猪肉系水力相关QTL的整合定位与基因关联分析

【目的】通过构建整合图谱及Meta分析,利用数学模型整合优化猪肉系水力相关数量性状位点（QTL）,并比较已知候选基因与“真实”QTL(MQTL)的位置,分析其相关性,为猪肉系数力的分子标记辅助选择奠定基础。【方法】收集2000年至今发表的猪肉系水力相关QTL信息,以美国肉畜研究中心（USDAMARC 2.0）公布的猪遗传连锁图谱为参考图谱,利用BioMercater 2.1软件将已报道的猪肉系水力相关QTL映射到参考图谱,构建新的整合图谱,分析其中存在的QTL簇;对各QTL簇进行Meta分析,将原始QTL整合为“真实”QTL(MQTL);将已知的候选基因促红细胞生成素受体基因（EPOR）、锚定蛋白1基因（ANK1）、碳酸酐酶Ⅲ基因（CAⅢ）和氟烷基因（HAL）映射到整合图谱,比较其与MQTL的位置关系,并分析二者的关联性。【结果】共收集到80个猪肉系水力相关QTL,将其进行比对、映射后,成功构建了新的整合图谱,并通过Meta分析定位了12个MQTL,这些MQTL的图距与原始QTL的平均图距相比均有不同程度的缩短。EPOR基因、ANK1基因分别定位在MQTL3、MQTL12的置信区间内,其中ANK1基因映射到整合图谱后与MQTL12的中心位置一致。【结论】整合定位的12个MQTL的图距为3.66～28.98 cM,较原始QTL缩短35.82%～78.81%,提高了QTL定位的准确度和有效性。     

基于Meta分析的猪肌内脂肪QTL整合定位

【目的】通过Meta分析,用数学模型分析与优化定位分散的猪肌内脂肪QTL,提高QTL定位的准确度和有效性,为猪肌内脂肪相关基因的精细定位和基因挖掘奠定基础。【方法】收集猪肌内脂肪QTL及其相关信息,以美国肉畜研究中心（USDA-MARC 2.0）公布的猪遗传连锁图谱为参考图谱,利用BioMercator2.1将各QTL映射到参考图谱上,构建新的整合图谱,得到QTL簇。对得到的QTL簇进行Meta分析,缩短置信区间,定位“真实”QTL(MQTL),减少QTL的定位误差。【结果】收集了67个猪肌内脂肪QTL及相关信息,经比对、映射,构建新的整合图谱,发现了12个QTL簇。通过Meta分析,得到12个MQTL(MQTL1～MQTL12),其图距比原平均图距缩小29.16%～87.40%,其中,MQTL3、MQTL5、MQTL6、MQTL7、MQTL9、MQTL12图距较原平均图距缩小比例均超过50%,其图距分别为7.76,6.72,5.20,19.45,15.61,9.37 cM。【结论】得到了12个猪IMF的MQTL,其图距比原平均图距均有不同程度缩小,最小仅5.20 cM,图距缩小比例最大可达87.40%,提高了QTL定位的准确度和有效性。     

基于Meta分析的猪后腿性状QTL整合定位

【目的】通过Meta分析,利用数学模型整合与优化猪后腿腿臀质量、腿臀肉质量和腿臀比性状的QTL,提高QTL定位的准确度和有效性,为猪后腿性状QTL的精细定位和分子辅助育种奠定基础。【方法】收集猪后腿腿臀质量,腿臀肉质量和腿臀比性状的QTL及其相关信息,利用BioMercator2.1,将原始QTL映射到美国肉畜研究中心（USDA-MARC 2.0）公布的猪遗传连锁图谱,构建新的整合图谱,分析得到QTL簇。进一步对各QTL簇进行Meta分析,定位“真实”QTL（MQTL）,缩短95%置信区间,减少定位误差。【结果】收集了93个猪后腿性状的QTL及其相关信息,经比对、映射,构建了新的整合图谱,发现19个QTL簇。通过Meta分析,得到19个MQTL,其图距比原平均图距缩短16.19%～78.96%,其中,MQTL1、MQTL5、MQTL6、MQTL8、MQTL9、MQTL10、MQTL11、MQTL12和MQTL17等9个MQTL图距的缩短比例均超过50%。【结论】Meta分析得到的MQTL图距均有不同程度缩短,最小的仅1.75 cM,缩短比例最大可达78.96%,提高了QTL定位的准确度和有效性。     

