基于高密度SNP标记的云南元阳红米种质资源遗传多样性分析

为了明确云南元阳红米地方品种种质资源的遗传背景及遗传多样性,给当地红米种质资源保护与开发利用提供理论依据,对元阳梯田地区的红米种质资源进行了全面收集,并利用分布于水稻12条染色体53 032个SNP标记的水稻50K液相基因芯片对155份红米材料进行全基因组基因型检测,通过群体结构和聚类分析,评价红米种质资源的遗传背景和多样性。通过计算最小等位基因频率（MAF）、核苷酸多态性（pi）、多态性信息含量（PIC）等多个多态性指标,发现元阳红米品种间的位点遗传多样性较低。通过群体结构分析,可将供试材料分为9大类,9个类群之间基因交流不频繁,类群内遗传背景单一,少部分材料具有混合的遗传背景。NJ聚类分析可将供试材料分为明显的籼、粳2大类,其中籼稻类涵盖的材料有140份,占供试材料总数的90%。本研究利用高密度SNP基因型数据揭示了云南元阳地方红米品种的遗传多样性水平较低、种质资源遗传背景单一等特点,通过精准鉴定去除了品种重复,为当地红米种质资源的保护与利用提供理论依据。     

利用SSR引物分析西藏青稞种质资源的遗传多样性

为了评价西藏青稞种质资源的遗传多样性,用260对SSR引物对来自青藏高原主要农区的75份青稞育成品种、17份野生大麦、39份青稞地方品种和44份国外大麦材料的遗传多样性进行了分析.结果表明,从260对SSR引物中筛选出23对多态性高的引物,占筛选引物的8.1％.23对SSR引物在西藏野生大麦中共扩增出稳定、清晰的条带92条,多态性条带为81条,其比例为88.04％;在西藏青稞地方品种中共扩增出稳定、清晰的条带89条,多态性条带为78条,其比例为87.6％;在青稞育成品种中共扩增出稳定、清晰的条带109条,多态性条带98条,其比例为89.9％;在引进材料中共扩增出稳定、清晰的条带64条,多态性条带53条,其比例为82.8％.遗传多样性分析结果为青稞育成品种(0.9882)＞西藏野生大麦(0.8033)＞西藏青稞地方品种(0.5820)＞国外大麦材料(0.4218).聚类与主坐标分析表明,实验材料可以清楚的分为4类,西藏野生大麦分在两个类群,西藏青稞地方品种分在两个类群,引进大麦材料分在一个类群,青稞育成品种分在四个类群.同一来源地区的青稞育成品种遗传基础较为狭窄,不同地区间的青稞育成品种遗传差异较大.以上结果说明,在西藏青稞新品种选育和遗传改良中,在发掘和利用西藏野生大麦资源、西藏青稞地方品种资源的同时,更应该加强不同地区青稞育成品种资源的交换和配合使用.     

冬瓜种质资源亲缘关系的ISSR分析

利用ISSR分子标记对来源于不同地区的冬瓜种质资源亲缘关系进行分析.从67个ISSR引物中筛选出多态性强、重复性好的7条引物,对57份冬瓜资源基因组DNA进行扩增.结果表明:共扩增出50条谱带,其中多态性带34个,多态性位点百分率为68.0％.冬瓜种质间的遗传相似系数在0.26～1.00之间,大部分在0.70以上,表明供试的57份材料间遗传基础狭窄.利用UPGMA聚类分析,可将供试57份冬瓜种质划分为6个类群,类群的划分与地理来源有较高的相关性.本研究分类具有较高的应用价值,已利用本研究分类结果配制出杂种优势强的新组合.     

基于SLAF-seq技术的甘薯种质资源群体遗传进化分析

基于简化基因组测序技术对122份甘薯种质资源进行分析,开发SNP位点并将其应用于种质资源群体结构和遗传进化分析。结果表明, 从122份甘薯种质资源中共获得563.18 Mb读长,不同材料的读长数量在1 419 809~8 392 785范围之间。测序质量值Q30在90.61%~96.82%之间,平均Q30为92.78%。测序获得的GC含量在36.46%~40.33%之间,平均GC含量为38.17%,对照GC含量为40.72%。根据测序结果共开发出高质量的SLAF标签2 388 759个,平均测序深度为17.45×。其中,多态性的SLAF标签77 761个,占SLAF标签总数的3.26%。根据所获得多态性SLAF标签统计SNP位点信息,共计获得129 063个群体SNP位点。遗传进化分析表明122份种质资源可以分为3个大类,分类结果与它们的地理来源无直接关系,聚类结果可为甘薯育种亲本组配和杂种优势利用提供科学依据。     

