A genetic linkage map with 178 SSR and 1901 SNP markers constructed using a RIL population in wheat (Triticum aestivum L.)

The construction of high density genetic linkage map provides a powerful tool to detect and map quantitative trait loci(QTLs) controlling agronomically important traits. In this study, simple sequence repeat(SSR) markers and Illumina 9K i Select single nucleotide polymorphism(SNP) genechip were employed to construct one genetic linkage map of common wheat(Triticum aestivum L.) using 191 recombinant inbred lines(RILs) derived from cross Yu 8679×Jing 411. This map included 1 901 SNP loci and 178 SSR loci, covering 1 659.9 c M and 1 000 marker bins, with an average interval distance of 1.66 c M. A, B and D genomes covered 719.1, 703.5 and 237.3 c M, with an average interval distance of 1.66, 1.45 and 2.9 c M, respectively. Notably, the genetic linkage map covered 20 chromosomes, with the exception of chromosome 5D. Bioinformatics analysis revealed that 1 754(92.27%) of 1 901 mapped SNP loci could be aligned to 1 215 distinct wheat unigenes, among which 1 184(97.4%) were located on o ne single chromosome, and the rest 31(2.6%) were located on 2 to 3 chromosomes. By performing in silico comparison, 214 chromosome deletion bin-mapped expressed sequence tags(ESTs), 1 043 Brachypodium genes and 1 033 rice genes were further added onto the genetic linkage map. This map not only integrated genetic and physical maps, SSR and SNP loci, respectively, but also provided the information of Brachypodium and rice genes corresponding to 1 754 SNP loci. Therefore, it will be a useful tool for comparative genomics analysis, fine mapping of QTL/gene controlling agronomically important traits and marker-assisted selection breeding in wheat.     

六倍体普通小麦中国春PBF编码基因的克隆及序列分析

[目的]探讨作为模式小麦中国春PBF转录因子编码基因的多样性。[方法]以中国春小麦品种为材料,利用基因特异引物进行PCR扩增,经过胶回收,将目标片段连接至克隆载体上,随机选择阳性质粒测序。序列拼接与比对、信号肽预测、二级结构预测、亚细胞定位及系统演化进行分析分别经由DNAMAN、Signalp、PSIPRED、Nuc_PLoc及MEGA软件进行分析比对。[结果]从六倍体普通小麦中国春基因组中克隆得到25条编码序列,根据序列相似性,将其聚成3种等位类型,亚基2个位点存在SNP,且都导致编码氨基酸残基的改变,并影响到最终编码产物的二级结构。[结论]PBF亚基编码序列在中国春小麦中极端保守,但仍然存在变异。该结果为评价小麦籽粒储藏蛋白亚基的表达效率提供了理论参考。     

Identification of the resistance gene to powdery mildew in Chinese wheat landrace Baiyouyantiao

Powdery mildew, caused by Blumeria graminis f. sp. tritici (Bgt), is one of the most damaging diseases to wheat in the world. The cultivation of resistant varieties of wheat is essential for controlling the powdery mildew epidemic. Wheat landraces are important resources of resistance to many diseases. Mapping powdery mildew resistance genes from wheat landraces will promote the development of new varieties with disease resistance. The Chinese wheat landrace Baiyouyantiao possesses characteristic of disease resistance to powdery mildew. To identify the resistance gene in this landrace, Baiyouyantiao was crossed with the susceptible cultivar Jingshuang 16 and seedlings of parents and F₁, BC₁, F₂, and F_2:3 were tested with Bgt isolate E09. The genetic results showed that the resistance of Baiyouyantiao to E09 was controlled by a single recessive gene, tentatively designated PmBYYT. An Illumina wheat 90K single-nucleotide polymorphism (SNP) array was applied to screen polymorphisms between F₂-resistant and F₂-susceptible DNA bulks for identifying the chromosomal location of PmBYYT. A high percentage of polymorphic SNPs between the resistant and susceptible DNA bulks was found on chromosome 7B, indicating that PmBYYT may be located on this chromosome. A genetic linkage map of PmBYYT consisting of two simple sequence repeat markers and eight SNP markers was developed. The two flanking markers were SNP markers W7BL-8 and W7BL-15, with genetic distances of 3 and 2.9 cM, respectively. The results of this study demonstrated the rapid characterization of a wheat disease resistance gene and SNP marker development using the 90K SNP assay. The flanking markers of gene PmBYYT will benefit marker-assisted selection (MAS) and map-based cloning in breeding wheat cultivars with powdery mildew resistance.     