棉花苗期耐盐相关性状QTL元分析

为挖掘控制棉花苗期耐盐的重要数量性状位点（quantitative trait loci, QTL），利用BioMercator V4.2.3软件，以棉花高密度遗传连锁图谱作为参考，对来自3个作图群体涉及19个性状的194个QTLs进行图谱整合、映射以及QTL元分析。结果表明，通过建立棉花苗期耐盐相关性状一致性图谱，共挖掘出11个一致性QTL(meta quantitative trait loci, MQTL)位点，各MQTL至少包含3个原始QTLs，置信区间最短缩小至0.92 cM，分布于A03、A06、A11、A12、A13、D01、D03、D06、D07和D08共10条染色体上。通过对A11染色体上MQTL区间进行候选基因预测，挖掘到14个与棉花苗期耐盐相关的候选基因，为棉花苗期耐盐相关性状精细定位及分子辅助选择育种提供理论依据。     

基于Meta分析的大豆百粒重的QTLs定位

 【目的】百粒重是控制大豆产量性状的主要数量性状,对大豆产量性状进行基因定位具有重要的研究和应用价值。现有百粒重QTL定位结果分散,需选择合适的公共图谱,整合前人的研究结果,使其真正应用到实践中。【方法】以2004年发布大豆公共遗传连锁图谱soymap2为参考图谱,将近20年不同试验中的大豆百粒重的QTLs进行映射整合,构建百粒重QTL综合图谱。利用BioMercator2.1的映射功能将国内外常用的大豆图谱上的百粒重QTLs通过公共标记映射整合到大豆公共遗传连锁图谱soymap2上,并利用Meta分析,通过对比已经报道的QTLs的95%的置信区间来推断QTL位置,从而提取真正有效的QTL标记。【结果】在已经发表的文献中共找到65个百粒重QTLs定位信息,其中有53个QTLs定位区间与公共图谱有共有标记,包括36个增效效应的QTLs和17个减效效应的百粒重QTLs,共得到12个QTL簇,通过Meta分析,发掘出6个增效效应和6个减效效应的百粒重“通用QTLs”及其连锁标记。【结论】本研究得到的“通用QTLs”其置信区间最小可达到1.52 cM,为辅助选择分子标记、QTL精细定位以及数量性状基因的克隆奠定基础。     

猪CACNA2D1基因定位及与相关遗传图谱的整合分析

【目的】定位猪CACNA2D1基因并分析该基因是否可作为影响猪某些生产性状的候选基因。【方法】扩增并测定猪CACNA2D1基因的部分序列,运用辐射杂种细胞系对其进行定位并将定位结果与相关遗传图谱进行整合分析。【结果】将猪CACNA2D1基因定位在猪9号染色体79.3~86.7 cM的位置上,发现在CACNA2D1基因定位区域有3个分别影响母猪发情期排卵数、胴体肩胛重以及10周龄体重的QTL,在定位区域附近有影响猪屠宰24 h后肌肉pH值的QTL。【结论】猪CACNA2D1基因可作为猪繁殖性状、胴体性状、生长性状甚至肉质性状的候选基因进行进一步的研究。     

