基于GWAS分析的马铃薯主茎数和单株结薯数候选基因挖掘研究

【目的】筛选与马铃薯主茎数和单株结薯数显著关联的单核苷酸多态性(SNP)位点并挖掘候选基因，为高产马铃薯分子育种提供基因资源。【方法】以251份马铃薯核心种质为材料，于2018-2019年在马铃薯主产区4个试验点共8个环境下对其主茎数和单株结薯数进行表型鉴定；提取251份马铃薯种质的DNA，并采用高通量IlluminaHiSeq^TM对DNA进行测序及处理，获得高质量SNP标记，在此基础上，结合表型性状进行全基因组关联（GWAS）分析，对显著关联的SNP位点所在区域的候选基因通过NR、Swiss-port、KEGG、GO等4个数据库进行功能注释。【结果】2018-2019年的检测结果表明，在环境和基因型互作下，251份马铃薯种质间主茎数与单株结薯数有广泛的表型变异。共获得1 209 969个高质量SNP位点，其中与主茎数显著关联的SNP位点有7个，共挖掘到19个候选基因，其中在3个以上环境重叠的候选基因有9个，其可能编码半乳糖醛酸转移酶、转录因子MYB、赤霉素3-β-双加氧酶及细胞色素P450；与单株结薯数显著关联的SNP位点有13个，共挖掘到33个候选基因，去掉2年间重叠的4个候选基因，实际共关联到29个候选基因，其中在3个以上环境下重叠的候选基因有11个，其可能编码果糖-1,6-二磷酸醛缩酶、生长素响应因子IAA₁₃、转录因子WRKY、bHLH113及MADS-box。【结论】在2年8个环境下共鉴定出20个与马铃薯主茎数和单株结薯数显著相关的SNP位点，挖掘到48个候选基因。     

玉米籽粒长度的全基因组关联分析

【目的】筛选与玉米粒长紧密关联的SNP标记和候选基因,为分子标记辅助选择籽粒较长的玉米材料及克隆相关的功能基因奠定基础。【方法】以80个核心玉米自交系作为关联群体,在2014年和2015年分别将其种植在吉林省长春市和梅河口市,收获后考种。同时采用Illumina Hiseq PE150高通量测序仪对关联群体进行全基因组重测序,将获得的高质量SNP标记用于后续玉米粒长的全基因组关联分析。【结果】不同玉米自交系的籽粒长度遗传变异较大,广义遗传力为83.67%,说明该性状主要受到遗传因素的控制。经过全基因组关联分析,在4个环境下共检测到16个与玉米粒长显著关联(P10-6)的SNP标记,解释的表型变异率在1.68%~27.61%。其中7个标记位于前人已定位的粒长QTL置信区间内,1个标记在2015年的2个环境中都被检测到。在显著性SNP标记的LD范围内共发掘出GRMZM2G018607、GRMZM2G034882和GRMZM2G322641等3个候选基因,其分别编码ABCF4转运蛋白、WIP2互作蛋白和一个含DUF2346结构域的蛋白质,可能与玉米粒长的发育形成密切相关。【结论】筛选出16个与玉米粒长紧密关联的显著性SNP标记和3个候选基因。     

甘蓝型油菜角果长度全基因组关联分析

【目的】挖掘与油菜角果长度性状显著相关的SNP位点及候选基因,为揭示油菜角果长度性状的遗传基础和分子机制提供理论依据,为油菜产量分子标记辅助选择育种奠定基础。【方法】在江西农业大学试验地和江西省红壤研究所试验地2个环境下考察300份甘蓝型油菜自交系的角果长度性状,利用简化基因组测序技术(specific locus amplified fragment sequencing,SLAF-seq)对300份甘蓝型油菜自交系基因组DNA进行测序并分析,利用获得的均匀分布于甘蓝型油菜基因组上的201 817个群体SNP(single nucleotide polymorphism,SNP)对角果长度性状进行全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS),探测与油菜角果长度显著相关的SNP位点,并基于群体连锁不平衡分析结果搜寻显著SNP位点两侧100 kb范围内的基因,通过BLAST获得关联区域内基因的注释信息,根据注释信息找出与性状相关的候选基因。【结果】农大试验地角果长度表型变异幅度为46.35—107.07 mm;红壤所试验地角果长度表型变异幅度为39.41—101.35 mm,两性状在2个环境下均表现出广泛表型变异。通过一般线性模型(general linear model,GLM)关联分析,农大环境下共检测到121个角果长度显著关联的SNP位点,分布在A04、A06、A08、A09、C02、C03、C06和C09等8条染色体上,其中,A09染色体上分布最多(83个SNP),红壤所环境下检测到22个角果长度显著关联的SNP位点,其中,1个在C09染色体上,其余21个均分布于A09染色体,在两地探测到20个一致性SNP位点;通过混合线性模型(mixed linear model,MLM)分析,农大环境下共检测到5个角果长度显著关联的SNP位点,其中,3个SNP位点与红壤所环境下检测到3个SNP位点一致,所有位点均位于A09染色体上。对MLM关联分析得到的显著SNP位点两侧100 kb区域内基因进行搜寻并进行功能注释,发现多个候选基因参与调节碳水化合物的运输与合成、花器官和种子的发育、信号转导等,它们可能通过上述功能影响油菜角果的生长,导致角果长度的差异。【结论】通过GLM和MLM两种分析方法探测到多个与油菜角果长度性状显著关联的基因位点,并在显著性位点附近搜寻到相关候选基因。     