A physical map of the 1-gigabase bread wheat chromosome 3B

As the staple food for 35% of the world's population, wheat is one of the most important crop species. To date, sequence-based tools to accelerate wheat improvement are lacking. As part of the international effort to sequence the 17-billion-base-pair hexaploid bread wheat genome (2n = 6x = 42 chromosomes), we constructed a bacterial artificial chromosome (BAC)-based integrated physical map of the largest chromosome, 3B, that alone is 995 megabases. A chromosome-specific BAC library was used to assemble 82% of the chromosome into 1036 contigs that were anchored with 1443 molecular markers, providing a major resource for genetic and genomic studies. This physical map establishes a template for the remaining wheat chromosomes and demonstrates the feasibility of constructing physical maps in large, complex, polyploid genomes with a chromosome-based approach.     

基于SLAF-seq技术的白皮松SNP分子标记开发

  目的  在白皮松全基因组范围内开发大量特异性SNP分子标记,为白皮松关键基因定位、分子标记辅助选择和种质资源评价提供足够多的分子标记资源。  方法  本研究以5个群体的共52份白皮松资源为材料,选择火炬松基因组为参考基因组,利用特异性位点扩增片段测序技术（SLAF-seq）,在多态性SLAF标签上开发大量特异性SNP位点,并过滤出一批高质量SNP位点用于白皮松不同群体的遗传多样性分析。  结果  通过序列对比分析,共获得23 597 049个SLAF标签,其中具多态性的SLAF标签有370 659个,共开发得到1 291 290个白皮松群体SNP。在缺失率小于20%、次要等位基因频率（MAF）大于5%的条件下,对所有SNP位点进行过滤,共得到346 840个高一致性的白皮松群体SNP,占SNP总量的26.9%,其中包含9个仅在北京鹫峰（JF）群体中存在变异的SNP位点、148个仅在陕西蓝田（LT）群体中存在变异的SNP位点、425个仅在甘肃麦积山（MJS）群体中存在变异的SNP位点、1 466个仅在陕西午子山（WZS）群体中存在变异的SNP位点、4个仅在山西柏洼山（BWS）群体中存在变异的SNP位点。基于过滤后的346 840个SNP分子标记在5个白皮松群体中进行的遗传多样性分析表明,白皮松不同群体间的遗传多样性存在显著差异,其中MJS和WZS群体的遗传多样性水平相对较高,JF群体的遗传多样性水平相对较低。  结论  研究结果表明,利用SLAF-seq技术可以实现全基因组范围内大量SNP标记位点的开发,且开发的SNP标记在白皮松不同群体中表现出较为丰富的遗传多态性,为白皮松种质资源鉴定、QTL定位、遗传连锁图谱构建以及重要性状的关联分析等研究奠定了基础,对今后白皮松种质资源保护和分子标记辅助选择育种具有重要意义。      

