利用玉米冠根性状的全基因组关联研究探索自然变异

背景

根系构型(RSA)是影响植物从土壤中获取养分和水分能力的重要因素，由冠根角(CRA)、冠根直径(CRD)和冠根数(CRN)决定。然而，在田间，调控冠根性状的遗传机制尚不清楚。

方法

本研究通过3个大田试验对316个玉米自交系的CRA、CRD和CRN进行了分析。三种冠根性状在不同环境下均存在显著的表型变异。采用两种单位点方法(GLM和MLM)和三种多位点方法(FarmCPU、FASTmrMLM和FASTmrEMMA)进行全基因组关联研究，共发现140421个SNP。

结果

CRA、CRD和CRN共检测到38个QTL，包括126个snp。此外，在显著snp的50 kb范围内鉴定了113个候选基因。结合基因注释信息和表达谱，选择GRMZM2G141205 (IAA)、GRMZM2G138511 (HSP)和GRMZM2G175910(细胞分裂素- o -葡萄糖基转移酶)3个基因作为冠根发育相关的潜在候选基因。此外，编码AUX/IAA转录调控因子的GRMZM2G141205在所有测试品系中进行了重测序。在不同的环境中，五种变异被确定为与CRN显著相关。基于这些显著变异检测到4个单倍型，Hap1具有更多的CRN。

结论

这些发现可能有助于阐明玉米根系构型的遗传基础。此外，所鉴定的候选基因和变异可能与选育具有适应不同环境条件根系性状的玉米新品种有关。

全球人口预计将在未来30年内达到100亿[1]。目前主要作物产量的增加很可能无法满足未来的需求。改善地上和地下的植物结构是提高作物产量的最有效方法之一。在绿色革命期间，对地上植物特征的操纵导致了谷物产量的大幅增加[2]。根系作为植物与动态土壤环境之间的界面，对植物的生产力和对环境胁迫的耐受性具有至关重要的作用[j]。3.]。由于植物地下部分表型的复杂性以及育种者可获得的相关遗传信息相对较少，对植物根系的研究受到限制。然而，最近的一项研究证实，修改根结构可以提高资源利用效率和产量[4]，这促使植物科学家将更多的注意力集中在植物的根上。阐明调控根系发育的遗传机制对提高作物生产性能和提高粮食安全具有重要意义。

根系统架构(RSA)是根的空间部署。冠根构成玉米根系主干的大部分[5]。为了描述RSA对作物性能的影响，已经开发了几种表型方法，包括人工条件(例如在发芽纸上)和自然条件(例如田间试验)，以评估基因型变化和根系性状的效用[6]。此外，基于锹组学的试验已被广泛用于研究玉米冠根对土壤资源的获取[7]。此外，玉米冠根性状，包括冠根数[8]，直径[9]、生长角[4]，与植物的地上生长性能、营养成分和粮食产量有关。减少玉米自交系的根数可以使根系在干燥和低氮土壤中生长得更深，增加水分和氮的获取[j]。8，10]。在低冠根数表型下，根系可能过于空间分散而无法充分获取土壤资源，低冠根数支持深根系，因此深根系的浅部分可以获取浅氮资源，而深根系的深部分可以探索深层土壤获取水资源[10]。由于水分和硝酸盐随着时间的推移进入更深的土壤层，在大多数玉米生产环境中，快速利用深层土壤的根系将优化水分和氮的捕获[11]。根系角度是影响根系在土壤中生长深度以获取水分和养分的关键因素。狭窄且垂直定向的RSA通常与耐旱性增强有关[12]。在干旱条件下，玉米、水稻和小麦的根系生长深度与产量呈正相关[4，13，14]。较陡的根角增加了水稻的生根深度和耐旱性[4]和菜豆[15]。根系角度也会影响氮素捕获，低氮条件下玉米根系角度较陡，随着土壤氮含量的降低，氮素捕获可能增加15%-50% [16，17]。与细根相比，粗根具有更大的机械强度，从而具有更好的锚固和抗倒伏性，防止草食，增强土壤渗透性[9]。据报道，在低氮条件下，氮素利用效率高的自交系比氮素利用效率低的自交系的根直径更大，而且大多数基因型在胁迫下的根直径在节点上平均下降[j]。9]。氮胁迫诱导几种玉米基因型的根径增加。因此，根径可以影响适应性应力响应。因此，培育冠根改良玉米品系，可以培育出适应各种胁迫条件的玉米新品种。

