基于GBS简化基因组测序的不同黄芪种质资源遗传多样性分析

黄芪(Astragalus membranaceus)生态种植分布广、种质资源丰富,但有关不同黄芪种质间遗传多样性研究还比较少。本研究采用GBS简化基因组测序技术对来自8个省份的80份黄芪种质资源进行测序获得10 860个SNP标记,基于10 860个SNP标记进行遗传多样性分析、群体结构分析、主成分分析以及聚类分析。结果显示SNP位点变异数为2～4个,主要以转换为主;SNP标记的平均遗传多样性为0.16,平均多态性信息PIC为0.14,表明80份种质资源间遗传多样性较低。80份种质资源被分为2个亚群,分群结果显示分群类别与黄芪种质地理来源关系不大,但2个亚群遗传背景差异大,能为今后黄芪选育、种质开发与利用奠定基础。     

基于SLAF-Seq技术的广金钱草SNP位点开发及遗传分析

为分析不同来源广金钱草的遗传关系,本研究利用SLAF-seq技术对来自广东、广西、海南的20份广金钱草样品进行测序,共获得SLAF标签322 360个,鉴定到72 395个多态性SLAF标签。进行过滤后开发得到SNP多态标记220 704个,分析得到94 505个高一致性的群体SNP。通过对20份不同来源的广金钱草个体完成系统进化树、群体结构分析,结果表明,20份广金钱草来源于同一祖先,但由于地理隔离的影响使得个体间发生了遗传分化。通过系统进化树分析发现分布在广东、广西及海南琼中、屯昌的广金钱草具有较近的亲缘关系。研究结果为种质保护和遗传改良提供参考。     

基于重测序的41份芝麻种质资源全基因组序列分析

为揭示贵州不同生态区域芝麻种质全基因组突变类型,通过41份芝麻种质资源的全基因组重测序对单核苷多态性(Single Nucleotide Polymorphism, SNP)、小片段插入缺失(Insertion-deletion, InDel)和结构变异(Structural Variation, SV)等进行检测并注释,明确各突变在全基因组范围内的突变数量与位置信息,并基于SNP数据对41份芝麻种质资源进行种群结构分析。结果表明,共检测到SNP位点20 940 797个,InDel位点2 989 500个,SV位点138 135个,其中SI＿35材料的SNP、InDel、SV三个变异类型位点数量均为最多,分别为1 032 613个、144 363个、5 328个。群体结构分析结果显示,41份芝麻种质资源包含4个亚群;主成分分析结果显示,各芝麻种质在主成分1、主成分2之间的相互距离及位置基本符合进化树和群体机构的分析结果。本研究为贵州芝麻种质资源的研究提供了初步的进化框架。     

基于简化基因组测序的籽叶两用茶树遗传分析

为明确42份籽叶两用茶树资源间的遗传关系,本研究采用双酶切RAD测序技术(ddRAD-seq)对其SNP进行了鉴定。测序数据统计显示：测序质量值Q30的均值为92.43%,GC含量均值为44.04%,共获得28 781 383个高质量SNP,其中纯合突变率均值为25.97%,杂合突变率均值为74.03%,表明其基因组杂合度高;通过SNP变异类型统计发现的6种变异类型以碱基转换为主;基于鉴定到的SNP进行的系统发育树、主成分分析以及遗传结构分析的结果基本一致,结果发现42份资源可以分为2个类群——云南亚种和武夷亚种,两个类群的资源间的亲缘关系较远,遗传多样性差异较大。     

基于SLAF-seq技术连翘SNP分子标记开发及遗传多样性分析

连翘(Forsythia suspensa (Thunb.) Vahl)是一种极具开发价值的药用植物,本研究利用特异性位点扩增片段测序技术对39份连翘种质资源进行了分子标记开发,通过测序共获得112.28 Mb reads数据,各样本reads数据在1 324 860～5 911 565之间,样本平均测序质量值Q30为96.29%;平均GC含量为36.97%。通过生物信息学分析,本研究获得535 357个SLAF标签,样本的平均测序深度为16.20倍,其中多态性的SLAF标签共有262 297个,开发获得1 809 741个SNP标记。利用开发的SNP分子标记将39份连翘种质资源分为4组,连翘SNP分子标记的研究可为连翘种质资源鉴定和遗传多样性分析提供理论基础。     