小麦品种偃展1号与品系早穗30重组自交系群体遗传连锁图谱构建及重要农艺性状的QTL分析

【目的】构建重组自交系(recombinant inbred line,RIL)群体及其遗传连锁图谱,对小麦重要农艺性状进行数量性状位点(quantitative trait locus,QTL)分析,为发现小麦新基因与分子标记辅助育种奠定基础。【方法】配制普通小麦品种(系)早穗30和偃展1号的杂交组合,通过一粒传的方法培育重组自交系群体;利用SSR(simple sequence repeat)标记、DarT(diversity arrays technology)标记、ISBP(insertion site-basedpolymorphism)标记以及抽穗期和株高的功能标记绘制其遗传连锁图谱并通过复合区间作图法(Compositeinterval mapping,CIM)对多个环境下的抽穗期、株高、千粒重、穗粒数、每穗小穗数、穗长等农艺性状进行QTL定位分析。【结果】培育出由219个F7家系组成的重组自交系群体;构建了含481个分子标记的遗传连锁图谱;检测出分布在12条染色体上的26个与重要农艺性状相关的QTL,其中9个QTL能够在至少2个环境下重复;研究还发现了3个QTL聚集的"QTL簇",其中4D染色体上的矮秆基因Rht2所在区段控制株高与千粒重,5D染色体上的Vrn-D1-WMS212区间控制抽穗期、穗粒数与每穗小穗数,7B染色体上wPt4230-wPt4814区段控制抽穗期、穗粒数、株高与穗长。【结论】构建的小麦遗传作图群体可成功地用于重要农艺性状分析;矮秆基因Rht2与春化基因Vrn-D12个发育相关基因均与多个重要农艺性状有关;在7B上可能存在与发育相关的重要新基因。     

偃麦草基因组特异重复序列的分离与应用

【目的】偃麦草(Thinopyrum)是小麦(Triticum aestivum L.)的多年生野生近缘植物,具有许多可用于小麦品种改良的优异基因。利用基因组特异重复序列可以研究物种的进化关系、绘制染色体指纹图谱及检测外源染色质。克隆十倍体长穗偃麦草(Th.ponticum(Host)Liu and Wang)基因组特异重复序列,可用于鉴定和追踪导入到小麦背景中的偃麦草遗传物质。【方法】通过构建十倍体长穗偃麦草小片段质粒文库,并对文库进行高密度点杂交(Dot-blot hybridization)筛选,结合荧光原位杂交(fluorescence in situ hybridization,FISH)技术,获得偃麦草基因组特异的重复序列,分析其在不同基因组及染色体上的分布特点。利用Repeat Masker在小麦族重复序列数据库(Triticeae repeat sequence database,TREP)及NCBI Gen Bank对特异重复序列进行比对分析,并设计偃麦草基因组特异重复序列的PCR引物。通过FISH分析和特异PCR引物扩增,对小麦-偃麦草衍生后代进行鉴定和选择。【结果】获得7条偃麦草基因组特异的重复序列。FISH分析表明,其在十倍体长穗偃麦草和六倍体中间偃麦草所有染色体两臂上均呈弥散型分布,且在不加小麦封阻DNA的情况下,能明确区分八倍体小偃麦中的偃麦草和小麦染色体。将其应用到小麦-偃麦草代换系和易位系的分子细胞学检测中,特异重复序列同样可以在不加封阻的情况下分辨出偃麦草染色体及染色体片段,而且信号相比基因组原位杂交(genomic in situ hybridization,GISH)更加特异和清晰。基于偃麦草基因组特异重复序列开发了90对引物,通过在中国春、十倍体长穗偃麦草和八倍体小偃麦中的扩增产物比较分析,筛选出36对(40%)偃麦草基因组特异PCR标记;利用这些特异引物对109份小麦-偃麦草衍生材料进行扫描,发现10对扩增效果较好的特异引物,其检测效率为73.3%—95%。【结论】获得偃麦草基因组特异的重复序列,开发了特异PCR扩增引物,可应用于小麦背景下偃麦草遗传物质的高效检测和跟踪。     

