60%和80%大肠茅P93和P97分别为40%和90%。在两个试验中，QTL x E对大肠茅比大肠urophylla。

早期的增量生长与水分供应有关，并决定了轮龄的生物量产量

我们利用干旱指数(I)将次年尺度上的生长测量与气候变化的月度特征结合起来_DM)，首次表明水分有效性的季节变化影响了树木发育早期的次生和初生生长。事实上,我_DM两岁前与径向生长增量有较强的相关性，两岁后与径向生长增量的相关性较弱。此外，在早期，径向生长(r = 0.69, p < 0.01)比垂直生长(r = 0.5, p < 0.01)的相关性更显著，表明次生生长过程比初生生长过程更容易受到环境变化的影响。其他研究已经报道了不同物种在不同时间尺度(日、月、季)上的顶端或径向增量生长与降雨量之间的关系[87- - - - - -89]。研究结果表明，前2年是生物量生产力最高的时期，达到终高的60%和终周长的65%，生物量生产力为20 ~ 27 m^3..ha¹岁¹。因此，生长早期是对最终生长影响较大的关键时期，各测点与60月龄时的最终生长具有较高的相关值。在热带桉树人工林中，发现最大生长率发生在两年左右，随后在冠层关闭后产量下降[90- - - - - -92]。因此，我们的研究结果表明，干旱指数背后的气候条件(主要是降雨)对早期生长响应有很强的影响，从而决定了轮作年龄的生物量产量。

早期生长对水分供应的反应在遗传上是可变的

小样本量(60个基因型)用于计算H²限制了估计的准确性。然而，H²累积增长和增量增长之间的对比突出了不同时期的对比模式，这只对Ht有意义。事实上，累积生长随轮转年龄的增长呈渐近增长，而增量生长则表现出高度的时间异质性。为桉树种植在刚果，H²对于使用更广泛的遗传背景计算的累积生长，发现其范围为0.10至0.5 [27并在两三年后稳定下来。H也是同样的趋势²累积增长是在桉树在其他环境中[93- - - - - -95]。有趣的是，这种累积生长遗传力的稳定发生在木材生物量生产力下降的同时[92]，随着gx E相互作用的减少或稳定[95- - - - - -97]。因此可以认为，在成熟阶段，累积生长的整合性聚集了过去对环境变化的遗传反应。

H的异质性²因为观察到的高度和径向生长的增量增长表明，环境条件对生长响应的影响有所不同。在第三个干旱期，增加遗传力的值最低。在松果体松树这种异质趋势在H²已显示出每年的递增增长[98所描述的变异与环境影响(年效应)有显著联系。在较低的尺度上，Parisi [99]也报道了一种狭义和广义遗传力的异质性模式松果体taeda。除了累积增长和增量增长的对比之外，H²在第25和35个月，初生和次生生长响应呈现相反的增长模式。科斯塔和杜雷尔[98]也报道了初级和次级生长增量之间的明显差异，并建议对次级生长反应进行更稳定的遗传控制。

这种早期生长反应的树间变异，通过生长增量和I之间的表型相关性分布来描述_DM在生长早期，遗传效应是这种反应的主要组成部分。其他研究已经提出了对水供应的遗传影响。画了等。(17观察到不同物种对气候变化(干旱)的不同反应桉树混合动力车大肠茅x大肠urophylla易受干旱影响，具有间歇性生长，且不易受干旱影响大肠茅x大肠camaldulensis保持持续增长。之间也发现了类似的结果e·阿尔巴和大肠urophyllax大肠茅在刚果[18]，与高度生长和碳同位素辨别相关性状的基因型x环境互作显著相关(δ¹³C). Bouvet也提出了这些环境易感性的遗传差异等。(One hundred.比较不同的桉树无性系。有趣的是，在本研究中，我们发现了I_DM径向生长增量，表明早期生长对水分供应的反应确实是由基因控制的。

最终生长的遗传结构是由早期生长对环境的反应所驱动的

由于桉树基因组之间具有高度的宏观同质性和共线性，我们能够将定位的qtl位置与其他研究中在同一物种或不同物种的不同基因型中检测到的qtl位置进行比较。通过比较，我们确定了两个生长qtl经常被检测到的LGs [39，41- - - - - -43，52]。正如Thumma已经提到的等。(43]，在本研究结果的支持下，在LG5中发现了不同植株的高度和径向生长的qtl桉树物种(39，41- - - - - -43，52]以及叶面化学物质的qtl [101]。在较小程度上，LG8在我们的研究中与增量和累积生长相关，在其他三项研究中也与生长qtl相关[41，43，52]，以及生根能力的qtl [102]和抗生物胁迫的qtl [103]。除了这两个主要的LGs外，也符合寡生模型，即很少有大效应基因被检测为qtl，而许多小效应基因控制数量性状[104]，发现qtl分布在其他9条染色体上[39，41- - - - - -44，52]。

在本研究中，相似性指数显示，大多数生长qtl在具有不同环境轨迹的两个实验试验之间不共享(见图2)1)．QTL检测和估计效应的统计能力与样本量直接相关，称为Beavis效应[105]。因此，小样本量(例如100个基因型)可能无法检测到具有中等或小影响的qtl。因此，我们不能排除P93和P97之间的QTL不稳定性是由于样本量相当低的结果:P93和P97分别有200和190个基因型。这种QTL稳定性的缺乏也可能揭示了真正的生物学效应，即对环境条件的基因型敏感性，这一点得到了在双亲中发现的显著QTL x E相互作用的支持，尤其是在大肠茅。有趣的是，这两种被研究的物种对刚果的环境表现出截然不同的适应性大肠urophylla更好的适应大肠茅(4]。试验间生长QTL的不稳定性也与在同一后代上测量的其他性状(木材特性和δ13C，数据未显示)的QTL稳定性形成对比。与生长相关性状相比，这种对环境变化敏感性的差异通常被用来解释更高的PEV和更多的木材特性qtl [39，42，106]。研究发现，生长- qtl通常与环境表现出更高水平的相互作用[47，48，107]比木材特性- qtl [41，52]。

