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2019-02-01 11:26:16来源:植物科学最前沿作者:植物科学最前沿编辑:xwbj3
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  尽管目前基于测序技术开发分子标记的技术已经十分成熟,但是对大量的群体进行高通量数据分析和标记挖掘仍然十分耗时、昂贵并具有挑战性,尤其是对具有高杂合基因组特征的多年生果树来说,分析效率比较低。SNP芯片作为当前最为流行的一款分型工具,具有快速、精准、价廉等优势,可以应用于大批量品种资源的快速分型,极大提高分型的准确度、缩短分型时间,已被广泛应用于植物全基因组分型、QTL定位、全基因组关联分析和基因组选择等研究中。

  为了在梨上开发一款高多态性、且基因组覆盖度广的分型芯片,本研究利用代表性梨品种资源(包括亚洲梨野生与栽培种、西洋梨栽培和野生种)的重测序数据,作为原始的标记来源开发设计了梨的200K芯片,利用该芯片对188个梨品种资源和98个杂交群体后代进行分型,结果表明分型率达到95%以上、可重复率达到99.4%,证明了该芯片的高质量与应用价值。

  利用该芯片进一步开展了梨种质资源群体遗传结构的评估、高密度遗传图谱的构建以及亚洲梨基因组组装的优化和重要果实性状的全基因组关联分析(GWAS)。其中,利用芯片构建的高密度遗传图谱(平均间距0.46cM)将“砀山酥梨”的基因组染色体锚定比率提高到81.4%。

  同时,GWAS分析鉴定到了与梨早花和果核大小相关的重要SNP位点,并在其连锁区间内鉴定到了与性状相关的重要候选基因Lhcb8、P450等。综合以上应用分析,该SNP芯片因包含了具有代表性的梨品种资源高度多态性位点,不仅适用于亚洲和西洋梨,也适用于栽培和野生种,将为开展更广泛的梨资源评价、遗传图谱构建、QTL定位、基因组选择和分子辅助育种提供省时、高效、准确的基因分型工具。

  该研究以博士生李晓龙为第一作者,南京农业大学吴俊教授和张绍铃教授为共同通讯作者,课题组秦梦帆、李思维、张询、张明月等研究生参与了课题研究,美国康奈尔大学Awais Khan和Jugpreet Singh博士为该研究的合作作者。本研究得到了国家杰出青年科学基金、国家梨产业技术体系、江苏省特聘教授和“333”高层次人才计划的资助。

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