在白色杜洛克×二花脸资源家系中定位影响猪肉滴水损失的QTL

 【目的】通过全基因组扫描,鉴别影响猪肉滴水损失数量性状位点（QTL）。【方法】采用EZ-滴水损失测定法和袋测定法,测定了白色杜洛克×二花脸资源群体884头F2代个体的背最长肌和半膜肌在采样后24和48 h的滴水损失。利用SAS软件分析了6个滴水损失性状间的相关性,以及滴水损失与其它肉质性状的相关性。检测了3个世代个体在19条染色体上194个微卫星的基因型。据此,应用QTL Express在线进行了影响滴水损失QTL的定位分析。【结果】滴水损失在两种肌肉间或两种测定方法间有较高的相关性（r = 0.50—0.58,P＜0.01）,而在两个连续测定时间点间相关性更高（r = 0.72,P＜0.01）。滴水损失与24 h的pH、肉的亮度（Minolta L）,肉色评分、大理石纹、水分含量及肌内脂肪含量呈中等或较低的显著相关（r = 0.09—0.35,P＜0.05）。QTL分析共检测到9个影响滴水损失相关性状的QTL,6个背最长肌滴水损失QTL,分别位于SSC1、SSC10和SSC12,其中SSC10上的QTL达到5%基因组显著水平;影响半膜肌滴水损失的3个QTL分别位于SSC2、SSC6和SSC17上。【结论】在SSC6、SSC10、SSC12及SSC17上首次检测到滴水损失QTL。多个滴水损失QTL与早先定位的pH QTL或肌内脂肪含量QTL的置信区间重叠。检测到的QTL无一个既影响背最长肌滴水损失,又影响半膜肌滴水损失。大部分QTL有利等位基因（减少滴水损失）源自二花脸猪。     

玉米叶长QTL定位和全基因组选择

玉米叶长是玉米重要的株型性状,对玉米叶长的遗传研究在改良玉米株型方面具有重要意义.本研究通过郑58和B73杂交构建F2群体,基于玉米48K液相探针捕获技术对叶长表型进行QTL定位和全基因组选择研究.共检测到11个不同的控制叶长的QTL,分布在1、2、3、4、5、6号染色体上,单个QTL的表型贡献率为3.69％～25.5...     

在白色杜洛克×二花脸F2资源群体中定位猪四肢骨骨骼长度和直径QTL

 【目的】通过全基因组扫描,鉴别影响猪四肢骨骨骼长度,股骨和肱骨的骨髓腔长度、骨髓腔直径以及股骨骨壁厚度的数量性状位点（QTL）。【方法】在白色杜洛克×二花脸资源群体中测定132头240日龄阉割公猪29类四肢骨骨骼的长度、6类四肢骨骨骼直径以及股骨和肱骨骨壁厚度、骨髓腔长度和骨髓腔直径等表型性状。选择多态信息含量丰富并覆盖猪全基因组19条染色体的183个微卫星标记,采用最小二乘区间定位法进行猪全基因组扫描,定位猪四肢骨骼各性状QTL。【结果】在39个表型性状中定位到14个基因组1%显著水平QTL,14个基因组5%显著水平QTL和47个染色体5%显著水平QTL。除SSC11没有检测到QTL外,其它各染色体都存在影响四肢骨骼QTL。【结论】定位75个影响猪四肢骨骼性状QTL,在SSC7上57～59 cM 发现影响多种骨骼生长的QTL。     

