基于SLAF-seq技术的苗药八爪金龙遗传分析

为探究苗药八爪金龙群体遗传进化和亲缘关系的远近,该研究利用简化基因组测序技术(SLAFseq)对42份八爪金龙样品进行测序,获得多态性SLAF标签。同时采用GATK和SAMtools软件在多态性SLAF中检测单核苷酸多态性(SNP)分子标记,并利用SNP分子标记分析八爪金龙样品间的遗传分化关系。结果表明:(1) 42份八爪金龙共获得246.35 Mb reads,测序质量值Q30的平均值为95.66%,GC含量的平均值为41.14%。(2)通过生物信息学的分析,获得1 769 265个SLAF标签,其中379 829个多态性SLAF标签,共开发2 299 640个SNPs分子标记。(3)利用开发的SNPs数据构建八爪金龙的系统发育树,42份八爪金龙分成两个大的类群。第一类群为细柄百两和原变种百两金;第二类群由贵州朱砂根、红凉伞、湖北朱砂根和江西朱砂根组成。江西朱砂根与其余群体关系较远,有明显的分群现象。该研究从基因组水平揭示不同地区八爪金龙资源之间的遗传关系,为八爪金龙种质资源的鉴定和遗传多样性分析提供了理论基础,所开发的SNP位点可进一步用于挖掘与品质、抗逆性等相关的基因。     

梁山慈竹体细胞突变体No.30的SLAF-seq特异分子标记分析

梁山慈竹体细胞突变体No.30具有纤维素含量高、木质素含量高、纤维细胞长度长、纤维细胞长宽比大等特点,但由于梁山慈竹主要进行无性繁殖,不易获得纯合植株,突变体No.30的分子水平鉴定一直无法进行,严重阻碍了该突变体的推广利用。对梁山慈竹体细胞突变体No.30进行特异分子标记分析,并初步确定其性状变异来源。本研究利用SLAF-seq技术分别对突变体No.30以及同地区野生型梁山慈竹群体（CK）的基因组进行了简化基因组测序。经过了测序、建库、多态位点开发、特异多态性位点筛选等过程,最后对特异多态性位点筛选结果进行注释分析。结果发现突变体No.30的GC含量、纯合InDel数低于野生型梁山慈竹,而检测到的InDel总数以及杂合InDel数却高于野生群体。对SLAF-seq得到的InDel、SNP位点进行特异性筛选,获得了突变体No.30中稳定存在的特异InDel/SNP标签,包括特异C-T转换9381个、特异A-G转换9472个、特异InDel 329个。通过对这些特异SLAF标签进行注释,发现有6个特异SNP标签和1个特异InDel与纤维素合成相关,3个特异SNP标签与木质素合成相关,以及4个特异SNP标签和1个特异InDel与纤维细胞形态建成有关。这些结果表明突变体No.30在体细胞培养的过程中在基因组水平上发生了突变,并初步确定了其性状变异来源。但这些特异SLAF标签与突变体No.30在纤维素含量和木质素含量,以及纤维细胞发育等性状方面的相关性仍需进一步验证。     

基于SLAF-seq技术的木薯SNP标记开发

开发大量木薯(Manihot esculenta)特异分子标记可促进木薯种质资源中优良基因的挖掘和利用。本研究以39份木薯种质资源为材料,利用特异性位点扩增片段测序(specific-locus amplified fragment sequencing,SLAF-seq)技术进行测序,结果显示:本次实验双端比对效率为90.83%,酶切效率为91.18%;通过测序获得304.30 Mb的读长数据,各样本读长范围在2 123 094~15 102 046之间,对照数据量最小,仅395 790个读长;样品测序质量值(Q_(30))在95.62%~96.60%之间,均在95%以上;GC含量在41.27%~44.96%之间,平均GC含量为42.89%,对照的GC含量为42.93%。本研究共开发出725 220个SLAF标签,样本的平均测序深度为20.98倍(×),多态性SLAF标签446 789个,共得到2 504 553个群体SNP标记。可见,SLAF-seq技术适用于木薯SNP位点的开发,其效率较高。     

基于SNP标记的短须裂腹鱼自然群体遗传多样性分析

研究应用SLAF-seq技术开发了短须裂腹鱼(Schizothoraxwangchiachii)的SNP标记, 并使用开发的SNP标记分析了野生种群的遗传多样性。结果显示实验中RsaⅠ-HaeⅢ的酶切效率为86.93%, 共得到80.08 M reads。通过生物信息学分析, 共获得709758个SLAF标签, 其中多态性的SLAF标签共有243304个, 共得到777082个群体SNP, 测序平均Q30为94.79%, 平均GC含量为40.16%, 测得观测等位基因数为2.005, 期望等位基因数为1.5272, 观测杂合度为0.2007, 期望杂合度为0.3160, 平均遗传距离为0.1523, 遗传多样性指数为0.3386, 香浓指数为0.4827, 多态性信息含量(PIC)为0.2562, 次要基因型频率(MAF)为0.2313, 结果表明目前金沙江阿海至龙开口段短须裂腹鱼野生种群遗传多样性处于中等水平, 这和人为干扰有关。近年来短须裂腹鱼数量逐年减少, 研究短须裂腹鱼的遗传多样性对保护其种质资源起着重要的作用。     

