基于SLAF-seq技术的山西省地方梨品种的SNP分析

利用简化基因组测序技术 SLAF-seq 测序对30个山西省地方梨品种群体结构与亲缘关系进行分析，旨在为梨育种及其资源利用提供参考。通过序列分析，获得603 177个SLAF标签，其中多态性的SLAF标签302 703个，共得到2 140 079个群体SNP。利用这些SNP标签分析可得30个梨品种可以分为两大类。通过构建进化树发现，‘金梨’与‘大黄梨’虽田间性状比较相似，但在进化树上显示两者亲缘关系较远，可以断定二者为不同梨品种。     

基于SLAF-seq技术的甘薯SNP位点开发

【目的】单核苷酸多态性（SNP）是基因组中最普遍的遗传变异,是构建遗传图谱、完成分子标记辅助育种的一种非常重要的遗传标记。新一代高通量测序平台为SNP位点的检测提供了强有力的技术支持。多倍体作物通常表现为基因组序列大且重复比例高,一直以来多倍体作物的SNP位点挖掘面临巨大的挑战。【方法】共收集300份甘薯种质资源,利用SLAF-seq测序技术进行测序。首先以马铃薯基因组为参照,通过生物信息学分析进行实验方案的系统设计,筛选特异长度的DNA片断,构建SLAF-seq文库。后通过高通量测序的方式获得海量序列,进而通过软件分析比对,获得多态性SLAF标签,最后在多态性SLAF标签上开发大量特异性SNP位点。【结果】对照拟南芥的测序数据与其参考基因组进行比对的结果表明,双端比对效率在本试验中为87.71%,酶切效率为93.22%,说明本试验SLAF建库正常。通过测序共产生498.14 Mb的读长数据,测序后各样品所获得的读长数目在441 595-2 731 920范围内,其中,冀薯4号获得的数据量最大,共计获得2 731 920个读长,对照拟南芥数据量最小,共计获得441 595个读长。测序质量值Q30的范围在88.37%-90.67%,样品3043 Q30测序值仅为87.31%,样品鄂紫1号Q30测序值为91.31%,所有样品Q30值均在80%以上。测序获得GC含量的范围在37.23%-38.09%,样品苏薯9号和浙薯2号存在极端值,样品苏薯9号的GC含量在39.80%,样品浙薯2号GC含量在37.10%,所有样品GC含量均值为37.64%,GC含量普遍不高,说明达到测序要求。本研究共计获得597 094 个SLAF标签,样品的平均测序深度为11.77×,其中多态性SLAF标签260 000个,占SLAF标签总数的43.54%。根据所获得的260 000个多态性SLAF标签来统计SNP位点信息,共计获得795 794个群体SNP位点。【结论】共获得498.14 Mb的读长数据,597 094个高质量的SLAF标签,260 000个多态性SLAF标签,从260 000个多态性SLAF标签上共计开发获得795 794个高质量SNP位点。表明SLAF-seq技术可以很好地应用于甘薯SNP位点的开发,其效率远远高于SSR、AFLP、RAPD等分子标记技术。从全基因组范围获得的SNP位点可以进一步的用来完成后续群体进化分析和特异性SNP标记的开发。     

基于SLAF-seq技术的苹果SNP位点开发及遗传多样性分析

为了解黑龙江苹果种质资源的遗传关系，利用特异性位点扩增片段测序技术(SLAF-seq)对在黑龙江地区收集的31份苹果种质资源进行SNP位点开发和遗传多样性分析。最终获得了107.52 Mb读长数据，不同材料的SNP标记数目在309 012～540 030间，样品测序质量值平均Q30为93.78%,平均GC含量为40.90%。共开发获得1 072 115个SLAF标签，其中，多态性SLAF标签有275 389个。通过序列分析，共得群体SNP位点121 352个，基于开发SNP分子标记，结果表明，31份苹果种质资源分为3个亚群，特异性的苹果SNP位点开发和研究可为苹果种质资源鉴定和遗传多样性分析提供理论基础。     