利用CottonSNP63K芯片构建棉花品种的指纹图谱

【目的】利用SNP位点的单拷贝特性,结合陆地棉TM-1参考基因组序列信息,筛选基因组特异的SNP。【方法】以719份遗传背景来源广泛的陆地棉种质资源为材料,采用Illumina公司开发的Cotton SNP63K芯片,利用Genome Studio软件对芯片扫描所获得原始数据进行基因型数据质量控制,获得待测样品SNP位点的基因型数据。根据已公布的陆地棉TM-1基因组的两个版本——中国农业科学院棉花研究所版本Gossypium hirsutum(AD1)genome BGI v1.0与南京农业大学版本G.hirsutum(AD1)genome NBI v1.1为参考序列,对Cotton SNP63K芯片(63 058个SNP)各位点的侧翼序列分别进行全基因组Blast比对分析,以筛选具有单拷贝特性的特异SNP位点并用于样品指纹图谱的构建。【结果】利用Cotton SNP63K芯片对719份材料进行SNP位点基因分型,主要表现为无检出信号的SNP位点、无多态性的SNP位点、具有多态性的SNP位点,而具有多态性的SNP位点的分型结果又可分为单位点SNP(基因组特异SNP)、双位点SNP和多位点SNP。通过对两个已公布的陆地棉TM-1参考基因组序列Blast比对结果表明,中国农业科学院棉花研究所TM-1基因组版本比对获得基因组特异SNP标记为5 474个,而南京农业大学TM-1基因组版本比对获得基因组特异SNP标记仅为1 850个,两者共有的特异SNP为1 594个,进一步通过分型效果、检出率及多态性3个评价指标,筛选score值≥0.7,call frequency值≥0.95,且MAF值≥0.2的SNP位点,获得471个分型效果理想,检出率高且多态性较高的特异SNP位点。在471个SNP位点中,430个位于染色体上,41个位于scaffold片段上。考虑到标记间的连锁程度,剔除连锁标记37个,最终获得393个核心SNP位点。利用393个核心SNP构建了719份品种资源的特征DNA指纹图谱,除个别材料之间遗传背景高度相似、基因型完全一致外,97%的材料均能实现准确有效的鉴别。【结论】筛选出393个基因组特异的SNP,并利用这些核心SNP构建了719份资源材料的特征DNA指纹图谱,为SNP分子标记应用于棉花重要性状遗传改良提供了参考。     

新疆小麦地方品种遗传多样性的SSR分析

为了评价新疆小麦地方品种的遗传多样性,利用42对SSR引物对75份新疆小麦地方品种进行遗传多样性分析。结果表明：在75份地方品种中42个SSR位点共检测到317个等位变异,等位变异变化范围为2~15个,平均7.55个;多态性信息指数(PIC值)变化范围为0.169~0.905,平均0.696。基因组的平均等位变异是D＞B＞A,遗传多样性指数为B＞D＞A。聚类分析表明75份供试新疆小麦材料可划分为3大类8亚类,聚类结果与材料的生态型密切相关,冬小麦地方品种和春小麦地方品种分别归属不同的类或亚类,春小麦地方品种的遗传多样性高于冬小麦地方品种,同时也反映了一定的地域特性。总之,新疆小麦地方品种具有丰富的遗传多样性,可用以拓宽育成品种的遗传基础。     

SNPS在大豆等作物遗传及改良中的应用

单核苷酸多态性(singlenucleotidepolymorphism,SNP)是指DNA序列上的单个碱基变异,它具有分布广、多态信息量大、易于检测和统计分析等优点,被称为继RFLP和微卫星标记后的第三代基因遗传标记。单核苷酸多态性是等位基因间序列差异最为普遍的类型,可作为一种高通量的遗传标记。已建立PCR扩增目标序列及其产物测序和电子SNP(eSNP)等多种发现和检测SNP的方法。大豆等作物也已开展了SNP分析。一些栽培作物种质的多样件不断减少,其结果连锁不平衡(linkagedise鄄quilibrium,LD)增加,这有利于目的基因座上SNP单元型(haplotype)与表型的相关性分析。SNP已在作物基因作图及其整合、分子标记辅助育种和功能基因组学等领域展示了广泛的应用价值。     