47份樱花种质资源的基因分型和遗传多样性分析

为给优异樱花种质的保存和利用提供理论依据,对47份樱花种质资源进行了RAD简化基因组测序,挖掘高一致性的群体SNP,应用RAxML、ADMIXTURE、GCTA、PopGenome和Arlequin 3.0等生物信息学软件进行了系统进化树构建、基因分型分析、主成分分析和核苷酸多样性分析。经过基因型完整性过滤和紧密连锁位点筛选后,共获得79 667个高一致性群体SNP。系统进化、遗传结构和主成分聚类分析结果基本一致,47份种质资源分为8个类群,各类群的核苷酸多样性(π)和平均期望杂合度(He)分别为Ⅰ：0.128 19,0.119 94;Ⅱ：0.139 64,0.130 55;Ⅲ：0.215 5,0.164 73;Ⅳ：0.086 82,0.061 22;Ⅴ：0.095 49,0.069 73;Ⅵ：0.191 22,0.106 1;Ⅶ：0.168 5,0.158 78;Ⅷ：0.290 98,0.183 43。类群Ⅳ与Ⅴ之间的遗传分化程度最高(FST=0.461 289),其次是类群Ⅳ与Ⅵ(FST=0.456 958),类群Ⅶ与Ⅷ之间的分化程度最低(FST=0.097 613),各类群之间的...     

基于基因分型技术的燕麦SNP标记研究

为加快燕麦分子辅助育种进程,以1981-1983年进行抗旱性鉴定的42份燕麦种质(18份低抗、13份中抗、11份高抗)和12个未鉴定的燕麦育成品种为试验材料,采用PstⅠ/MspⅠ双酶切的dd-GBS基因分型技术构建燕麦简化基因组参考序列,通过Stacks、主成分分析、Fisher Test和Blast分析研究燕麦SNP分子标记。测序结果表明,燕麦个体的高质量reads数在4 111 218～19 019 296,利用Stacks软件成功组装753 325条燕麦简化基因组参考序列,共注释74 657个群体SNP位点。主成分分析表明,燕麦SNP基因型大致聚为2簇,其中一簇主要由14份低抗种质组成,另一簇则包含全部11份高抗种质。进一步的Fisher Test差异显著性统计分析表明,相对于燕麦低抗种质材料,共有2 937个SNP标记在燕麦高抗种质材料中差异显著((错误发现率False Discovery Rate,FDR)0. 05),其中,55个SNP标记差异极显著(FDR 0. 001)。将上述55个SNP标记所在源序列与小麦基因组序列在Phytozome数据库中进行比对(Blast)发现,14个SNP位点可能参与燕麦抗旱生物学信号通路基因的表达,其中包括参与植物激素信号转导来调控燕麦的抗逆性。通过GBS技术成功组装的燕麦简化基因组参考序列,丰富了当前燕麦的基因组数据库。通过统计学分析得到的55个SNP标记与小麦基因组数据库进行比对,结果发现,14个SNP标记将对燕麦分子辅助育种和加速育种进程具有重要的指导意义,更可为今后的燕麦种质资源大规模快速筛选奠定技术基础。     

陆地棉种质资源遗传多样性分析及初级核心种质构建

旨在评价陆地棉种质资源的遗传多样性和筛选代表性种质,为科学评价和高效利用陆地棉种质资源提供理论依据。基于367份陆地棉种质的SNP标记及其中353份种质的表型数据分别分析其遗传多样性、构建系统进化树及初级核心种质,并对初级核心种质的构建效果进行评价。结果显示,原始陆地棉群体SNP位点多态性信息含量为0.24,各表型性状的遗传多样性指数均接近或大于2.00,与前人研究结果相近。基于SNP标记可以将供试群体划分为3个类群,构建了73份基因型初级核心种质,初级核心种质的Nei′s遗传多样性指数、多态性信息含量等指标数值大于原始种质。基于表型数据可将供试群体划分为3个类群,各性状均值呈第Ⅰ类群最小、第Ⅱ类群居中、第Ⅲ类群最大的趋势。构建了含70份材料的表型初级核心种质,各性状均值较原始种质的差异均不显著,极差、遗传多样性指数与原始种质相近,变异系数均高于原始种质。基于SNP标记构建的初级核心种质和基于表型数据构建的初级核心种质有15份重合,这些种质多为基因型第Ⅱ类群和表型第Ⅱ类群。以上结果表明,陆地棉种质资源基因型遗传多样性较低,但表型变异丰富、遗传多样性较高。本研究构建的基因型和表型初级核心...     