全基因组关联分析鉴别白色杜洛克×二花脸F2资源家系中猪阴囊疝易感基因位点的鉴定

【目的】通过基于单倍型的病例-对照全基因组关联分析(GWAS)鉴别白色杜洛克×二花脸F2资源家系中影响猪阴囊疝的易感位点及位置功能候选基因,并在远缘纯种猪阴囊疝三联体核心家系（Trio）群体中进行重复验证。【方法】利用Illumina porcine 60K SNP芯片对1 020头白色杜洛克×二花脸F2资源家系阴囊疝群体(包含19个阴囊疝患病个体)进行扫描获取基因型。通过Plink v1.07软件对基因型数据进行质量控制;剔除个体基因型检出率< 90%的个体,剔除SNP位点检出率< 90%、哈迪温伯格平衡卡方检验P≤10-3和最小等位基因频率< 0.05及性染色体上和无法定位的SNP位点。质控合格的SNP位点用PHASEBOOK构建出F2资源家系中每个个体的单倍型,并采用隐马尔可夫模型将其归类到数目预先定义的祖先单倍型中。使用基于广义线性混合模型的GLASCOW软件进行利用祖先单倍型的病例-对照全基因组关联分析。采用保守的Bonferroni校正方法得到基因组显著水平和染色体显著水平的阈值。对F2资源家系中达到染色体显著水平的易感SNP位点在包含237个患病个体的远缘纯种猪阴囊疝三联体核心家系(Trio)群体中进行同样的质控,并利用Haploview软件对质控合格的SNP位点分别展开基于单点和基于单倍型的传递不平衡分析(TDT),进行重复验证。【结果】白色杜洛克×二花脸F2资源家系中全部个体的38 033个SNP标记通过质控。在GWAS分析中,共发现108个达染色体显著水平(P<2.63×10-5)的猪阴囊疝关联SNP位点,分别位于染色体2、8和17上,最强相关的SNP位点位于17号染色体上。在远缘三联体核心家系群中,724个个体的96个SNP位点通过质控。对质控合格的SNP位点进行基于单点的TDT分析,结果发现5个显著相关的SNP位点得到重复验证(P<0.05),其中2号染色体上有1个SNP位点和17号染色体上有4个SNP位点,分别位于IQGAP2,CHMP4B,SERINC3,ZNF334 等4个基因内或其上下游。基于单倍型的TDT验证分析发现两个易感单倍型框,其中与基于单点TDT验证分析有重合的仅有SSC17上CHMP4B内及下游的两个易感位点。结合疝气发生机制及TDT分析结果,推测IQGAP2和CHMP4B可能是影响猪阴囊疝发生的两个重要的位置功能候选基因。【结论】本研究利用基于小样本的GWAS分析和较大样本群验证分析,在SSC2和SSC17上分别鉴别1个和4个阴囊疝易感位点,在SSC17上鉴别到两个易感单倍型。易感位点附近的2个基因IQGAP2和CHMP4B可能是影响猪阴囊疝发生的位置功能候选基因,值得进一步研究。     

