蔗糖是植物糖类源库运输的主要形式,是植物生长中重要的能源物质。本研究利用196份已重测序的国内外品种构成的自然群体为试验材料,测定该群体苗期叶片蔗糖含量,结合混合线性模型(Mixed Linear Model)进行全基因组关联分析。结果显示:...蔗糖是植物糖类源库运输的主要形式,是植物生长中重要的能源物质。本研究利用196份已重测序的国内外品种构成的自然群体为试验材料,测定该群体苗期叶片蔗糖含量,结合混合线性模型(Mixed Linear Model)进行全基因组关联分析。结果显示:根据阈值筛选得到5个显著相关SNP位点,分别位于第15和20号染色体上,且在SNP位点上下游各100 kb搜索到27个相关基因。通过GO功能富集分析、KEGG代谢通路富集分析及基因功能注释,筛选得到5个可能与大豆叶片蔗糖含量相关的候选基因,并通过相对表达量分析鉴定得到Glyma.15G023800、Glyma.15G024000、Glyma.15G024600共3个与大豆叶片蔗糖含量相关基因。研究结果为探究大豆叶片蔗糖含量遗传机理提供理论参考。展开更多
为研究影响肉鸡屠宰性状选育的主要遗传因素,试验采用全基因组关联分析(Genome-wide association study,GWAS)挖掘与屠宰性状相关的单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism,SNP)位点和候选基因。以264只金陵花鸡终端父系公鸡为...为研究影响肉鸡屠宰性状选育的主要遗传因素,试验采用全基因组关联分析(Genome-wide association study,GWAS)挖掘与屠宰性状相关的单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism,SNP)位点和候选基因。以264只金陵花鸡终端父系公鸡为试验材料,采集血液提取DNA,使用全基因组重测序技术获取个体基因型数据,使用PLINK 1.90软件对基因型数据进行质量控制。对宰前体重、屠体重、半净膛重、全净膛重4个性状进行屠宰测定,使用EXCEL和R语言进行正态分布检验和相关性分析。使用GEMMA软件进行GWAS分析,定位出显著的SNP位点。使用SPSS软件分析屠宰性状的有利基因型。结果显示:屠宰性状均符合正态分布,相关度在0.96以上。定位到4个显著的SNP位点,注释到一个基因为RAB6A。1和3号染色体显著位点TT为有利基因型,19号染色体上显著位点CC为有利基因型。研究提示:应根据挖掘到的显著SNPs和候选基因进行屠宰性状的选择,加强肉鸡屠宰性状分子育种的理论基础以提高屠宰加工型肉鸡的选择进展。展开更多
【目的】挖掘与种子硫苷含量显著关联的SNP位点及候选基因,有助于油菜品质改良和培育高品质油菜品种。【方法】以300份甘蓝型油菜自交系为材料,考察了江西农业大学试验地和江西省红壤及种质资源研究所试验地2种环境下种子硫苷含量,采用...【目的】挖掘与种子硫苷含量显著关联的SNP位点及候选基因,有助于油菜品质改良和培育高品质油菜品种。【方法】以300份甘蓝型油菜自交系为材料,考察了江西农业大学试验地和江西省红壤及种质资源研究所试验地2种环境下种子硫苷含量,采用前期开发的201817个SNP(singlenucleotidepolymorphism,SNP)标记对油菜种子硫苷含量进行全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS),搜寻显著位点两侧100 kb范围内的候选基因并进行功能注释。【结果】300份甘蓝型油菜种子硫苷含量在两地均表现出表型差异;基于一般线性模型和混合线性模型检测到209个硫苷含量显著关联SNP位点,其中两地两种方法重复检测到41个SNP位点,分别在A05(1个)、A09(36个)、C09(4个)3条染色体上。候选基因功能注释结果显示,有8个候选基因参与硫苷生物合成途径(GO:0019761),包含调控硫苷合成相关基因MYB28(BnaC09g05290D、BnaC09g05300D)、MYB34(BnaA09g05480D)和编码硫苷转运蛋白2相关基因(BnaA09g06180D、BnaA09g06190D)。【结论】通过两种方法在两地检测到多个与硫苷显著关联的SNP位点,并在显著性位点附近挖掘到相关候选基因,研究结果有助于解析甘蓝型油菜硫苷含量的遗传变异,为低硫苷含量油菜新品种的遗传改良提供基础。展开更多
以国内外207份小麦种质为材料,利用660K SNP芯片对其进行基因型检测,并结合不同环境下表型数据和最佳线性无偏预测值(BLUP,Best linear unbiased prediction)对小麦籽粒镉元素含量进行全基因组关联分析。结果表明:与小麦籽粒镉元素含量...以国内外207份小麦种质为材料,利用660K SNP芯片对其进行基因型检测,并结合不同环境下表型数据和最佳线性无偏预测值(BLUP,Best linear unbiased prediction)对小麦籽粒镉元素含量进行全基因组关联分析。结果表明:与小麦籽粒镉元素含量显著关联的SNP 310个,这些SNP分布于除3D和4D外的19条染色体上,单个SNP解释变异率为10.95%~14.66%。不同环境下检测到的关联SNP结果存在差异,其中在原阳地区检测到186个SNP,开封地区检测到71个SNP。基于BLUP值分析获得53个SNP。基于SNP物理位置,将距离较近的SNP进行整合,共获得有效QTL位点52个。同时发现了7个在多环境下表现稳定的SNP,并对其进行单标记效应分析。最后对基于获得的关联SNP进行了候选基因预测,共获得7个与小麦籽粒镉元素含量相关的候选基因,其中TraesCS1B01G321700和TraesCS1B01G320200可能与镉元素调控相关基因转录有关,而TraesCS7B01G459000和TraesCS7B01G456900可能与镉元素的吸收和转运等代谢过程有关。还筛选出了对镉具有良好避性的部分小麦优异种质,如‘云麦51’‘郑麦379’‘白穗白’‘云麦53’‘双丰收’。展开更多
