玉米目标QTL区间内目标基因的挖掘方法及系统

玉米目标qtl区间内目标基因的挖掘方法及系统
技术领域
1.本技术涉及玉米农艺性状相关目标基因挖掘的技术领域，尤其涉及玉米目标qtl区间内目标基因的挖掘方法及系统。


背景技术：

2.基因定位是遗传学研究中的重要环节，是遗传学研究中的一项基本工作。玉米作物中的一些重要的农艺性状，如株高、抽穗期、产量等都属于多基因控制的数量性状，其表型表现为连续分布，且受环境与基因互作的影响，遗传基础比较复杂。数量性状位点(quantitative trait locus,qtl)的精细定位是阐明复杂性状的分子遗传基础，并进而在玉米分子育种中进行应用的关键。
3.传统的qtl定位方法是基于连锁分析进行定位，在得到初定位的区间后通过分子标记筛选重组材料进行多年多点的精细定位和表型验证；构建用于精细定位的遗传作图群体操作步骤繁琐、耗时较长，成本也相对较高，因此急迫地需要开发新方法弥补传统qtl定位的不足。


技术实现要素：

4.本技术发明人在长期实践中创造性地发现，通过初步定位的目标qtl区间，利用筛选得到的成组材料获得其差异表达以及结构变异基因信息，对利用第一算法和/或第二算法得到的第一预测值和/或第二预测至进行修饰，以此得到第一候选清单和/或第二候选清单，从而经过表型验证得到目标基因。该方法或系统无需多年多点的精细定位过程，基于前期的初定位结果，仅需2～3代就可以确定目标qtl的候选基因，这将极大地促进qtl的定位过程和功能基因克隆。
5.第一方面，本技术实施例公开了一种玉米目标qtl区间内目标基因的挖掘方法，其中，所述挖掘方法包括以下步骤：
6.定位目标qtl区间；
7.根据目标qtl区间内的基因型相反、非目标qtl区间的基因型相同筛得成组材料；
8.筛选得到所述成组材料的差异表达基因和结构变异基因；
9.基于第一算法计算得到所述目标qtl区间内的所有基因的第一修饰预测值排序得到的第一候选清单；
10.基于第二算法计算得到所述目标qtl区间内的所有基因的第二修饰预测值排序得到的第二候选清单；
11.基于所述第一候选清单和/或所述第二候选清单，对其中候选基因进行表型验证以获得目标基因。
12.在本技术实施例中，所述基因型相反是指与参考基因型相反，所述参考基因型是基于现有数据与所述目标性状相关的基因型。
13.在本技术实施例中，筛选获得结构变异基因的步骤包括snp calling、基因注释过
程和基因筛选过程。
14.在本技术实施例中，基因筛选过程包括采用筛选条件对经过变异注释过程得到的基因注释信息进行筛选，具体包括：
15.若注释信息包括保守的原位删除、保守的原位插入、破坏性原位删除、破坏性原位插入、移码突变、可变剪切受体变异、可变剪切供体变异、起始密码子缺失、提前终止和终止密码子缺失中的至少一种，则将对应的基因汇集判定为结构变异基因。
16.在本技术实施例中，“基于第一算法计算得到所述目标qtl区间内的所有基因的第一修饰预测值排序得到的第一候选清单”的步骤具体包括：
17.基于第一算法计算得到所述目标qtl区间内的所有基因的所述第一预测值；
18.将所述目标qtl区间内的所述差异表达信息和/或结构变异信息作为权重对所述第一预测值修饰，得到第一修饰预测值；
19.根据所述第一修饰预测值获得所述目标qtl区间内的第一候选清单。
20.在本技术实施例中，“对所述第一预测值修饰”的步骤具体包括：
21.若目标qtl区间内的某一基因为差异表达基因和/或结构变异基因，则第一修饰预测值＝(第一预测值+1)/2；
22.若目标qtl区间内的某一基因既不是差异表达基因也不是结构变异基因，则第一修饰预测值＝第一预测值/2。
23.在本技术实施例中，“基于第二算法计算得到所述目标qtl区间内的所有基因的第二修饰预测值排序得到的第二候选清单”的步骤具体包括：
24.基于第二算法计算得到所述目标qtl区间内的所有基因进行第二预测值；
25.将所述目标qtl区间内的所述差异表达信息和结构变异信息作为权重对所述第二预测值修饰，得到第二修饰预测值；
26.根据所述第二修饰预测值获得所述目标qtl区间内的第二候选清单。
27.在本技术实施例中，“对所述第二预测值修饰”的步骤包括：
28.若目标qtl区间内的某一基因为差异表达基因和/或结构变异基因，则所述第二修饰预测值＝所述第二预测值；
29.若目标qtl区间内的某一基因既不是差异表达基因也不是结构变异基因，则所述第二修饰预测值＝所述第二预测值/2。