研究冠根性状的自然变异可能为根系发育提供新的见解，同时也揭示了能够提高根系性能的精英等位基因变异。近年来，人们对玉米冠根数量的定量性状位点(QTL)定位进行了许多研究[18]。例如，对重组自交系群体的冠根角(CRA)、冠根直径(CRD)和冠根数(CRN)进行了单环境和多环境的QTL分析。在单环境中共检测到46个QTL，在多环境中共鉴定到25个QTL，其中大多数位点为冠根性状的弱效QTL [19]。Ku等人鉴定了两个主要的支撑根总数QTL。[qh]20.]，最大加性效应为16.4% ~ 17.9%。Cai等在玉米生长的3个阶段检测到5个CRN QTL，包括1个位于bin 10.4染色体的一致QTL [21]。关于玉米CRA的研究相对较少。在两种玉米-大刍草中仅鉴定出10个与根角相关的QTL₂人口(22]。在水稻中，根角的六个主要QTL (DRO1，DRO2，DRO3，DRO4，DRO5,qSOR1)，以及DRO1和qSOR1已被克隆[23，24]。此外,DRO1是第一个克隆到的与根生长角度相关的基因。其表达受生长素的负向调控，编码的蛋白有助于介导根尖细胞伸长，从而导致根的不对称生长和根在重力作用下的向下弯曲[4]。之前的一项研究证实了这一点qSOR1，这是一个DRO1同系物，也受生长素负调控，主要在根小柱细胞中表达，影响根的向地性反应[24]。这些基因都是根系结构(RSA)相关育种的潜在靶点。在根径方面，在水分充足和水分胁迫条件下仅检测到1个与CRD相关的QTL [25]。此外，对3个重组自交系群体的21个根系构型性状进行了评价，但仅鉴定出1个与根径相关的QTL [26]。与根径直接相关的4个根系解剖性状共鉴定出6个QTL [27]。

迄今为止，只有少数玉米研究已经确定了与田间RSA发育相关的QTL和等位基因变异。作为传统的QTL定位和基于图谱的克隆的替代方法，全基因组关联研究(GWAS)可以确定自然表型多样性的基因和等位基因变异。本研究通过3个田间试验对316个玉米自交系的CRN、CRA和CRD进行评价。本研究的目的是(i)研究玉米关联组中冠根性状的表型变异，(ii)鉴定与CRA、CRD和CRN相关的显著snp，以及(iii)检测冠根发育的潜在候选基因和自然变异。

表型变异

在三种环境下的田间试验中，对来自不同玉米组的316个自交系的成熟时CRA、CRD和CRN进行了评估。表型分析证实了三种冠根性状在不同环境下的显著差异(表2)1,无花果。1）.3种环境BLUP值的变异系数在4.72% ~ 9.87%之间。所分析的冠根性状的频率分布在各环境下呈相对正态分布(图2)。1）.双因素方差分析表明，基因型、环境以及基因型与环境互作对3个根系性状的影响均显著1）.在冠根性状相关分析的基础上，观察到CRA、CRD和CRN之间呈弱负相关(图2)。1）.

冠根性状全基因组关联研究

为了阐明冠根性状的遗传基础，采用GLM和MLM两种单位点方法，以及FarmCPU、FASTmrMLM和FASTmrEMMA三种多位点方法，对316个基因型中CRA、CRD和CRN的140421个SNP标记进行关联分析。共鉴定出482个标记-性状关联(表2)2,无花果。2表51）.更具体地说，FASTmrMLM鉴定出最显著的snp(216个)，其次是GLM(174个)、FASTmrEMMA(61个)、FarmCPU(33个)和MLM(4个)。此外，通过所有不同的方法，分别检测到CRA、CRD和CRN的185、127和170个显著snp。2015SY、2016SY和2017SY分别鉴定出48个、209个和59个显著snp，而基于三种环境的BLUP值检测出166个显著snp。29个snp被至少两种方法鉴定，其中17个位点同时被单位点和多位点方法鉴定(表5)1）.SNP_5_158203765和SNP_4_235330942是除MLM外的四种GWAS检测方法。聚类后，共检测到3个根系性状的38个QTL，其中126个snp。2016SY和CRA的BLUP值检测到Q7个显著SNP，其中7个显著SNP。GLM和MLM在2016SY和BLUP值中都检测到了Q8。GLM、FASTmrEMMA和fastmmlm均能检测到与CRD相关的Q17。Q29中的SNP_4_235330942在2016年通过GLM、FarmCPU、FASTmrEMMA和FASTmrMLM以及CRN的BLUP值进行鉴定。2016SY、2017SY GLM、FASTmrEMMA和FASTmrMLM检测Q33，包括10个显著SNP和CRN的BLUP值(表1)3.）.我们将本研究中鉴定的QTL的位置与以前双亲本研究中报道的QTL的位置进行了比较[19]。在我们检测到的38个位点中，有3个与之前从双亲本定位研究中发现的QTL重叠(表2)3.）.与CRD相关的Q19位于₁₅CRD6和_avCRD6由之前的QTL映射标识。另一个与CRD相关的QTL Q21位于的置信区间为_avCRD8。CRN QTL-Q23的置信区间为₁₇CRD4。

