【項目文章】SLAF技術(shù)構建遺傳圖譜定位四倍體棉花單鈴重性狀

研究背景

棉花是重要的經(jīng)濟作物，提供了高質(zhì)量的棉纖維用于工業(yè)生產(chǎn)和人類(lèi)使用。不斷增長(cháng)的工業(yè)需求給棉花增產(chǎn)提出了更高的要求。單鈴重是重要的產(chǎn)量構成因子之一，如何在不降低其他纖維品質(zhì)的前提下提高產(chǎn)量是育種家孜孜以求的目標。通過(guò)MAS輔助育種能夠直接對基因型進(jìn)行選擇?；谶z傳圖譜的QTL定位研究可以定位到相應的功能基因或者與功能基因緊密連鎖的分子標記，因此能極大地促進(jìn)MAS研究。常規的SSR標記很難構建飽和的遺傳圖譜，而利用SNP標記則可以解決這個(gè)問(wèn)題。利用高通量測序技術(shù)能夠對全基因組開(kāi)發(fā)SNP標記，使高密度遺傳圖譜構建成為可能。
本研究利用SLAF-seq技術(shù)對包含196個(gè)子代的陸地棉RIL群體構建高密度遺傳圖譜，并結合多年多點(diǎn)單鈴重的表型數據進(jìn)行QTL定位。同時(shí)針對QTL定位區域進(jìn)行候選基因的挖掘。

材料和方法

本文親本是0-153和sGK9708，0-153纖維品質(zhì)較好，而sGK9708產(chǎn)量潛力高且適應性廣。雙親單鈴重性狀差異極顯著(zhù)。F6:8重組自交系196個(gè)。方法：利用SLAF-seq技術(shù)構建高密度遺傳圖譜并進(jìn)行QTL定位。QTL定位軟件：Windows QTL Cartgrapher 2.5。

結果分析

共獲得443.56M reads共計87.89GB數據。數據Q20為82.24%，GC含量為34.47%。親本共開(kāi)發(fā)SLAF標簽5.3萬(wàn)個(gè)，深度分別為78.66X和102.13X。子代平均開(kāi)發(fā)5萬(wàn)個(gè)SLAF標簽，平均深度為14.5X?；赟LAF標簽共開(kāi)發(fā)出160876個(gè)SNP，其中親本中多態(tài)性有23519個(gè)，多態(tài)率為14.62%。適合棉花作圖的SNP標記（aaxbb型）18318個(gè)，去除低質(zhì)量、低深度和極顯著(zhù)偏分離的標記后后剩余5521個(gè)SNP用于遺傳圖譜構建。構建了棉花A基因組和D基因組連鎖群26個(gè)，共3259.37cM的遺傳圖譜，平均圖距0.78cM。其中A基因組包含標記3550個(gè)，遺傳距離1838.37個(gè)，D基因組包含標記個(gè)1971個(gè)，遺傳距離1971cM。

（1）遺傳圖與棉花物理圖譜共線(xiàn)性分析發(fā)現圖譜覆蓋度良好，絕大多數的SNP與物理圖譜的共線(xiàn)性良好，相對于A(yíng)基因組而言，D基因組的共線(xiàn)性更好。

 

（2）重組熱點(diǎn)分析發(fā)現26條連鎖群中，21條含有重組熱點(diǎn)區域，A套中9條LG含有重組熱點(diǎn)，D套中12條LG含有重組熱點(diǎn)。所有LG中，13號含有重組熱點(diǎn)最多，有196個(gè)。
結合多年多點(diǎn)的表型數據進(jìn)行QTL定位，共檢測到11個(gè)不同環(huán)境下146個(gè)單鈴重的QTL位點(diǎn)，其中16個(gè)能在至少3個(gè)環(huán)境中重復檢測到。這16個(gè)QTLs中qBW-chr13-7能在7種環(huán)境下檢測到，包含26個(gè)SNP標記，解釋表型變異率在6.13%-14.7%之間。結合參考基因組共鑒定出344個(gè)候選基因，其中340個(gè)基因含有注釋信息，并利用GO，KEGG和KOG數據分別進(jìn)行基因富集分析。為更進(jìn)一步精細定位和MAS育種奠定基礎。