湿加松亲本间SNP遗传距离与生长性状杂种优势关系研究

通过估算湿加松亲本间SNP位点遗传距离,以有效预测杂交后代的树高、胸径、材积杂种优势,为分子辅助交配设计育种提供参考。利用SLAF-seq技术对131个湿加松亲本种质资源进行测序,获得有效的SNP标记;基于SNP位点信息,利用MEGA5.0软件估算13个湿加松亲本间遗传距离,并进行聚类分析,同时利用SPSS软件分析13个杂交组合生长性状杂种优势与SNP遗传距离的相关性。SLAF-seq共获得53 952个多态性SLAF标签,96 736个有效SNP标记;湿加松亲本间遗传距离介于0.425 1～0.490 6,亲本间SNP遗传距离与树高、胸径、材积生长性状杂种优势相关系数分别为0.680、0.648、0.624,均达到显著正相关水平。SLAF-seq技术可提供海量SNP位点,根据海量SNP位点信息可估算湿加松亲本间遗传距离,以有效预测树高、胸径、材积杂种优势。     

基于全基因组SNP分子标记分析青海云杉遗传结构

以张掖龙渠青海云杉（Picea crassifolia）无性系种子园中的106个青海云杉亲本无性系为研究材料,采用改良CTAB法,提取的青海云杉基因组DNA,构建SLAF文库并进行高通量测序,之后分析SLAF测序数据和筛选SNP位点,基于邻接法分析得到样品的聚类情况。研究得出：将测序的水稻日本晴reads与其参考基因组进行比对,显示本试验双端比对效率为95.33%,说明SLAF建库成功。本研究中所测序列的Q30较高,碱基测 序错误率低,测序质量高;本研究共开发4 058 883个SLAF标签,标签的平均测序深度为21.21×。共开发 12 275 765个青海云杉SNP标记,各青海云杉样本的SNP数量为1 890 934~4 487 841。利用已开发的高质量青海云杉SNP标记,构建了106个青海云杉的系统发育树,发现来自不同种源的青海云杉在各组中分布比较均匀,不同种源的青海云杉多聚为一类。通过SNP标记和主成分分析,这些无性系来源于同一个祖先的可能性较大,表明无性系间亲缘关系相近。为今后遗传多样性的分析、遗传图谱的构建等提供了基础数据,也为青海云杉初级种子园去劣疏伐提供依据,为高世代种子园的营建奠定基础。     

基于简化基因组测序的大黄鱼耐高温性状全基因组关联分析

利用Illumina HiSeqTM 2500测序平台, 对通过高温胁迫实验筛选得到的20尾耐高温和20尾不耐高温的大黄鱼(Larimichthys crocea)进行了简化基因组测序(SLAF-seq), 每个样本的平均测序深度达到10.26×, 共获得419211个高质量的群体单核苷酸多态性(SNP)位点 。利用TASSEL软件的混合线性模型(MLM)进行全基因组关联分析(GWAS), 共筛选到38个与大黄鱼耐高温性状显著相关的SNP位点(P<2.39E–08)。利用BLAST程序定位每个SNP位点在大黄鱼基因组中的位置, 并分析其周围的功能基因。结果在38个SNPs附近共找到26个已知的功能基因, 这些基因主要与细胞转录、代谢、免疫等功能相关。研究结果可为下一步大黄鱼耐高温分子机制解析及耐高温品种的选育提供参考。     

基于SLAF-seq技术的动物基因组应用及进展

近年来随着测序技术的迅速发展,简化基因组中的SLAF-seq是一种既经济又高效的、且在全基因组范围内挖掘SNP位点的测序技术。该技术已广泛应用于群体进化分析、遗传图谱的构建和QTL定位等大样本群体研究。该文综合国内外文献介绍SLAF-seq技术在动物基因组研究方面的应用,分析SLAF-seq技术在动物学中的发展方向并做出展望,以期为动物的遗传学和物种保护等相关研究开启一扇新的大门。     