30.第二方面，本技术实施例公开了一种玉米目标qtl区间内目标基因的挖掘系统，其中，所述挖掘系统包括：
31.目标qtl区间定位模块，用于获取与农作目标性状相关的目标qtl区间；
32.第一筛选模块，用于筛选在目标qtl区间内的标记基因型相反而在目标qtl区间外的标记基因型相同的成组材料；
33.第二筛选模块，用于筛选成组材料具有的差异表达候选基因和结构变异基因；
34.第一预测模块，用于基于第一算法计算得到所述目标qtl区间内的所有基因进行排序以得到第一候选清单；
35.第二预测模块，用于基于第二算法计算得到所述目标qtl区间内的所有基因进行排序以得到第二候选清单；
36.表型验证装置，用于根据所述第一候选清单和/或所述第二候选清单获得第三候
选清单，并对所述第三候选清单中的候选基团进行表型验证以获得目标基因。
37.与现有技术相比，本技术至少具有以下有益效果之一：
38.本技术实施例公开的挖掘方法可以低成本高效率的进行qtl候选基因的挖掘，与传统定位方法相比，不需要多年多点的精细定位过程，基于前期的初定位结果，仅需2～3代就可以确定目标qtl的候选基因，这将极大地促进qtl的定位过程和功能基因克隆。同时，该方法可以批量克隆qtl位点，这为特定性状遗传调控机理的解析提供了丰富的基因资源。
附图说明
39.图1为本技术实施例提供的目标qtl区间内目标基因的挖掘方法流程示意图。
40.图2为本技术实施例提供的dan340和k22自交系构建的191个ril系材料的2000个标记基因的基因型结果截图。
41.图3为本技术实施例提供的玉米qph7-1位点成组材料的筛选结果图。
42.图4为本技术实施例提供的玉米qph7-1区间内所有基因的表达量的火山图。
43.图5为本技术实施例提供的图1中s400步骤的可选流程示意图。
44.图6为本技术实施例提供的一个第一候选清单。
45.图7为本技术实施例提供的图1中s500步骤的可选流程示意图。
46.图8为本技术实施例提供的一个第二候选清单。
47.图9为本技术实施例提供的zm00001d022481基因的变异位点鉴定以及ems突变体的表型验证结果；a为zm00001d022481基因在亲本dan340和k22中的变异位点；b为ems突变体的表型照片；c为ems突变体在2个地点的显著性检验，20dhn表示20年冬海南，21csd表示21年春山东。
具体实施方式
48.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。本技术中未详细单独说明的试剂均为常规试剂，均可从商业途径获得；未详细特别说明的方法均为常规实验方法，可从现有技术中获知。
49.在本技术中，术语“目标qtl区间”选自玉米株高qtl、玉米叶片耐高温qtl、玉米穗粒相关qtl、玉米籽粒相关qtl、玉米苗期耐盐性相关qtl、玉米苞叶可塑性相关qtl或玉米抗瘤黑粉病qtl、玉米抗盐碱抗冷抗热等非生物胁迫应答相关qtl或玉米抗病抗虫等生物胁迫应答qtl。对应的，“目标基因”选自“目标qtl区间”内的玉米株高调控基因、玉米叶片耐高温调控基因、玉米穗粒调控基因、玉米籽粒调控基因、玉米苗期耐盐性调控基因、玉米苞叶可塑性调控基因、玉米抗瘤黑粉病调控基因、玉米抗盐碱抗冷抗热等非生物胁迫应答调控基因或玉米抗病抗虫等生物胁迫应答调控基因。
50.现有技术对“目标qtl区间”内的“目标基因”的挖掘是基于连锁分析进行定位，在得到初定位的区间后通过分子标记筛选重组材料进行多年多点的精细定位和表型验证；构建用于精细定位的遗传作图群体操作步骤繁琐、耗时较长，成本也相对较高。为此，本技术开发了一种目标qtl区间内目标基因的挖掘方法，本技术实施例公开的目标qtl区间内目标基因的挖掘方法应用于与玉米性状相关的目标qtl区间内的目标基因挖掘。
51.在一些实施例中，如图1所示，该挖掘方法包括以下步骤：
52.s100、定位目标qtl区间；
53.s200、根据目标qtl区间内的基因型相反、非目标qtl区间的基因型相同筛得成组材料；
54.s300、筛选得到所述成组材料的差异表达信息和结构变异信息；
55.s400、基于所述差异表达信息和结构变异信息，利用第一算法获得得到所述目标qtl区间内的第一候选清单；
56.s500、基于所述差异表达信息和结构变异信息，利用第二算法获得得到所述目标qtl区间内的第一候选清单；