蓝塘×长白猪F2资源群1、4和8号 染色体活体性状的QTL定位

 【目的】鉴定影响猪重要经济性状的QTL。【方法】利用中国地方猪种蓝塘猪（16头母猪）与外来品种长白猪（8头公猪）建立了资源家系,对257头F2代个体的11个活体性状进行测定。根据美国肉畜中心（USDA-MARC 2.0）公布的猪连锁图谱,在1、4和8号染色体上大约每间隔10—20 cM选择一个微卫星标记,共21个标记,采用ABI 377 DNA序列分析仪进行微卫星基因分型,运用QTL Express 软件包在http://latte.cap.ed.ac.uk网站在线分析,进行QTL定位分析。【结果】体高（body height,BodyHh）的QTL定位于SSC1的68 cM处,与标记SW2185（67.6cM）紧密联锁,达到染色体显著水平（P＜0.05）,解释表型变异的2.22%。体长（body length,BodyLh）的QTL定位于SSC4上的72cM处,位于标记SW839—SW0214,达到染色体显著水平（P＜0.05）。【结论】在猪1和4号染色体上分别检测到一个影响体高和体长的QTL,为今后的QTL精细定位、大片段功能基因的克隆分析、以及猪分子育种技术的应用提供参考依据。     

以2b-RAD技术构建凡纳滨对虾遗传连锁图谱及生长性状QTL定位

【目的】构建凡纳滨对虾高密度遗传连锁图谱,并对生长相关性状进行QTL定位,筛选出生长性状相关候选基因,为后续开展凡纳滨对虾分子标记辅助育种、生长相关功能基因精细定位研究等提供理论依据。【方法】以耐低盐选育凡纳滨对虾为父本,厄瓜多尔野生凡纳滨对虾为母本,单尾交配,以2个亲本及150个F₁代个体为作图群体,通过2b-RAD测序挖掘SNP分子标记并构建遗传连锁图谱;结合生长性状表型数据,使用MapQTL 6.0在构建的遗传连锁图谱上对体质量、全长、体长、头胸甲长、头胸甲宽、头胸甲高等13个生长相关性状进行QTL定位。筛选QTL区间SNP分子标记附近的基因,经GO功能注释及KEGG信号通路富集分析,挖掘生长相关候选基因;并采用实时荧光定量PCR检测候选基因在凡纳滨对虾不同组织及不同群体间的表达情况。【结果】构建的凡纳滨对虾遗传连锁图谱包括3136个SNPs标记,分布在44个连锁群上;总图谱全长为5430.54 cM,平均图距为1.73 cM。生长性状QTL定位共产生79个生长性状相关QTLs,LOD范围为3.00~11.04,可解释的表型变异范围为9.0%~28.8%。根据GO功能注释及KEGG信号通路富集分析结果,最终筛选出4个生长相关候选基因（TOB2、CRAT、CCT6、KLF4）。4个候选基因在凡纳滨对虾各组织中均普遍表达,且CCT6、KLF4和TOB2基因在耐低盐选育家系群体中的相对表达量均高于常规的凡纳滨对虾群体,其中CCT6基因表达差异达显著水平（P<0.05）。【结论】基于2b-RAD技术构建的凡纳滨对虾遗传连锁图谱鉴定出79个与生长性状相关的QTLs,并筛选出4个与凡纳滨对虾生长性状相关的候选基因（CCT6、KLF4、TOB2和CRAT）。可见,以2b-RAD技术结合QTL定位能高效、快捷挖掘出凡纳滨对虾生长性状相关候选基因,为开展分子标记辅助育种、生长相关功能基因精细定位研究等提供技术支持。     

利用全基因组高通量SNP标记定位二花脸×沙子岭家系中的断奶体重QTL

 【目的】利用二花脸×沙子岭家系定位影响仔猪45日龄断奶体重的数量性状位点（quantitative trait loci,QTL）并搜寻QTL区间内与表型相关的位置候选基因,为最终鉴别因果基因奠定前期工作基础。【方法】构建二花脸×沙子岭猪F2资源家系,利用Illumina porcine 60k DNA芯片判定F2个体的基因型,对45日龄断奶体重表型进行全基因组连锁分析,定位影响二花脸×沙子岭家系F2家系仔猪45日龄断奶体重的QTL。在Ensemble（EMBL-EBI）和NCBI（National Center for Biotechnology Information）网站基因组数据库中搜寻相应的位置候选基因。【结果】在猪的2号染色体（sus scrofa chromosome 2,SSC2）上定位到了1个5%基因组水平显著的QTL,在猪的5号染色体（sus scrofa chromosome 5,SSC5）和猪的14号染色体（sus scrofa chromosome 14,SSC14）上分别定位到了1个1%基因组水平显著的QTL。在上述3个QTL区域内搜寻到了5个与仔猪45日龄断奶体重相关的候选基因,分别是SSC2上的CYP2R1、COPB1、PDE3B基因和SSC5上的NOP2、GDF3基因。【结论】本研究将影响二花脸×沙子岭家系仔猪45日龄断奶体重的QTL定位于SSC2、SSC5和SSC14,并揭示出5个与仔猪45日龄断奶体重相关的候选基因。     

