甜叶菊高密度遗传图谱构建及其分子标记筛选

发布时间：2020-06-11 19:40

【摘要】：甜叶菊是原产于南美的多年生草本植物,以其高甜度、低热能的特点逐渐走进人们的视野。我国是世界上最大的甜叶菊生产国和出口国,有关甜菊重要农艺性状遗传分析以及改良跟不上生产的需求。RAD-seq技术可以摆脱参考基因组的限制,并能快速鉴定出高密度的单核苷酸多态性标记(SNPs),非常适合大群体的研究。本研究以甜叶菊大叶亲本和小叶亲本杂交产生F_1分离群体为作图群体,利用高通量RAD-seq技术大规模地分离甜叶菊SNP分子标记;我们采用GATK等软件进行群体SNP的检测,共开发出亲本多态性位点378,285个,并完成子代的基因分型;经过异常碱基检查、完整度过滤、偏分离标记过滤3个步骤,对检测的SNP标记筛选;对筛选后得到的高质量遗传标记,使用Joinmap4.0进行连锁群划分,采用最大似然法进行标记排序,排序后使用smooth算法对标记进行校正及推断,然后去除校正后出现的相似度为1的标记位点,使用Joinmap4.0回归算法对标记进行排序,采用Kosambi函数计算遗传距离,构建甜叶菊高密度遗传图谱。结果表明,父本图总标记数为2,521,遗传距离1,632cM,平均距离0.65cM,最大遗传间距9.34cM;母本图总标记数为3,363,遗传距离1,367cM,平均距离0.41cM,最大遗传间距6.06cM;整合图谱连锁群标记5,839个,总遗传距离为1,921cM,平均距离为0.33cM,最大遗传间距为9.35cM。最后再绘制相邻标记间连锁关系的热图,评价标记间连锁关系。构建甜叶菊高密度遗传图谱,为下一步发掘与甜菊重要性状有关的紧密连锁分子标记、开展分子标记辅助育种技术奠定了基础,为特种经济作物的遗传改良和分子育种开辟一条道路。
【图文】：

实验流程,测序

图 1 RAD 实验流程Figure 1 The experimental process of RAD3.结果3.1 测序数据统计及质量评估检测合格的 DNA 文库进行 Illumina HiseqTM测序，产出原始数据（即 Rawdata 或 Raw reads），结果以 FASTQ 文件格式存储（文件名：*.fq）。原始测序数据中会包含接头信息，低质量碱基，未测出的碱基（以 N 表示），为保证信息分析质量，这些信息会对后续的信息分析造成很大的干扰，分析前需将这些干扰信息去除掉，，最终得到的数据即为有效数据，我们称之为 Clean data 或Clean reads。原始数据过滤方法如下：(1) 需要过滤掉含有接头序列的 reads pair；(2) 当单端测序 read 中含有的 N 的含量超过该条 read 长度比例的 10% 时，需要去除此对 paired reads；(3) 当单端测序 read 中含有的低质量（质量值 Q≤5）碱基数超过该条 read

分布图,连锁群,父本,分布图

父本连锁群标记分布图
【学位授予单位】：浙江农林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S566.9

【参考文献】