镜鲤头长及头长体长比性状的主效QTL挖掘

为挖掘镜鲤头长及头长体长比性状的主效QTL区间,实验利用368个SSR、336个SNP标记对镜鲤良种后代杂交F1群体的68个个体进行基因型检测,运用JoinMap 4.0软件包构建遗传连锁图谱。该图谱包含535个分子标记并被分配到50个连锁群上,覆盖基因组总长度为2 244.66 cM,标记间平均距离为4.63 cM。利用MapQTL 5.0(interval mapping,IM)区间作图法进行QTL检测。结果显示,共得到2个与头长相关的QTL区间,分别分布在LG21和LG42,可解释型变异分别为28.2%、32.6%;6个与头长体长比性状相关的QTL位于LG8、LG15、LG18、LG21、LG39、LG40,可解释表型变异范围是16.4%~49.3%。全部QTL区间中贡献率大于20%的主效QTL有7个,HL-21和HL-42是头长性状的主效区间;HBR-8、HBR-15、HBR-21、HBR-39和HBR-40是头长体长比性状的主效QTL区间。利用SPSS的一般线性模型(GLM)针对另一群体进行验证,结果表明HLJ692与镜鲤头长体长比显著相关。     

一种杂交鲤四种经济性状的QTL定位分析

以柏氏鲤和荷包红鲤抗寒品系杂交F21个家系的92尾个体为材料,用300个微卫星(SSR)标记构建了遗传连锁图谱,其长度为2 471.7 cM,标记间平均间隔为10.75 cM,在此基础上对体长(SL)、体厚(BT)、体高(H)和体质量(W)进行QTL定位分析.共检测到17个QTL区间分布于6个连锁群.4个体长的QTL中,位于LG5、LG7和LG19的QTL为显著水平(P＜0.05),位于LG32的QTL为极显著水平(P＜0.01),可解释表型变异率为5.14％～10.2％;4个体厚的QTL中,位于LG11(两个QTL)和LG32上的QTL为显著水平(P＜0.05),位于LG5的QTL达极显著水平(P＜0.01),可解释表型变异率为6.42％～ 8.43％;6个体高的QTL中,LG5,LG10,LG11,LG19,LG32上的QTL为显著水平(P＜0.05),LG7上达极显著水平(P＜0.01),可解释表型变异率为5.92％ ～ 8.95％;3个体质量的QTL中,位于LG5和LG7上的为显著水平(P＜0.05),可解释表型变异率为5.55％和8.36％,LG32上达极显著水平(P＜0.01),可解释表型变异率为6.44％.本研究采用了两个不同品系的杂交子代为作图群体,丰富了QTL研究群体的多样化,为今后不同鲤品系或品种间的QTL在全基因组水平上的比较和共性QTL的发掘等奠定基础,进而指导鲤分子育种.     

镜鲤多家系体长和体质量QTL定位分析

为了克服单个家系数量性状位点(QTL)检测效率低、假阳性高等缺点,实验利用250对微卫星(SSR)标记对镜鲤8个全同胞家系的522尾子代进行基因组扫描,采用半同胞家系的分析策略对镜鲤体长(SL)和体质量(BW)性状进行QTL分析。结果显示,基于父系的QTL分析,共检测到4个QTL区间,其中,3个体长的QTL中,1个为95%基因组水平(genome-wide)显著性,位于LG24,可解释表型变异率为20.3%;其余2个均为95%染色体水平(chromosome-wide)显著性,分别位于LG6和LG30,可解释表型变异率分别为11.9%和11.6%。1个体质量的QTL达到99%基因组水平,位于LG24,可解释表型变异率达到38.3%,且与体长QTL区间重叠。基于母系的QTL分析,共检测到8个QTL区间,其中,5个体长的QTL中,1个为99%染色体水平,位于LG8,可解释表型变异率为16.6%;其余4个均为95%染色体水平,分别位于LG24、LG30、LG31和LG45,可解释表型变异率为9.6%~14.2%,且位于LG24和LG30上的QTL为父母本共有;3个体质量的QTL均与体长QTL区间重叠,1个为95%染色体水平,位于LG24,其余2个均为99%染色体水平,位于LG30和LG45,可解释表型变异率分别为14.1%和13.6%。进一步分析发现,位于LG24上的体长和体质量QTL区间重叠且均为父母本共有,体质量的3个QTL均与体长QTL存在重叠区域且呈现成簇分布的特点。本研究结果不仅可以为鲤分子育种提供更可靠的标记,而且为家系和品种间QTL变异规律的探索提供基础数据。     