猪IGFBP2基因多态性及其对苏姜猪肉质性状的影响

【目的】探讨IGFBP2基因潜在的遗传变异及其与苏姜猪肉质性状之间的关系。【方法】采用PCR-RFLP技术检测IGFBP2基因在苏姜猪、姜曲海猪、杜洛克猪中的MspⅠ酶切遗传多态性,采用单因素方差分析法分析该多态位点对苏姜猪肉质性状的影响。【结果】在3个猪种试验群体,IGFBP2基因第2内含子内均发现了1个MspⅠ酶切多态性,存在A、B等位基因,AA、AB、BB基因型,优势等位基因为B,优势基因型为AB,多态信息含量均呈现中度多态。苏姜猪试验群体IGFBP2基因AA、AB型个体大理石纹显著高于BB型(P0.05),AA型个体五分制肉色和色差仪测得的a值均显著高于AB、 BB型(P0.05)。【结论】苏姜猪试验群体IGFBP2基因第2内含子内PCR-RFLP-MspⅠ多态性与部分肉质性状间存在一定程度的显著性相关,可以作为与猪肉质性状相关的候选基因加以研究。     

长果种黄麻SRAP标记遗传连锁图谱的构建 及3个质量性状基因定位

 【目的】构建黄麻遗传连锁图谱,定位质量性状基因,为今后有关黄麻基因组结构、重要农艺性状QTL定位、分子标记辅助育种和基因克隆等研究工作奠定基础。【方法】以甜麻（黄麻野生种）和宽叶长果（黄麻栽培品种）为杂交亲本,构建了187个F2单株作为作图群体,利用513对SRAP引物进行遗传图谱构建,并对3个质量性状基因（托叶色、叶柄色、叶缘色）进行了定位。【结果】122个SRAP多态性标记位点和这3个形态学标记被定位在该图谱上,初步构建的长果种黄麻遗传连锁图谱全长2 231.9 cM,包含10个连锁群,每个连锁群有2—38个标记位点,2个标记间平均间距为17.86 cM。【结论】该图谱上的标记位点均匀分布在10个连锁群上,没有出现标记位点聚集的现象,表明SRAP标记十分适合黄麻遗传图谱的构建。     

利用基因芯片技术进行小麦遗传图谱构建及粒重QTL分析

【目的】小麦遗传图谱是进行小麦染色体分析和研究表型变异的遗传基础。通过利用传统分子标记和现代基因芯片技术相结合,构建高密度遗传图谱,重点开展主要产量主要构成要素--粒重的初级基因定位,确定影响粒重的主效QTL位点,为开发粒重CAPS分子标记及在分子标记辅助育种提供依据和指导,并为利用小麦粒重次级群体进行精细定位和基因挖掘奠定基础。【方法】利用90 K小麦SNP基因芯片、DArt芯片技术及传统的分子标记技术,以包含173个家系的RIL群体（F_9：10重组自交系）为材料,构建高密度遗传图谱,并利用QTL network2.0进行了3年共4环境粒重QTL分析。【结果】构建了覆盖小麦21条染色体的高密度遗传图谱,该图谱共含有6 244个多态性标记,其中SNP标记6 001个、DArT标记216个、SSR标记27个,覆盖染色体总长度4 875.29 cM,标记间平均距离0.78 cM。A、B、D染色体组分别有2 390、3 386和468个标记,分别占总标记数的38.3%、54.3%和7.5%;3个染色体组标记间平均距离分别为0.80、0.75和0.80 cM。用该分子遗传图谱对4个环境下粒重进行QTL分析,检测到位于1B、4B、5B、6A染色体上9个加性QTL,效应值大于10%的QTL位点有QGW4B-17、QGW4B-5、QGW4B-2、QGW6A-344、QGW6A-137;其中QGW4B-17在多个环境下检测到,其贡献率为16%-33.3%,可增加粒重效应值2.30-2.97g,该位点是稳定表达的主效QTL。9个QTL的加性效应均来自大粒母本山农01-35,单个QTL位点加性效应可增加千粒重1.09-2.97 g。【结论】构建的覆盖小麦21条染色体的分子遗传图谱共含有6 241个多态性标记,标记间平均距离为0.77 cM。利用该图谱检测到位于1B、4B、5B、6A染色体上9个控制粒重的加性QTL,其中QGW4B-17是稳定表达的主效QTL位点,贡献率为16.5%-33%,可增加粒重效应值2.30-2.97 g。     