小麦puroindoline及其相关基因分子遗传基础研究进展

籽粒硬度是重要的小麦品质性状之一,对小麦的磨粉品质和加工品质有重要影响。控制籽粒硬度的主效基因puroindoline位于5D染色体的短臂上,可分为Pina和Pinb2种类型。Pina和Pinb紧密连锁,编码区均为447个碱基,没有内含子,共同形成小麦籽粒硬度的分子遗传基础。目前,普通小麦和山羊草中均已发现多种puroindoline变异类型,其中引起小麦籽粒硬度大幅度升高的Pina-D1b类型的分子机制为从编码区第23个碱基开始缺失15380个碱基。Puroindoline除了对小麦籽粒硬度有重要影响之外,对其它品质性状也有重要影响,不同puroindoline变异类型之间小麦品质具有一定差异。另外,与puroindoline紧密连锁的Gsp-1基因变异类型更为丰富,但对籽粒硬度没有明显的调节作用。最近发现的与puroindolineb高度同源的基因Pinb-2v具有4种类型,分别位于小麦7A、7B和7D染色体上,可能对籽粒硬度具有微效的调节作用。本文通过对puroindoline的分子特征和突变类型以及相关功能进行分析和总结,旨在为中国小麦品质的基因工程改良提供参考。     

利用SNP标记构建茶树品种资源分子身份证

【目的】建立茶树品种的SNP分子标记数据库,结合茶树品种基本信息,将SNP位点组成的DNA指纹图谱构建28位数字组成的茶树品种资源分子身份证,便于茶树品种资源的保护与精准管理,避免“同名异物、同物异名”的现象。【方法】通过挖掘茶树的表达序列标签,获得大量的高质量表达序列标签,将其进行装配后,开发候选位点,将候选位点与茶树全基因组进行BLAST,得到其在全基因组染色体上的位置与具体关联基因。以铁观音、福鼎大白茶、龙井43、云抗10号等103份国内外不同类型的茶树品种资源为供试材料,提取基因组DNA,利用预扩增技术和微流体芯片法对供试茶树品种资源进行SNP基因分型,获得SNP位点数据及候选SNP位点的信息指数、观测杂合度、期望杂合度等信息,将多态性从高到低进行排序,进行SNP位点组合筛选,得到最优SNP位点组合后,结合茶树品种基本信息构建茶树品种资源分子身份证。【结果】从茶树的表达序列标签数据库中挖掘出1 786个候选SNP位点。根据序列保守性,筛选出96个SNP标记位点,与最新茶树基因组比对发现候选位点较均匀地分布于茶树全基因组的15条染色体上;对茶树品种资源的候选SNP位点的多态性信息进行分析,剔除10个不具多态性的位点,剩余86个位点的信息指数平均值为0.517,观测杂合度平均值为0.370,期望杂合度平均值为0.346,固定指数平均值为-0.036,次等位基因频率平均值为0.269。从86个SNP位点中筛选出24个多态性高的SNP位点,组成DNA指纹图谱,可区分出全部参试茶树品种资源。对24个SNP位点组成的DNA指纹图谱并结合茶树品种资源基本信息进行数字编码,最终形成由28位数字组成的茶树品种资源分子身份证。【结论】依据SNP标记的多态性信息,筛选SNP位点,精准区分全部供试茶树品种,并将24个SNP位点所构建的茶树品种资源DNA指纹图谱及品种资源的基本属性信息编码成特定的数字串,使每份茶树品种资源具有唯一的分子身份证,并生成相应的条形码和二维码,可快速被扫码设备识别。     