杜长大猪、二花脸猪和莱芜猪3个群体25种血液性状的全基因组关联分析

【目的】 利用全基因组关联分析定位影响杜长大猪（DLY）、二花脸猪（EHL）和莱芜猪（LW）3个群体25种血液性状的染色体位点,为最后鉴定影响这些性状的因果基因提供前期基础,同时为猪抗病育种和生产提供参考。【方法】将610头杜长大三元杂猪在（180±5）日龄,336头二花脸猪和333头莱芜猪在（300±5）日龄进行统一屠宰。收集2 mL血液于抗凝管中,利用全自动生化分析仪进行25种血液性状的血常规检测。采集猪耳组织提取DNA并测浓度和质量。将质检合格的DNA样品利用Illumina 60K SNP芯片进行基因型判定。运用PLINK软件对判型结果进行质量控制,将合格的SNP标记用于后续的关联分析。使用R语言GenABEL软件包中的广义混合线性模型进行全基因组关联分析,定位影响3个群体25种血常规性状的显著性染色体位点。据全基因组关联分析结果,在Ensembl或NCBI网站上搜寻潜在的位置候选基因。【结果】杜长大猪、二花脸猪和莱芜猪三个群体通过质控的有效表型数据个体数分别为552头、325头和281头。60K SNPs经过质量控制过后,杜长大猪剩余56 216 SNPs,莱芜猪剩余49 343 SNPs,二花脸猪剩余35 974 SNPs,用于Meta分析的SNPs共有32 967。运用全基因组关联分析和Meta分析共定位到610个显著影响3个群体25种血液性状的SNPs,其中135个SNPs达基因组显著水平,475个SNPs达建议水平;分布在所有染色体上。在杜长大猪中共鉴别到32个基因组显著水平SNPs以及85个建议水平SNPs,且8种性状有基因组显著水平的SNPs,分别是淋巴细胞数目（LYM）、淋巴细胞比率（LYMR）、嗜碱性粒细胞数目（BAS）、嗜碱性粒细胞比率（BASR）、平均红细胞体积（MCV）、红细胞分布宽度变异系数（RDW_CV）、平均红细胞血红蛋白含量（MCH）和血小板分布宽度（PDW）。在二花脸猪中共鉴别到33个基因组显著水平SNPs以及139个建议水平SNPs,且9种性状有基因组显著水平的SNPs,分别是LYM、MCH、平均红细胞血红蛋白浓度（MCHC）、单核细胞数目（MON）、单核细胞比率（MONR）、平均血小板体积（MPV）、中性粒细胞比率（NEUR）、大血小板细胞（P_LCC）以及血小板压积（PCT）。在莱芜猪中共鉴别到54个基因组显著水平SNPs以及169个建议水平SNPs,且6种性状有基因组显著水平的SNPs,分别是BASR、红细胞压积（HCT）、MCH、MCHC、MCV和红细胞数目（RBC）。在Meta分析结果中,共鉴别到16个基因组显著水平SNPs以及82个建议水平SNPs,且6种性状有基因组显著水平SNPs,分别是RBC、HCT、MCH、MCHC、MCV以及MON。通过在Ensembl或NCBI网站上搜寻最强相关SNP区域内的候选基因,初步将F13A1、SPTA1、DBNL、SLC25A28、CTSC基因分别确定为影响BASR、HCT、LYM、MCHC、NEUR的重要候选基因。【结论】通过全基因组关联分析和Meta分析共得到610个显著影响杜长大猪、二花脸猪和莱芜猪3个群体25种血液性状的SNP位点,初步确定F13A1、SPTA1、DBNL、SLC25A28和CTSC基因分别是BASR、HCT、LYM、MCHC和NEUR的重要位置候选基因,为解析商业猪和纯种地方猪的血液性状或免疫性疾病提供重要参考。     

杜洛克猪生长性状全基因组关联分析

对猪全基因组高密度SNP基因型数据及生长性状表型数据进行全基因组关联分析,以期找到影响这些性状的候选基因,更准确地了解这些生长性状的遗传基础。利用Illumina猪60KSNP芯片对191头杜洛克猪进行基因型检测,使用R语言环境下GenABEL 软件包提供的单标记回归分析模型,对体重达100 kg 日龄(D100)、活体背膘厚(BFT)和活体眼肌面积(LMA)3个生长性状的表型分别进行全基因组关联分析。在D100和LMA2个性状中分别检测到1个基因组水平和6个染色体水平显著关联的SNP,均位于5号染色体;没有检测到与BFT显著相关的SNP。生物信息学分析表明,BTG1和EFCAB6可能是影响生长性状的重要候选基因,但其功能有待进一步研究确认。关键词猪;全基因组关联分析;候选基因;生产性状。     

玉米穗轴长与穗轴粗的QTL定位及全基因组预测

为明确玉米穗部发育相关性状的主效QTL位点,利用玉米自交系‘B73’与‘郑58’构建F₂群体,采用48K液相杂交捕获探针进行基因型鉴定,结合多个环境下测得的表型数据对玉米穗轴长与穗轴粗进行QTL定位和全基因组预测。结果表明:穗轴长与穗轴粗在基因型、环境、基因型与环境的互作3个变异项均具有显著差异,穗轴长性状与穗轴粗性状的广义遗传力分别是0.71与0.52。穗轴长共检测到8个QTL,表型贡献率为3.54%~12.64%,在3号染色体检测1个新的主效QTL,即qCL3,LOD为8.31,表型贡献率为12.64%。穗轴粗共检测到3个QTL,表型贡献率为7.92%~10.61%,在4号染色体上检测到1个新的主效QTL,即qCD4-1,LOD为5.14,表型贡献率为10.61%。穗轴长与穗轴粗全基因预测的精度分别为0.56和0.39,全基因组预测精度随着训练群体和标记数目的增加而增加,当训练群体大小达到总群体的60%、标记密度达到500个时,预测精度增加幅度变缓。     

