本发明涉及植物分子生物学,生物信息学和植物分子育种领域,具体地,涉及与陆地棉子指相关的snp分子标记及其应用。
背景技术:
棉花不仅是最重要的纤维作物,还是重要的经济作物,其生产对全球经济有着巨大的影响。全球约1亿个家庭从事与棉花相关的产业,每年产值逾千亿美元。中国是全球最大的皮棉生产国与消费国。产量是棉花的重要经济性状,同时也是典型的数量性状。子指是棉花产量的主要组分之一。子指高低受多种因素影响,但自身遗传因素是主要的决定因素。
全基因组关联分析(genome-wideassociationstudy,gwas)是一种对全基因组范围内的常见遗传变异(单核苷酸多态性和拷贝数)基因总体关联分析的方法,该方法以自然群体为研究对象,以长期重组后保留下来的基因(位点)间连锁不平衡(linkagedisequilibrium,ld)为基础,将目标性状表型的多样性与基因(或标记位点)的多态性结合起来分析,可直接鉴定出与表型变异密切相关且具有特定功能的基因位点或标记位点。在全基因组范围内进行整体研究,能够一次性对优良性状进行轮廓性概览,适用于挖掘优良性状等的研究。
分子标记技术(molecularmarkertechnologies)是分子育种中的重要工具。近年来,随着棉花二倍体、四倍体全基因组测序的完成和高通量dna测序技术的突飞猛进,申请人已成功完成了419份棉花核心种质资源的重测序。通过生物信息学进行数据分析比对,获得大量高质量的snps,这些snps可用于单体型图谱、遗传图谱、关联性图谱、指纹图谱的构建,为分子育种、系统进化、种质资源鉴定提供重要保障。本发明利用全基因组关联分析定位了与陆地棉子指关联的一批(snp)分子标记,为分子标记辅助选择及聚合育种改良棉花品质奠定基础。
技术实现要素:
本发明的目的在于提供与陆地棉子指相关的snp分子标记及其在分子育种中的应用。
本发明提供的与陆地棉子指相关的snp分子标记,其核苷酸序列如seqidno.1-119任一个所示。
上述snp分子标记其snp位点位于seqidno.1-119任一个核苷酸序列的第50位碱基。本发明119个snp分子标记的信息见表1。
表1与陆地棉子指关联的snp标记
含有上述snp分子标记的基因芯片属于本发明的保护范围。
本发明提供了上述snp分子标记或含有该snp分子标记的基因芯片在棉花子指的早期预测中的应用。
本发明提供了上述snp分子标记或含有该snp分子标记的基因芯片在高产棉花早期预测中的应用。
本发明提供了上述snp分子标记或含有该snp分子标记的基因芯片在棉花种质资源改良中的应用。
本发明还提供了与陆地棉子指相关的snp分子标记组合,其为含有核苷酸序列分别如seqidno.1-119任二个或多个所示的snp分子标记,其snp位点均位于seqidno.1-119任一个核苷酸序列的第50位碱基。
本发明提供了含有上述snp分子标记组合的基因芯片。
本发明提供了上述snp分子标记组合或含有该snp分子标记组合的基因芯片在鉴定高产棉花品种中的应用。
本发明提供了上述snp分子标记组合或含有该snp分子标记组合的基因芯片在高产棉花分子标记辅助育种中的应用。
本发明提供了上述snp分子标记组合或含有该snp分子标记组合的基因芯片在棉花种质资源改良中的应用。
本发明提供了上述snp分子标记组合或含有该snp分子标记组合的基因芯片在棉花子指早期预测中的应用。
用于检测本发明所述的snp分子标记的特异性引物对也属于本发明的保护范围。
本发明具有以下优点和效果:本发明提供的与棉花子指相关的snp分子标记,直接以dna的形式表现,在棉花的各个组织和发育阶段均可检测,不受环境和季节限制,不存在表达与否等问题影响,不用分析片段的长度,只需+/-的分析,适于快速、规模化、自动化筛查。本发明不仅可用于棉花子指的早期预测和筛选,还可用于高产和低产棉花品种的选育。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。在不背离本发明精神和实质的情况下,对本发明方法、步骤或条件所作的修改或替换,均属于本发明的范围。若未特别指明,实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段。