基于55K SNP芯片分析的优质小麦的遗传多样性

为分析优质小麦品种的遗传多样性,探讨其亲缘关系,以45个优质小麦品种和5个优质高代品系为试验材料,利用55K SNP芯片对其杂合度、遗传相似度、群体遗传结构和染色体低多态性区段进行分析。结果表明,45个优质小麦品种的遗传相似度系数（GS）为0.488~0.928,平均值为0.603,其中16个品种与其他品种的GS均高于0.800;50个优质小麦品种（系）可分为2个类群7个亚群,其中类群1可分为6个亚群。除亚群Ⅴ的10个品种外,其余亚群品种的遗传聚类结果与品种系谱来源较为吻合。B基因组的多态性SNP位点最多,A基因组次之,D基因组最少。在21条染色体中,4D染色体上的多态性SNP位点最少。A基因组和D基因组染色体低多态性区段高于B基因组。在优质小麦选育过程中,A基因组和D基因组受到的选择压力高于B基因组。     

青海省小麦品种基于55K SNP芯片的遗传多样性分析

为研究青海省小麦品种之间的遗传关系和遗传多样性,选取93个青海小麦品种,基于55K SNP芯片对其进行全基因组扫描,并进行遗传多样性分析。结果共扫描到53 063个SNP位点,选择分型成功率(call rate, CR)≥0.90、缺失率<10%、MAF>0.05的SNP位点,获得多态性SNP位点50 243个,多态性比率为94.68%。其中多态性位点在第2同源群中分布最多,在第4同源群中分布最少,在基因组中分布呈现B>A>D,特别是4D染色体上的多态性SNP分布最少。93个小麦品种的多态性信息含量(PIC)为0.00～0.59,平均值为0.33,为中度多态性位点;两两品种间的遗传距离为0.00～0.67,平均值为0.41。通过聚类分析表明,根据遗传距离可将93个小麦品种划分为8个类群。综上,青海省现有小麦品种的遗传关系较近,需要引进外来品种来丰富青海省小麦品种的遗传多样性,推动小麦品种的选育及研究工作。     

基于SLAF-seq技术构建甘蓝型油菜Polima CMS恢复系核心种质

为加快选育适应春油菜区的强优势杂交种,构建甘蓝型油菜Polima CMS恢复系核心种质,以118份波里马不育系的恢复系为材料,利用简化基因组测序技术(SLAF-seq),开发SNP标记,分析群体遗传关系,结合Core Hunter软件进行核心种质构建,得到2516个有效SNP标记位点。基于有效SNP标记,对118份资源进行遗传分析,结果显示:恢复系间平均Nei’s遗传距离为0.319,含有不同遗传成分的恢复系之间遗传距离较大;118份资源被聚成5类,来源相同的材料大多被分为同一类;获得两个符合要求的核心种质子集,分别包含34份材料和46份材料,分别命名为C30和C40。通过评价这两种核心种质,等位基因覆盖度都达到了99.8%以上,MR(罗杰斯距离)和CE(卡瓦利-爱德华距离)两种遗传距离指数相差不大,且多态性含量达到了0.28,表明构建的甘蓝型油菜恢复系的核心种质可以代表118份资源,符合植物资源核心种质的构建要求。     

石斛兰亲缘关系的SSR分析

利用SSR标记分析石斛兰品种遗传多样性及亲缘关系,为合理利用石斛兰种质资源、培育观赏价值高的石斛兰新品种提供依据.从22对SSR引物中筛选获得11对多态性引物,对28个市场流行石斛兰品种的基因组DNA进行扩增.共获得158条多态性位点,平均每个引物产生14个多态性条位点.材料间遗传相似系数变化范围为0.04～0.85,根据SSR标记的结果,采用UPGMA法进行聚类分析,在相似系数0.295处将28份石斛兰种质分为5类.结果表明,石斛兰品种具有丰富的遗传多样性,遗传基础较宽;SSR标记技术很好地从分子水平上揭示石斛兰品种的遗传背景、亲缘关系.     

小麦周8425B及其衍生品种与黄淮麦区主栽品种的遗传解析

为了解小麦骨干亲本周8425B及其衍生品种与黄淮麦区主栽品种的遗传结构和遗传多样性,利用Illumina 90KiSelect SNP标记技术对周8425B及其16份衍生品种和23份黄淮麦区主栽品种进行全基因组扫描。结果显示,在40份小麦材料中,有22 466个多态性SNP位点被定位在21条染色体上,不同基因组间多态性SNP标记的分布依次为BAD。周8425B及其衍生品种的遗传相似系数变化范围为0.640 5~0.926 4,平均值为0.739 8,与黄淮麦区主栽品种间遗传差异较小。供试材料的遗传相似系数变化范围为0.530 1~0.963 4,平均值为0.672 1,并被划分为4个类群,聚类分析结果与系谱较为吻合。周8425B对其衍生一代、二代、三代的平均贡献率为79.48%、76.73%和74.24%,随世代的增加而不断降低,且在不同基因组间的遗传贡献率表现为DAB。全基因组扫描结果显示,周8425B衍生品种共有6 789个SNP位点保留了周8425B的遗传基因,不同基因组继承的SNP位点数不同,依次为BAD,这些选择位点可能与重要基因的遗传传递有关,可能是周8425B成为骨干亲本的主要遗传特征。     