在白色杜洛克×二花脸F2资源家系中定位影响猪210日龄8个体尺性状的QTL

 【目的】通过测量猪体长、体高、管围、胸围、胸宽、胸深、腹围和腿臀围等8个体尺性状,应用全基因组扫描定位影响猪体尺性状的数量性状位点(QTL)。【方法】在210日龄,活体测量白色杜洛克×二花脸资源群体129头F2个体的上述8个体尺性状,利用分布于猪18条常染色体和X染色体上的183个微卫星标记,对这129头F2个体及其父母和祖代亲本进行基因型检测。应用基于最小二乘线性回归分析的复合区间作图法在QTL Express进行在线QTL定位分析,并通过1 000次的Permutation来确定不同显著水平的临界值。【结果】在8条染色体上共检测到19个影响猪体尺性状的QTL,其中位于4和7号染色体上的5个QTL达到基因组1%显著水平,位于2和7号染色体上的2个QTL达基因组5%显著水平,但是没有检测到影响胸深的QTL。【结论】影响猪体尺性状的QTL位点大多数分布于不同染色体区域,QTL所解释的表型方差介于5.23%—41.58%。白色杜洛克和二花脸中均存在增加表型值的有利等位基因。     

马铃薯晚疫病抗性相关基因定位及QTL位点分析

【目的】寻找与马铃薯晚疫病水平抗性紧密相关的候选基因,以期作为分子标记辅助选择的重要标记。【方法】以BCT和PCC1两个马铃薯群体为材料,对38个晚疫病菌诱导表达的ESTs和基因进行定位,再将定位结果与已定位的QTL位点进行比对。【结果】11个候选基因的引物在两个群体中扩增出13个多态性位点,其中12 个多态性位点定位到遗传连锁图谱上。定位结果与QTL进行比较显示,07-F08-P1-564位于晚疫病QTL区域。【结论】07-F08-P1-564与马铃薯晚疫病水平抗性紧密相关。定位的候选基因丰富了马铃薯的连锁群,可作为遗传连锁图谱构建的桥梁,同时也为筛选重要抗性候选基因奠定了基础。     

杜洛克母猪初情期日龄全基因组关联分析

【目的】母猪初情期日龄是重要的经济性状,直接影响母猪的繁殖利用年限,但调控母猪初情期启动的机制尚不清楚。【方法】基于全基因组芯片数据,对571头杜洛克母猪初情期日龄进行全基因组关联分析,筛选影响母猪初情期日龄的重要基因。【结果】571头杜洛克母猪的初情期日龄符合正态分布,初情期日龄最早为173 d,最晚为291 d,平均为224 d;初情期越早的母猪表现出更高的窝产仔数和平均窝重;通过质控,共有30 281 SNP位点被用于全基因组关联分析,在前10个潜在SNP位点附近,找到ABCC8、BCAR3、NELL2和NSF等基因,这些基因的主要功能富集在ATP binding、第二性征发育、激素分泌的调控方面。【结论】初步筛选了影响母猪初情期日龄的基因,但具体功能需要进一步研究确认。此研究不仅能为解析母猪初情期启动的遗传机制提供参考,还能为母猪初情期日龄的遗传改良提供一定的理论基础。     

基于90K芯片SNP标记的小麦遗传图谱构建及抗纹枯病QTL定位

为挖掘定位小麦抗纹枯病QTL,以莱州953×山农辐63的F_(2∶3)为作图群体,用Illumina Wheat 90K芯片检测F_2单株的基因型,并用QTL IciMapping 4.1软件绘制该群体的遗传连锁图谱;在自然发病条件下,鉴定分离群体的抗、感表型,利用QTL IciMapping 4.1进行抗纹枯病QTL定位分析。结果表明,构建的小麦遗传连锁图谱包含21个连锁群,覆盖了小麦的21条染色体,图谱总长度5 528.12 cM,平均图距5.25 cM;共检测到6个分布于小麦1A、1B、2A、3A、7A和7D染色体上的加性QTL位点,单个QTL的贡献率为3.24%～10.37%。该结果可为小麦抗纹枯病QTL精细定位与相关基因克隆奠定基础,也为小麦抗纹枯病分子标记辅助选择育种提供了理论依据。     