芝麻产量相关性状的多位点全基因组关联分析及候选基因预测

【目的】通过对芝麻产量相关性状的全基因组关联分析,挖掘与产量性状关联的SNP位点及预测候选基因,为通过分子标记辅助选择育种等方式提高芝麻产量提供技术基础。【方法】以363份不同遗传背景和地理来源的芝麻种质资源构成的自然群体为研究对象,调查2年2点4环境下8个产量相关性状（单株产量、单株蒴数、蒴粒数、千粒重、株高、主茎果轴长、始蒴高度和表观收获指数）的表型值,借助覆盖全基因组的42 781个SNP标记,利用多位点SNP随机效应混合线性模型（multi-locus random-SNP-effect mixed linear model,mrMLM）对8个产量相关性状进行全基因组关联分析,检测与产量相关性状显著关联的SNP位点,并预测候选基因。【结果】在4个不同环境下,8个产量相关性状表现出广泛的表型变异,变异系数为6.51%—33.57%;相关性分析表明单株产量与单株蒴数、株高、主茎果轴长、表观收获指数呈极显著正相关;方差分析表明产量相关性状的基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应均达到了极显著水平。通过多位点全基因组关联分析共检测到210个与产量相关性状显著关联的SNP,在2018年南阳环境下检测到47个SNP,解释表型变异的1.63%—17.29%;在2019年南阳环境下检测到35个SNP,解释表型变异的1.94%—11.90%;在2018年平舆环境下检测到35个SNP,解释表型变异的2.15%—15.90%;在2019年平舆环境下检测到53个SNP,解释表型变异的1.25%—11.13%;在4个环境的综合BLUP条件下检测到75个SNP,解释表型变异的1.44%—13.58%。上述210个SNP涉及到175个位点,其中10个位点在3个及以上环境中被重复检测到。在这10个位点基因组区域内,共鉴定到214个候选基因,其中156个候选基因具有功能注释,主要涉及植物代谢、生物调控、生长发育等生物学过程。根据功能注释筛选出4个可能与芝麻产量相关的候选基因,其中SIN_1006338编码1-氨基环丙烷-1-羧酸合酶3（1-aminocyclopropane-1-carboxylate synthase 3-like）,参与乙烯的生物合成;SIN_1024330编码碱性螺旋-环-螺旋（basic helix-loop-helix）转录因子,负向调控植物细胞和器官的伸长;SIN_1014512编码吲哚-3-乙酸-酰胺合成酶GH3.6（indole-3-acetic acid-amido synthetase GH3.6）,参与调控茎和下胚轴细胞的伸长生长;SIN_1011473编码泛素受体蛋白DA1（protein DA1-like）,参与调节植物细胞增殖周期。【结论】通过多位点SNP随机效应混合线性模型的全基因组关联分析,检测到175个与产量相关性状显著关联的位点,筛选出4个可能与产量相关的重要候选基因。     

东北大豆种质群体百粒重QTL-等位变异的全基因组解析

【目的】对东北大豆种质群体百粒重性状进行全基因组关联分析,全面解析中国大豆主产区百粒重QTL-等位变异遗传构成,为东北地区大豆籽粒大小遗传改良提供理论基础。【方法】以东北地区育种和生产上常用的290份大豆材料作为试验群体,于2013和2014年在东北第二生态亚区的克山、牡丹江、佳木斯和长春4个地点进行百粒重表型鉴定试验。利用RAD-seq方法对试验群体进行基因组测序分析,对原始SNP数据进行过滤及填补缺失数据后,最终获得了82 966个高质量的SNP标记。根据限制性两阶段多位点全基因组关联分析（restricted two-stage multi-locus genome-wide association analysis,RTM-GWAS）方法,首先构建获得15 546个具有复等位变异的SNPLDB标记,然后使用两阶段多位点模型对百粒重性状进行全基因组关联分析。对检测到的百粒重关联SNPLDB标记位点附近（50 kb范围内）的基因进行分析,根据基因内SNP与SNPLDB标记位点之间关联性的卡方测验,筛选可能与百粒重性状相关的候选基因并进行功能注释。最后基于检测的百粒重QTL-等位变异体系分析了不同熟期组材料间的遗传分化。【结果】试验群体百粒重变异范围为18.3—20.7 g,性状遗传率为92.3%。RTM-GWAS方法共检测到76个与大豆百粒重性状关联的SNPLDB标记位点,其中15个位点主效不显著,另外61个主效显著位点解释了65.40%的表型变异;68个与环境互作效应显著的位点解释了17.46%的表型变异,另外8个位点与环境互作效应不显著。在检测到的76个位点中有34个位点与已报道的30个百粒重QTL重叠,另外42个位点为本研究新检测百粒重位点。基于检测的SNPLDB标记位点,共筛选到137个百粒重相关候选基因,功能注释显示这些候选基因不仅参与大豆百粒重的调节,还参与了初级新陈代谢、蛋白质修饰、物质运输、胁迫响应和信号转导等。对各熟期组间QTL-等位变异的遗传分化分析显示,尽管熟期组间百粒重差异不明显,但其QTL-等位变异遗传结构却发生了新生和汰除的变化。【结论】RTM-GWAS方法能相对全面地解析东北大豆种质群体百粒重QTL-等位变异遗传构成。东北大豆种质群体百粒重由大量QTL调控,且QTL与环境互作效应大,QTL存在丰富的复等位变异。由RTM-GWAS方法建立的QTL-等位变异矩阵为群体遗传及演化研究提供了新工具。     