基于SNP遗传图谱定位甘蓝型油菜千粒重QTL位点

【目的】甘蓝型油菜籽粒重量是构成油菜单株产量的三大因素之一（单株有效角果数、每角果粒数、粒重）,是重要的育种目标。通过对5种环境下甘蓝型油菜千粒重进行QTL定位分析,寻找甘蓝型油菜千粒重的QTL及影响本甘蓝型油菜群体千粒重的候选基因。【方法】利用重组自交系群体在德国吉森、重庆北碚5种不同的环境下,测定各株系天然种子千粒重。利用重庆市油菜工程技术研究中心实验室构建的SNP高密度遗传图谱扫描5种环境中的千粒重QTL。该遗传图谱包括2 795个SNP位点,覆盖甘蓝型油菜基因组1 832.9 cM,标记之间的平均距离为0.66 cM。利用Windows QTL Cartographer2.5复合区间作图法对千粒重进行QTL定位。将49个拟南芥粒重相关基因与QTL对应置信区间序列进行同源比较分析（E值<1E^–21）,找出可能与甘蓝型油菜千粒重关联的候选基因。【结果】5种环境中千粒重变异范围较大,且均呈现正态分布,符合QTL定位要求。在5种环境之间千粒重均表现出正相关,其中,2013北碚与2012北碚、2008年吉森达到极显著水平,相关系数分别为0.248和0.249;2012年北碚与2010年北碚、2011年北碚及2008年吉森达到显著相关,相关系数分别为0.226、0.397和0.190。5种环境中共检测到14个QTL,分布在9条染色体,其中,C03染色体3个,A06、A07和C01各有2个,A03、A05、A08、A10和C02染色体上各有1个,LOD值在2.57-6.05,单个QTL解释的表型变异为4.64%-14.13%。与拟南芥粒重基因进行同源性分析,有16个粒重相关基因落在8个QTL置信区间,匹配E值介于0-2E^-21。其中QTL qTSWA07-2区间内筛出7个粒重基因。粒重基因TTG2在qTSWA03-1与qTSWC02-1 2个QTL区间内均被检测到。AHK3在qTSWA07-2、qTSWA08-1与qTSWC01-1区间内被检测到。【结论】利用该套油菜60K芯片准确定位了5种环境条件千粒重的QTL位点,与拟南芥粒重基因比对出该群体油菜粒重基因,该结果有利于不同材料在使用该套SNP芯片分析及对千粒重QTL位点的比对和候选基因的分析。     

采用GBS-seq技术构建甜瓜高密度遗传图谱

【目的】构建甜瓜高密度遗传图谱,为研究甜瓜重要性状基因定位及功能分析奠定基础。【方法】以甜瓜材料K7-4(高抗霜霉病)和K7-2(高感霜霉病)为亲本,杂交再自交得到 F₂分离群体。构建GBS文库并进行双末端测序,使用滑动窗口的方法进行基因型分型,SAM TOOLS软件检测SNP位点,采用Joinmap 4.0软件进行排图,用perl SVG模块绘制连锁图,用win QTL cart 2.5进行QTL检验,根据复合区间作图法,使用R/qtl软件包进行QTL定位。【结果】构建了总长为4 823.55 cM的遗传图谱,标记间平均遗传距离为1.43 cM。在苗期、生长中期和生长后期共检测到26个与甜瓜霜霉病性状相关的QTL。【结论】基于GBS-seq技术获得了甜瓜高密度遗传图谱,最终将抗霜霉病基因关联到CM3.5.1_scaffold00005上的6,831,227~7,830,935 bp,约1Mb的区间范围内。     