QTL检测的时间分析显示存在早期、中期和晚期QTL。在这三种QTL表达模式中，大部分与累积生长相关的QTL表现为早期或中间模式，分别为50% (P93)和75% (P97)大肠urophylla75% (P93)和33% (P97)大肠茅。Emebiri也报道了这3个QTL等。(108在三岁的松树上。随着时间的推移，这种不稳定性在森林树木文献中经常被报道，与生长相关的低遗传力有关。在e .桉，一项研究还报告了乳房高度直径在2至6岁之间缺乏QTL随时间的稳定性[42]。同一物种，邦多克等。(41发现茎粗在2 ~ 6龄时具有部分QTL稳定性，且LOD峰在茎粗之间的位置相同。同样的道理，图玛等。(43也报道了在一个家庭中(在两个不同年龄)，生长qtl(高度和直径)随时间的稳定性相对较低。在我们的研究中，LG2 (大肠茅)及LG5 (大肠urophylla)．此外，在LG6 (大肠urophylla)， 18 (大肠茅)及LG10 (大肠茅)．裸子植物多年来的QTL稳定性也有报道[50，109但他们的测量仅限于幼树阶段(2 - 10年树龄)，因此不能反映整个生长轨迹的遗传结构。

据我们所知，我们的研究提供了森林树种生长遗传结构全球不稳定性的最全面的观点，这要归功于对整个轮替期生长的时间和环境动态的详细分析。事实上，生长(多次测量)和环境(干旱指数)的精细尺度表征使得从生长早期到生长晚期的QTL精确解剖成为可能。在文献中，增长增量大多是按年计算的。因此，累积和增量之间的遗传决定论差异不太明显[109，110]。在我们的研究中，通过短增量数据捕获的更广泛的生长响应有助于表征生长的遗传结构和描述其时间可塑性。更值得注意的是，由于对生长的精细表征，我们发现所有在成熟阶段检测到的累积生长qtl，都与双亲早期生长增量qtl共定位(LG5为大肠urophyllaLG2, LG8为大肠茅)．这一结果远远超出了简单的年龄相关性分析，它表明，早期生长对环境变化的反应与最终生长之间存在部分共同的遗传决定论。与I相关的QTL_DM在LG2上检测到大肠茅，以及P93上检测到的成熟生长qtl的LOD评分模式(附加文件)12)，证实了这一假设。综上所述，我们的研究表明，幼龄观察到的生长可塑性变异性在一定程度上决定了轮龄累积生长遗传结构的模式。

本研究揭示了速生树种初生和次生累积生长和增量生长在表型和遗传水平(表型相关、广义遗传力、qtl)上的差异。发现生长增量(特别是径向生长)在头两年对气候变化(可用水量的季节性变化)高度敏感，与累积生长相反。然而，QTL分析表明，早期生长增量与最终生长之间存在共同的遗传基础。此外，两个试验之间的生长-QTL存在较强的不稳定性，QTL x e分析也支持了这一点。这些结果表明，早期生长响应(根尖和径向生长)对土壤水分有效性的影响部分地决定了后期生长的遗传确定性，从而影响了生长轨迹。此外，还发现了生长增量和生长曲线参数的特定基因组区域，显示了序列(增量)和全局(曲线参数)生长性状相结合的优点，以剖析其遗传决定论。我们的研究结果强调了将生长作为一种复合性状来更好地理解其遗传基础的重要性，并建议将早期生长和累积生长的选择结合起来，以最佳方式提高树木产生木材生物量的能力。

作者在此感谢CRDPI的技术人员(工业种植园耐用性研究中心(位于刚果共和国)，以建立试验和后续行动。作者感谢两位匿名审稿人对本文提出的建设性意见和建议。这项研究得到了FEDER的资助(Fonds europsamen de dsamen velopement r区域，ABIOGEN项目，n°preage 32973)。JB获得了CIRAD(国际合作与农业发展研究中心)BIOS部门的博士奖学金。

从属关系

1. CIRAD, UMR AGAP, Cestas, F-33612，法国

   Jérôme bartholom & Jean-Marc Gion

2. INRA, UMR BIOGECO, Cestas, F-33612，法国

   Jérôme bartholom， Christophe Plomion和Jean-Marc Gion

3. CIRAD, UMR AGAP，蒙彼利埃，F-34398，法国

   弗雷姆·萨蒙和让-马克·布维

4. CIRAD, UMR AGAP，刚果黑角

   菲利普-

5. CRDPI，黑角，BP 1291，刚果代表

   菲利普-

相应的作者

对应到jean - marc祗园。

相互竞争的利益

作者没有竞争利益需要申报。

作者的贡献

FS: DNA提取和基因分型。JMB, PV:现场试验管理。JB:增长模型、连锁分析、QTL图谱。JB, JMG, CP, JMB:稿件准备。JMG:资金和整体监督。所有作者都阅读并批准了最终的手稿。

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