基于高密度SNP标记的苹果属15种植物资源的亲缘关系与遗传结构分析

【目的】基于高通量简化基因组测序技术在全基因组开发的SNP标记,对中国原产苹果属植物种内和种间的亲缘关系和群体遗传结构解析,为苹果属植物的起源演化以及系统分类提供理论依据。【方法】对427份15种中国原产苹果属植物种质资源进行高通量简化基因组测序（SLAF-seq）,基于获得的SLAF标签,利用BWA软件将其通过比对定位到参考基因组上并获得多态性SLAF标签;利用GATK和SAMtools两种方法在多态性SLAF中开发多态性单核苷酸（SNP）,筛选两种方法共同得到的SNP作为开发的SNP标记数据集。根据完整度>0.94、次要等位基因频率（MAF）>0.05过滤筛选获得多态性的SNP。基于筛选多态性SNP,使用MEGA7的NJ（neighbor-joining）算法,构建苹果属不同种的系统进化树。利用Admixture软件进行群体遗传结构分析,假设样品的分群数（K）为1—15进行聚类,根据交叉验证错误率确定最佳K值,解析苹果属不同种间和种内的遗传结构。【结果】通过SLAF-seq技术对427份苹果属植物种质进行测序,最终获得586 454个SLAF标签,其中多态性SLAF标签463 612个。经过序列比对分析和筛选得到46 460个SNP位点,基于这些SNP位点构建苹果属植物不同种的系统发生树并分析群体结构。系统发育分析将15种苹果属植物分成4个类群,群体遗传结构在K=5和K=14为两个分群关键点。综合两种分析方法的结果,15种苹果属植物可分为4个基本的类群,分别为山荆子类群,新疆野苹果和少数中国苹果类群,变叶海棠、花叶海棠、陇东海棠、山楂海棠、滇池海棠和沧江海棠类群,4个苹果属植物栽培种中国苹果、八棱海棠、花红和楸子类群。中国苹果的部分种质中有新疆野苹果和山荆子的基因背景,但其中还有一部分种质可以独立代表类群基因库,其基因库中并没有新疆野苹果的参与,而与山荆子、花红、楸子和八棱海棠密切相关。【结论】利用SLAF技术快速发掘覆盖全基因组的46 460个多态性SNP标记可有效地对中国原产苹果属植物种内和种间的亲缘关系及遗传结构进行研究,为苹果属植物种质资源的鉴定评价、遗传多样性、系统分类和起源演化提供参考。15种苹果属植物分为4个基本类群,苹果属植物野生种和栽培种分类群明显,中国苹果与其他栽培种的亲缘关系密切。     

基于高密度SNP标记的苹果属15种植物资源的亲缘关系与遗传结构分析

【目的】基于高通量简化基因组测序技术在全基因组开发的SNP标记,对中国原产苹果属植物种内和种间的亲缘关系和群体遗传结构解析,为苹果属植物的起源演化以及系统分类提供理论依据。【方法】对427份15种中国原产苹果属植物种质资源进行高通量简化基因组测序(SLAF-seq),基于获得的SLAF标签,利用BWA软件将其通过比对定位到参考基因组上并获得多态性SLAF标签;利用GATK和SAMtools两种方法在多态性SLAF中开发多态性单核苷酸(SNP),筛选两种方法共同得到的SNP作为开发的SNP标记数据集。根据完整度0.94、次要等位基因频率(MAF)0.05过滤筛选获得多态性的SNP。基于筛选多态性SNP,使用MEGA7的NJ(neighbor-joining)算法,构建苹果属不同种的系统进化树。利用Admixture软件进行群体遗传结构分析,假设样品的分群数(K)为1—15进行聚类,根据交叉验证错误率确定最佳K值,解析苹果属不同种间和种内的遗传结构。【结果】通过SLAF-seq技术对427份苹果属植物种质进行测序,最终获得586 454个SLAF标签,其中多态性SLAF标签463 612个。经过序列比对分析和筛选得到46 460个SNP位点,基于这些SNP位点构建苹果属植物不同种的系统发生树并分析群体结构。系统发育分析将15种苹果属植物分成4个类群,群体遗传结构在K=5和K=14为两个分群关键点。综合两种分析方法的结果,15种苹果属植物可分为4个基本的类群,分别为山荆子类群,新疆野苹果和少数中国苹果类群,变叶海棠、花叶海棠、陇东海棠、山楂海棠、滇池海棠和沧江海棠类群,4个苹果属植物栽培种中国苹果、八棱海棠、花红和楸子类群。中国苹果的部分种质中有新疆野苹果和山荆子的基因背景,但其中还有一部分种质可以独立代表类群基因库,其基因库中并没有新疆野苹果的参与,而与山荆子、花红、楸子和八棱海棠密切相关。【结论】利用SLAF技术快速发掘覆盖全基因组的46 460个多态性SNP标记可有效地对中国原产苹果属植物种内和种间的亲缘关系及遗传结构进行研究,为苹果属植物种质资源的鉴定评价、遗传多样性、系统分类和起源演化提供参考。15种苹果属植物分为4个基本类群,苹果属植物野生种和栽培种分类群明显,中国苹果与其他栽培种的亲缘关系密切。     