东北大豆种质群体百粒重QTL-等位变异的全基因组解析

【目的】对东北大豆种质群体百粒重性状进行全基因组关联分析,全面解析中国大豆主产区百粒重QTL-等位变异遗传构成,为东北地区大豆籽粒大小遗传改良提供理论基础。【方法】以东北地区育种和生产上常用的290份大豆材料作为试验群体,于2013和2014年在东北第二生态亚区的克山、牡丹江、佳木斯和长春4个地点进行百粒重表型鉴定试验。利用RAD-seq方法对试验群体进行基因组测序分析,对原始SNP数据进行过滤及填补缺失数据后,最终获得了82 966个高质量的SNP标记。根据限制性两阶段多位点全基因组关联分析(restricted two-stage multi-locus genome-wide association analysis,RTM-GWAS)方法,首先构建获得15 546个具有复等位变异的SNPLDB标记,然后使用两阶段多位点模型对百粒重性状进行全基因组关联分析。对检测到的百粒重关联SNPLDB标记位点附近(50 kb范围内)的基因进行分析,根据基因内SNP与SNPLDB标记位点之间关联性的卡方测验,筛选可能与百粒重性状相关的候选基因并进行功能注释。最后基于检测的百粒重QTL-等位变异体系分析了不同熟期组材料间的遗传分化。【结果】试验群体百粒重变异范围为18.3—20.7 g,性状遗传率为92.3%。RTM-GWAS方法共检测到76个与大豆百粒重性状关联的SNPLDB标记位点,其中15个位点主效不显著,另外61个主效显著位点解释了65.40%的表型变异;68个与环境互作效应显著的位点解释了17.46%的表型变异,另外8个位点与环境互作效应不显著。在检测到的76个位点中有34个位点与已报道的30个百粒重QTL重叠,另外42个位点为本研究新检测百粒重位点。基于检测的SNPLDB标记位点,共筛选到137个百粒重相关候选基因,功能注释显示这些候选基因不仅参与大豆百粒重的调节,还参与了初级新陈代谢、蛋白质修饰、物质运输、胁迫响应和信号转导等。对各熟期组间QTL-等位变异的遗传分化分析显示,尽管熟期组间百粒重差异不明显,但其QTL-等位变异遗传结构却发生了新生和汰除的变化。【结论】RTM-GWAS方法能相对全面地解析东北大豆种质群体百粒重QTL-等位变异遗传构成。东北大豆种质群体百粒重由大量QTL调控,且QTL与环境互作效应大,QTL存在丰富的复等位变异。由RTM-GWAS方法建立的QTL-等位变异矩阵为群体遗传及演化研究提供了新工具。     

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。     

甜瓜果形基因CmSUN25-26-27a的鉴定和分子标记

【目的】挖掘甜瓜果形相关基因,为甜瓜果实形状的遗传改良提供理论基础。【方法】通过全基因组鉴定,系统发育分析,结合表达量与果形的关联分析来鉴定参与甜瓜果形调控的CmSUN基因,并利用候选基因在自然群体中的序列变异开发相关分子标记。【结果】通过全基因组鉴定及系统发育分析,鉴定到甜瓜CmSUN家族的CmSUN25-26-27a基因。该基因在开花当天的雌花中有显著的表达,并且在不同果形甜瓜中的表达量与果形指数(fruit shape index,FSI)呈正相关关系;对200份自然群体的序列分析发现,CmSUN25-26-27a基因编码区存在一个SNP-Single Nucleotide Polymorphism(A/G),导致了编码氨基酸的非同义突变,含有CmSUN25-26-27a A等位基因的厚皮甜瓜的FSI显著高于含CmSUN25-26-27a G等位基因的厚皮种质。该SNP位点将厚皮甜瓜按果形大致分为FSI>1.5(A)和FSI <1.5(G)两种类型。根据该SNP位点设计了用于区分甜瓜果形的dCAPS标记。【结论】CmSUN25-26-27a同源基因广泛参与葫芦科作物的...     