57.s600、基于所述第一候选清单和/或所述第二候选清单，对其中的候选基因进行表型验证以获得目标基因。
58.s100
59.本步骤中，qtl定位就是采用类似单基因定位的方法将qtl定位在遗传图谱上，确定qtl与遗传标记间的距离(以重组率表示)。根据标记数目的不同，可分为单标记、双标记和多标记几种方法。根据统计分析方法的不同，可分为方差与均值分析法、回归及相关分析法、矩估计及最大似然法等。根据标记区间数可分为零区间作图、单区间作图和多区间作图。此外，还有将不同方法结合起来的综合分析方法，如qtl复合区间作图(cim)、多区间作图(mim)、多qtl作图或多性状作图(mtm)。
60.本技术实施例公开的遗传作图的定位群体选自f2群体，ril群体，bc群体，dh群体或nil群体。具体的，利用表型存在显著差异的两个亲本(p1和p2)杂交得到子一代f1，自交得到f2群体。f2群体的单株通过多代自交得到ril群体。
61.本领域技术人员应当熟知地，本步骤中的qtl定位过程可以根据定位群体的基因信息和表型信息，采用相关现有软件实现，例如qtl icimapping软件、winqtlcart软件，r/qtl软件，mapqtl软件等。
62.一些qtl定位数据的获得实施例中，利用构建的定位群体的表型数据以及基因型数据进行qtl的初步定位。示例性地，上述步骤构建的玉米ril群体包括199个玉米材料，对应具有199份株高数据和199份基因型数据，对这些株高数据和基因型数据分别进行染色体分组，即可构建基因各染色体的各基因定位图谱。上述构建过程均于qtl遗传作图软件中完成，例如qtl icimapping软件。
63.例如以“the genetic basis of plant architecture in 10maize recombinant inbred line populations”公开的ril群体为遗传作图群体，对ril群体进行了重测序鉴定到了一系列的变异位点，并进行了株高表型的多年多点的表型调查，利用连锁分析定位到玉米株高qtl位点qph7-1。该位点的具体信息如表1所示。
64.表1 qph7-1位点基本信息
65.[0066][0067]
s200
[0068]
本步骤中，“成组材料”定义在目标qtl区间内的标记基因型完全相反，而在目标qtl区间外的标记基因型尽可能相同。术语“相反”是指可变基因组与参考基因型；术语“相同”是指基因型相同，利用参考基因型相同、杂合基因型相同、可变基因型相同、缺失基因型相同。
[0069]
一个具体的实施例中，如图2所示，用于玉米株高qtl位点qph7-1定位的材料为dan340和k22自交系构建的191个ril系材料，共2100个标记(涵盖玉米1～10#染色体，标记来源于maizesnp50 beadchip，参见“genome-wide recombination dynamics are associated with phenotypic variation in maize”)。图2中，“0”代表参考基因型ref，“1”代表杂合基因型，“2”代表可变基因型，“3”代表缺失基因型；其中，术语“相反”指“0”基因型与“2”基因型对应的一对材料；术语“相同”指“0”基因型与“0”基因型”相同、“1”基因型与“1”基因型”相同、“2”基因型与“2”基因型”相同或“3”基因型与“3”基因型”相同对应的一对材料。通过对该191个ril系材料进行具有目标qtl区间内(qph7-1)内标记基因“相反”基因型以及其他区域内标记基因型“相同”的一对成组材料。
[0070]
一个更加具体的实施例中，采用select.py脚本进行成组材料的筛选。脚本运行命令：python3 select.py input1.txt input2.txt out.txt；输入文件input1.txt包含2列(marker和qtl_name)，输入文件input2.txt为群体内所有单株在所有标记上的基因型信息，输出文件out.txt包含4列(qtl_name材料1材料2分值)，根据输出qtl位点的材料组合分值进行从高到低排序，挑选前3组材料中的其中一组进行后续播种取样；其中，分值代表计在qtl区域内所有标记基因型完全相反的前提下，统计其他背景区域基因型一致的标记数量。结果如图3所示，其中红色条形框指示的位置为qph7-1位点所在位置，5个灰色条形框为该群体定位到的其他5个株高qtl位点，对应的成组材料为12ril0437和12ril0446。