小麦果聚糖合成酶基因6-SFT-A单核苷酸多态性分析及其定位

 【目的】小麦果聚糖合成酶基因6-SFT是果聚糖合成过程中的关键酶基因,研究6-SFT-A的多态性,分析其与小麦苗期抗旱性的关系,并进行遗传定位。【方法】以苗期抗旱性不同的30份六倍体小麦和4份小麦A基因组供体种乌拉尔图小麦为材料,通过直接测序分析6-SFT-A的单核苷酸多态性（SNP）及其与抗旱性的关系;开发基因分子标记,利用RIL群体（偃展1号×内乡188）对该基因进行遗传定位。【结果】在30份六倍体小麦材料中检测到14个核苷酸多态性位点,包括13个SNP和1个InDel,平均234 bp检测到一个多态性位点,仅在1 727和1 781 bp 2个位点检测到非同义突变;在4份乌拉尔图小麦中检测到28个SNP和4个InDel,其频率明显高于普通小麦。该基因的内含子1、2、3和外显子3为变异富集区,其它区域变异较小,外显子2变异最小,π值为0。34份材料分为3种单倍型,HaplⅠ主要包括中等抗旱材料和水敏感材料,Hapl Ⅲ中主要包括强抗旱材料和中等抗旱材料。利用RIL群体将该基因定位于染色体4A的标记Xcwm-27与Xwpt688之间,遗传距离分别为5.3和7.9 cM。【结论】单倍型分析表明,小麦果聚糖合成酶基因6-SFT-A单倍型与小麦苗期抗旱性有一定的相关性。     

小麦籽粒超氧化物歧化酶（SOD）活性全基因组关联分析

【目的】小麦籽粒超氧化物歧化酶活性对小麦面粉色泽和营养品质具有重要影响,挖掘与小麦籽粒超氧化物歧化酶（superoxide dismutase,SOD）活性显著关联位点及候选基因,为揭示小麦籽粒SOD活性的遗传机理和小麦面粉色泽的遗传改良奠定基础。【方法】采用氮蓝四唑（nitro-blue tetrazolium,NBT）光化还原法对3个环境下种植的212份普通小麦品种（系）进行SOD活性检测,结合90K SNP芯片的16 705个高质量SNP标记对小麦籽粒SOD活性进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）,并对稳定遗传的显著关联位点进行候选基因的挖掘。【结果】不同环境下,各小麦品种（系）间的SOD活性表现出丰富的表型变异,变异系数为4.34%—5.23%,相关系数介于0.60—0.90（P<0.001）。多态性信息含量（polymorphic information content,PIC）为0.24—0.29。全基因组连锁不平衡（linkage disequilibrium,LD）衰减距离为7 Mb。群体结构分析表明,供试材料可分为3个亚群。GWAS分析结果显示,共检测到29个与SOD活性显著关联位点（P≤0.001）,分布在1A、1B、2A、2B、2D、3B、3D、4B、4D、5A、5B、5D、6A、6B、6D和7B染色体上,单个位点可解释5.47%—32.43%的表型变异,其中14个位点在2个及以上环境下均被检测到。9个显著关联位点在3个环境下被同时检测到,分布于1B、2B、4B、5A、5B、6B和6D染色体,贡献率为6.21%—16.62%。对稳定遗传的显著关联位点进行候选基因的挖掘,共挖掘TraesCS2B01G567600、TraesCS3D01G069900、TraesCS3D01G070200、TraesCS5B01G525700、TraesCS5B01G373700、TraesCS6A01G021400和TraesCS6D01G431500等7个SOD基因和TraesCS5A01G263500、TraesCS6B01G707800等2个与SOD活性相关的候选基因,候选基因的功能主要与抑制细胞活性氧积累及参与抗氧化剂再生过程有关。【结论】检测到与小麦籽粒SOD活性显著关联的29个SNP位点,共筛选出7个SOD基因和2个与SOD活性有关的候选基因。     

基于转录组SNP构建油茶主要品种资源的分子身份证

【目的】近年来,油茶（Camellia oleifera）产业发展迅速,已成为中国四大油料之一。油茶良种不断涌现,但品质参差不齐,“同名异物、同物异名”等现象时有发生。建立油茶品种资源的单核苷酸多态性（single-nucleotide polymorphism,SNP）分子标记数据库,筛选重要SNP位点,开发油茶品种资源DNA指纹图谱,构建油茶品种资源的分子身份证,为品种鉴别、品种追溯等提供分子水平鉴别技术支撑。【方法】以221份普通油茶品种资源为材料,提取未成熟种子RNA,进行转录组测序。以二倍体南荣油茶基因组为参考,识别供试油茶品种资源的SNP位点并基因分型,利用SNP数据分析油茶群体及亚群的遗传多样性,分析SNP位点的观测杂合度、期望杂合度、多态信息含量（PIC）等信息,筛选核心SNP位点并采用Sanger测序验证,得到最优SNP位点组合后,结合品种资源基本信息构建油茶品种资源分子身份证。【结果】从油茶转录组中共检测到1 849 953个高质量SNP位点。群体遗传多样性分析发现,油茶群体观测杂合度为0.2966,期望杂合度为0.2462,固定指数为-0.2048,PIC为0.2...     