牙鲆身体纵轴生长相关性状QTL定位

以经紫外线灭活的真鲷(Pagrosomus major)精子作为异源精子,诱导牙鲆(Paralichthys olivaceus)卵子进行有丝分裂雌核发育,通过静水压方法获得165个双单倍体作为实验材料.测量牙鲆身体纵轴6个生长相关性状(体长、头长、背鳍基长、腹鳍基长、尾柄长和尾长),并用SPSS 19.0对其进行正态分布及相关性分析.运用MapQTL4.0中多座位QTL 模型(MQM)对控制6个性状的QTL进行定位及遗传效应分析.结果表明,所检测6个性状均符合正态分布,并且相互之间呈极显著相关(P<0.01).在全部24个连锁群上检测到22个控制相关性状的QTL,分布在10个连锁群上.其中与体长相关的QTL有4个,头长相关的QTL为3个,控制背鳍基长的QTL为4个,与腹鳍基长相关的QTL为3个,与尾柄长相关QTL 7个,控制尾长的QTL仅有1个.各QTLs的LOD 值在2.01~3.68之间,可解释3.7%~12.6%的表型变异.控制体长和尾长的 QTL存在共定位,控制体长的 QTL 还与控制背鳍基长及腹鳍基长的QTL存在共定位.本研究结果可为今后进一步辅助育种和改良性状提供参考.     

镜鲤酸性磷酸酶的QTL分析

利用992个微卫星标记检测了德国镜鲤(Cyprinus carpio)F1代190个个体基因组DNA进行基因型检测,共组成51个连锁群,覆盖基因组总长度为5138.2cM,标记间平均距离为5.19cM;利用软件MapQTL 6.0采用区间作图法对酸性磷酸酶性状进行数量性状基因座(QTL)定位分析。研究结果共检测到9个与酸性磷酸酶有关的QTLs,分布于8个连锁群。其中LG24连锁群LOD值最大(5.37),位于LG24连锁群,最大的可解释表型变异为13.8%。通过BLAST与斑马鱼进行序列比对,找到了与斑马鱼富含亮氨酸重复蛋白、横跨膜蛋白50a、ADP核糖化因子和细胞因子受体家族b8同源的分子标记。本研究结果对鲤鱼分子标记辅助育种和疾病调控具有重要应用价值。     

长牡蛎出肉率与壳形性状的 QTL 定位分析

本研究以长牡蛎(Crassostrea gigas)F1全同胞家系为作图群体,在已构建的基于120个微卫星和66个SNP标记的长牡蛎性别平均连锁图谱上,利用PROC QTL 2.0软件对出肉率和壳形(壳宽和壳深)性状进行QTL定位分析。结果表明,共检测到13个相关的QTL,分布在3个连锁群上;其中,与出肉率相关的4个QTL定位在1号和3号连锁群上(LG1和LG3),表型解释率为0.25%~47.53%;与壳宽相关的3个QTL定位在10号连锁群上(LG10),表型解释率为0.71%~45.39%;与壳深相关的6个QTL也定位在LG10,表型解释率为3.37%~24.78%。根据QTL连锁群分析和性状相关性分析结果可以推测,出肉率与糖原含量性状以及壳宽与壳深性状分别具有相近的遗传特征,利用与相关性状共同关联的分子标记可以同时对出肉率与糖原含量性状、壳宽与壳深性状进行遗传改良。本研究结果为今后长牡蛎相关性状候选基因克隆和分子标记辅助育种提供了参考。     