基于SLAF-seq技术的树莓SNP位点开发

为分析树莓群体的遗传进化关系,开发特异性SNP标记。选用23 个栽培种树莓以用SLAF-seq技术测序,从树莓全基因组范围开发SNP位点,以黑树莓基因组为参考基因组,通过生物信息学分析进行电子酶切预测,筛选特异长度的DNA片断,构建SLAF-seq 文库。通过高通量测序的方式获得海量序列标签,利用软件分析比对,获得多态性SLAF标签,进而开发大量特异性SNP位点。对照水稻的测序数据与参考基因组比对结果,双端比对效率为95.60%,酶切效率为93.52%,说明SLAF建库正常。通过测序共产生59.93 Mb的读长数据,测序质量值Q30 平均为95.07%,所有样品GC含量均值为39.16%,GC含量普遍不高,说明达到测序要求。本研究共获得425402 个SLAF标签,其中多态性的SLAF标签共有121610 个。获得749811 个有效单核苷酸多态(SNP),利用这些SNP分析了23 个树莓种质的群体结构与系统发生树。利用简化基因组测序技术SLAF-seq 可以高效地、低成本地开发出大量的可用于群体遗传结构分析的SNP标记。     

基于SNP标记的二倍体芋种质群体结构和遗传多样性分析

为评价国内外二倍体芋种质资源的群体结构和遗传多样性,本研究选取来自国内和东南亚的69份二倍体芋种质资源,利用扩增片段长度测序(specific-locus amplified fragment sequencing, SLAF-seq)技术开发SNP标记;基于这些高质量的SNP标记,进行了群体结构、系统进化树、主成分和遗传多样性分析。结果显示,经筛选共获得了27 121个高质量SNP标记;将69份芋种质分为5个群,与形态分类的结果一致。其中,野芋和匍匐茎魁芋的遗传关系较近,槟榔芋与花用芋遗传关系较近;野芋遗传多样性最高(Nei氏遗传多样性指数H=0.246,核苷酸多样性指数π=0.260),而槟榔芋的遗传多样性最低(H=0.127,π=0.118);5种形态类型的二倍体芋遗传分化明显(Fst=0.109～0.422),能够解释67.1%的遗传变异;而地理分布对芋种质资源的遗传变异贡献仅为18.5%。本研究为芋种质资源鉴定、保存和遗传育种提供理论基础。     

基于SLAF-seq的葡萄种质遗传关系分析

为探明部分系谱不明的葡萄种质的遗传背景,利用简化基因组测序技术对23份鲜食葡萄种质进行遗传关系分析。共获得25.96 Gb高质量数据,开发了715 776个SLAF标签,505 092个多态性SLAF标签。基于456 776个高一致性的SNP,分析和构建了23个葡萄种质的系统发育树。通过SNP聚类分析,23个葡萄种质聚为3大类。其中,同一种质的衍生品种、具有亲子代关系的品种及姊妹系品种各聚合在一类,血缘关系相近的欧亚种和欧美种聚合在一类。研究表明,简化基因组测序技术可以高效地开发出SNP标记、准确分析遗传关系。本研究通过SNP聚类分析为2份遗传背景不明的种质找到了亲缘关系最近的葡萄品种,为葡萄种质鉴定、资源保护和高效育种提供参考依据。     

基于分子标记的栽培番茄遗传多样性与遗传结构分析

为分析国内外收集的栽培番茄间的遗传多样性,了解其亲缘关系,本研究选择31对InDel标记与10对SSR标记对96份国内外栽培番茄种质资源进行遗传多样性和遗传结构分析。结果表明,共检测到87个等位基因,平均每个位点等位基因数为2.122个;主等位基因频率变化范围为0.589～0.995,平均值为0.874;基因多样性指数变化范围为0.010～0.496,平均值为0.200;多态性信息含量为0.010～0.404,平均为0.172。96份栽培番茄种质资源间的遗传距离为0.012～0.728,平均遗传距离为0.216。通过聚类分析,将96份栽培番茄材料在遗传距离为0.306时划分为三个类群。通过遗传结构分析,在K=3时,将96份栽培番茄划分为三个群体,两种类群划分有相似的结果。聚类分析和遗传结构分析结果表明,来自不同国家的栽培番茄混杂分布,具有相似的遗传背景,96份栽培番茄种质资源的类群划分与其地理来源之间无直接关系。该研究可为栽培番茄种质资源的有效利用、亲本选择和新品种的遗传改良提供依据。     