棉花产量构成因素性状的全基因组关联分析

【目的】 对铃重、衣分、单株铃数和籽指等棉花产量构成因素性状进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）,发掘与其关联的标记位点、优异等位变异及候选基因,为棉花产量的分子育种提供理论依据。【方法】 以408份陆地棉品种（系）资源为材料,利用Cotton SNP 80K芯片,对6个环境的铃重、衣分、单株铃数和籽指4个产量构成因素性状进行基于混合线性模型（mixed linear model,MLM）的全基因组关联分析,检测与产量构成因素性状显著关联的位点、优异等位变异;进一步依据转录组数据的基因表达量,在显著关联的位点侧翼序列1 Mb区间挖掘可能的候选基因。【结果】 4个产量构成因素性状在不同环境下均表现出广泛的表型变异,其中,单株铃数变异系数最大为16.67%—22.66%,各性状的遗传率为48.4%—92.2%;除铃重与衣分间相关性不显著外,其他性状间均呈显著或极显著相关性;基于6个环境各性状表型数据的最佳线性无偏预测值（best linear unbiased prediction,BLUP）,GWAS共检测到分布于基因组的7个区间内23个与目标性状关联的SNP位点,其中,与铃重关联的位点5个,与衣分关联的位点1个,与单株铃数关联的位点9个,与籽指关联的位点8个,有3个位点（TM21094、TM21102和TM57382）同时与多个目标性状关联;鉴定到7个最优SNP位点的优异等位变异,分别为TM21099（TT）、TM57382（GG）、TM78920（CC）、TM53448（TT）、TM59015（AA）、TM43412（GG）和TM69770（AA）;利用转录组数据分析,在基因组的7个区间筛选到158个与产量形成可能的候选基因,GO富集分析和KEGG代谢途径分析发现,候选基因功能类别多样并参与了多种代谢途径。【结论】 在陆地棉品种（系）群体中共鉴定到23个与产量构成因素性状关联的SNP位点,筛选到158个可能与产量性状相关的候选基因。     

菜心群体中 AUF2 基因的遗传变异及其与农艺性状的关联分析

【目的】通过检测 Auxin Up-regulated F-box protein2（AUF2）基因在菜心群体中的自然变异，挖掘其优异等位基因，为菜心分子辅助育种提供理论参考。【方法】采用 PCR 扩增后直接测序的方法，检测AUF2 基因在 156 份菜心种质材料中的自然变异，利用 Tassel 5.0 软件的混合线性模型（MLM）对 AUF2 基因的变异位点与菜心群体的株高、单株质量、最大叶长、最大叶宽、最大叶柄长和叶绿素含量（SPAD）等 6 个农艺性状进行关联分析，以期发现显著影响菜心农艺性状的变异位点，并确定其优异等位变异及单倍型。【结果】经测序分析，在 AUF2 基因的 2 996 bp 扩增区域内共检测到 34 个变异位点，构成 36 个单倍型，表现出较高的核苷酸多样性（π = 0.00503）和单倍型多样性（Hd = 0.780），其上游非编码区 1 498 bp 内含 26 个 SNP 和 2 个InDel 位点，编码区 960 bp 内含 5 个 SNP 和 1 个 InDel 位点，而下游非编码区 538 bp 范围没有检测到变异位点。中性检验显示，AUF2 基因在群体中的 Tajima’s D 值、Fu and Li’s D* 值和 Fu and Li’s F* 值均为正值，且显著偏离中性选择，可能是群体平衡选择的结果。经关联分析发现，4 个 SNP 位点与菜心的单株质量、最大叶长、最大叶宽和最大叶柄长等 4 个农艺性状呈显著相关性，其表型解释率在 5.04% ~ 6.52% 范围；4 个优异等位变异构成的单倍型 Hap2 能显著增加菜心的单株质量，极显著地提高最大叶柄长的长度。【结论】AUF2 基因在菜心群体中存在丰富的变异，对菜心的部分农艺性状有显著影响，其优异等位变异和单倍型将有利于菜心品种的遗传改良。     

玉米杂交种穗部性状的全基因组关联分析

【目的】玉米穗部性状是产量的重要构成因子,利用全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）方法解析玉米杂交种穗部性状的遗传基础、挖掘与穗部性状相关的位点,为功能基因克隆和高产玉米品种培育提供参考。【方法】选用115份来源于陕A群和陕B群的优良玉米自交系和4份国内骨干作为亲本,以基于NCⅡ遗传交配设计获得的442份玉米杂交种为材料构建关联群体,调查2个环境中群体材料的穗长、穗粗、穗行数等8个穗部性状;利用tGBS技术检测亲本基因型,推测出F₁杂交种的19 461个高质量SNP,结合杂交种表型和基因型开展基于加性、显性及上位性模型的穗部性状的全基因组关联分析,并利用公共数据库中玉米穗发育相关组织的转录组数据和基因的注释信息预测候选基因。【结果】表型数据分析结果显示,试验群体的8个穗部性状均符合正态分布,表型变异为3.78%—45.25%。方差分析表明,8个穗部性状的环境效应和基因型效应均呈现极显著水平（P<0.001）,广义遗传力为54.15%—68.89%。同时玉米杂交种穗部性状间呈现显著正相关或显著负相关。利用加性和显性模型分别检测到16个和3个显著SNP,上位性模型检测到79个上位性位点。3种模型检测的显著位点累积解释各性状38.21%—60.69%的表型变异,其中,加性模型检测到的显著SNP累积解释的表型变异为0.00—41.26%,上位性模型检测到的位点累积解释的表型变异为15.18%—45.36%。基于加性和显性模型检测的显著SNP的效应分析发现多数位点呈现加性和部分显性效应,仅2个为超显性。进一步分析发现,7个单SNP和5个上位性位点能够解释5%以上的表型变异。根据SNP的位置以及基因的表达信息预测了17个候选基因。【结论】玉米杂交种穗部性状主要受加性、上位性效应影响,显性效应影响较小;加性和显性模型检测的SNP主要表现为加性和部分显性效应,可通过聚合有利等位基因改良目标性状。     

