吃瓜的正确姿势 : GBS高密度遗传图谱助力甜瓜“好吃”性状QTL定位 | 群体遗传
甜瓜（Cucumis melo）是一类在世界范围内广受欢迎的水果，我们常吃的香瓜、哈密瓜、白兰瓜都是甜瓜的不同品种。甜瓜在各温带地区都有广泛种植，2016年年产量超过3100万吨，其中约一半产量来自中国（@思聪，还满意不？
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研究者使用法国甜瓜品种Vedrantais (Ved)和西班牙品种Piel de Sapo (PS)作为亲本构建了RIL群体，用于构建图谱的89个子代中82个来源于F8，7个来源于F7（这个材料选择操作够骚
2.1 表型鉴定
研究者将种植的甜瓜近交系根据种植地点和时间分成了5个block，使用PCA分析检验block之间的表型数据相似性。分析显示，block之间的表型数据存在很高的相似性，说明表型鉴定的准确性。作者采用了两种分析策略：第一种将每个RIL的表型数据计算均值来进行QTL分析，第二种是将来自不同block的同一RIL的群体作为单独的个体进入后续计算。此外，研究者还对表型之间的相关性进行了分析，发现在各表型之间存在着一定的相关性，其中果实的形态数据之间存在着很强的正相关关系。
PS：表型数据做做正态分布检验更好~
甜瓜各表型之间的相关性矩阵
2.2 GBS-遗传图谱构建
使用GBS简化基因组方法对89个RIL和2个亲本进行测序，将测序数据与甜瓜参考基因组比对后进行变异挖掘。得到的变异数据与之前发表的Ved和PS品系的重测序数据进行比较，去除与之前数据不一致的标记。将这些变异进行后续的质量过滤之后，余下4888个标记进入遗传图谱构建流程，这些标记组成824个bin。
最终构建的遗传图谱包含13个连锁群（Linkage group，LG），覆盖遗传距离1519.4 cM，平均遗传距离1.84 cM，覆盖甜瓜基因组的97%。
甜瓜遗传图谱构建结果，其中不同类型性状对应的QTL使用不同颜色进行标注
2.3 QTL定位
对于果皮是否有网纹（MOT）以及未成熟果实的颜色（ECOL）这两个质量性状，研究者在连锁群II和连锁群VII上分别定位到了一个控制对应性状的主效位点。而另外一个质量性状，成熟果实的果皮变黄（YELL），检测到了一个主效位点和两个微效QTL。其中主效位点位于连锁群X，两个微效QTL分别位于连锁群V和连锁群XII。为了辅助定位，还对这些单个或少量基因控制的性状进行了性状和标记间的Kruskal-Wallis检验。
甜瓜的三个质量性状的Kruskal-Wallis检验，不同的染色体用不同颜色标出
对于数量性状，包括果实质量、果实形态、成熟果实颜色、种子性状等，研究者也分别进行了QTL定位并在图谱上进行了标注。从总的定位情况来看，共定位得到了33个QTL，QTL的中位数置信区间大小是942kb，说明了GBS测序构建高密度遗传图谱能显著提升QTL定位的分辨率，方便后续进行精细定位。在部分QTL区间内包含的基因数小于100个，在这种情况下，作者提出后续可以结合基因功能注释、转录组测序等手段对QTL中包含的基因进行进一步的筛选，最终做到性状位点的精确定位。
遗传图谱可以用于多个性状的定位，但定位的精度很大程度依赖于遗传图谱中标记的密度和群体大小。本文使用GBS测序的方式可以构建得到高密度的遗传图谱，由于材料较少（不足100个子代），所以最终的bin标记较少，但是QTL定位的平均分辨率仍然小于1Mb。相对于传统SSR等标记而言，是个巨大的提升。后续筛选候选基因除了扩大群体的遗传学策略外，还可以基于双亲重测序的数据挖掘QTL区间内非同义突变，或者依据表型特点进行绝对定量转录组测序，筛选QTL区间内组织特异性或者差异表达基因。
参考文献：
Pereira L, Ruggieri V, Pérez S, et al. QTL mapping of melon fruit quality traits using a high-density GBS-based genetic map. BMC plant biology, 2018, 18(1): 324.
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