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。     

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。     

利用简化基因组技术分析甘薯种间单核苷酸多态性

选用Xushu18 (6x)和Nancy Hall (6x)、2个二倍体I. trifida (2x)品系(4597-10和4597-21)、四倍体I. trifida (4x)、六倍体I. trifida (6x)、二倍体I. temussima (2x)和I. littorallis (2x)以简化基因组测序技术SLAF-seq测序,获得724 589个SLAF标签,其中多态性SLAF标签35 310个。通过序列分析,获得40 765个有效单核苷酸多态(SNP),并用这些SNP分析了8个种质的群体结构和系统发生树。结果表明,利用简化基因组测序技术SLAF-seq能高效、低成本地开发出大量可用于群体遗传分析的SNP标记;通过构建进化树发现甘薯栽培种和野生种I. trifida的亲缘关系比较近。这些分析结果为进一步研究甘薯栽培种的起源提供了基础数据。     

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SLAF-seq技术的向日葵SNP标记开发与利用

为解决向日葵基因组序列庞大及基因位点挖掘的问题,试验共收集了122份向日葵资源材料,利用SLAF-seq技术,以菊科小蓬草基因组作为参考基因组进行酶切预测,水稻日本晴测序数据为对照进行比对,获得多态性标签,并开发大量特异性SNP。本研究共获得477.76 M Reads数据,读长范围在1 329 754~5 770 666之间,对照数据的双端比对效率为92.96%,酶切效率为95.07%,平均Q30为92.32%,平均GC含量为43.04%,每个样本平均开发171 684个SLAF标签,样本SLAF标签的平均测序深度为20.07 x,通过生物信息学分析,共获得1 105 347个SLAF标签,其中多态性SLAF标签共有86 985个,共鉴定到414 692个群体SNP。这些SNP位点可为向日葵特异SNP标记的开发、资源鉴定分析以及农艺性状的关联分析等提供理论依据。     

华山松高通量全基因组SNP标记开发及其分析

为开发华山松大量的稳定性高、特异性强的SNP标记,本研究以279份华山松针叶为试验材料,利用SLAF-seq技术,测序共获得Reads数据3 169 Mb,SLAF标签12 952 676个,多态性SLAF标签为1 456 486个,SLAF多态性百分率是11.24%,平均测序深度为20.52 x,测序平均Q30为96.58%,平均GC含量为37.76%。且采用水稻‘日本晴’的测序数据用于评估试验建库的准确性,结果显示本试验比对效率在97%;且水稻‘日本晴’数据的酶切效率在100%,这表明本试验酶切反应也正常。最终从12 952 676个SLAF标签中检测到了3 469 074个群体SNP标记。这为华山松分子辅助育种、遗传多样性分析和遗传图谱构建等研究提供理论参考。     

基于SLAF-seq技术枇杷SNP位点开发

利用SLAF-seq测序技术,开发一批特异性强、稳定性高的单核苷酸多态性(SNP)位点,为枇杷遗传图谱构建、分子辅助育种和物种进化等研究提供理论依据。本研究共收集294份枇杷属资源,利用SLAF-seq测序技术进行测序。以梨基因组为参考基因组进行电子酶切预测,确定使用HaeⅢ+Hpy166Ⅱ进行酶切,构建SLAF-seq文库,而后筛选314～364 bp长度的DNA片段定义为SLAF标签,预测可得到116 171个SLAF标签。共获得526.63 M reads数据,各样品所获得的读长数目在119 893～9 305 152范围内,平均读长为1 787581;测序质量值Q30的范围在88.26%～95.67%,平均为93.61%;GC含量分布在38.79%～42.92%范围内,平均值为40.35%。本实验以水稻测序获得0.16 M reads的数据量为Control,双端比对效率在91.28%,说明SLAF建库基本正常。生物信息学分析结果显示本研究共获得623 356个SLAF标签,且有123 498个多态性的标签,多态性为19.81%。在多态性SLAF标签上开发得到1 604 434个群体SNP标记。根据完整度0.8,MAF0.05过滤,共得到95 960个高一致性的群体SNP。     