玉米快速叶绿素荧光参数全基因组关联分析

快速叶绿素荧光参数可以准确快速地探测植株光能转化利用效率。以404份玉米自交系组成的自然群体为材料,利用5.6×105个覆盖全基因组的SNP标记,对5个叶绿素荧光参数进行全基因组关联分析。在4个大田种植环境下,共检测到41个与快速叶绿素荧光参数显著关联的SNP位点,其中8个SNP位点与ETo/TRo显著关联,6个SNP位点与ABS/CSo显著关联,18个SNP位点与TRo/ABS显著关联,4个SNP位点与ETo/CSo显著关联,5个SNP位点与PIcs显著关联。研究结果对于挖掘玉米叶绿素荧光参数相关基因,揭示光合作用遗传机理和开展分子标记辅助选择具有重要意义。     

RTM-GWAS方法应用于大豆RIL群体百粒重QTL检测的功效

【目的】为全面解析大豆重组自交系群体中调控百粒重性状的QTL体系,将限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法（RTM-GWAS）和不同定位方法进行比较、优选,为后续候选基因体系探索及分子标记辅助育种设计提供依据。【方法】利用以科丰1号和南农1138-2为亲本衍生的重组自交系群体NJRIKY的427个家系,通过由全基因组39 353个SNP构建的3 683个SNPLDB标记及3个环境下的百粒重表型数据,选用复合区间作图法（CIM）、基于混合线性模型的全基因组关联分析方法（MLM-GWAS）和RTM-GWAS3种方法检测百粒重QTL,通过QTL数目和总的表型变异解释率比较检测功效,挑选最佳定位结果进行NJRIKY群体中的百粒重遗传体系解析。通过候选基因体系的功能注释,挖掘调控大豆百粒重的生物学途径。【结果】科丰1号与南农1138-2的百粒重差异较大,多环境平均数分别为9.0和17.9 g,遗传变异系数为12.4%,遗传率为85.4%,适用于百粒重性状的遗传解析。比较3种方法定位结果表明RTM-GWAS方法表现最佳,检测QTL数目最多（57个）,解释表型变异最多（70.78%）。而CIM仅检测到14个QTL,解释了56.47%的表型变异,MLM-GWAS仅定位到6个QTL,解释了18.47%的表型变异。RTM-GWAS共检测到57个QTL,分布在19条染色体上,表型变异解释率为0.03%—7.57%,其中41个QTL覆盖了已报道的来自30个双亲群体的81个百粒重QTL,16个QTL为新发现位点,包含一个表型变异解释率大于3%的大效应位点Sw-09-2。此外,检测的57个QTL中有20个位点与环境存在互作效应。这57个QTL构成了影响NJRIKY群体百粒重性状的遗传体系。通过SNPLDB标记与预测基因内的SNP进行χ²检验,共筛选到36个候选基因,其中4个候选基因来自大效应QTL,剩余32个候选基因来自小效应QTL。通过GO注释发现这些候选基因功能注释丰富,其中13个候选基因与籽粒发育直接相关,剩余的候选基因功能丰富,包含转运、转录调节因子等,表明不同生物学途径的基因共同调控NJRIKY群体中百粒重性状的表达。【结论】3种定位方法中,高效的RTM-GWAS方法检测到较为全面的NJRIKY群体的百粒重QTL,更适用于双亲RIL群体的QTL定位。不同功能的候选基因共同调控了复杂的百粒重性状的表达。     