利用RAPD标记分析咖啡种质资源的遗传多样性

通过引物筛选获得18条RAPD多态性引物,利用该引物对72份咖啡种质资源进行RAPD扩增,共扩增出149条条带,其中多态性条带126条,多态性位点为84.6%。运用UPGMA方法构建了聚类图,在相似系数0.632的水平下可将72份资源聚为3个大类,其中A类群包含了所有的中粒种资源(Coffea canephora Pierre)及一份由云南德宏所选育的中小粒种杂交种(阿拉伯斯塔),共34份咖啡种质资源;B类群包括了6份查理种(Coffea excelsa Chevalier)和大粒种(Coffea liberica Bull ex Hiern);C类群由小粒种(Coffea arabica.Linne)咖啡组成。结果说明咖啡种质的遗传关系种间容易划分,在种的分类水平上存在遗传关系多样性,部分资源的分类学地位与地理来源无相关性。     

基于全基因组SNP构建甘蓝型油菜指纹图谱

甘蓝型油菜是世界上重要的油料作物,可用作油料、饲料以及食品等,具有较高的经济价值。为了高效快速地鉴定并区分油菜品种,加强油菜品种管理,本试验利用505份油菜种质的重测序数据进行SNP鉴定,根据杂合率、位点缺失率以及多态性等指标对SNP集合进行筛选,得到了能够高效鉴定油菜种质的核心SNP位点组合,构建了DNA指纹图谱。该套核心位点组合包括897个位点,其MAF、PIC的平均值分别为0.41、0.474。使用该套SNP位点组合进行品种区分,每两个材料之间的差异位点数目90%为357～508。对核心SNP位点进行精简,最少用17个SNP标记可完全鉴定该套种质。本研究使用高质量的油菜重测序数据,筛选出了897个核心SNP位点,并利用该套核心SNP组合构建了油菜的特征指纹图谱,为油菜遗传多样性分析、品种鉴定以及种质管理提供数据参考。     

咖啡种质资源DNA指纹图谱的构建

选用4份咖啡种质资源为材料,对S1-S100共100个RAPD引物进行筛选,选出多态性好的引物10个。利用这10个RAPD引物对28份咖啡资源进行扩增,共获得86条带,平均每个RAPD引物扩增出8.6条带,多态性谱带74条,多态性条带比率为86.0%。结果表明：供试咖啡种质资源遗传多样性较丰富;10个多态性好的RAPD引物中S8的鉴别效率最高,能将全部供试材料全部区分开,通过整合软件录入如所属种类、种质名称、采样地点、引物、RAPD-PCR 扩增数据以及电泳图片等相关信息,形成指纹图谱二维编码,构成咖啡种质资源的DNA指纹图谱,为咖啡种质资源品种权益保护及分子身份证构建奠定了基础。     

基于iPBS标记的石斛兰种质资源遗传多样性分析及DNA指纹图谱构建

以48份石斛兰种质资源为对象,采用iPBS分子标记技术对其遗传多样性进行分析并构建DNA指纹图谱.结果表明:从83条iPBS引物中筛选出7条扩增条带清晰、多态性高、重复性好的引物;利用筛选出的引物对48份石斛兰基因组DNA进行PCR扩增,共获得279条谱带,其中多态性条带279条,多态性比例为100％;采用GenAlE...     

基于SSR标记的68份红毛丹种质资源DNA指纹图谱构建

本研究利用筛选出的10对多态性高、条带清晰的SSR引物,以海南岛68份红毛丹种质为材料,进行遗传多样性分析和SSR指纹图谱的构建。结果表明:10对引物在供试材料中共检测出20个等位位点,多态性条带比例为100%,平均多态性信息含量(PIC)为0.393;对68份红毛丹种质做聚类分析,遗传相似系数为0.290～0.664;采用引物?带型组合法构建了68份红毛丹种质的指纹图谱。该结果为今后红毛丹种质鉴定和分子育种提供重要依据。     