四种天麻基于SLAF测序的SNP标记开发与分析

为了分析天麻种质资源的遗传多样性及其进化关系,开发特异性SNP(Singlenucleotidepolymorphism)标记位点。实验通过对4种不同种或不同产地的同种天麻共28个样品进行SLAF测序,首次在天麻种质资源中得到SLAF标签并开发SNP标记,通过De nove测序技术,构建SLAF文库,利用GATK和SAMTOOLS技术开发SNP标记。共获得75.95 M高质量的reads数据,471001个SLAF标签,其中多态性SLAF标签19675个,并开发出60238个群体SNP。对SNP标记的分析的结果表明,作为主要栽培种的天麻(W)由于长时间的人工培育,也许使得其遗传进化体系与其他的天麻种质资源存在较大差异。另外,所有样品中SNP标记的杂合率普遍高于20%,突出了天麻这一物种广泛的杂合性。而且,利用简化基因组测序技术SLAF-seq可以高效地、低成本地开发出大量的可用于群体遗传结构分析的SNP标记。     

高粱单核苷酸多态性(SNP)标记开发研究初报

高粱在粮食安全、人类健康和生物能源的开发上具有非常重要的作用,其被认为是二倍体模式化作物和多倍体能源作物甘蔗和芒草类的参考植物,开发高粱多态性分子标记对促进分子遗传学发展及高粱分子标记辅助育种意义重大。以甜高粱与粒用高粱杂交的F2遗传群体作为研究材料,对其全基因组DNA进行酶切,然后用高通量测序法开发SLAF(Specific-locus amplified fragment sequencing)标签,并经过分析筛选多态性SNP标记。试验过程中测序的reads数达到43 528 021个,母本2 598 472个,父本3 134 524个,子代的reads数为205 083~454 258个,平均为290 732.5个。通过原始数据的评估、聚类和纠错开发的SLAF标签数,父母本分别为44 895,42 100个。测序深度分别为19.78和16.22,F2群体每个个体的SLAF标签为26 737~39 291个,平均为33 445.06个,测序深度2.24~3.72,平均为2.79。通过对聚类群中高深度片段的潜在基因型分析,得到了6 353个多态性SNP标记,其中5 829个标记成功分型,占多态性SNP标记的91.75%,剔除不适宜作图的标记,剩余有效的SNP标记2 246个,占有效标记百分比100%,F2个体的各样品完整度平均为94.99%。所以,对基因组DNA进行酶切和高通量测序,从庞大的reads中获得SLAF标签是得到全基因组SNP标记的有效途径。为高粱高密度图谱构建和QTL定位研究,以及分子标记辅助育种奠定了基础。     

基于SNP芯片的油菜核心种质遗传多样性分析

为揭示湖南省油菜种质资源库中核心种质的遗传多样性,本研究利用油菜组60K基因芯片对266份甘蓝型油菜品系及其10份近缘种品系10份进行全基因组SNP位点分析,原始数据通过Visual Basic软件筛选,利用Powermarker软件计算SNP位点PIC值和供试材料的遗传距离、聚类分析。结果表明：根据SNP标记缺失率和染色体分布均匀度共筛选到24 593个SNP位点,平均每条染色体分布1 294个多态性位点,位点的Nei’s基因多样性指数(H)、主要等位基因频率(MAF)和多态性信息含量(PIC)平均值分别为0.401、0.688 3、0.316;276份供试材料间遗传距离在0.000 1～0.477之间,平均为0.329 6,Kinship值为0的占71.49%;供试材料可分成5个大类,其中最大类(含有250份种质)又可分为9个亚类,供试材料的类群分布与种质类型、地理来源一致。研究结果表明供试育种亲本种质遗传多样性丰富,可更客观反映供试材料的亲缘关系,为种质资源的育种利用提供理论依据。     

基于高通量测序开发玉米高效KASP分子标记

SNP (Single Nucleotide Polymorphism)在基因组中数量多、分布广,适用于大规模、自动化基因型检测。本研究利用205份不同来源的玉米自交系全基因组重测序数据鉴定出一系列多态性高的二态性SNP位点并开发出700个KASP分子标记。其中, 202个在46个玉米代表系中得到验证的KASP标记进一步用于系统进化树构建及群体结构分析。结果显示,开发成功的KASP标记在染色体上分布均匀,平均PIC为0.463,平均MAF为0.451。基于KASP标记位点和总SNP位点的聚类分析结果高度吻合。KASP标记位点与总SNP位点的遗传距离相似性系数高达89.5%,能成功区分玉米的杂种优势群。该KASP标记可在玉米种质资源分析、连锁群构建以及杂种优势群划分等方面发挥重要作用。     