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。     

普通小麦农大3338×京冬6号DH系群体株高及节间长度的QTL分析

采用普通小麦农大3338和京冬6号的组合构建的包含216个株系的DH系为材料,以包含379个标记的高密度遗传连锁图谱为基础,利用复合区间作图法,通过一年两点田间试验,对株高及其组成成分不同节间长度的QTL进行分析。结果表明,一年两点最终株高共定位到8个QTL,分布在染色体2D,4B,4D,5A,6D,7A上,共解释株高变异为91.86%(北京)、92.63%(临汾)。各节间表型数据总共定位到28个QTL,分布在染色体2B,2D,3B,4A,4B,4D,5A,6A,6D,7A上。这些QTL基本包括了影响最终株高的8个位点,各节间长度还有部分特有的QTL。上述结果为在育种中实现对株高、穗下节长和其他节间长度的精细遗传操作及深入解析株高性状形成的遗传学基础提供了理论依据。     

春小麦籽粒主要品质性状的全基因组关联分析

【目的】挖掘小麦籽粒品质性状显著相关的SNP位点及候选基因,并揭示其遗传机理,为相关基因克隆和分子标记辅助选择提供理论依据。【方法】通过检测298份国内外春小麦品种（系）5个环境下蛋白质含量、湿面筋含量、沉降值、淀粉含量、籽粒硬度、出粉率和容重等7个籽粒品质性状的表型,并结合小麦55K SNP芯片,采用Q+K关联混合模型进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）。【结果】外引品种（系）、地方品种（系）和育成品种（系）的7个品质性状在不同环境下的变异系数分别为1.3%—13.4%、1.1%—18.6%和1.0%—13.9%。其中,外引品种（系）的蛋白质含量、湿面筋含量和沉降值的变异系数均为最高;新疆自育品种的淀粉含量、籽粒硬度和出粉率的变异系数最大,而新疆地方品种的蛋白质含量、湿面筋含量、沉降值、淀粉含量、籽粒硬度和出粉率6个品质性状的变异系数均介于外引品种（系）和新疆自育品种（系）之间。群体结构分析表明,298份小麦品种（系）可分为3个亚群。其中,亚群1包含128份（43.0%）试验材料,主要是来自新疆的地方品种（系）;亚群2包含24份（8.1%）试验材料,主要包括外引品种（系）和新疆地方品种;亚群3包含146份（48.9%）试验材料,主要是外引品种（系）。连锁不平衡分析表明A、B和D基因组及全基因组的LD衰减距离分别为10、10、6和8 Mb,依据全基因组的LD衰减距离,将在物理图谱上前后8 Mb区间内的位点认定为一个候选位点。通过GWAS共检测到85个与7个小麦籽粒品质性状显著关联的稳定位点（P<0.001）贡献率为3.7%—10.9%。在1B、1D、2D、3A、3D、4A、4B、5A、6A、6D、7A和7D染色体上均检测到稳定且同时与多个性状关联的位点。其中,7A染色体上的AX-109452823—AX-110545157同时与蛋白质含量、淀粉含量、湿面筋含量、沉降值、出粉率和籽粒硬度相关,且同时在4个环境中均被检测到。对稳定的位点进行候选基因发掘,筛选到10个可能与小麦籽粒品质相关的候选基因。其中TraesCS4A01G299800（阳离子氨基酸转运蛋白）、TraesCS7A01G059500（色氨酸脱羧酶）、TraesCS7A01G331200和TraesCS7D01G418700（木葡聚糖内转葡糖基酶/水解酶）对调控小麦籽粒氨基酸含量有重要作用。【结论】检测到85个稳定的且与小麦籽粒品质性状关联的位点,并筛选出10个与小麦籽粒品质性状相关的候选基因。     