利用高密度SNP对猪血糖和糖基化血清蛋白性状的全基因组关联分析

【目的】测定苏太猪和白色杜洛克×二花脸F₂资源家系240 d血糖（glucose,GLU）和糖基化血清蛋白（glycosylated serum proteins,GSP）浓度,采用全基因组关联分析定位影响GLU和GSP的染色体位点,为最终鉴别影响该性状的因果基因奠定基础,同时为人类低血糖症和糖尿病的遗传学研究提供参考。【方法】分别将435头苏太猪和760头白色杜洛克×二花脸F2资源家系F₂个体在相同条件下饲养至240日龄进行统一屠宰,收集血液后分离血清,利用全自动生化分析仪测定GLU和GSP浓度。采集猪只耳组织提取DNA并测定DNA浓度。将质检合格的DNA样品利用Illumina porcine 60K SNP芯片判定基因型。运用PLINK软件对SNP判型结果进行质控,将合格的SNP标记用于后续的关联性分析,利用广义混合线性模型及R语言GenABEL软件包进行全基因组关联分析,定位影响苏太猪和白色杜洛克×二花脸F₂资源家系240 d血清GLU和GSP含量的染色体位点。根据全基因组关联分析结果从Ensembl或NCBI网站上分析可能的位置候选基因。【结果】全基因组关联分析共检测到5个与血清GLU和GSP达染色体显著水平相关的SNP位点。其中白色杜洛克×二花脸F₂资源群体在10号染色体（SSC10）24.67Mb处定位到与血清GSP含量显著相关的SNP（ALGA0057739,P=1.58×10^-5）,解释表型变异为3.72%。苏太猪群体共检测到2个与血清GSP显著相关的SNP（ALGA0108699和DRGA0017552,P=1.45×10^-5）,解释表型变异均为3.72%。使用猪参考基因组序列（10.2版本）,无法定位到具体的染色体位置。通过人、猪比较基因组分析,这两个SNP都位于SSC8,距STPG2基因3’端约180.0-193.0 kb。将两个群体进行Meta分析,未发现新的与GSP显著相关的SNP;在1号染色体250.32Mb处（DRGA0002016,P=2.48×10^-5）和14号染色体43.97Mb处（ASGA0062984,P=1.29×10^-5）,定位到与血清GLU显著相关的SNP。通过搜寻显著相关SNP所在染色体区域内的注释基因,发现ASPM、TRPM3和KCTD10 等基因是影响血清GSP和GLU的重要候选基因。【结论】检测到5个显著影响猪血清GLU和GSP的SNP位点。这些SNP位点所处染色体区域内的ASPM、TRPM3、STPG2和KCTD10基因是影响血清GSP和GLU的重要候选基因。     

RTM-GWAS方法应用于大豆RIL群体百粒重QTL检测的功效

【目的】为全面解析大豆重组自交系群体中调控百粒重性状的QTL体系,将限制性两阶段多位点全基因组关联分析方法(RTM-GWAS)和不同定位方法进行比较、优选,为后续候选基因体系探索及分子标记辅助育种设计提供依据。【方法】利用以科丰1号和南农1138-2为亲本衍生的重组自交系群体NJRIKY的427个家系,通过由全基因组39 353个SNP构建的3 683个SNPLDB标记及3个环境下的百粒重表型数据,选用复合区间作图法(CIM)、基于混合线性模型的全基因组关联分析方法(MLM-GWAS)和RTM-GWAS 3种方法检测百粒重QTL,通过QTL数目和总的表型变异解释率比较检测功效,挑选最佳定位结果进行NJRIKY群体中的百粒重遗传体系解析。通过候选基因体系的功能注释,挖掘调控大豆百粒重的生物学途径。【结果】科丰1号与南农1138-2的百粒重差异较大,多环境平均数分别为9.0和17.9 g,遗传变异系数为12.4%,遗传率为85.4%,适用于百粒重性状的遗传解析。比较3种方法定位结果表明RTM-GWAS方法表现最佳,检测QTL数目最多(57个),解释表型变异最多(70.78%)。而CIM仅检测到14个QTL,解释了56.47%的表型变异,MLM-GWAS仅定位到6个QTL,解释了18.47%的表型变异。RTM-GWAS共检测到57个QTL,分布在19条染色体上,表型变异解释率为0.03%—7.57%,其中41个QTL覆盖了已报道的来自30个双亲群体的81个百粒重QTL,16个QTL为新发现位点,包含一个表型变异解释率大于3%的大效应位点Sw-09-2。此外,检测的57个QTL中有20个位点与环境存在互作效应。这57个QTL构成了影响NJRIKY群体百粒重性状的遗传体系。通过SNPLDB标记与预测基因内的SNP进行χ2检验,共筛选到36个候选基因,其中4个候选基因来自大效应QTL,剩余32个候选基因来自小效应QTL。通过GO注释发现这些候选基因功能注释丰富,其中13个候选基因与籽粒发育直接相关,剩余的候选基因功能丰富,包含转运、转录调节因子等,表明不同生物学途径的基因共同调控NJRIKY群体中百粒重性状的表达。【结论】3种定位方法中,高效的RTM-GWAS方法检测到较为全面的NJRIKY群体的百粒重QTL,更适用于双亲RIL群体的QTL定位。不同功能的候选基因共同调控了复杂的百粒重性状的表达。     

