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F1群体遗传图谱定位葡萄果实硬基因 | 群体遗传
发表时间:2020.1
影响因子:4.3
果实硬度是鲜食葡萄最重要的品质特征之一。浆果硬度的潜在分子和遗传机制尚不清楚。基于全基因组重测序作者构建了一个高密度遗传图谱,并识别与浆果硬度相关的QTL位点。遗传图谱共有19个连锁群,其中1662个bin标记(26,039个SNPs),总长1463.38 cM,平均标记间距离为0.88 cM。连续3年F1群体浆果硬度的表型表现出连续的变异性,接近正态分布。根据遗传图谱和表型数据,利用复合区间作图识别到三个潜在地与果实硬度相关的显著数量性状位点(QTLs)。各QTL的贡献率在21.5% ~ 28.6%之间。作者确定了四个与葡萄硬度相关的候选基因,与内葡聚糖酶、脱落酸相关(ABA)和转录因子相关。qRT-PCR分析显示葡萄转色期的VIT_18s0041g02410基因和VIT_18s0089g00210基因在亲本Muscat Hamburg中表达量高于亲本Cirmson Seedless,是和浆果的硬度表型一致。这些结果证实了VIT_18s0041g02410和VIT_18s0089g00210是与浆果硬度相关的候选基因。
研究背景
葡萄(Vitis vinifera L.)是世界上最重要的经济果树作物之一,2017年全球产量为7400万吨(网址:http://www.fao.org/faostat)。葡萄果实被广泛用作鲜食和生产葡萄酒,葡萄干和果汁。葡萄具有很高的营养价值,有益健康。浆果硬度是影响消费者接受的主要因素之一。因此,它是鲜食葡萄育种中的一个重要性状。浆果硬度越高,采后损失越少,对全年水果销售和海外运输非常重要。因此,培育高硬度葡萄新品种是葡萄生产的重要环节。葡萄属多年生木本植物,杂合度高,一般需采4到5年的种子生长和发育成果实。传统的葡萄育种是耗时、费力和昂贵的。随着现代分子生物学的发展,育种人员现在使用分子标记辅助选择(MAS)育种。通过筛选与目标性状连锁的分子标记,在杂交后代中进行目标性状相关的分子标记早期选择;因此,MAS可以大大缩短育种过程提高育种效率。葡萄的许多重要经济性状,如产量、品质和抗性都是数量性状;其表型在后代中呈持续分布。基于连锁图谱分析和分离后代表型研究数量性状位点(QTL)的方法已广泛用于研究农艺性状的遗传决定因子。
材料与方法
亲本Muscat Hamburg (V. viniferaL.) and Crimson Seedless (V. vinifera L.) 杂交产生105个F1子代群体,收集三年连续(2016-2018)浆果硬度性状表型数据。利用SPSS13.0统计软件对该性状进行统计分析计算均值、标准差、峰度、偏度,t-检验计算显著性。Illumina HiSeq 4000 测序仪进行全基因组重测序,过滤低质量、冗余、非成对reads后得到790.63Gb Clean reads。平均Q30为93.20%,平均GC含量36.82%。然后,与葡萄基因组((PN40024 assembly 12X )比对开发SNP标记,分型过滤,构建遗传图谱,进行QTL定位并识别与浆果硬度相关候选基因。
研究结果
利用BWA软件将获得的Clean data与葡萄基因组进行比对,双亲本比对效率96.30%和95.48%,子代平均比对效率96.32%。亲本覆盖深度分别为44.93X、47.05X,子代平均覆盖深度20.22X。GATK变异识别检测到27,695个SNP,根据亲本基因型对子代进行分型其中lmxll、nnxnp、hkxhk类型标记分别为13,039个,12,824个,174个。经过上图标记过滤(完整度20%,偏分离(p<0.01)),最终剩26,039个标记进行排图。采用Lep-MAP3排图软件中ML最大似然算法,LOD=7,排出19条连锁群,Kosambi算法计算图距。雌性图谱中包含935个BIN标记(12,949 SNP),图距1494.56cM,平均图距1.6cM,雄性图谱包含913个bin标记(13,257SNP),图距1494.67CM,平均图距1.64cM。最终整合出的中性图谱信息如下:
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