候选基因的测定

根据GWAS结果和从注释的B73参考玉米基因组(版本5b.60)中过滤的预测基因集，在126个显著snp的50 kb范围内共鉴定出113个潜在候选基因(表5)2）.为了研究这些候选基因的表达谱，我们比较了这些基因在B73玉米不同组织中的表达水平。剔除在冠根中不表达的25个基因(即FPKM = 0)，得到88个基因。结合基因注释信息和表达谱，我们选择了3个可能与冠根发育相关的候选基因(表5)2）.GRMZM2G141205编码一个Aux/ iaa转录因子，与一个CRN QTL-Q33相关。该基因仅在冠根中表达。GRMZM2G175910编码的细胞分裂素- o -葡萄糖基转移酶位于Q10的SNP_7_103946580附近，与CRA相关。该基因主要在根、茎、节间、穗轴和种子中表达(表5)2）.GRMZM2G138511编码一种与CRN相关的热休克蛋白。

重测序和单倍型分析

为了研究关联面板中等位基因与表型变异之间的关系，选择了一个基因进行重测序。我们的GWAS结果鉴定出SNP_6_146692801(表5)2)作为与CRN相关的重要SNP。编码AUX/IAA转录调控因子的GRMZM2G141205基因位于SNP_6_146692801下游5.2 kb处。我们分析了GRMZM2G141205基因组区域，该区域包含3128个碱基对(bp)，包括1613个bp的上游区域、828个bp的编码区域和687个bp的下游区域(在翻译终止位点之后)。共鉴定出243个序列变异(次要等位基因频率[MAF]≥0.05)，其中snp 202个，indel 41个。基于MLM的标记-性状关联分析检测到与CRN显著相关的4个snp和5个indel，包括在16SY和17SY中检测到的5个变异(SNP-1300、InDel-481、InDel-1392、InDel-1427和InDel-1468)以及3种环境的BLUP值(表1)4;无花果。3.A, B)。在这5个变异的基础上，在所有自交系中发现了4个主要的单倍型，这些单倍型存在于15个以上的自交系中。3.C). ha1、2、3、4分别包含31、80、186、15行。方差分析显示，在单倍型中观察到显着的CRN表型差异，Hap1与大多数冠根相关(图2)。3.D)。