利用三倍体胚乳遗传模型定位爆裂玉米膨爆特性QTL

 【目的】探讨爆裂玉米膨爆特性的分子遗传基础，为遗传改良和分子标记辅助选择提供有益信息。【方法】以普通玉米自交系丹232和爆裂玉米自交系N04为亲本构建259个F2﹕3家系群体，利用SSR标记构建分子标记遗传图谱，利用三倍体胚乳遗传模型和区间作图法对F2﹕3群体在两种环境条件下的膨爆特性进行了QTL定位和效应分析。【结果】构建的爆裂玉米SSR遗传连锁图谱包含183个标记，覆盖玉米基因组1762.2 cM，标记间平均距离为9.63 cM。爆裂玉米的膨爆特性是由效应不等的多基因控制的数量性状，同时受环境条件的影响。两种环境条件下共检测到18个爆花率QTL，17个膨化体积QTL和21个膨化倍数QTL。单个QTL可解释的表型变异介于4.4%～28.0%，可解释的表型总变异为65.8%～96.6%，基因的作用方式为加性、部分显性、显性和超显性的QTL数目分别为2、1、4、20和1、5、1、22，超显性在膨爆特性的遗传中起着最重要的作用。【结论】与以往膨爆特性以加性效应遗传为主的研究结果不一致的主要原因在于三倍体胚乳模型对显性效应的细分和对显性效应较小QTL的显性效应的高估。     

华东葡萄遗传连锁图谱构建及灰霉病抗性QTL定位

【目的】构建华东葡萄遗传连锁图谱,并定位其抗灰霉病QTL,为华东葡萄种质资源的高效利用及其抗灰霉病基因发掘提供理论基础。【方法】以高感灰霉病的欧洲葡萄赤霞珠为母本、抗灰霉病的华东葡萄1058-2为父本,以二者杂交F₁代128株单株为群体材料,利用GBS(Genotyping-by-sequencing)简化基因组测序技术开发SNP分子标记,应用JoinMap 4.0构建遗传连锁图谱,使用MapQTL 6.0对F₁代抗灰霉病表型进行抗灰霉病QTL定位。与葡萄参考基因组PN40024进行比对分析,筛选QTL区间的抗病候选基因。【结果】2019和2020年杂交F₁代群体的灰霉病抗性多为中抗及以上。在亲本之间共鉴定到6357个SNP分子标记。挑选出在染色体上均匀分布的654个SNP分子标记用于构建华东葡萄遗传连锁图谱。该图谱包含19个连锁群,总长度为1843.67 cM,SNP分子标记间平均遗传距离为2.82 c M。根据2019和2020年的F₁群体灰霉病表型数据,连续两年在LG9连锁群上定位到1个与灰霉病抗性连锁的QTL,命名为Rbc1。该QTL与SNP分子标记np6008紧密连锁,在2019和2020年表型中可解释的变异率分别为13.1%和12.6%。参考葡萄基因组PN40024的物理图谱和基因注释信息,Rbc1位于9号染色体物理距离5969~12345 kb内,在这个QTL区间含有45个与抗病性相关的基因,编码含有LRR结构域的受体激酶和推测的抗病蛋白。【结论】葡萄灰霉病抗性是多基因控制的数量性状,抗性亲本华东葡萄1058-2中存在抗病的主效QTL。筛选出的45个与抗病性相关的基因可能参与调控葡萄灰霉病抗性,后续可作为候选基因进一步解析华东葡萄1058-2灰霉病抗性功能。