黄颡鱼遗传图谱构建及生长相关性状的QTL定位

以野生(♂)和人工养殖(♀)黄颡鱼杂交的100个F1个体为作图群体,用SSR、SRAP和TRAP3种DNA分子标记技术构建黄颡鱼的遗传连锁图谱。图谱整合了13个SSR标记,89个SRAP标记,26个TRAP标记。其中雌性框架图谱包括16个连锁群,图谱的长度为585.5cM;雄性框架图谱包括15个连锁群,图谱的长度为752.3cM;共享框架图谱包括5个连锁群,图谱的长度为231.3cM。用该连锁图谱对黄颡鱼的5个生长相关性状进行QTL扫描,在雌性图谱上检测到1个头宽的QTL,定位于第七连锁群上,LOD值为3.2,可解释的表型变异为13%。在雄性图谱上分别检测到1个体高和体长的QTL,均定位于第一连锁群上。体高QTL的LOD值为2.4,可解释的表型变异为12%。全长QTL的LOD值为2.1,可解释的表型变异为11%。3个QTL均可用于黄颡鱼的生长性状的标记辅助育种。     

偏分离条件下牙鲆生长性状QTL的主成分定位

本研究利用有丝分裂雌核发育建立牙鲆(Paralichthys olivaceus)双单倍体(Doubled Haploids,DH)群体,对牙鲆体重、全长、背鳍长、腹鳍长、体高、尾柄高、头高和躯干长共8组表型性状标准化处理后,进行主成分分析,得到可解释全部性状90.4%的表型主成分性状。然后,基于JoinMap 4、MapDisto、JoinMap 4-DistortedMap、MapDisto-DistortedMap构建4个连锁图谱,用偏分离标记矫正数量性状位点(Quantitative Trait Locus,QTL)基因型条件概率,采用Bayesian模型选择方法定位牙鲆表型主成分性状的加性QTL和上位性QTL。结果表明,用不同方法构建的遗传图谱和表型主成分性状QTL定位结果均有所不同。在图谱构建中,与基于JoinMap 4构建的图谱相比,基于MapDisto构建的图谱中偏分离标记的相对位置和遗传距离都发生了变化,甚至有5个偏分离标记没有被定位到相应的连锁群上;相对于基于JoinMap 4和MapDisto构建的图谱,经DistortedMap校正后的图谱中偏分离标记的相对位置没有发生变化,但是偏分离标记间遗传距离发生了变化。另外,在4个图谱中都检测到3个加性QTL,分别位于6号连锁群上,可解释表型变异的12.95%、14.85%、11.56%和11.76%,9号、22号连锁群上,具有负向加性效应;9号连锁群上,可解释表型变异的13.86%、13.27%、11.17%和11.25%,具有负向加性效应;22号连锁群上,可解释表型变异的5.68%、4.36%、4.97%和3.58%,具有正向加性效应。同时,分别检测到28对、19对、29对和20对上位性QTL,主要分布在6号、7号、9号、17号、20号和22号连锁群上,可解释表型主成分性状变异的2.19%~17.62%、2.40%~22.26%、2.08%~26.0%、3.16%~22.05%。研究结果表明,基于MapDisto软件构建、经DistortedMap软件包矫正后的图谱,定位结果更加准确,但仍需进一步验证。     