油菜耐盐相关性状的全基因组关联分析及其候选基因预测

【目的】通过对甘蓝型油菜耐盐相关性状进行全基因组关联分析,寻找可能与油菜耐盐性相关的SNP位点,发掘与油菜耐盐性有关的候选基因。【方法】以1.2%NaCl溶液作为培养液,去离子水为对照,对307个不同品系的甘蓝型油菜进行发芽试验。播种后7 d测定幼苗根长、鲜重及发芽率,计算盐胁迫下各性状相对值,并作为评价耐盐的指标。结合油菜60K SNP芯片,利用SPAGeDi v1.4软件对该群体307份甘蓝型油菜进行亲缘关系分析,并计算亲缘关系值的矩阵。利用软件STRUCTURE v2.3.4对关联群体进行了群体结构分析。为有效排除假关联的影响,将群体结构和材料间的亲缘关系考虑进关联分析中,同时进行了PCA+K模型、Q+K模型以及K模型3种混合线性模型分析和比较,根据所有SNP的–lg(P)观察值和期望值,确定每个性状GWAS分析的最优模型。采用TASSEL 5.0软件,在最优模型下对307份材料耐盐各性状的相对值分别与SNP标记进行全基因组关联分析。利用油菜基因组数据库,在显著SNP位点侧翼序列200 kb范围内提取基因。根据拟南芥中已经明确功能的耐盐相关基因,筛选出目标基因组区段内与耐盐相关的油菜同源基因。【结果】全基因组关联分析共检测到164个与根长显著关联的SNP位点,23个与鲜重显著关联的SNP位点,38个与发芽率显著关联的SNP位点。其中与根长、鲜重、发芽率最显著关联的SNP位点分别位于染色体A08、A02和A06,贡献率分别为23.84%、18.59%和31.81%。在这些显著SNP位点侧翼序列200 kb范围内发掘出可能与油菜耐盐性有关的50个候选基因。这些候选基因主要包括转录因子MYB、WRKY、ABI1、b ZIP、ERF1、CZF1、XERICO等以及一些下游受转录因子调控的不同功能基因NHX1、PTR3、CAT1、HKT、CAX1、ACER、STH、STO等。在根长和发芽率2个不同耐盐性状的分析结果中均筛选出位于A03染色体上的耐盐基因BnaA03g14410D。另外,这些耐盐候选基因中包含两组串联重复基因,分别是位于A03染色体上的BnaA03g18900D和BnaA03g18910D,位于C09染色体上的BnaC09g19080D、BnaC09g19090D和BnaC09g19100D。除此之外,耐盐候选基因中还包含2个距离非常近(中间只间隔2个基因)的重复基因BnaC02g39600D和BnaC02g39630D。【结论】共检测到225个与耐盐性状显著关联的SNP位点,筛选出50个可能与油菜耐盐性有关的候选基因。     

小麦苗期生物量及氮效率相关性状的全基因组关联分析

【目的】探究不同氮素供应环境下与小麦苗期生物量及氮效率相关性状显著关联的SNP位点,预测相关候选基因,为小麦氮效率的基因克隆及其在育种中的应用提供参考。【方法】以134个小麦品种（系）组成的群体为供试群体,设置低氮、正常氮和高氮3个处理,各处理重复4次,并在2年（2013和2014年）进行了2次完全重复的营养液培养试验。试验对小麦苗期生物量及氮效率相关的14个性状进行了表型鉴定,采用MLM+K+Q混合线性模型,利用90K SNP芯片对小麦生物量及氮效率相关性状进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）,获得显著关联的SNP位点。【结果】与正常氮处理相比,低氮处理条件下,根系、地上部及植株氮含量和氮积累量均显著下降,而根生物量和根、植株氮效率均显著增加,高氮处理下,几乎所有鉴定性状均显著增加;14个性状的广义遗传力均在40%以上,其中,植株总干重的遗传力最高（95.73%）。利用9 329个SNP标记进行关联分析,共检测到838个SNP标记位点与供试材料的14个性状存在显著关联（P≤0.001）,分布在21条染色体上。有435个（51.91%）SNP标记位点仅在一个关联分析环境中被检测到;有403个位点至少在2个处理环境（包含均值环境）中被检测到与同一性状显著关联（稳定关联标记）。其中8个SNP标记位点至少在3个环境中被检测到。在4个环境下（包括均值环境）均检测到的稳定关联位点有2个：Kukri_c65481_121和tplb0025f09_1052,分别与植株总氮利用效率（total nitrogen use efficiency of plant,TNUE）和根系总氮利用效率（root nitrogen use efficiency,RNUE）显著关联;同时与至少6个性状（生物量及养分效率相关性状）显著关联的SNP标记位点共5个,分别位于1A、1B（3）和2A染色体上;根据小麦基因组注释及LD衰减水平,在同时定位了6个性状的5个SNP位点和2个多环境（4个环境）稳定关联的SNP位点的214 kb的基因组区域中共筛选候选基因84个,根据已知克隆氮效率基因的编码蛋白类型、候选基因功能注释信息及利用植物比较基因组学资源库蛋白序列同源比对分析,筛选到3个候选基因与生物量及氮效率相关。【结论】不同氮素处理显著影响小麦苗期生物量、氮效率相关性状及其相关QTL的表达,大多数SNP位点仅在1个氮素检测环境中被检测到,但也存在环境稳定性较强的位点。生物量及氮效率相关性状之间存在显著相关关系,并在一定程度上受到相同的QTL/基因控制。     

