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文獻解讀

單株GWAS與BSA結合快速鑒定株高候選SNP

FABURIQI:2019-10-15 LIULANCISHU:197


摘要

背景:GWAS是定位QTL和多種作物性狀相關的SNPs/gene的重要工具。典型的GWAS在作物自交系群體中的應用,利用多次測量和平均表型作為響應變量。本研究提出了一種單株GWAS(sp-GWAS)分析的策略,不需要提供一系列相關的自交系。但是sp-GWAS依賴于從隨機交配群體中取樣的單個植物的表型和基因型。更重要的是本文證實了sp-GWAS能夠有效的和BSA策略結合快速確認顯著關聯的SNPs。

結論:本研究用到Shoepeg玉米地方品種(一種作為開放授粉的品種),用來評估sp-GWAS與BSA聯用是否能高效的檢測到與株高顯著關聯的SNPs。共有768個單株種植在兩年的8個不同環境下,sp-GWAS分析。在768個單株中共有306k個多態標記用于關聯分析,最終獲得25個與株高顯著相關的SNPs(p<0.00001)。相同群體分別挑選高和矮的個體進行混池測序,BSA關聯到37個與主要相關的區域。25個GWAS關聯的位點中有3個是和BSA定位區域是重疊的。

材料方法

植物材料:玉米地方品種Shoepeg:一種未受改良的玉米品種,是隨機雜交生成的雜合材料。連續兩年分別在4個地方各種5000株Shoepeg,分別挑選96株極端高和矮的株系進行后續分析。

測序策略:GBS(ApeKI),Illumina NEXTseq SE75bp。

參考基因組:B73

version3 [AGPv3; http://ftp.maizesequence.org/]

GWAS關聯分析:FarmCPU

R package。(現在關聯閾值:p<0.00001)。

BSA關聯分析:雙側z檢驗。


研究結果

1、實驗流程概述

第一年4個地方,每個地方分別種植5000株Shoepeg,每個地方隨機挑選96株進行基因型和表型分析。按照表型分別挑選兩個地方5%極端高和矮的單株。

第二年將4個地方分別挑選的極端個體在相同的地方再分別種5000株。然后分別從高和矮的兩個種植點分別隨機各挑選96個極端個體進行表型鑒定和BSA測序分析。

2、關聯分析

GWASHEBSADUIYUMIZHUGAODINGWEIJIEGUO(QIZHONGGWASXIANZHUXIANGGUANWEIDIANYOU25GE,QIZHONG3GEYUBSAGUANLIANQUYUZHONGDIE)

GWASGUANLIANWEIDIANZHUSHIXINXI

BSAGUANLIANQUYU

參考文獻:Single-plant GWAS coupled with bulk segregant analysis allows rapid identification and corroboration of plant-height candidate SNPs [J].2019.BMC Plant Biology