植物材料和表型

本研究使用的面板由316个自交系组成，这些自交系主要来自中国(表5)3.)，所有资料均存于中国扬州教育部植物功能基因组学重点实验室[28]。根据已知的谱系和种质，该小组主要分为三组，分别是兰开斯特、里德和唐SPT [29]。2015年至2017年，该作物在三亚进行了三次田间试验。田间试验采用完全随机区组设计，单行地块，2个重复。每行长3米，宽0.5厘米，共11株。利用Shovelomics技术对成熟期的三个冠根性状进行了评价[30.]。每行随机选取6株健康植物，使用标准铲进行挖掘。在土壤中形成的枝生根称为冠状根，在土壤之上形成的枝生根称为撑根。树冠根应长在与土壤表面齐平的树节上。在这里，对被挖掘的植物进行短暂的摇动以去除大部分土壤，首先用刀具切割支撑根，然后可以很容易地区分顶层的冠根。选取冠根最上层(第一层冠根)的根，测量冠根角(CRA)、冠根数(CRN)和冠根直径(CRD, mm) [19]。用量角器测量根角，作为距离水平根的度数，水平根被分类为0^◦竖直根是90度^◦。在离根顶1cm处截去部分冠根，用游标卡尺测量根径。每次观察到的表型值都假设遵循线性模型:y_ijk=μ+G_我+E_j+通用电气_ij+B_k(E_j）+e_同类,在那里μ表示总体均值，G_我表示基因型效应，E_j表示环境效应，通用电气_ij代表基因型与环境的相互作用，B_k(E_j）表示块效应，和e_同类表示随机误差。利用R软件包“lme4”中的混合线性模型计算各性状的最佳无偏线性预测值(BLUP)。使用“lme4”包估计基因型(\({\σ}_ {g} ^ {2} \))、G-E相互作用(\({\σ}_{通用电气}^ {2}\))和误差方差(\({\σ}_ {e} ^ {2} \)）.广义的遗传性\ ({h} ^{2} ={\σ}_ {g} ^{2} /({\σ}_ {g} ^{2} +{\σ}_{通用电气}^ {2}/ e +{\σ}_ {e} ^ {2} / re) \)，e和r表示每个环境中的环境和块的数量[31]。

基因型数据和全基因组关联分析

采用测序基因分型策略对316个自交系群体进行基因分型[28]。经质量控制(缺陷率≤20%;小等位基因频率≥0.05)，GWAS仍保留140,421个snp。每条染色体上的SNP数目从10344个(第9号染色体)到19513个(第1号染色体)不等，大部分SNP位于基因区之外(50.31%)，其中位于基因区的SNP位于内含子内的占14.51%，多于外显子内的SNP(3.50%)。利用TASSEL进行主成分分析(PCA)，利用前5个主成分构建种群结构矩阵，对种群结构进行控制。在TASSEL中使用中心IBS方法计算亲属矩阵来估计个体之间的遗传亲缘关系。采用两种单位点方法:GLM(带PC)和MLM(带PC和亲缘关系)对雄穗进行GWAS。FarmCPU [32];;;;33]和FASTmrMLM [34]，并用于多位点GWAS。FarmCPU是在R包GAPIT3中使用FarmCPU模型(PC)实现的。FASTmrEMMA和FASTmrMLM采用mrMLM软件包进行。GUI V3.2与五台pc和亲属关系控制结构。对于GLM、MLM和FarmCPU来说P阈值为7.12 × 10⁻⁶(1 /n,在那里n为SNPs的数目)。FASTmrEMMA和FASTmrMLM的LOD阈值建议为3.0 [33，34]。LD衰减由PopLDdecay软件测定[35]，所有染色体的平均LD衰减为r²= 0.20，约50 KB [36]。如果两个相邻snp之间的LD为，则将显著snp分组到一个区域r²> 0.6。在至少两个环境或至少两个模型中检测到的分组区域被认为是QTL，并且snp最小PQTL中的值被认为是先导snp。将本研究中发现的QTL的位置与以往双亲本研究中报道的QTL的置信区间进行比较，以确定不同群体的重叠QTL [19]。

候选基因分析和基于基因的关联图谱

在检测到的位点50 kb范围内，所有潜在候选基因都被鉴定出来。表达数据和基因注释信息来源于maizeGDB数据库(http://www.maizegdb.org) [37，38]。基因和snp的物理位置基于玉米B73 RefGen_V3基因组(version 5b.60)。

从316个自交系的新鲜嫩叶中提取基因组DNA。使用NimbleGen平台的靶向序列捕获技术对自交系的候选基因进行测序[39华大基因生命科技有限公司用MAFFT软件(v7.313)分析多序列比对。TASSEL 5.2检测到基因多态性，次要等位基因频率(MAF)≥0.05。利用TASSEL 5.2中的MLM模型(MLM + PCA +亲属关系)分析玉米snp与目标性状的相关性。的P控制全基因组1型错误率的阈值为1/n(n为候选基因的标记数目)[40]。为了检验组间样本量不等的影响，采用Levene检验来检验不同组间的方差是否相等。结果表明，方差是齐次的(P= 0.93)，所以不同单倍型间的比较采用单因素方差分析。受保护的LSD事后测试(一个= 0.05)进行多重比较检验。