基于SLAF-seq技术的乔木柳SNP位点开发

【研究意义】采用SLAF-seq测序技术开发乔木柳SNP位点对乔木柳育种发展有重大意义。【方法】本研究根据两亲本和杂交的F1代遗传群体经亲本鉴定195株为研究对象,利用SLAF-seq测序技术进行测序。选择同科基因组大小相似的三角叶杨的基因组作为参考基因组,通过电子酶切预测,最终选择Hae III和Hpy166 II两种酶进行酶切试验,长度在314~364 bp之间的酶切片段序列定义为SLAF标签,预测可得SLAF标签126 008个,位于重复序列区的SLAF标签比例为1.60%。为进一步评估酶切方案的有效性与酶切效率,以水稻的测序数据为对照,通过SOAP软件比对水稻基因组(大小为382M)的测序reads与三角叶杨的基因组。【结果】通过研究得到双端比对效率为96.67%,酶切效率为92.06%,SLAF建库正常。采用本次研究中开发得到的SLAF标签277 333个,按照等位基因数和基因序列之间的差异,共获得99 526个多态性SLAF标签,比例达到35.89%。按照遗传学通用等位编码规则,成功编码了58 763个多态性SLAF标签。为构建遗传图谱进一步对SLAF标签进行过滤,最终获得6744个SLAF标签,进一步进行SNP位点的开发,在各连锁群上共开发得到9488个SNP位点。【结论】SLAF-seq技术可以很好地应用于乔木柳SNP位点的开发,可利用所开发的SNP标记,联系群体中不同个体的表型,关联定位与某性状紧密连锁的分子标记,进而可以实现优良基因的精细定位。     

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。      

基于SLAF-BSA技术的蝴蝶兰花底色关联SNP分子标记开发与验证

为筛选与蝴蝶兰花黄白底色相关的单核苷酸多态性(Single-nucleotide polymorphism,SNP)位点,以'黄金豹'蝴蝶兰(♀)和'白天使'蝴蝶兰(♂)及其杂交后代为实验材料,选择33个分布在5个不同颜色分布类型组群中的黄色底色杂交后代和仅有的2个纯黄色个体作为黄色底色群体,35个分布在对应5个颜色分布类型组群中的白色底色杂交后代作为白色底色群体,分别提取DNA并等量混合后构建2个不同底色DNA混池,采用特异位点扩增片段测序(SLAF-seq)结合BSA技术,对与花底色密切相关的候选标记进行鉴定。结果表明:共获得164 874个SLAF标签,其中含21 031个多态性SLAF标签,多态率为12.76%。SLAF标记在亲本中的平均序列深度为42×,在子代中的平均序列深度为46×。关联分析表明,在阈值0.745 5时,筛选得到15个与花底色相关的SLAF候选标记,具27个SNP位点。采用SNaPshot测序技术在2个亲本、11个子代和4个不同的种质资源中验证SNP位点,筛选发现,Marker35886和Marker70907的2个SNP位点与相关SLAF序列中的SNP位点一致,对花底色的鉴定准确率分别为66.67%和73.33%,组合准确率达93.33%。本研究筛选到的2个SNP位点可作为有效的分子标记位点在蝴蝶兰育种早期进行辅助选择。     