紫苏SNP分子标记开发及遗传多样性分析

紫苏(Perilla frutescens(L.))是一种药食兼用型的植物,具有丰富的营养价值和药用价值,本研究利用特异性位点扩增片段测序技术(specific-locus amplified fragment sequencing,SLAF-seq)对30份紫苏种质资源进行了分子标记开发,以‘日本晴’(水稻)为对照,测序获得紫苏全基因组范围内的SNP分子标记。通过测序共获得106.92 Mb Reads数据,各样本Reads数据在1742153~9815872之间,样本平均测序质量值Q30为95.91%;平均GC含量为39.16%。通过生物信息学分析,本研究获得406599个SLAF标签,样本的平均测序深度为19.13倍,其中多态性的SLAF标签共有140387个,共得到419223个群体SNP标记。利用开发的SNP分子标记将30份紫苏种质资源分为2组,紫苏SNP分子标记的研究可为紫苏的遗传图谱构建、种质资源鉴定以及农艺性状的关联分析提供理论基础。     

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。     

运用SLAF-seq技术构建水稻高密度遗传图谱

对精细定位某一特定性状位点来说,高密度遗传图谱是一个非常实用的工具。本研究以水稻品种V20B/CPSLO17组合衍生的150份重组自交家系作为作图群体,利用特定位点扩增长度测序(SLAF-seq)技术,一种基于下一代测序技术进行大规模开发SNP和基因型分析的高通量新策略,开发SLAF标签和构建水稻高密度遗传图谱。我们共检测到67 017个高质量的SLAF标签,其中多态性SLAF有15 853个,符合构建高质量遗传图谱使用要求的多态性SLAF标签有8 657个。最终成功构建了一个包含12个连锁群,8 602个上图标记,总图距为2 508.65 c M,标记间平均距离为0.29 c M的高密度遗传图谱,该图谱可用于重要农艺性状QTL定位。     

基于GBS测序的不同来源菊花种质遗传结构分析

菊花(Chrysanthemum morflorium)是中国十大传统名花,也是世界四大切花之一,观赏和经济价值极高。本研究基于单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)检测,对菊花种质资源进行基因分型测序(genotyping-by-sequencing, GBS)来研究菊花的群体遗传结构和亲缘关系。以分别来自中国、日本和荷兰的136份菊花为材料,通过DNA提取、文库构建、测序、酶切后比对到参考基因组,然后进行SNP检测,对进化树、主成分和群体遗传结构进行分析。本研究共得到有效数据183.877 Gb,每个样本所得tag数均大于294 000;有效测序数据的reads数比对到参考基因组上的reads数的比对率在82.95%～94.61%之间,每个样本的平均测序深度在9.68～15.11之间。进化树构建结果发现136份菊花可被分为2个类群,不同来源的菊花主要聚集在不同的类群上,主成分分析和群体遗传结构结果与此结果一致。通过本研究可以明确不同来源的菊花品种的遗传背景和亲缘关系,对菊花优良种质的挖掘和育种效率的提高具有重要意义。     

特早熟甘蓝型春油菜恢复系核心种质构建

通过对特早熟甘蓝型春油菜恢复系种质资源进行评价和利用,降低育种工作中恢复系与不育系选配杂交组合的工作量,从而更好地为杂交种选育服务。通过对97份波里马雄性不育系的恢复系进行简化基因组（SLAF-seq）测序,开发SNP标记,进而分析群体遗传关系,构建核心种质群体。结果显示,共获得527 872个SLAF标签,842 248个有效SNP;利用有效SNP对97份种质资源进行聚类分析,可将其分为5类;利用Core Hunter构建核心种质,构建了C30核心种质29份,C40核心种质38份,C30和C40核心种质平均等位基因覆盖度分别为99.89%和99.96%,这些材料能够代表整个资源的变异程度,达到了构建核心种质的要求。     

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SLAF-seq技术的闽楠SNP标记开发及遗传多样性分析

利用简化基因组测序技术SLAF-seq,对广泛分布在长江以南地区8个省份的33份闽楠种质进行SNP标记开发、指纹图谱构建和遗传多样性分析。本研究对各样品的测序数据进行统计,共获得107.52 Mb Clean Reads数据,每个样品的SNP标记数目介于309 012～540 030之间,样本平均测序质量值Q30为93.78%,平均GC含量为40.90%。共获得1 072 115个SLAF标签,其中多态性SLAF标签275 389个。通过序列分析,获得121 352个有效的单核苷酸多态性标记(SNP);经过指纹图谱严格的过滤条件,筛选出3 452个SNP位点作为指纹图谱SNP。利用开发的SNP分子标记,将33份闽楠种质资源分为3个亚群,这3个亚群分别包含材料为Q1:17个,Q2:11个,Q3:5个。通过进一步过滤,获得270个核心SNP标记作为指纹图谱的核心标记,可用于品种种质的鉴定。研究结果表明,简化基因组测序技术SLAF-seq能高效、低廉地开发出大量SNP标记,是一种适用于闽楠种质资源遗传分析的有效工具;利用筛选出的核心SNP分子标记构建闽楠DNA指纹图谱,为SNP分子标记应用于闽楠种质鉴定、闽楠品种改良与优质品种选育提供依据,也有利于闽楠种质的高效利用及杂种优势群的建立。     