镜鲤体质量和体长的QTL定位研究

以镜鲤(Cyprinus carpio L.)全同胞家系为材料,用940对微卫星(SSR)标记进行基因组扫描,采用半同胞家系的分析策略对体质量(BW)和体长(SL)进行QTL定位分析。QTL检测显示:基于父系的QTL分析,共检测到8个QTL区间。5个与体质量相关的QTL区间中,1个QTL为95%基因组水平(genome-wide)显著性,位于LG26连锁群,其他4个QTL均为95%染色体水平(chromosome-wide)显著性;3个与体长相关的QTL区间与体质量的QTL区间重叠,其中,1个QTL为99%基因组水平显著性,其余2个QTL均为95%染色体水平显著性。基于母系的QTL分析,共检测到11个QTL区间。6个与体质量相关的QTL区间中,1个QTL为99%基因组水平显著性,位于LG26,2个QTL为99%染色体水平显著性,其余3个QTL均为95%染色体水平显著性;5个与体长相关的QTL中有4个与体质量QTL区间重叠,其中,1个QTL为99%基因组水平显著性,1个QTL为99%染色体水平显著性,其余3个QTL均为95%显著性染色体水平。结果表明,在LG26上,存在着与体质量和体长都显著相关的QTL区间,且均达到基因组显著性水平,最小置信区间为3 cM。此QTL结果可以应用于鲤鱼分子标记辅助育种。     

牙鲆遗传作图及生长性状QTL定位

采用牙鲆日本群体和韩国群体杂交的92个F₁个体作为分离群体, 利用微卫星标记和Joinmap 4.0作图软件构建了牙鲆遗传连锁图谱。共有221个SSR标记用于连锁图谱构建, 雌性图谱中, 共178个微卫星标记定位到22个连锁群上, 观测总长度为(G _oa )599.0 cM, 覆盖率(C _oa )达76.27%。雄性图谱中, 共194个微卫星标记定位到23个连锁群上, G _oa 为693.4 cM, C _oa 为78.82%。对全长、体质量、体高3组数据进行主成分分析处理, 得到可解释3个性状的89.6%特征的一组数据, 命名为牙鲆生长性状GT。用WinQTLCart 2.5软件的复合区间作图,在已构建的遗传连锁图谱上对牙鲆生长性状GT进行QTL定位, 取LOD经验值2.5为QTL存在的阈值; 对微卫星标记进行性状—标记之间的回归分析。本研究共定位3个与牙鲆生长性状GT相关的QTLs, qGT-f4 qGT-m20 qGT-f20,可解释表型变异率分别为27.60%, 13.74%, 10.27%。在性状—标记之间的回归分析中, 得到22个与生长性状GT相关(P<0.05)的微卫星标记, 单个标记可解释表型变异率介于3.70%~10.42%, 其中6个微卫星标记scaffold558_51720、scaffold558_26183、scaffold903_69232、scaffold485_47120 、scaffold1262_77386、scaffold809_65154与生长性状GT之间呈极显著相关(P><0.01), 可解释表型变异率分别为10.42%、7.31%、10.07%、10.07%、8.39%和11.26%。     

Quantitative trait locus mapping of growth‐related traits in inter‐specific F1 hybrid grouper (Epinephelus fuscoguttatus × E. lanceolatus) in a tropical climate

Growth‐related traits are the main target of genetic breeding programmes in grouper aquaculture. We constructed genetic linkage maps for tiger grouper (Epinephelus fuscoguttatus) and giant grouper (E. lanceolatus) using 399 simple sequence repeat markers and performed a quantitative trait locus (QTL) analysis to identify the genomic regions responsible for growth‐related traits in F₁ hybrid grouper (E. fuscoguttatus × E. lanceolatus). The tiger grouper (female) linkage map contained 330 markers assigned to 24 linkage groups (LGs) and spanned 1,202.0 cM. The giant grouper (male) linkage map contained 231 markers distributed in 24 LGs and spanned 953.7 cM. Six QTLs affecting growth‐related traits with 5% genome‐wide significance were detected on different LGs. Four QTLs were identified for total length and body weight on Efu_LG8, 10, 13 and 19 on the tiger grouper map, which explained 6.6%–12.0% of the phenotypic variance. An epistatic QTL with a reciprocal association was observed between Efu_LG8 and 10. Two QTLs were identified for body weight on Ela_LG3 and 10 on the giant grouper map, which explained 6.9% of the phenotypic variance. Two‐way analysis of variance indicated that the QTL on Efu_LG13 interacts with the QTLs on Ela_LG3 and 10 with large effects on body weight. Furthermore, these six QTLs showed different features among the winter, summer and rainy seasons, suggesting that environmental factors and fish age affected these QTLs. These findings will be useful to understand the genetic structure of growth and conduct genetic breeding in grouper species.     