[0071]
s300
[0072]
本步骤包括筛选成组材料的差异表达基因和结构变异基因。具体包括获得成组材料的rna序列，并定位目标qtl区间内的差异表达基因和结构变异基因。
[0073]
一个具体的实施例中，对成组材料播种，对特定发育时期特定组织的取样和进行rna-seq测序。以株高性状为例，取样的材料可以是播种后14天的茎尖组织，以雄穗分枝数性状为例，取样的材料可以是分化后2-3mm的雄穗组织。每个材料可以设置2-3个生物学重复，每个重复取6-10个单株的对应组织。
[0074]
一个具体的实施例中，对获取的成组材料的rna序列仅需确定不同的read计数即
可，可采用bowtie、bwa、salmon和hisat2等比对工具进行比对，筛选12ril0437和12ril0446两份材料得到的两份rna数据wx31-1和wx32-1的差异表达基因。
[0075]
例如，本步骤利用hisat2对12ril0437和12ril0446两份材料得到的两份rna数据wx31-1和wx32-1进行比对，比对以玉米基因组b73-v4作为参考基因组，比对结果如表2所示。表2可知，基于玉米参考基因组b73-v4版本，利用hisat2软件进行比对，比对率分别为73.98％和73.76％。
[0076]
表2 wx31-1和wx32-1的hisat2比对结果
[0077]
samplewx31-1wx32-1raw reads number3737229239995330raw bases number56058438005999299500clean bases number3477930235959908clean reads rate(％)93.0689.91clean reads number52168953005393986200raw q30 bases rate(％)93.9994.63clean q30 bases rate(％)94.5194.63mapped_bam(gb)1.451.49unmapped_bam(gb)0.510.53mapping rate(％)73.9873.76
[0078]
具体的实施例中，本步骤利用利用cuffdiff软件进行差异表达基因的鉴定，qph7-1区间内所有基因的表达量数据绘制的火山图如图4所示，其中标记红色的点为差异表达基因，结果统计于表3中。
[0079]
表3 qph7-1区间的差异表达基因
[0080]
test idzm 00001d022451zm 00001d022467zm 00001d022474zm 00001d022475gene idzm 00001d022451zm 00001d022467zm 00001d022474zm 00001d022475locus7:177999484-1780007987:178218339-1782197827:178334239-1783357807:178358853-178366543sapmle_1q1q1q1q1sapmle_2q2q2q2q2statusokokokokvalue_1(fpkm)1.6562304.747680value_2(fpkm)7.484598.35589122.33729.021log2(fold_change)2.17602inf4.6875inftest_stat2.32646#name？7.4775#name？p_value0.049755.00e-050.00015.00e-05q_value0.9992730.0058850.0108520.005885significantnoyesyesyes
[0081]
一个具体的实施例中，筛选获得结构变异基因信息的步骤包括snp calling、基因注释过程和基因筛选过程。其中，基因筛选过程包括采用筛选条件对经过基因注释过程得到注释信息进行筛选。该筛选过程具体包括：若注释信息包括保守的原位删除(即删除1～5个氨基酸)、保守的原位插入(即插入1～5氨基酸)、破坏性原位删除(即删除1～5个氨基酸，同时改变1～2个氨基酸)、破坏性原位插入(即为插入1～5个氨基酸，同时改变1～2个氨基酸)、移码突变、可变剪切受体变异、可变剪切供体变异、起始密码子缺失、提前终止和终止密码子缺失中的至少一种，则将对应的基因判定为结构变异基因。
[0082]
