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拟轮枝镰孢菌引起的玉米穗粒腐病（FER）具有分布广泛、破坏性强的特点,严重影响玉米的产量和品质。玉米穗粒腐的病原真菌在地区和年份之间差异较大,病原菌能够单独或复合侵染引起病害,其发病机制复杂,且FER抗性由微效多基因控制,因此迄今为止尚未鉴定到免疫材料,对其抗性遗传机制更是知之甚少,严重阻碍了玉米穗粒腐病抗性遗传资源的挖掘及优良抗病品种的培育。利用连锁群体鉴定抗病性的主效QTL和利用关联群体鉴定抗病关联SNPs（GWAS）已被证明是解析抗病机制的有效途径,利用全基因组选择育种技术可快速聚合多个微效抗病基因,提高育种效率。在此背景下,本研究对来自于三个热带玉米关联分析群体（包含874份自交系）开展了FER抗性的全基因组关联分析,对三个（包含462份双单倍体系）DH双亲群体开展了FER抗性的连锁分析,挖掘重要的主效及微效抗性分子靶点,从而全面解析玉米穗粒腐病抗性的遗传基础,并为玉米穗粒腐病的抗性改良提供重要的遗传资源;在此基础上,开展了FER抗性的全基因组预测（GS）研究,初步探索了如何利用全基因组选择育种技术改善FER抗性,提高育种效率。获得的主要结果如下:1、不同环境下各群体FER抗性统计分析:在4～6个环境下,采用针刺果穗接种法对所有1336份自交系进行了FER抗性鉴定,结果显示三个关联分析群体和三个连锁群体的FER抗性变异丰富,尤其热带种质在FER抗性上有广泛的表型变异。所有群体在单环境下三次重复数据的遗传力变异范围在0.53-0.91之间,多环境联合分析的遗传力变异范围在0.54-0.84之间,多环境联合方差分析在所有群体中都观测到遗传方差和基因型与环境互作方差在P值为0.01时为极显著,环境间FER抗性的相关系数有很大的变异。上述结果表明,FER抗性受遗传因素控制,同时存在显著的基因型与环境互作,因此需要使用多环境联合分析表型值开展后续遗传分析。2、全基因组关联分析方法挖掘FER抗性QTL。在P值阈值为1×10-4时,利用混合线性模型进行关联分析,在CML群体、DTMA AM群体、SYN＿DH群体以及所有874份自交系群体中分别检测到了12个、5个、22个和19个与FER抗性显著关联的SNPs,这些SNPs可解释的平均表型遗传变异分别为7.01%、5.01%、4.88%、1.60%。关联分析鉴定到的稳定、重复出现的抗性染色体区域集中在第三染色体3.04/05 bin、第七染色体7.02/04 bin、第九染色体9.00/01 bin、9.04/06/07 bin和第十染色10.03/04 bin,这些位点都富含与FER抗性显著相关的SNPs位点,其中第九染色体9.00/01 bin和9.04 bin为新鉴定的QTL位点。在检测能力上,874个自交系的群体和SYN＿DH群体关联到的显著性SNPs标记显著多于CML群体和DTMA AM群体,从SYN＿DH群体中检测到的显著性SNPs,其P值更低,MAF值也相对较小,说明本试验所用群体中,这两个群体检测抗性位点的能力更强,更适合用于FER抗性位点的挖掘。另外,关联分析的结果充分证实FER抗性为复杂的数量遗传性状,受微效多基因控制,且关联分析结果受所研究遗传群体的影响较大,因此,本试验中使用具有独特表型和基因型的多亲本遗传交配设计群体,结合大群体的多环境表型数据有效保证了FER抗性位点的检出功效。3、连锁分析方法鉴定FER抗性相关QTL。在三个双亲DH群体中总共定位到4个LOD阈值大于3.0的与FER抗性相关的QTL,单个QTL可解释抗病表型遗传变异的PVE值在11.84%～21.19%之间。其中四个新的主效QTL位点分别位于第二染色体21.78 MB～26.27MB、第三染色体1.87 MB～2.55 MB、第四染色体167.17 MB～175.21 MB、和第五染色体42.70 MB～57.76 MB之间。4、多群体、多环境一致性QTL位点分析及FER抗性关键候选基因预测。关联分析和连锁分析检测到一致性QTL位点位于第四染色体和第五染色体,此两个新的QTL位点在多个环境和多个遗传群体中可稳定被检测到,说明其受环境的影响较小,属于环境稳定性一致性QTL位点。其余检测到的QTL位点多属于环境特异性QTL。说明穗粒腐病抗性受环境的影响显著。本研究在MLM关联分析结果中检测到39个与FER抗性相关的候选基因,不同群体间只发现了1个被重复检测到的候选基因GRMZM2G146020,该基因为转录因子Pos F21,该候选基因同时在SYN＿DH群体和包含874份所有自交系的群体内被检测到。此外还有少数候选基因的基因功能注释与抗病性有关,如7.03 bin的GRMZM5G879570、8.03 bin的GRMZM2G025997、9.07 bin的GRMZM2G061314和10.03 bin的GRMZM2G127416等。基于以上结果,我们初步预测GRMZM2G146020是一个关键的FER抗性候选基因。5、全基因组FER抗性预测。本试验中,以三个关联分析群体为材料,使用多环境表型数据建模,对FER抗性表型值的预测精度在0.50左右,高于使用单个环境的表型值的预测精度,因此,使用包含大量自交系的群体开展多环境表型鉴定可以提高FER抗性的全基因组预测精度;当利用与FER抗性显著相关的SNPs标记建模对FER抗性表型值的预测精度在0.55-0.74之间,这表这表明利用关联分析结果进行全基因组预测有助于提高预测精度;当建模群体和预测群体相互独立且亲缘关系较近时,预测精度中等,约为0.45;在建模群体中添加遗传距离远的材料不能提高预测精度,在建模群体中添加遗传距离近的材料,可提高全基因组预测精度。因此,增大建模群体可提高预测精度,可以预测育种过程中产生的亲缘关系较近的大量新系。这些结果表明全基因组预测和选择技术是改善FER抗性的潜在有效方法和技术,可替代部分表型选择来改良FER抗性,提高育种效率。