母猪初情期全基因组关联分析和位置候选基因研究

通信作者陈从英,Tel/Fax：0791-83813080;E-mail：chcy75@  hotmail.com【目的】分离影响母猪初情期的主效基因或分子标记。【方法】以白色杜洛克×二花脸资源群体F2代母猪为研究材料,利用Illumina猪60K SNP芯片分别对F0和F1及316头有初情期表型记录的F2代母猪进行基因型判定,通过单标记全基因组关联分析（GWAS）和连锁-连锁不平衡（LDLA）分析检测与母猪初情期显著关联的SNP位点或单倍型。采用标准关联分析、标记辅助关联分析和F值下降检验分析lin-28同源B基因（LIN28B）和跨膜蛋白38B基因（TMEM38B）3个SNP位点与母猪初情期的关联性。【结果】①与母猪初情期关联性最强的SNP为ASGA0032316,位于7号染色体（SSC7）33.07 Mb处RAB23基因内含子中,同时在1、6、12、15和17号染色体也检测到与母猪初情期显著关联的SNP;②达基因组显著水平的单倍型均位于SSC7,其中关联性最强的单倍型位于SSC7的38.39 -38.47 Mb处F1RVR7和ZFAND3基因之间的基因间隔区;③LIN28B和TMEM38B基因的3个SNP与母猪初情期均未达到显著相关（P＞0.05)。【结论】在白色杜洛克×二花脸资源群体中,与母猪初情期关联性最强的SNP位点和单倍型均定位于7号染色体, 1、6、12、15和17号染色体也定位到与母猪初情期显著关联的SNP,LIN28B和TMEM38B基因不是1号染色体QTL区间内的因果基因或需要搜寻更多的SNP进行分析验证。     

白菜类作物开花时间的全基因组关联分析

【目的】解析白菜类作物开花时间的调控位点,定位白菜类作物开花时间相关的候选基因,为白菜类作物抽薹开花时间的遗传改良提供依据。【方法】以116份白菜类作物组成的自然群体作为研究材料,分别种植在温室与露地2个独立的环境中,进行开花时间调查。同时,提取试验材料的DNA样品进行深度为1.2x的重测序,对测序数据用Pooled Mapping法进行过滤、与参考基因组比对,获得全基因组高密度SNP集合。经过条件过滤后,对高质量的SNP集合进行生物信息分析,包括试验材料的群体结构分析和全基因组连锁不平衡分析。从高质量的SNP集合中,随机挑选出2 000个变异位点,用Phy ML软件以最大似然法对116份试验材料进行系统发育树分析。用全部的高质量SNP集合位点通过软件Haploview进行全基因组连锁不平衡分析。最后,将高质量的SNP集合与开花时间数据结合,通过TASSEL和GAPIT软件包以及R程序语言进行全基因组关联分析。根据强关联峰值信号点位置和连锁不平衡区间定位开花时间候选位点,再通过白菜与同源物种拟南芥的基因共线性关系以及基因功能注释分析来预测白菜类作物开花时间相关的候选基因。【结果】不同种植条件下、不同类型的白菜类作物在开花时间上存在广泛差异。试验材料在露地环境下的开花时间高峰期明显早于温室环境下的材料;试验材料在露地环境下的开花时间总体表现出偏正态分布,而在温室环境下,开花时间各个阶段呈现出较为均衡的分布。温室与露地环境下的开花时间呈显著正相关。通过生物信息学分析最终得到的高质量SNP位点共103万个。试验材料的群体结构分析表明在系统发育树上各亚群内部分布较为集中,不同亚群之间的分布与材料的地理起源密切相关。全基因组衰减平均LD为2.3 kb,表明在116份白菜类作物构建的群体内存在较为频繁的重组和突变。对不同条件下的开花时间进行全基因组关联分析,用复合模型检测到54个(P4)强关联峰值信号点,一般模型检测到87个(P5)。通过进一步分析强关联信号点的连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)区段,得到存在强连锁关系(r20.33)的峰值信号点共33个(温室环境下27个,露地环境下19个)。其中,在温室与露地环境下的共定位位点13个。根据33个关联候选位点,再通过白菜与同源物种拟南芥的基因共线性关系以及基因功能注释分析筛选出白菜类作物开花时间相关的候选基因14个,其中温室与露地环境下共定位候选基因3个(FUL、PHYB和FPF1)。在露地条件下定位到开花关键基因FT1。【结论】不同条件下开花时间的相关性分析表明,遗传效应在开花早晚中起着决定性作用。全基因组关联分析共鉴定出33个与开花时间相关的显著关联信号。通过连锁不平衡分析、白菜与同源物种拟南芥的基因共线性关系以及基因功能注释分析初步鉴定出14个白菜类作物开花时间相关的候选基因。     

