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大豆(Glycine max L.Merr.)是世界上最重要的油料兼经济作物之一,是人类植物油和植物蛋白的主要来源。随着对大豆需求量的不断增加,我国现已成为全球最大的大豆进口国,严重威胁到我国的粮食安全。因此,提高产量是大豆育种的主要目标。大豆是典型的短日照作物,对光周期十分敏感,光周期调控开花不仅影响大豆的种植适应性,同时也决定大豆的产量,所以挖掘大豆开花期关键基因,对提高大豆产量有重要的意义。栽培大豆是由其近缘祖先野生大豆(Glycine soja)驯化而来,在驯化过程中,由于长期受到人为的选择,栽培大豆产生了遗传瓶颈,严重的制约了我国乃至世界大豆育种研究和大豆产业的发展,致使在栽培大豆品种范围内的育种工作难以取得更大的进展。野生大豆中具有丰富的遗传资源,挖掘野生大豆中的开花性状新基因,对于提高大豆适应性及为提高大豆育种效率提供重要的理论依据。随着测序技术和统计模型的快速发展,全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)逐渐成为解析植物复杂性状遗传基础的重要工具。本试验以来自中国、俄罗斯、韩国和日本的353份野生大豆品种为材料,将其种植在广州市从化区田间试验基地,并对开花期表型进行连续两年的调查统计,并利用GWAS方法发掘与开花期性状显著关联的SNP(single nucleotide polymorphism)位点,筛选并获得开花期相关候选基因,研究结果将为进一步挖掘野生大豆关键开花基因,加速大豆遗传改良育种进程奠定理论基础。主要研究结果如下:1.野生大豆开花期性状的表型分析:2018年和2019年,分别在广州市从化区田间试验基地,调查353份野生大豆的开花期,结果显示,在两个环境中花期分布存在广泛的变异,单个环境的开花期极差范围是44～46,变异系数范围0.25～0.28,两个环境下的相关系数为0.927(p≤0.01),达到极显著水平,表明调查的表型数据具有较高的可靠性和重复性;2.SNP分子标记的获取:利用Hiseq2500测序平台,对353份野生大豆进行全基因组重测序,测序深度为10×,通过对原始测序数据的质控处理,共获得7863584个高质量的SNP,可用于后续的关联分析;3.群体结构分析和亲缘关系分析:353份试验材料被划分为SDW(Short day wild soybean)、WR(Russian wild soybean)、WK(Korean wild soybean)和WJ(Japanese wild soybean)4个亚群,其中SDW亚群包括172份材料(约占总份数的48.7%),WR亚群包括25份材料(约占总份数的7.1%),WK亚群包括58份材料(约占总份数的16.4%),WJ亚群包括98份材料(约占总份数的27.8%)。大部分材料之间的亲缘系数在0附近,说明大部分个体间的亲缘关系较弱,对关联分析影响较小。当r~2的阈值为0.1时,群体的连锁不平衡衰减距离约为30kb;4.GWAS分析:利用混合线性模型(mixed linear model,MLM),对连续两年的开花期数据进行GWAS分析,能够在3号染色体上,稳定检测到1个SNP位点与开花期性状显著关联,分位数-分位数图(Quantile-Quantile Plot)显示,该MLM模型适用于GWAS分析,群体结构和亲缘关系得到了较好的控制;5.候选基因预测:利用野生大豆W05基因组的基因注释信息,在显著关联的SNP位点所在的LD(linkage disequilibrium)区间内,共筛选出5个可能与野生大豆开花期性状相关的候选基因。