全基因组关联分析(GWAS)是一种通过对大规模样本集合进行基因型和表型数据的比较分析,寻找与特定性状相关的遗传变异的方法。随着高通量测序技术、生物信息学技术和统计学方法的不断发展,一些频率更小的遗传变异或小分子物质能够被更加...全基因组关联分析(GWAS)是一种通过对大规模样本集合进行基因型和表型数据的比较分析,寻找与特定性状相关的遗传变异的方法。随着高通量测序技术、生物信息学技术和统计学方法的不断发展,一些频率更小的遗传变异或小分子物质能够被更加精准和经济的方式检测。基于技术进步衍生出GWAS的扩展方法,为畜禽精准育种和遗传改良提供了新的思路,其中包括基于拷贝数变异(copy number variation,CNV)、结构变异(structural variation,SV)和串联重复序列(tandem repeats,TR)的GWAS和基于单倍型、基因表达和代谢组的GWAS。研究人员期望利用不同分子标记以提供更全面和详细的遗传变异信息来增加GWAS的解释性和准确性,或通过结合其他类型的数据来进一步解释和深化GWAS的结果,从而深入研究遗传变异与性状之间联系并确定影响复杂性状的关键基因。作者介绍了基于不同分子标记的GWAS在畜禽研究当中的应用并对其结果进行讨论,分析了不同方法的优势与可行性,为进一步推动GWAS在畜禽研究中的应用,精准育种和遗传改良提供更多的思路和支持。展开更多
文摘蔗糖是植物糖类源库运输的主要形式,是植物生长中重要的能源物质。本研究利用196份已重测序的国内外品种构成的自然群体为试验材料,测定该群体苗期叶片蔗糖含量,结合混合线性模型(Mixed Linear Model)进行全基因组关联分析。结果显示:根据阈值筛选得到5个显著相关SNP位点,分别位于第15和20号染色体上,且在SNP位点上下游各100 kb搜索到27个相关基因。通过GO功能富集分析、KEGG代谢通路富集分析及基因功能注释,筛选得到5个可能与大豆叶片蔗糖含量相关的候选基因,并通过相对表达量分析鉴定得到Glyma.15G023800、Glyma.15G024000、Glyma.15G024600共3个与大豆叶片蔗糖含量相关基因。研究结果为探究大豆叶片蔗糖含量遗传机理提供理论参考。
文摘【目的】挖掘与种子硫苷含量显著关联的SNP位点及候选基因,有助于油菜品质改良和培育高品质油菜品种。【方法】以300份甘蓝型油菜自交系为材料,考察了江西农业大学试验地和江西省红壤及种质资源研究所试验地2种环境下种子硫苷含量,采用前期开发的201817个SNP(singlenucleotidepolymorphism,SNP)标记对油菜种子硫苷含量进行全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS),搜寻显著位点两侧100 kb范围内的候选基因并进行功能注释。【结果】300份甘蓝型油菜种子硫苷含量在两地均表现出表型差异;基于一般线性模型和混合线性模型检测到209个硫苷含量显著关联SNP位点,其中两地两种方法重复检测到41个SNP位点,分别在A05(1个)、A09(36个)、C09(4个)3条染色体上。候选基因功能注释结果显示,有8个候选基因参与硫苷生物合成途径(GO:0019761),包含调控硫苷合成相关基因MYB28(BnaC09g05290D、BnaC09g05300D)、MYB34(BnaA09g05480D)和编码硫苷转运蛋白2相关基因(BnaA09g06180D、BnaA09g06190D)。【结论】通过两种方法在两地检测到多个与硫苷显著关联的SNP位点,并在显著性位点附近挖掘到相关候选基因,研究结果有助于解析甘蓝型油菜硫苷含量的遗传变异,为低硫苷含量油菜新品种的遗传改良提供基础。
文摘全基因组关联分析(GWAS)是一种通过对大规模样本集合进行基因型和表型数据的比较分析,寻找与特定性状相关的遗传变异的方法。随着高通量测序技术、生物信息学技术和统计学方法的不断发展,一些频率更小的遗传变异或小分子物质能够被更加精准和经济的方式检测。基于技术进步衍生出GWAS的扩展方法,为畜禽精准育种和遗传改良提供了新的思路,其中包括基于拷贝数变异(copy number variation,CNV)、结构变异(structural variation,SV)和串联重复序列(tandem repeats,TR)的GWAS和基于单倍型、基因表达和代谢组的GWAS。研究人员期望利用不同分子标记以提供更全面和详细的遗传变异信息来增加GWAS的解释性和准确性,或通过结合其他类型的数据来进一步解释和深化GWAS的结果,从而深入研究遗传变异与性状之间联系并确定影响复杂性状的关键基因。作者介绍了基于不同分子标记的GWAS在畜禽研究当中的应用并对其结果进行讨论,分析了不同方法的优势与可行性,为进一步推动GWAS在畜禽研究中的应用,精准育种和遗传改良提供更多的思路和支持。