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。     

基于SNP芯片划分CIMMYT和广西玉米自交系杂种优势群

CIMMYT玉米自交系在广西具有较好的适应性，目前利用CIMMYT和广西玉米自交系杂交已成功选育出许多适合广西种植的玉米新品种。为了解CIMMYT和广西玉米自交系间的杂种优势关系，本研究以20份CIMMYT自交系和169份广西自交系为供试材料，以5份中国骨干自交系和4份广西骨干自交系作为参照系，利用10K玉米SNP芯片进行全基因组扫描，开展遗传相似性、系统进化树和主成分分析，划分参试材料的杂种优势群。研究结果表明，189份玉米自交系绝大多数杂合率均小于10%，纯合度较高。CIMMYT自交系相互间遗传相似性较高，与广西玉米自交系间遗传相似度较低。进化树和主成分分析将189份自交系分为PB群、SPT群、‘桂单162-0810’母本群、‘桂单162’父本群、‘桂单0810’父本群和其他类群，其中大部分CIMMYT玉米自交系属于SPT群，大部分广西玉米自交系属于‘桂单162-0810’母本群、‘桂单0810’父本群和其他类群。可见，CIMMYT与广西玉米自交系间遗传差异较大，大多属于不同杂种优势群，两类自交系进行杂交能够较大概率获得优良玉米品种。     

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SSR标记的华南野生蓖麻遗传多样性分析

国内外研究表明蓖麻是一个遗传多样性很低的物种,利用野生材料拓宽遗传基础对蓖麻育种至关重要。本研究用72对多态性SSR标记对从广东、广西和海南三省(区)收集的240份野生蓖麻材料进行了的遗传多样性分析。结果表明,平均每个SSR位点检测到等位基因4.819个、有效等位基因2.410个,平均多态性信息含量(PIC)为0.481,平均Shannon's信息指数(I)为1.007,平均期望杂合度(He)为0.525,均高于以往报道结果。按地理来源分析,来自广东的材料遗传多样性最高,广西的次之,海南的最低。群体遗传结构分析将240份材料划分为3个类群,每个类群遗传背景独特,与地理分布基本一致,类群间存在一定程度的基因交流。聚类分析在遗传相似系数为0.404时,将240份材料分为4个组,组间亲缘关系与地理分布没有直接联系,但随着遗传相似系数的增大,同一地区的材料有聚到一起的趋势。以上结果证明中国华南野生蓖麻材料遗传多样性较为丰富,是比较独特的一类蓖麻种质资源,应进一步加强保护、研究和利用。本研究对华南野生蓖麻的高效保护和研究利用提供了数据参考。     

基于SLAF标签测序分析广东省栽培稻种质资源的遗传结构及演化关系

自水稻矮化育种成功以来,广东的水稻品种在国内的水稻育种中发挥了重要作用。国家“十四五”规划明确提出了我国种业自主创新将以提升核心种源竞争力为目标,着力加强种质资源保护利用。本研究利用开发的10,610个多态性SLAF标签,对98份广东省不同时期育成的代表性品种和地方稻种,开展遗传演化、群体遗传结构及主成分分析,发现43份老品种和5份地方稻种的遗传基础较宽,而50份近期育成的新品种的遗传基础较窄;遗传演化和系谱分析发现,老品种大多数含有广场13、南特号、矮仔占、塘埔矮和竹印2号的血缘,而新品种大多含有IR系列品种、粳籼677、广场矮、中籼3588的血缘。这表明自20世纪90年代以来重视了外引材料的利用,但忽视了对本地优良种质资源的利用。这可能与20世纪70年代三系杂交稻的兴起有关。因此,为了确立核心种源的竞争地位,应重点加强本地优良种质资源的鉴评和利用。