澜沧江中上游光唇裂腹鱼四个地理群体遗传多样性分析

利用简化基因组测序对澜沧江中上游的苗尾-功果桥库区、黄登-大华桥库区、里底江段和乌弄龙江段4个地理群体60个光唇裂腹鱼(Schizothorax lissolabiatus Tsao)样本进行了简化基因组测序, 平均测序深度255.26X, Q30为94.96%, 平均GC含量为39.80%; 测序获得多态性SLAF标签252623个, SNP标记1151083个, 其中, SNP平均完整度为36.66%, SNP平均杂合率为9.5%; 通过测序结果进行遗传多样性分析, 结果表明, 观测等位基因数均为2, 平均期望等位基因数为1.4211—1.5029, 平均观测杂合度为0.2381—0.3131, 平均期望杂合度为0.2690—0.3115, 平均多样性指数为0.2868—03248, 平均香浓指数为0.4269—0.481, 平均次要基因频率(MAF)为0.1854—0.2216, 平均多态信息含量(PIC)为0.2237—0.2553; AMOVA分析结果显示, 在总的变异中, 89.73%的遗传变异来自群体内部, 10.27%的遗传变异来自于群体间, 群体间遗传分化指数在–0.0150—0.1299(P<0.05), 表明群体间存在不同程度的分化。4个群体间遗传距离为0.05—0.15, UPGMA聚类表明, 苗尾-功果桥库区、黄登-大华桥库区和里底3个地理群体相互交叉聚类, 乌弄龙地理群体单独聚为一类。综上, 4个群体的遗传多样性处于中等水平, 遗传距离及聚类结果与试验群体地理距离基本相符, 研究结果将为光唇裂腹鱼种质资源评价与保护提供参考依据。     

基于分型测序技术的粒用高粱遗传多样性和群体结构分析

了解粒用高粱的遗传多样性和群体结构,能有效提高粒用高粱新品种的选育效率。本研究利用基因分型测序技术(GBS,genotyping by sequencing)对120份粒用高粱材料开展了全基因组基因分型,共获得了3456个多态性的SNP标记,其多态性信息含量指数(PIC,polymorphism information content)介于0.013～0.574之间,平均值为0.381。根据SNP标记在120份高粱材料中的基因分型数据,计算了材料间的遗传距离,其变异范围为0.084～0.613,平均遗传距离为0.365。群体进化树分析和主成分分析都将120份高粱材料划分为3个类群,类群1主要由包括美国材料MN-3609在内的亲缘关系较远的高粱材料组成,类群2主要由中国北方的高粱材料组成,类群3主要由中国南方的高粱材料组成。群体结构分析表明,当K=3时,ΔK取得最大值,说明120份高粱材料可以划分为3个类群,其划分结果与群体进化树分析和主成分分析基本一致。本研究从基因型多样性水平上阐释了粒用高粱的遗传背景和群体结构,为中国粒用高粱新品种的选育提供了理论依据。     

Mapping the Flavor Contributing Traits on "Fengwei Melon" (Cucumis melo L.) Chromosomes Using Parent Resequencing and Super Bulked-Segregant Analysis

We used a next-generation high-throughput sequencing platform to resequence the Xinguowei and Shouxing melon cultivars, the parents of Fengwei melon. We found 84% of the reads (under a coverage rate of “13×”) placed on the reference genome DHL92. There were 2,550,000 single-nucleotide polymorphisms and 140,000 structural variations in the two genomes. We also identified 1,290 polymorphic genes between Xinguowei and Shouxing. We combined specific length amplified fragment sequencing (SLAF-seq) and bulked-segregant analysis (super-BSA) to analyze the two parents and the F₂ extreme phenotypes. This combined method yielded 12,438,270 reads, 46,087 SLAF tags, and 4,480 polymorphic markers (average depth of 161.81×). There were six sweet trait-related regions containing 13 differential SLAF markers, and 23 sour trait-related regions containing 48 differential SLAF markers. We further fine-mapped the sweet trait to the genomic regions on chromosomes 6, 10, 11, and 12. Correspondingly, we mapped the sour trait-related genomic regions to chromosomes 2, 3, 4, 5, 9, and 12. Finally, we positioned nine of the 61 differential markers in the sweet and sour trait candidate regions on the parental genome. These markers corresponded to one sweet and eight sour trait-related genes. Our study provides a basis for marker-assisted breeding of desirable sweet and sour traits in Fengwei melons.     