s400
[0083]
如图5所示，s400步骤具体包括：
[0084]
s401、基于第一算法计算得到所述目标qtl区间内的所有基因的所述第一预测值。本步骤的具体实施例中，第一算法选自经过训练的adaboost，bagging，kneighbors，logistic regression和xgboost模型算法，优选地为xgboost模型算法，以目标qtl区间内的所有基因的chia-pet数据，co-expression数据，co-translation数据以及ppi(蛋白质-蛋白质互作)数据作为特征数据，利用第一算法对目标qtl区间内的所有基因分别进行打分，以得到第一预测值。
[0085]
s402、将所述目标qtl区间内的所述差异表达信息和结构变异信息作为权重对所述第一预测值修饰，得到第一修饰预测值。在本步骤的具体实施例中，“对所述第一预测值修饰”的步骤具体包括：若目标qtl区间内的某一基因为差异表达基因和/或结构变异基因，则第一修饰预测值＝(第一预测值+1)/2；若目标qtl区间内的某一基因既不是差异表达基因也不是结构变异基因，则第一修饰预测值＝第一预测值/2。
[0086]
s403、根据所述第一修饰预测值获得所述目标qtl区间内的第一候选清单。在本步骤的具体实施例中，第一候选清单是将目标qtl区间内的标记基因第一修饰预测值按照从大至小排列得到的。若第一修饰预测值越大且越接近1，则该第一修饰预测值对应的基因越有可能是目标qtl区间内的候选基因；若第一修饰预测值越小且越接近0，则该第一修饰预测值对应的基因越不可能是目标qtl区间内的候选基因。
[0087]
如图6所示，一个具体的s400实施步骤中，将玉米株高qtl位点qph7-1定位在chr7的177.95-179.03mb区间范围内，利用xgboost模型对qph7-1位点进行了候选基因的预测得到的第一候选清单，
[0088]
s500
[0089]
如图7所示，s500步骤具体包括：
[0090]
s501、基于第二算法计算得到所述目标qtl区间内的所有基因进行第二预测值；
[0091]
s502、将所述目标qtl区间内的所述差异表达信息和/或结构变异信息作为权重对所述第二预测值修饰，得到第二修饰预测值；
[0092]
s503、根据所述第二修饰预测值获得所述目标qtl区间内的第二候选清单。
[0093]
s501的实施例中，选取所有阳性基因作为基准，分别获取目标qtl区间内的每一基因与全部的阳性基因的最短距离之和，即为第二预测值，即采用为本领域技术人员熟知的最短距离法计算得到。其中，“阳性基因”为本领域技术人员熟知的影响玉米株高的基因，“阴性基因”为本领域技术人员熟知对玉米株高无影响的基因。
[0094]
s502的具体实施例中，“对所述第二预测值修饰”的步骤具体包括：若目标qtl区间内的某一基因为差异表达基因和结构变异基因中的至少一种，则第二修饰预测值＝第二预测值；若目标qtl区间内的某一基因既不是差异表达基因也不是结构变异基因，则第二修饰预测值＝第二预测值/2。
[0095]
s503的具体实施例中，第二候选清单是将目标qtl区间内的标记基因第二修饰预测值按照从大至小排列得到的。若第二修饰预测值越大且越接近1，则该第二修饰预测值对应的基因越有可能是目标qtl区间内的候选基因；若第二修饰预测值越小且越接近0，则该第一修饰预测值对应的基因越不可能是目标qtl区间内的候选基因。
[0096]
一个具体的s500实施步骤中，在qph7-1区间内共覆盖了41个基因，其中11个基因为deg或者具有10种类型结构变异，得到的第二候选清单如图8所示。
[0097]
s600
[0098]
在一些可选的实施例中，s600包括分别对所述第一候选清单中的候选基因和/或所述第二候选清单中的候选基因进行表型验证，以获得目标基因。例如，直接根据第一候选清单中的第一修饰预测值较大的候选基因进行表型验证，或者直接根据第一候选清单中的第一修饰预测值较大的候选基因进行表型验证，或者将同时根据第一候选清单中的第一修饰预测值较大的候选基因进行表型验证和根据第一候选清单中的第一修饰预测值较大的候选基因进行表型验证，以确定目标基因。
[0099]
本步骤的表型验证实施例中，具体包括：利用ems突变体以及crispr突变体等材料进行第一候选基因和/或第二候选基因进行表型验证，以确定目标基因。具体的实施例中，本技术公开玉米qph7-1区间的株高相关基因最终通过表型验证为zm00001d022481。