由于RSA是植物锚定和有效吸收养分和水分的关键决定因素，它直接影响作物的产量潜力[3.，12]。培育具有最佳RSA的作物以获取土壤资源是在逆境条件下提高产量的一种有希望的策略[41]。然而，关于遗传机制的信息有限，已经成为分子标记辅助育种的障碍。早期研究证明，CRN、CRA和CRD是决定玉米RSA的关键因素[11，16，42]。在田间评价根系性状的挑战阻碍了对调控根系性状的遗传机制的描述。最近开发了几种新方法，可以在田间条件下对根系进行相对高通量和准确的分析[43]。本研究以铁锹组学为基础，对316个自交系成熟期的CRA、CRD和CRN进行了田间评价。此外，还对冠根性状的自然变异进行了GWAS分析。

全基因组关联研究已经确定了负责复杂植物性状的基因[44]。基于mlm(混合线性模型)的单标记关联分析通常用于检测与复杂植物性状相关的重要基因座，但大规模多重检测导致的严格显著性阈值可能会阻碍许多关键基因座的识别[44]。多数数量性状是由少数影响较大的基因和众多影响较小的多基因控制的。然而，目前的单标记关联并不符合这些性状的真正遗传模型[33]。在多位点GWAS中，Bonferroni校正被一个不太严格的选择标准所取代。FASTmrMLM和FASTmrEMMA等多位点方法在QTN检测、模型拟合和假阳性率方面具有较高的统计能力[33，45]。本研究采用两种单位点方法和三种多位点方法进行GWAS。在GLM、MLM、FASTmrEMMA、FASTmrMLM和FarmCPU中分别鉴定出174、4、61、210和33个snp。包括SNP_5_158203765和SNP_4_235330942在内的29个SNPs被至少两种方法鉴定出来，这些SNP_5_158203765和SNP_4_235330942是除MLM之外的4种GWAS方法检测到的。我们还在至少两种环境中检测到23种变体。聚集后，共检测到CRA、CRD和CRN的QTL分别为12、10和16个。连锁分析和GWAS分析是两种互补的方法，通常用于阐明复杂性状的遗传基础。此外，这些方法可用于交叉验证[46]。我们将我们的GWAS结果与重组自交系群体中鉴定的QTL进行了比较，这些QTL包括在三个田间试验中对相同根系性状的早期评估中[19]。共有3个QTL位于之前的QTL区间。4个候选基因位于这些QTL中。Q6与精子数QTL重叠，两个候选基因位于置信区间内[26]。结果的一致性证实了GWAS结果的准确性。

生长素是植物根系发育的常见调节剂。生长素- tir1 / ABF2-AUX / IAA-ARF-LBD通路参与谷物和拟南芥胚后根系发育[j]。47]。Aux/IAA蛋白是核生长素反应途径的关键调控因子，其中许多蛋白可以调节拟南芥、水稻和玉米的根系发育[j]。48，49，50]。在玉米中，突变为无根的分生组织1 (RUM1;一种Aux/IAA蛋白)，防止生长素介导的降解导致侧根缺陷[50]。另一个Aux/ iaa相关基因rul1是rum1的重复同源基因，它控制玉米SR和LR的起始[51]。在目前的研究中，我们发现了一个与CRN相关的Aux/IAA蛋白编码基因GRMZM2G141205。通过重测序和单倍型分析验证了GRMZM2G141205的自然变异，发现5个变异与CRN显著相关。这里，两个变体位于GRMZM2G141205的上游区域。一系列研究表明，上游基因的变异可能影响基因的表达，进而导致植物表型的改变。例如，在玉米ZmCCT10上游启动子区域插入caca样转座子会破坏基因表达，并减弱长日照环境下的光周期敏感性[52]。ZEA CENTRORADIALIS 8启动子区域的一个SNP (ZCN8)通过改变基因表达水平来影响开花时间[53]。SNP-1300和InDel-481是可能改变GRMZM2G141205基因表达从而调控CRN的潜在变异体。值得注意的是，本研究的启动子序列为1613 bp，一些重要的变异可能位于起始密码子2000 bp以上，如一个Hopscotch元件位于tb1上游约60 kb [54]。细胞分裂素和生长素对根发育有拮抗作用[j]47]。o -葡萄糖基化是细胞分裂素的常见修饰，o -葡萄糖基转移酶OscZOG1调节水稻根、茎的发育和农学性状的形成[55]。玉米中玉米素o糖基化基因的过度表达导致茎部生长迟缓，根系质量和分枝增加[j]。56]。在目前的研究中，GRMZM2G175910编码的细胞分裂素- o -葡萄糖基转移酶与CRA相关。我们还发现GRMZM2G138511编码了一个与CRN相关的热休克蛋白。先前的研究报道了热休克蛋白101在刺激节根发育中的作用[57]。这些候选基因是否影响玉米冠根发育将需要实验验证(例如，通过靶向诱变)。