基于CAPS标记的西瓜果实与种子相关性状QTL分析

【目的】基于西瓜全基因组重测序数据,挖掘SNP位点并将其转变为CAPS标记,构建遗传连锁图谱,对西瓜果实与种子相关性状进行QTL分析,为西瓜果实与种子相关性状主效基因精细定位及克隆奠定理论基础。【方法】以普通栽培西瓜品系(Citrullus lanatus ssp.vulgaris)‘W1-1’和黏籽西瓜品系(Citrullus lanatus ssp.mucosospermus)‘PI186490’为亲本杂交获得F_1代,以‘W1-1’为轮回亲本,构建BC_1P_1群体。采摘成熟果实,对每个西瓜果实中心及边缘可溶性固形物、中心及边缘果肉硬度、种子百粒重、种皮底色进行调查及数据分析。对亲本材料进行覆盖度约为20×的全基因组重测序,用BWA、SAMTOOLS及VCFTOOLS等软件比对并检测亲本材料在全基因组范围内的SNP位点。运用SNP2CAPS软件选择7种在西瓜基因组上具有丰富酶切位点的限制性内切酶,对包含SNP位点的序列进行酶切位点分析,转化CAPS标记。选取全基因组范围内均匀分布的450个CAPS分子标记,筛选多态性CAPS标记,对BC_1P_1群体内225株分别进行基因分型,使用QTL Ici Mapping及Windows QTL Cartographer V2.5等软件进行遗传图谱的构建和西瓜果实与种子相关性状的QTL分析。【结果】在两亲本间共获得SNP位点751 532个,根据7种限制性内切酶位点信息共开发了450个CAPS分子标记,筛选出其中具有多态性的200个CAPS标记,在225株BC1P1群体构建一张包含11个连锁群(分别对应11条染色体)的遗传连锁图谱,覆盖长度1 376.95 c M,标记间的平均遗传距离为6.88 c M。QTL分析定位到与果实与种子相关性状QTL位点15个,其中包括中心可溶性固形物含量相关位点3个(CTSS2.1、CTSS2.2、CTSS8.1);边缘可溶性固形物含量相关位点1个(ETSS2.1);中心果实硬度相关位点3个(CFF6.1、CFF6.2、CFF8.1);边缘果实硬度相关位点2个(EFF6.1、EFF6.2);种皮底色相关位点4个(SCC8.1、SCC8.2、SCC8.3、SCC8.4);种子百粒重相关位点2个(SHW6.1、SHW9.1)。15个QTL位点的贡献率范围为5.25%—74.59%,贡献率大于15%的位点有5个(CTSS8.1、SCC8.1、SCC8.2、SCC8.3、SCC8.4)。【结论】共开发出SNP位点751 532个,QTL分析检测到西瓜果实与种子相关性状QTL位点15个,其中主效QTL位点5个,分别为果实中心可溶性固形物及种皮底色相关位点(CTSS8.1、SCC8.1、SCC8.2、SCC8.3、SCC8.4),为进一步精细定位及克隆西瓜果实与种子优良性状基因奠定了基础。     

An Integrated Map of Soybean Physical Map and Genetic Map

Soybean is a major crop in the world, and it is a main source of plant proteins and oil. A lot of soybean genetic maps and physical maps have been constructed, but there are no integrated map between soybean physical map and genetic map. In this study, soybean genome sequence data, released by JGI （US Department of Energy＇s Joint Genome Institute）, had been downloaded. With the software Blast 2.2.16, a total of 161 super sequences were mapped on the soybean public genetic map to construct an integrated map. The length of these super sequences accounted for 73.08% of all the genome sequence. This integrated map could be used for gene cloning, gene mining, and comparative genome of legume.