鲫体重和体厚相关的EST-SSRs标记筛选及同源基因分析

利用300个EST-SSRs标记对普通二倍体鲫(Carassius auratus)自交F2代的181个个体进行基因型检测,并对其体重、体厚两种经济性状进行单标记回归分析。Permutation检验(10 000次)结果显示,38个标记与所检测的经济性状相关,其中26个标记达到显著性相关(P<0.05),12个标记达到极显著性相关(P<0.01)。在38个相关标记中,有27个标记与体重相关,25个标记与体厚相关,14个标记与体重、体厚均相关。对同一标记的不同基因型之间进行多重比较,找到了与两种经济性状相关的基因型。将与性状相关的38个标记与斑马鱼(Da-nio rerio)基因组序列进行BLAST同源性比对,找到10条相似性高且功能已知的EST-SSRs序列(E相似文献   

Genotyping‐by‐sequencing for construction of a new genetic linkage map and QTL analysis of growth‐related traits in Pacific bluefin tuna

Pacific bluefin tuna (Thunnus orientalis) has high market value, but its wild populations have decreased in recent years. The broodstock of Pacific bluefin tuna that were hatched artificially and reared under aquaculture conditions is beginning to be used for production. The creation of broodstock with commercially valuable traits, such as rapid growth, is therefore of great interest. Genetic linkage map‐based identification of markers associated with quantitative trait loci (QTLs) facilitates marker‐assisted selection (MAS) breeding and allows efficient genetic improvement of broodstock. Single nucleotide polymorphism (SNP)‐based genetic linkage map construction using the genotyping‐by‐sequencing method can expand the number of mapped markers and help identify growth‐related QTLs. In this study, we constructed sex‐specific maps for 24 linkage groups consisting of 677 SNP and 651 microsatellite markers. The total lengths of 93 progenies in the mapping population followed normal distribution, with an average length of 9.4 mm. We performed composite interval mapping in the mapping population. QTL analysis revealed one significant QTL in LG10 on the female linkage map. The genetic linkage map—the second such map generated for Pacific bluefin tuna—and the growth‐related QTLs detected in this study will be useful for tuna aquaculture MAS programs.     

镜鲤与建鲤生长性状共享 QTL 标记及优势基因型

本研究以1个镜鲤(Cyprinus carpio L.)全同胞家系(190个个体)构建的微卫星遗传图谱(992个标记)为基础,从体重、体长、体高和体厚的QTL区间内发掘了54个标记,其与性状具有显著相关性,进而通过对不同基因型性状间的比较,筛选出83个优势基因型。在此基础上,用54个镜鲤QTL标记分析了建鲤(Cyprinus carpio var.jian)作图群体,其中40个标记在建鲤中表现出多态性,比例为74.07%;相关性分析结果显示,其中22个标记与建鲤家系的体重、体长、体高或体厚性状具有显著相关性(P0.05),占多态标记的55.00%;镜鲤与建鲤共享的22个QTL标记中,18个标记与至少1个相同的性状具有显著相关性(P0.05),从中筛选出建鲤性状具有优势的基因型30个,可用于指导建鲤的选育。品种间共享QTL的发掘能够扩展QTL标记的使用空间,减少新品种重新构建图谱进行QTL标记定位的工作量和成本。