[0100]
具体的表型验证实施过程中，对zm00001d022481基因在2个亲本(dan340和k22)中的dna序列进行了扩增和测序验证，利用引物22481-ms1f/ms1r引物(如seq id no.1～2所示)鉴定到一个tga(k22)》tgg(dan340)的终止密码子缺失突变，导致了合成的蛋白无法正常终止(附图9a)。为了验证该基因是否可以真实影响株高，本实施例利用引物ems22481-f/r(如seq id no.3～4所示)对该基因的ems突变体(id为ems4-1bc2be，齐鲁师范学院路小铎教授课题组构建的玉米b73自交系ems突变体库)突变位点进行检测，并对突变体进行了多年多点的株高表型验证。与野生型相比，ems突变体植株的株高显著降低，验证了该基因确实是qph7-1位点的功能基因，可以调控玉米株高(附图9b，9c)。也进一步证实了qtg-miner方法可以进行qtl的快速定位和功能基因克隆，为批量克隆qtl位点的候选基因，以及特定性状遗传调控机理的解析提供了新的思路和方法。
[0101]
挖掘系统
[0102]
可以理解地，通过上述s100～s600的步骤，能够对目标qtl区间内的目标基因进行挖掘，为此，本技术实施例还公开了一种目标qtl区间内目标基因的挖掘系统，包括：目标qtl区间定位模块、第一筛选模块、第二筛选模块、第一预测模块和/或第二预测模块以及表型验证装置。
[0103]
目标qtl定位模块用于采用类似单基因定位的方法将qtl定位在遗传图谱上，确定qtl与遗传标记间的距离(以重组率表示)。根据统计分析方法的不同，可分为方差与均值分析法、回归及相关分析法、矩估计及最大似然法等。根据标记区间数可分为零区间作图、单区间作图和多区间作图。此外，还有将不同方法结合起来的综合分析方法，如qtl复合区间作图(cim)、多区间作图(mim)、多qtl作图或多性状作图(mtm)等。
[0104]
具体的实施例中，第一筛选模块用于筛选在目标qtl区间内的标记基因型相反而在目标qtl区间外的标记基因型相同的成组材料。其中，“相反”是指与参考基因型相比具有可变基因的基因型，“相同”是指相同的杂合型、参考基因型、缺失基因型等。
[0105]
具体的实施例中，第二筛选模块用于成组材料具有的差异表达候选基因和结构变异基因。具体包括获得成组材料的rna序列，并定位目标qtl区间内的差异表达基因和结构变异基因。
[0106]
具体的实施例中，第一预测模块用于基于第一算法计算得到所述目标qtl区间内
的所有基因进行排序以得到第一候选清单。
[0107]
具体的实施例中，第一算法选自经过训练的adaboost，bagging，kneighbors，logistic regression和xgboost模型算法，优选地为xgboost模型算法，以目标qtl区间内的所有基因的chia-pet数据，co-expression数据，co-translation数据以及ppi(蛋白质-蛋白质互作)数据作为特征数据，利用第一算法对目标qtl区间内的所有基因分别进行打分，以得到第一预测值；并将所述差异表达信息和结构变异信息作为权重对所述第一预测值修饰，得到第一修饰预测值；根据所述第一修饰预测值获得所述目标qtl区间内的第一候选清单。
[0108]
具体的实施例中，第二预测模块用于基于第二算法计算得到所述目标qtl区间内的所有基因进行排序以得到第二候选清单。
[0109]
具体的实施例中，第二算法包括选取所有阳性基因作为基准，分别获取目标qtl区间内的每一基因与全部的阳性基因的最短距离和，即为第二预测值；并将所述差异表达信息和结构变异信息作为权重对所述第二预测值修饰，得到第二修饰预测值；根据所述第二修饰预测值获得所述目标qtl区间内的第二候选清单。
[0110]
具体的实施例中，表型验证装置用于基于所述第一候选清单和/或所述第二候选清单获得候选基因，以对其中的候选基因进行表型验证获得目标基因。具体的实施例中，表型验证装置包括用于验证目标基因的引物、pcr扩增试剂盒和测序装置，利用引物对突变体的目标基因的突变位点进行扩增，利用测序装置对扩增产物进行测序，并对突变体和野生个体的农艺性状分别进行检测和验证。
[0111]
以上所述，仅为本技术较佳的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。