根系构型的遗传改良是提高作物产量的重要途径。［10]。标记辅助选择和基因组选择是一种很有前途的改良复杂性状的育种策略。所鉴定的显著SNP可用于开发分子标记来改善根系性状，特别是在逆境条件下。少冠根数促进玉米低氮土壤氮素吸收[j]。10]，因此冠根较少的GRMZM2G141205的hap 2和hap 3可能有助于提高玉米氮素利用效率。此外，玉米性状的自然变异似乎主要由调控变异控制[58]，在本研究中，GRMZM2G141205的变异主要集中在上下游调控区域。有了革命性的基因组编辑技术，启动子工程作为一种很有前途的解决方案，可以对感兴趣的性状产生理想的影响[58，59]。所鉴定的SNP可能是改变根系结构的潜在靶点。

综上所述，本文对316份玉米自交系的3个冠根性状(CRA、CRD和CRN)在3个大田条件下进行了评价，通过单位点GWAS和3个多位点GWAS共鉴定了38个QTL。结合基因注释信息和表达谱，选择GRMZM2G141205 (IAA)、GRMZM2G138511 (HSP)和GRMZM2G175910(细胞分裂素- o -葡萄糖基转移酶)3个基因作为冠根发育相关的潜在候选基因。编码AUX/IAA转录调控因子的GRMZM2G141205在所有测试品系中进行了重测序。在不同的环境中鉴定出五种与CRN显著相关的变异。这些显著的变异可以用来开发功能标记来改善根系性状。

本研究中分析的所有数据均包含在补充信息文件中，基因型数据已存入Sequence Read Archive (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA683126或https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study/?acc=SRP296905）.

我们感谢匿名审稿人对本文的批判性阅读和建设性意见。

科技部国家重点技术研发计划项目(2016YFD0100303)资助张志强，国家自然科学基金项目(31972487)资助张志强，国家自然科学基金项目(31902101)资助张志强，国家自然科学基金项目(32061143030)资助张志强，江苏省自然科学基金项目(BK20180920)资助张志强，江苏省自然科学基金项目(BE2018325)资助张志强。江苏省高等学校重点学科发展项目(PAPD)资助项目;资助机构在研究的设计、数据的收集、分析和解释以及撰写手稿方面没有发挥任何作用。

作者指出

1. 王厚淼和唐晓对这项工作也有同样的贡献。

从属关系

1. 江苏省作物遗传生理重点实验室/植物功能基因组学教育部重点实验室/江苏省作物基因组学与分子育种重点实验室，江苏扬州225009

   王厚淼，唐晓，徐晨武，杨泽峰

2. 扬州大学江苏省粮食作物现代生产技术协同创新中心，江苏扬州225009

   杨晓毅，李鹏成

3. 扬州大学农业与农产品安全教育部国际联合实验室，江苏扬州225009

   范莹颖和徐阳

贡献

h.w.， Z.Y, X.T.和C.X.构思和设计了研究。h.w.， x.t.， P.L.和X.Y.进行了实验。h.w.， y.f.， Y.X.和X.T.分析了数据。h.w.、x.t.、z.y和C.X.撰写了手稿。所有作者都审阅并批准了稿件。

相应的作者

对应到Chenwu徐或Zefeng杨。

伦理批准并同意参与

不适用。

发表同意书

是的。

相互竞争的利益

作者声明他们没有利益冲突。

出版商的注意

施普林格·自然对已出版的地图和机构关系中的管辖权要求保持中立。

开放获取本文遵循知识共享署名4.0国际许可协议，该协议允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您适当地注明原作者和来源，提供知识共享许可协议的链接，并注明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可协议中，除非在材料的署名中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法律法规允许或超过允许的用途，您将需要直接获得版权所有者的许可。如欲查阅本许可证副本，请浏览http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。创作共用公共领域免责声明(http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)适用于本文中提供的数据，除非在数据的信用额度中另有说明。

转载及权限