基于55K SNP芯片揭示小麦育种亲本遗传多样性

为了解不同省份小麦亲本材料间的遗传多样性,以150份分布于安徽、江苏、河南、四川及山东等省份小麦种质资源为试验材料,利用小麦55K SNP芯片对其进行遗传多样性分析、聚类分析、主成分分析及群体结构分析。结果表明,在150份小麦材料中共检测到52,537个SNP位点,质控后共获得39,422个有效标记,其中多态性标记为38,135个,占有效标记数96.74%。多态性标记在亚基因组间分布呈现D (10,450)四川省>山东省>江苏省>安徽省;聚类分析、主成分分析和群体结构分析结果高度一致,分群结果与血缘关系、区域来源及育成单位均较为吻合。本研究表明各省份平均多态性信息含量处于中度多态水平,但材料平均遗传距离较为接近,仍需引入优质种质资源,缓解材料同质化情况,增加小麦应对逆境胁迫能力,减轻小麦实际生产中的脆弱性及风险性。     

药用及茶用菊花种质资源农艺性状的遗传多样性分析

为揭示药用及茶用菊花种质资源的遗传多样性,本研究通过收集湖北麻城及相关省份的29份药用及茶用菊花种质资源,观测和统计不同种质资源植株、叶部及花部形态共51个农艺性状特征,利用变异分析、相关性分析、主成分分析和聚类分析进行综合评价。结果表明不同药用及茶用菊花种质资源51个农艺性状的遗传多样性指数范围为0.401 2～2.061,40个数量性状的变异系数范围为5.07%～74.87%,变异系数大于20%的性状有28个,其中大于40%的6个,大于70%的2个(三级分枝数和舌状花数量),表现出丰富的遗传变异。主成分分析将51个性状简化为11个主成分,其累积贡献率为89.535%,进而优选出叶缘锯齿形态、叶片绿色程度、叶缘锯齿数量、叶裂片数量、叶片长度、右下侧裂片宽、现蕾期、花序直径、舌状花轮数、管状花数量、舌状花数量等11个性状为药用及茶用菊花种质资源农艺性状评价的关键指标。聚类分析在遗传距离为115.5时可将29份菊花种质分为3个类群,第Ⅰ类群为长叶多裂舌状花型,第Ⅱ类群为短叶深裂小花型,第Ⅲ类群为多齿宽裂管状花型。研究结果为菊花种质资源的遗传改良、品种选育及DUS测试等提供可靠依据。     

北方大豆核心种质油份含量及脂肪酸组分的表型鉴定与聚类分析

为提高优质油份组成品种的选择效率,根据目标性状有的放矢的选配杂交亲本是前提。对我国240份北方大豆核心种质资源的油份及5个脂肪酸组分进行测定,通过遗传多样性、主成分和聚类分析,对其进行表型鉴定及基因型分类。结果表明,北方大豆核心种质油份及脂肪酸组分变异较丰富,遗传多样性程度较高。根据主成分分析,筛选到3个主成分进行聚类分析,通过聚类分析将供试种质资源分为7类。第1、6、7类群为高油群体,第3、5类群为次高油群体,第2、4类群为低油群体,7个类群间的脂肪酸组分各有差异。根据育种目标在群体间选配亲本,可提高品质育种的效率。     

基于SLAF-seq技术的人参SNP位点开发及遗传多样性分析

人参(Panax ginseng C. A. Meyer)是五加科(Araliaceae)人参属(Panax)多年生草本植物,有“百草之王”的美誉,具有极高的药用价值和经济价值。本研究通过特异性位点扩增片段测序技术(specific-locus amplified fragment sequencing, SLAF-seq)对72份人参种质资源进行了分子标记开发,通过测序共获得所有样品的平均reads数为7 823 423,样本平均GC含量为40.49%,平均测序质量值Q30为93.25%。本研究的平均测序深度为19.06 x,通过生物信息学分析共开发了1 489 598个SLAF标签,其中多态性标签占578 314个,共获得1 901 215个SNP标记。利用开发的SNP分子标记将72份人参样品分为4组。特异性的人参SNP位点开发和研究可为人参种质资源鉴定和遗传多样性分析提供理论基础。