玉米SLAF标记的开发及其在玉米果皮纤维素含量BSA分析中的应用

【目的】降低果皮纤维素是甜玉米品质改良的重要目标,然而玉米果皮纤维素含量调控的研究甚少,相关调控基因尚未定位。利用纤维素含量差异的重组自交系（RILs）群体,通过特异位点扩增片段（specific-locus amplified fragment-sequencing,SLAF）测序和分离混池分析（bulked segregant analysis,BSA）定位控制玉米果皮纤维素含量的染色体区段,鉴定调控玉米果皮纤维素含量的候选基因。【方法】以果皮纤维素含量显著差异的E327和G5-1为亲本,构建重组自交系（RILs）。对RILs群体进行果皮纤维素含量的测定,并根据纤维素含量的结果选择纤维素含量高、低的样本进行混池,用于SLAF标签的鉴定和BSA分析。在BSA分析中,首先对两混池和2个亲本DNA用HaeⅢ和Hpy166Ⅱ进行酶切,回收414-464 bp的酶切片段进行Illumina建库,并进行SLAF测序,然后根据多态性SLAF标签开发SNP标记,利用SNP标记对玉米果皮纤维素含量进行关联分析,鉴定调控甜玉米果皮纤维素含量的染色体区段。分析这些区段所包含的玉米基因,并找到它们对应的拟南芥同源基因,通过查阅拟南芥相关基因功能研究的文献,进一步鉴定控制玉米果皮纤维素含量的候选基因。【结果】两亲本和2个混池SLAF建库测序得到的SLAF符合预期,基于SLAF测序数据,鉴定了73 786个多态性SLAF标签,这些SLAF标签均匀分布在玉米的10条染色体上。在这些多态性标签中得到了523 395 SNP位点信息。通过关联分析,调控果皮纤维素变异的基因被定位到玉米基因组的6个染色区段,都位于玉米的第5染色体上。在这些区段上,一共有47个玉米基因。通过进一步的研究分析,在这些关联的染色体区段最终确定了9个候选基因。【结论】定位到调控玉米果皮纤维素的含量的基因,表明此方法可以用于基因定位。     

基于简化基因组测序技术的番茄雄性不育基因定位

【目的】获得番茄雄性不育基因的候选基因,提高番茄雄性不育基因定位的准确性,为该雄性不育基因的克隆及功能机制研究提供理论基础。【方法】以一个与苗期绿茎基因紧密连锁的花粉败育型材料为母本,以一个苗期紫茎可育系为父本,通过集群分离(BSA)法分别建立30个F2单株的不育和可育DNA池,基于简化基因组测序(SLAF-Seq)技术检测足够量的简化基因组扩增片段,通过关联分析,获得目标雄性不育基因的候选区域,并利用GO数据库对关联区域内的基因进行功能注释。【结果】通过SLAF测序共获得20.27 Mb的序列量;共获得103 250个SLAF标签,标签整体平均深度达160.39倍;完成了2个混合池间SLAF标签标记的多态性分析,共获得多态性标记6 892个;利用2个混合池进行关联分析,共得到8个与目标雄性不育基因相关的候选区域,区域平均大小为0.29Mb,区域内共有27个差异标记,146个候选基因。【结论】利用SLAF测序技术对番茄雄性不育基因进行了初步定位。     