柚果肉颜色遗传变异分析及候选基因挖掘

【目的】果肉颜色是柚类品种重要的外观性状以及品质性状,挖掘与柚果肉颜色显著相关的变异位点及相关基因,为进一步理解柚类品种果肉呈色机理以及分子标记辅助育种奠定基础。【方法】通过表型调查及色差仪测量,对100份柚类种质的果肉颜色进行评价和分类,利用GBS(genotyping-by-sequencing)测序技术对所有材料进行简化基因组测序。将测序得到的基因型数据通过GCTA软件计算特征值及特征向量分析群体结构,利用plink 2.0软件计算不同果肉颜色群体的遗传分化系数（Fst）,选用GEMMA软件中GLM模型进行全基因组关联分析,选取与颜色表型显著关联的变异位点进行等位变异分析,根据柑橘LD大小对变异位点邻近位置进行基因注释,筛选出与果肉颜色形成相关的候选基因,随机选择4份白肉柚和4份红肉柚材料在不同发育时期对候选基因表达进行初步验证。【结果】根据果肉颜色将100份柚类种质分为白肉柚和红肉柚两大类,其中包含58份白肉柚和42份红肉柚。通过Fst遗传分化指数分析和GWAS全基因组关联分析共筛选到Fst系数大于0.4且-log10(P)>9的位点6个,对6个变异位点进行基因分型,根据...     

玉米花期根系结构的表型变异与全基因组关联分析

【目的】根系作为植株吸收水分和养分的重要器官,对玉米生长及产量的形成至关重要。研究玉米根系结构的遗传机制指导玉米高产育种实践。【方法】以111份玉米优异自交系为材料,于2017年在北京、陕西永寿、山西定襄和河南原阳4个环境下对玉米地下节根层数（RLN）、地下节根总条数（TRN）、地下节根角度（RA）、地下节根面积（RS）、地下节根体积（RV）和地下节根干重（RDW）等6个玉米根系相关性状进行调查。取4个环境的平均值作为6个根系相关性状的表型数据,对6个相关性状进行统计分析和相关性分析,对不同年代、不同类群自交系的地下节根相关性状进行差异分析。基于该群体全基因组152 352个高质量SNP标记,利用FarmCPU模型进行全基因组关联分析获得显著关联SNP位点,并在LD衰减距离范围内查找候选基因,对候选基因的功能进行富集分析。【结果】表型分析表明,6个地下节根性状均呈现正态分布,且均显示出较高的遗传力;相关性分析结果表明,地下节根层数和总条数均与地下节根角度和面积呈负相关,地下节根的角度、面积、体积和干重等4个性状之间相互呈现显著正相关关系;不同年代的玉米地下根系结构存在差异,地下节根层数和总条数在年代的更替间表现出下降的趋势,地下节根角度和面积在年代更替间表现出上升的趋势,根干重和根体积在各年代间无显著差异;玉米地下根系结构在类群间也存在差异,旅大红骨类群的6个地下节根性状值均高于其余类群。全基因组关联分析共检测到26个SNP位点与地下节根层数、总条数、体积和干重性状显著关联（P<0.00001）,其中11个显著关联位点定位于前人报道的根系QTL区间内,2个显著关联SNP在地下节根层数和总条数中均被检测到。基于显著关联SNP位点共挖掘到177个候选基因,其中135个具有功能注释,Zm00001d037368可能为控制地下节根层数和总条数的一因多效候选基因。候选基因功能的富集分析结果显示,候选基因的功能主要涉及植物体内的代谢调节、应激反应、运输活性、催化活性、结合蛋白及细胞成分等。【结论】玉米自交系的根系结构在不同年代间和不同类群间存在不同程度的差异,采用全基因组关联分析策略挖掘控制玉米根系结构的相关遗传位点及候选基因,共检测到26个显著关联的SNP位点。     

基于SLAF-seq的华山松球果数量性状全基因组关联分析

【目的】挖掘与华山松球果数量相关的基因。【方法】以华山松球果数量性状表型数据筛选华山松高、低球果数量单株，利用前期已开发的单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphism,SNP)标记结合表型数据进行全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)，构建华山松样品的系统发育树，发掘与华山松球果数量性状相关的SNP标记与候选基因，并进一步分析筛选出的基因在华山松针叶、木质部、韧皮部、树皮、幼嫩球果和树根的qPCR基因组织特异性表达。【结果】系统发育树显示：同一种源的单株基本处于相近的位置，而来自巍山的单株广泛分布于各个群体中，与主成分分析结果基本一致。全基因组关联分析共检测到12个与球果数量显著关联的SNP位点，其中，Marker193307的序列与纤维素合成相关基因Korrigan (KOR1，编码跨膜内切β-1,4-D葡聚糖酶)的序列相似度较高(74.74%)。qPCR基因组织特异性表达分析结果显示：该基因在华山松枝条韧皮部的表达量最高，幼嫩球果中次之，在根系的表达量最少，初步判断该基因与球果数量相关。【结论】华山松...