基于SNP标记的小麦高通量身份鉴定模式

为探索小麦品种高通量SNP身份鉴定模式,利用 wheat 90K SNP芯片对380份小麦品种进行了全基因组扫描、分析和评价,从中筛选出高质量、高分辨率、单拷贝和均匀分布的候选SNP标记384个,能将除近等基因系以外的所有品种区分开;基于组合最优化算法,获得小麦品种高通量鉴定最少SNP位点组合一套,包含14个SNP标记,区分能力与384个SNP标记相同。将14个SNP位点转化成KASP标记,分析选取的95份样品,结果显示,芯片平台和KASP平台上的基因分型结果一致。考虑品种实际鉴定过程中存在样本量大、高度近似品种少等情况,权衡准确、经济、灵活、快速、通量高等检测需求,建议品种高通量身份鉴定可采取“核心位点+扩展位点”的模式进行。本研究为小麦等农作物品种SNP高通量身份鉴定技术体系的建立和指纹数据库的构建提供了有利的参考。     

匈牙利大麦品种遗传多样性的ISSR分析

为给大麦种质资源的利用提供分子生物学依据,以甘肃省育成大麦品种陇啤1号（XYL-601）为对照,利用内部简单重复序列多态性（ISSR）分子标记技术分析了来自匈牙利的30份大麦种质资源的多样性。在31份大麦种质资源中,12条ISSR引物扩增出112个条带,其中多态性条带比率（PPB）为82.14%,扩增产物片段大小在0.2～1.5kb之间。通过聚类分析,将供试大麦种质资源分为2大类。本研究结果表明,匈牙利大麦遗传多样性水平较高,可以引进利用,为甘肃大麦育种提供资源基础。     

Cereal variety identification using MALDI-TOF mass spectrometry SNP genotyping

Correct identification of cereal varieties is important to food quality, safety and authenticity and recently, molecular markers have been applied to cereal varietal identification. Two major factors restricting the wider application of molecular markers in crop plant genetics have been throughput and cost per data point. However, in recent years, novel molecular tools, the re-invention/re-application of mature technologies, and miniaturisation of technology has both increased throughput and significantly reduced these costs. Here we have applied Sequenom^® MassARRAY^® MALDI-TOF mass spectrometry using a collection of recently developed SNPs to facilitate cereal varietal identification. We used a multiplexed Sequenom^® MassARRAY^® mass spectrometry SNP assay targeting 45 loci to genotype a collection of Australian barley varieties. Of the 45 loci screened, 33 were informative and were used to generate a unique barcode of SNPs for each variety tested. Only one variety could not be distinguished from two others due to a high level of varietal heterogeneity. This assay format provided a flexible, cost-effective, robust and moderate throughput SNP genotyping method well suited to varietal identification and purity analysis in cereals.     

Cereal variety identification using MALDI-TOF mass spectrometry SNP genotyping

Correct identification of cereal varieties is important to food quality, safety and authenticity and recently, molecular markers have been applied to cereal varietal identification. Two major factors restricting the wider application of molecular markers in crop plant genetics have been throughput and cost per data point. However, in recent years, novel molecular tools, the re-invention/re-application of mature technologies, and miniaturisation of technology has both increased throughput and significantly reduced these costs. Here we have applied Sequenom^® MassARRAY^® MALDI-TOF mass spectrometry using a collection of recently developed SNPs to facilitate cereal varietal identification. We used a multiplexed Sequenom^® MassARRAY^® mass spectrometry SNP assay targeting 45 loci to genotype a collection of Australian barley varieties. Of the 45 loci screened, 33 were informative and were used to generate a unique barcode of SNPs for each variety tested. Only one variety could not be distinguished from two others due to a high level of varietal heterogeneity. This assay format provided a flexible, cost-effective, robust and moderate throughput SNP genotyping method well suited to varietal identification and purity analysis in cereals.     

基于全基因组重测序的白化茶树mSNP标记开发及验证

为探究白化茶树遗传变异信息及mSNP液相芯片在茶树种质资源鉴定中的可行性，利用全基因组重测序对18份白化茶树资源进行遗传多样性分析和突变位点检测。结果表明，基于全基因组水平的SNP标记可将18份白化茶树资源分为3类，且基本呈现出具有亲缘关系或地理位置接近的资源聚在一起的趋势；对重测序数据进行功能注释后发现，在18份白化茶树资源中存在17 056个共有非同义突变基因，其中14个叶绿素合成相关基因中存在98个错义突变位点。随后，基于前期获得的基因组变异信息开发了一套包含59个mSNP、222个SNP位点的液相芯片，利用该液相芯片检测13份茶树资源的基因型信息。结果表明，同一品种两两之间的遗传相似度在92%～98%，不同品种间的遗传相似度则在84%以下，表明该芯片可对18份白化茶树资源进行准确鉴别，研究结果可为mSNP液相芯片在茶树种质资源鉴定、分子标记辅助育种等方面的应用奠定基础。     

中国近缘野生大麦种质资源的收集与性状鉴定

本文报道了我国现有近缘野生大麦种质资源2650份。通过农艺性状、品质、抗逆和抗病鉴定，已筛选出一批优异种质资源。