小麦苗期铅耐受性的全基因组关联分析

[目的]随着工业化的推进,重金属尤其是铅对耕地的污染已成为世界性问题.小麦作为主要粮食作物,其健康生产对保障粮食安全意义重大,筛选铅耐受性强和铅低积累小麦品种、挖掘相关调控基因或QTL区间,为耐铅种质创新和揭示小麦铅耐受性遗传机制奠定基础.[方法]采用140 mg·kg-1的硝酸铅溶液对102份小麦品种(系)进行苗期胁...     

利用高密度SNP对猪血糖和糖基化血清蛋白性状的全基因组关联分析

【目的】测定苏太猪和白色杜洛克×二花脸F₂资源家系240 d血糖（glucose,GLU）和糖基化血清蛋白（glycosylated serum proteins,GSP）浓度,采用全基因组关联分析定位影响GLU和GSP的染色体位点,为最终鉴别影响该性状的因果基因奠定基础,同时为人类低血糖症和糖尿病的遗传学研究提供参考。【方法】分别将435头苏太猪和760头白色杜洛克×二花脸F2资源家系F₂个体在相同条件下饲养至240日龄进行统一屠宰,收集血液后分离血清,利用全自动生化分析仪测定GLU和GSP浓度。采集猪只耳组织提取DNA并测定DNA浓度。将质检合格的DNA样品利用Illumina porcine 60K SNP芯片判定基因型。运用PLINK软件对SNP判型结果进行质控,将合格的SNP标记用于后续的关联性分析,利用广义混合线性模型及R语言GenABEL软件包进行全基因组关联分析,定位影响苏太猪和白色杜洛克×二花脸F₂资源家系240 d血清GLU和GSP含量的染色体位点。根据全基因组关联分析结果从Ensembl或NCBI网站上分析可能的位置候选基因。【结果】全基因组关联分析共检测到5个与血清GLU和GSP达染色体显著水平相关的SNP位点。其中白色杜洛克×二花脸F₂资源群体在10号染色体（SSC10）24.67Mb处定位到与血清GSP含量显著相关的SNP（ALGA0057739,P=1.58×10^-5）,解释表型变异为3.72%。苏太猪群体共检测到2个与血清GSP显著相关的SNP（ALGA0108699和DRGA0017552,P=1.45×10^-5）,解释表型变异均为3.72%。使用猪参考基因组序列（10.2版本）,无法定位到具体的染色体位置。通过人、猪比较基因组分析,这两个SNP都位于SSC8,距STPG2基因3’端约180.0-193.0 kb。将两个群体进行Meta分析,未发现新的与GSP显著相关的SNP;在1号染色体250.32Mb处（DRGA0002016,P=2.48×10^-5）和14号染色体43.97Mb处（ASGA0062984,P=1.29×10^-5）,定位到与血清GLU显著相关的SNP。通过搜寻显著相关SNP所在染色体区域内的注释基因,发现ASPM、TRPM3和KCTD10 等基因是影响血清GSP和GLU的重要候选基因。【结论】检测到5个显著影响猪血清GLU和GSP的SNP位点。这些SNP位点所处染色体区域内的ASPM、TRPM3、STPG2和KCTD10基因是影响血清GSP和GLU的重要候选基因。     

水稻抽穗期性状QTL的全基因组关联定位分析

以253份水稻种质为材料,评价了群体材料的抽穗期特性,利用全基因组关联分析法对水稻抽穗期相关数量性状位点(QTL)进行定位.结果表明:种质群体抽穗期为45～100 d,变异系数为13.12％～13.39％,广义遗传率为50.94％;全基因组关联分析定位了29个与抽穗期相关的QTL,共60个显著关联SNP;预测15个QT...     