实施例1与陆地棉子指相关的snp分子标记的筛选
1、棉花子指测定:419份棉花核心种质资源田间试验于2014年和2015年连续两年分别在河北沧州、河南安阳、湖北荆州、江苏盐城、甘肃敦煌和新疆阿拉尔共6个试验点进行。小区面积6m2,每小区1行,行距0.8m、株距0.3m,观察道0.8m,隔离道1.2m,每重复20株。试验设置3次重复,正常的大田栽培管理。从测单铃重时收获的20铃的种子中随机数100粒正常棉子(未经脱绒,去掉破子、瘪子、虫籽、未熟籽等),设2次重复,用0.1g的电子分析天平称其重量,作为该品种的子指。
2、snp的检测:取棉株嫩叶,利用植物基因组提取试剂盒提取5ug高质量的棉花基因组dna。上述提取的基因组dna送到北京诺禾致源生物技术有限公司,用于基因组重测序。测序获得高质量的cleandata数据量为6454gb,平均每个样品15.4g,测序深度6.55倍以上。利用basecalling分析及低质量碱基过滤,获得有效原始dna序列数据。有效的高质量测序数据通过bwa软件比对到棉花参考基因组,比对结果经samtools去除重复获得样品有效高质量序列。采用gatk软件进行群体snp的检测。利用贝叶斯模型检测群体中的多态性位点,对gatk(26,740,963个snp位点)结果snps进行过滤,以获得高质量的snps。利用annovar软件对snp检测结果进行注释。
3、陆地棉子指性状全基因组关联分析:陆地棉子指性状全基因组扫描(gwas)定位,对步骤(1)所得的陆地棉子指性状结果和步骤(2)所得的基因型数据,采用genome-wideefficientmixed-modelassociation(gemma)统计分析软件的混合线性模型进行统计分析,具体可参考(http://www.xzlab.org/software.html)。统计模型为:
y=xα+zβ+wμ+e
y为表型性状,x为固定效应的指示矩阵,α为固定效应的估计参数;z为snp的指示矩阵,β为snp的效应;w为随机效应的只是矩阵,μ为预测的随机个体,e是随机残差,服从e~(0,δe2)。该模型中,通过在μ中加入亲缘关系矩阵来校正群体分析。分析发现有共计119个snp与陆地棉子指性状显著相关,见表1。其中,参照系的“效应值”值为“0”,定义与参照系相比,snp位点突变后棉花子指较参照系变大为负效应,反之为正效应。“观测数值”是指在419份核心种质资源中具有该snp位点的资源数目。
对419份棉花材料进行了2年、6个地点、12个自然环境的种植,并检测分析了这些品种的子指。通过illuminahiseq测序平台对这419份棉花品种进行基因组重测序,获得高质量的cleandata数据量为6454gb,平均每个样品为15.4g,测序深度达6.55倍以上。通过gwas分析累计21个计算值(2年6个试验点共计12个环境;每个试验点的年间均值共计6个;6个试验点每年的育种值共计2个;所有12个环境的育种值记为1个,上述总计为21个计算值)获得至少在一个及以上环境中稳定出现的与陆地棉子指关联的snp分子标记119个(表1)。利用419份棉花核心种质资源2年6点共计12个环境下的子指的总平均值作为表型值对上述snp的效应进行了验证,结果显示75.63%的snp表现出对子指性状变异具有显著的影响。
4、结论:本发明的棉花子指相关的snp分子标记,直接以dna的形式表现,在棉花的各个组织和发育阶段均可检测,不受环境和季节限制,不存在表达与否等问题影响,不用分析片段的长度,只需+/-的分析,适于快速、规模化、自动化筛查。本发明不仅可用于棉花子指的早期预测和筛选,还可用于高产和低产棉花品种的选育。
虽然,上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之作一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
sequencelisting
<110>河北农业大学中国农业科学院棉花研究所
<120>与陆地棉子指相关的snp分子标记及其应用
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