The Mining of Citrus EST-SNP and Its Application in Cultivar Discrimination

Single nucleotide polymorphisms （SNPs） are the most abundant sequence variations found in plant genomes and are widely used as molecular genetic markers in cultivar identification and genetic diversity studies. The objective of this study was to identify SNP markers useful for discrimination of citrus cultivars, since large numbers of expressed sequence tags （ESTs） of sweet orange are available from the National Center for Biotechnology Information （NCBI）. We now have the opportunity to discover SNP markers suitable for determining the haplotypes with which to distinguish very closely related cultivars and to assess genetic diversity within or between related species of citrus. SNPs and small insertions/deletions （Indels） from ESTs of sweet orange and satsuma were identified by the in silico SNP discovery strategy. 55 296 EST sequences of sweet orange and 2 575 of satsuma retrieved from the NCBI repository were mined for potential SNPs. Cleaved amplified polymorphic sequences （CAPS） and sequencing approaches were used to validate putative SNPs in a sample of 30 citrus accessions. A total of 3 348 putative SNPs were identified based on the abundance of sequences and haplotype cosegregation. Of these 3 348 SNPs, the transitions, transversions and Indels ratios were 47.9, 36.1 and 16.0%, respectively. The SNPs occurred on average at a frequency of 1 per 164 bp in the coding region of citrus. 14 SNPs were randomly selected and genotyped according to 30 citrus accessions including 23 accessions of sweet orange; 11 SNPs displayed polymorphism with an average polymorphism information content （PIC） of 0.20 among 30 citrus accessions. The genetic diversity present in sweet orange was low, so the 14 SNP markers failed to discriminate different cultivars of sweet orange, but they did succeed in distinguishing accessions of inter-species of citrus. In this study, SNPs were mined from EST sequences of sweet orange and satsuma, which displayed potential capability as molecular markers to discriminate inter-species accessions of citrus. It is anticipated that these putative SNPs could be applied in citrus genetics research and breeding.     

马铃薯品种（系）田间晚疫病抗性评价和全基因组遗传多样性分析

【目的】进行田间晚疫病抗性评价,利用SNP分子标记分析马铃薯抗晚疫病种质的遗传多样性及分离基因组内可能影响马铃薯晚疫病抗病性状的遗传区段,为马铃薯晚疫病抗性种质创新与利用提供理论依据。【方法】通过多年多点田间鉴定对马铃薯种质资源进行晚疫病抗性评价。利用dd-RAD技术对马铃薯种质资源进行简化基因组测序并分型SNP标记。利用Admixture软件分析群体的遗传结构,GCTA软件进行主成分分析,fastTree软件构建系统发育树,stacks程序包中的populations命令计算群体遗传多样性参数,vcftools程序计算选择性消除参数,Clustal Omega程序比对氨基酸序列,MEGA6绘制氨基酸序列进化树,GEMMA 0.98.1软件进行全基因组关联分析,CMplot程序绘制QQ图和曼哈顿图。【结果】通过对马铃薯种质资源多年多点田间晚疫病抗性进行鉴定,得到101个抗晚疫病的品种（系）及21个感病品种,并对它们进行dd-RAD简化基因组测序,通过对比参考基因组,共检测到分布相对均匀的8 697 602个SNP。通过种群结构分析、主成分分析和系统进化分析,将这些种质资源进一步划分为6个群体。6个群体之内的平均核苷酸多样性值（π）为0.2055—0.2572,之间的群体分化指数（Fst）为0.156909—0.187336,说明这些种质资源存在较丰富的单核苷酸多态性。同时6个群体内期望杂合度（He）为0.187—0.2297,观测杂合度（Ho）为0.0829—0.1186,6个群体内的观测杂合度均小于期望杂合度,并且6个群体内的近交系数（Fis）范围为0.2412—0.3554,说明在选育这些种质的过程中存在近交现象。分析可能影响晚疫病抗性的马铃薯基因组遗传区段,以20 kb为窗口,5 kb为步长,在基因组相同位置,分别计算不同抗性种质间π值比值和Fst值,进行选择性消除分析,选择π值比值最小的5%及Fst值最大的10%的745个遗传区段进行分析,遗传区段中共包含507个基因,其中,有4个NBS-LRR类基因。利用群体SNP和马铃薯种质的不同晚疫病抗性表型,进行全基因组关联分析,有9个SNP与抗病性状高度相关,其周围50 kb的基因组范围内,有69个基因,其中15个基因预测参与到应激反应,12个基因预测参与清除过氧化物自由基过程。【结论】dd-RAD简化基因组测序可以在马铃薯基因组中分型获得数量较多、分布相对均匀的SNP标记。马铃薯田间抗晚疫病种质资源拥有较丰富的单核苷酸多态性,但在其选育过程中存在近交现象。选择性清除和关联分析有助于分离影响晚疫病抗病性状的遗传区段。     