大豆抗倒伏相关性状全基因组关联分析

研究以150份大豆种质为试验材料开展2年3点试验,在收获期测定抗倒伏相关性状,并利用RTM-GWAS方法作关联分析,共检测到99个显著关联SNP位点,其中48个效应显著位点,解释0.28％～3.38％表型变异;89个与环境互作显著位点,解释0.53％～7.04％表型变异;其中,21个位点主效表型变异解释率高于1％;与6...     

葡萄果粒质量相关性状全基因组关联分析

【目的】果粒大小是葡萄外观和产量的重要构成因子之一,为受多基因调控的复杂数量性状,挖掘葡萄果粒大小相关性状的关键遗传调控位点和基因,将有助于葡萄产量的提高。【方法】本研究以150份葡萄品种资源为材料,分别于2019年和2020年对葡萄果实单粒重、种子数目和种子质量等进行测定,并结合重测序获得的高密度基因型数据进行全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）,挖掘调控各性状的遗传位点和基因。【结果】各性状在关联群体中呈现广泛的连续变异,变异系数为39.55%—68.89%;在不同年份均服从正态分布,符合数量性状遗传特征;相关性分析表明葡萄果实单粒重、种子数目和种子质量呈显著正相关。全基因组关联分析共检测到150个与果实单粒重显著关联的SNP,在2019年检测到99个SNP,解释表型变异的14.48%—25.59%;在2020年检测到73个SNP,解释表型变异的16.08%—26.83%;其中24个SNP位点在两个年份均检测到,主要位于1号、5号、11号和16号染色体。相较于果实单粒重,检测到的与种子数目显著关联的SNP较少,2019年检测到1个...     

部分春大豆主栽品种叶绿素含量全基因组关联分析

叶绿素是植物光合作用主要色素,对大豆产量形成具有重要影响。利用196份已重测序的国内外品种构成自然群体为试验材料,测定该群体苗期叶绿素含量,结合混合线性模型（Mixed linear model）进行全基因组关联分析。结果表明,根据阈值筛选得到37个显著相关SNP位点,分别位于第2、3、4、7、10、13、16号染色体上,在SNP位点上下游各100 kb搜索到194个相关基因。通过GO功能富集分析、KEGG代谢通路富集分析及基因功能注释,筛选得到11个可能与叶绿素含量相关的候选基因,通过相对表达量分析鉴定得到4个Glyma.02G185300、Glyma.03G085000、Glyma.10G259900、Glyma.16G037100与大豆叶绿素含量相关基因。研究结果为探究大豆叶绿素含量遗传机理提供理论参考。     

玉米籽粒长度的全基因组关联分析

【目的】筛选与玉米粒长紧密关联的SNP标记和候选基因,为分子标记辅助选择籽粒较长的玉米材料及克隆相关的功能基因奠定基础。【方法】以80个核心玉米自交系作为关联群体,在2014年和2015年分别将其种植在吉林省长春市和梅河口市,收获后考种。同时采用Illumina Hiseq PE150高通量测序仪对关联群体进行全基因组重测序,将获得的高质量SNP标记用于后续玉米粒长的全基因组关联分析。【结果】不同玉米自交系的籽粒长度遗传变异较大,广义遗传力为83.67%,说明该性状主要受到遗传因素的控制。经过全基因组关联分析,在4个环境下共检测到16个与玉米粒长显著关联(P10-6)的SNP标记,解释的表型变异率在1.68%~27.61%。其中7个标记位于前人已定位的粒长QTL置信区间内,1个标记在2015年的2个环境中都被检测到。在显著性SNP标记的LD范围内共发掘出GRMZM2G018607、GRMZM2G034882和GRMZM2G322641等3个候选基因,其分别编码ABCF4转运蛋白、WIP2互作蛋白和一个含DUF2346结构域的蛋白质,可能与玉米粒长的发育形成密切相关。【结论】筛选出16个与玉米粒长紧密关联的显著性SNP标记和3个候选基因。