苦豆子不同居群染色体数目及核型分析

为了探讨苦豆子（Sophora alopecuroides）不同居群的染色体核型特征及进化关系,采用染色体常规压片技术分析了分布于内蒙古、甘肃、宁夏等6个自然地理居群的核型特征和进化趋势。结果显示：苦豆子6个居群的染色体数目恒定,均为2n=2x=36;染色体类型有中部着丝粒（m）和近中部着丝粒（sm）2种,除甘肃武威的居群3含有sm型染色体外,其余居群的染色体均为m型;染色体平均臂比为1.19～1.37,长度比介于1.72～2.19,核型不对称系数处于54.30%～57.17%;核型类型有1A、3A和2B三种;苦豆子居群3的核型不对称系数最大,进化程度较高,居群19（内蒙古鄂尔多斯）的核型不对称系数最小,进化程度较低。聚类分析显示,苦豆子6个参试居群聚集成A和B两大分支,分支A又可分为C和D两亚支,其中居群5（甘肃武威）和居群13（内蒙古阿拉善盟）聚为C亚支,亲缘关系较近,居群3单独聚为D亚支,与C亚支两居群的亲缘关系相对较远;分支B又可分为E和F两亚支,居群19和居群43（内蒙古鄂尔多斯）聚为E亚支,亲缘关系较近,居群17（宁夏银川）单独聚为F亚支,与E亚支两居群的亲缘关系相对较远。...     

基于细胞色素b基因的中国岩羊不同地理种群遗传差异分析

为了揭示中国岩羊不同地理种群的遗传差异,探讨岩羊亚种分化的分子机制,采用中国岩羊不同地理种群的细胞色素b(Cyt b)基因的全序列,分析了碱基变异情况、遗传距离以及核苷酸序列差异。用最大似然法和贝叶斯法构建分子系统树并对获得的拓扑结构进行分析。结果发现,西藏亚种与四川亚种Cyt b基因平均序列差异为4.2%(±0.007),处于偶蹄目亚种的序列差异范围内,支持了目前对岩羊西藏亚种的分类地位。四川亚种内部各地理种群之间的遗传距离(0.033±0.0 111)与它们分别到西藏种群的遗传距离(0.042±0.007)差异不显著(t=1.824,P=0.084),说明四川亚种内部各地理种群间已经发生较显著的遗传分化。其中,四川、甘肃和青海种群亲缘关系较近,并与四川亚种内部的其它种群已产生了显著的遗传分化。因此认为四川亚种内部各地理种群的种下分化需要深入研究。     

掌叶橐吾地理分布的订正及对我国植物志书中一些明显问题的述评

指出《中国植物志》77(2)中掌叶橐吾(Ligularia przewalskii)在江苏有分布的记载极可能是将文献中的"Kansu"(甘肃)误为"Kiangsu"(江苏)的结果。该种目前仅知分布于甘肃、青海、内蒙古、宁夏、陕西、山西、四川,在江苏决无分布。这一不经意的疏忽而引起的错误后来不断出现在我国出版的有关植物志书中。对我国植物志书尤其是省级植物志书存在的突出问题及其他一些相关问题进行了述评。     

蒙古黄芪潜在分布区预测的多模型比较

根据蒙古黄芪（Astragalus membranaceus（Fisch.）Bge.var.mongholicus（Bge.）Hsiao）123个样本点数据和19个环境数据,采用4种生态位模型对蒙古黄芪在中国的潜在适生区进行综合分析,并采用受试者工作特征曲线ROC和Kappa统计量,比较不同模型的预测效果。结果显示：4个模型预测精度良好,一致性显著。AUC值均达到0.8以上,Kappa值均达到0.6以上;其中DOMAIN模型的AUC值和Kappa值均最大,说明该模型的预测精度最佳,预测结果最稳定。潜在适生区的预测结果发现,GARP模型预测的最适宜区范围最广;MAXENT和BIOCLIM模型预测结果较为相似;DOMAIN模型预测结果比较分散。4个模型预测结果均表明西北一带可以作为蒙古黄芪栽培引种的主要产区。蒙古黄芪潜在适生区主要分布于中国北纬33°以北地区;最适宜区主要分布于甘肃、宁夏、陕西、山西、河北和内蒙古等地区。     

籽蒿的地理分布与遗传分化

 对籽蒿(Artemisia sphaerocephala)的分布地点进行了调查,发现了籽蒿在浑善达克沙地的新分布, 绘制了籽蒿的分布图。在籽蒿集中分布的地区取了5个种群,新分布点取了一个种群,利用随机扩增多态性DNA（RAPD）方法进行了遗传分化的研究。15个引物共扩增出255条带,其中多态带232条,多态位点百分率为91%。各种群以乌海流动沙地种群最低, 多态位点百分率为66.7%, 沙坡头种群最高,多态位点百分率为83.4%。籽蒿种群间有着一定的遗传分化,遗传分化系数（Gst）为0.234 8, 表明76.52%的遗传变异存在于种群内。聚类分析显示,籽蒿种群之间的遗传距离与地理距离有着一定的相关性。而相隔很远的浑善达克沙地的锡林浩特种群与毛乌素沙地的榆林种群间的遗传距离较小,且被聚到了一起,表明两个草原区沙地籽蒿种群间的关系密切。