基于SSR小豆新品种(系)DNA指纹图谱构建及亲缘分类初探

为寻求鉴定小豆品种基因型的新途径,对不同地区来源的37个新品种(系)和12个品种资源进行了SSR分析。利用7对SSR引物扩增出的22个多态位点,对供试品种(系)进行了区分,初步构建出供试品种(系)DNA指纹图谱。聚类分析表明,当截值取0.37时,49个小豆材料可划分为7个类群。37个育成品种(系)全部聚在同一类群内,遗传差异相对较小;在育成品种类群内,可划分为8个具有不同特征的亚类群,聚类结果与品种(系)的系谱来源相吻合。地方品种资源内的遗传多样性较高,与育成品种间遗传距离较远。     

紫斑牡丹表型性状与SSR分子标记的关联分析

利用筛选出的11对多态性简单重复序列(SSR) 标记对99份紫斑牡丹材料进行多态性扫描,在分析其遗传多样性和群体结构的基础上,采用TASSEL2.1软件的一般线性模型(GLM)进行标记与32个观赏性状的关联分析。结果表明:11个多态性SSR标记共检测到94个等位变异,平均每个位点检测到等位变异8.5个;引物的多态性信息含量(PIC)变幅为0.146~0.850,平均值为0.593;遗传多样性变幅为0.152~0.862,平均为0.630。群体结构分析将供试材料划分为3个亚群;通过关联分析,发现5个标记位点与6个性状显著关联(P＜0.01),各标记位点对表型变异的解释率为30.4%~55.8%,其中FJ024285和FJ024294标记与株高相关联,FE528073与顶小叶长、柱头颜色和房衣颜色相关联,FJ024287与柄叶比相关联,EU678295与色斑大小相关联。研究表明:所选紫斑牡丹种质资源群体的群体结构简单、遗传变异较为丰富,适用于紫斑牡丹目标性状的关联分析。关联分析能够有效地找到与紫斑牡丹表型性状紧密连锁的SSR标记,用于分子标记辅助育种。      

Fingerprinting 146 Chinese chestnut(Castanea mollissima Blume) accessions and selecting a core collection using SSR markers

Chinese chestnut is an important nut tree around the world. Although the types of Chinese chestnut resources are abundant, resource utilization and protection of chestnut accessions are still very limited. Here, we fingerprinted and determined the genetic relationships and core collections of Chinese chestnuts using 18 fluorescently labeled SSR markers generated from 146 chestnut accessions. Our analyses showed that these markers from the tested accessions are highly polymorphic, with an average allele number(N_a) and polymorphic information content(PIC) of 8.100 and 0.622 per locus, respectively. Using these strongly distinguishing markers, we successfully constructed unique fingerprints for 146 chestnut accessions and selected seven of the SSR markers as core markers to rapidly distinguish different accessions. Our exploration of the genetic relationships among the five cultivar groups indicated that Chinese chestnut accessions are divided into three regional type groups: group I(North China(NC) and Northwest China(NWC) cultivar groups), group II(middle and lower reaches of the Yangtze River(MLY) cultivar group) and group III(Southeast China(SEC) and Southwest China(SWC) cultivar groups). Finally, we selected 45 core collection members which represent the most genetic diversity of Chinese chestnut accessions. This study provides valuable information for identifying chestnut accessions and understanding the phylogenetic relationships among cultivar groups, which can serve as the basis for efficient breeding in the future.     

基于SNP芯片揭示中国玉米育种种质的遗传多样性与群体遗传结构

【目的】选择具有重要育种价值的玉米自交系进行遗传多样性与群体遗传结构解析,为玉米育种实践提供指导和参考。【方法】选用344份具有广泛代表性和时效性的玉米自交系,其中包括美国主要杂种优势群、由国内地方种质发展来的杂种优势群、由美国商业化杂交种选系发展来的杂种优势群以及近年来在中国玉米育种中应用的新种质。利用北京市农林科学院玉米研究中心自主研发的包含3 072个SNP位点的MaizeSNP3072芯片对供试自交系进行全基因组扫描,揭示其遗传多样性与群体遗传结构。【结果】在344份自交系中,3 072个SNP标记所检测到的基因多样性为0.028-0.646,平均为0.442;多态信息含量（PIC）为0.028-0.570,平均PIC值为0.344。群体遗传结构分析表明,K=8时,△K值最大,即本研究所采用的自交系群体可以划分为8个类群,分别为旅大红骨群、黄改群（又称塘四平头群）、Iodent群、兰卡斯特群、P群、改良瑞德群、瑞德群和X群,其中前7个群已有报道且基本被育种家所公认,第8个群为近年来以X1132X等杂交种作为基础材料选育出的优新种质,命名为X群。比较8个类群,遗传分化系数（Fst）为0.319-0.512,遗传距离为0.229-0.514。AMOVA结果表明类群间存在显著的遗传变异,占总遗传变异的38.6%,类群内的遗传变异占58.1%。PCA（主成分分析）结果显示,X群与黄改群、兰卡斯特群遗传关系较远,与Iodent群遗传关系较近。各类群平均基因多样性分析结果表明,随着类群改良年代的增加,类群平均基因多样性降低,其中X群种质平均基因多样性最高;进一步分析表明,美国种质类群（兰卡斯特群、瑞德群和Iodent群）和国内地方种质改良系（旅大红骨群和黄改群）核心材料多样性下降幅度较大,P群和改良瑞德群核心材料下降幅度较小,X群核心材料则没有下降趋势,说明X群核心材料仍然保留了较高的遗传多样性,未来还有很大的育种潜力可挖掘。【结论】近年来,以X1132X等杂交种所构建的基础材料选育而成的京724等系列优良自交系,区别于其他已知的7大类群,可以单独成群,称之为X群。该群与黄改群之间存在较远的遗传距离,从分子水平验证了“X群×黄改群”这种强杂优模式具有良好的应用潜力。     

Genome-wide development of interspecific microsatellite markers for Saccharum officinarum and Saccharum spontaneum

Sugarcane has a large, complex, polyploid genome that has hindered the progress of genomic research and molecular marker-assisted selection. The user-friendly SSR markers have attracted considerable attention owing to their ideal genetic attributes. However, these markers were not characterized and developed at the genome-wide scale due to the previously lacking high-quality chromosome-level assembled sugarcane genomes. In this present study, 744305 and 361638 candidate SSRs were identified from the genomes of S. officinarum and S. spontaneum, respectively. We verified the reliability of the predicted SSRs by using 1200 interspecific SSR primer pairs to detect polymorphisms among 11 representative accessions of Saccharum, including S. spontaneum, S. officinarum, S. robustum, and modern sugarcane hybrid. The results showed that 660 SSR markers displayed interspecific polymorphisms among these accessions. Furthermore, 100 SSRs were randomly selected to detect the genetic diversity for 39 representative Saccharum accessions. A total of 320 alleles were generated using 100 polymorphic primers, with each marker ranging from two to seven alleles. The genetic diversity analysis revealed that these accessions were distributed in four main groups, including group I (14 S. spontaneum accessions), group II (two S. officinarum accessions), group III (18 modern sugarcane hybrid accessions), and group IV (five S. robustum accessions). Experimental verification supported the reliability of the SSR markers based on genome-wide predictions. The development of a large number of SSR markers based on wet experiments is valuable for genetic studies, including genetic linkage maps, comparative genome analysis, genome-wide association studies, and marker-assisted selection in Saccharum.     

普通小麦济麦21的LOX1基因cDNA片段克隆及分析

以普通小麦品种济麦21为材料,根据GenBank中已发表的LOX1基因序列设计引物,利用RTPCR技术获得一个小麦LOX1的基因片段,并对该片段进行测序和生物信息学分析。结果表明:克隆到的基因片段为384bp(GenBank登录号JX126806),GC含量为64.84%,推导氨基酸残基为127个,分子质量为11.15ku,等电点(pI)为4.93,与杜伦小麦、大麦、高粱、水稻的同源性分别为99.7%、94.8%、73.7%、56.2%。进化树分析表明,六倍体普通小麦LOX1基因与杜伦小麦LOX1基因(GenBank登录号HM126468)亲缘关系较近,先聚为一支,然后再与大麦的LOX1基因(GenBank登录号L35931.1)、高粱的LOX1基因(GenBank登录号GQ369443)聚为一类,最终与亲缘关系较远的水稻LOX1基因(GenBank登录号EU267789)聚类,这与物种亲缘关系的远近基本一致,表明所得LOX1基因片段可作为研究物种亲缘关系或遗传距离的参考标记之一。