【摘要】：甜葉菊是原產(chǎn)于南美的多年生草本植物,以其高甜度、低熱能的特點(diǎn)逐漸走進(jìn)人們的視野。我國(guó)是世界上最大的甜葉菊生產(chǎn)國(guó)和出口國(guó),有關(guān)甜菊重要農(nóng)藝性狀遺傳分析以及改良跟不上生產(chǎn)的需求。RAD-seq技術(shù)可以擺脫參考基因組的限制,并能快速鑒定出高密度的單核苷酸多態(tài)性標(biāo)記(SNPs),非常適合大群體的研究。本研究以甜葉菊大葉親本和小葉親本雜交產(chǎn)生F_1分離群體為作圖群體,利用高通量RAD-seq技術(shù)大規(guī)模地分離甜葉菊SNP分子標(biāo)記;我們采用GATK等軟件進(jìn)行群體SNP的檢測(cè),共開(kāi)發(fā)出親本多態(tài)性位點(diǎn)378,285個(gè),并完成子代的基因分型;經(jīng)過(guò)異常堿基檢查、完整度過(guò)濾、偏分離標(biāo)記過(guò)濾3個(gè)步驟,對(duì)檢測(cè)的SNP標(biāo)記篩選;對(duì)篩選后得到的高質(zhì)量遺傳標(biāo)記,使用Joinmap4.0進(jìn)行連鎖群劃分,采用最大似然法進(jìn)行標(biāo)記排序,排序后使用smooth算法對(duì)標(biāo)記進(jìn)行校正及推斷,然后去除校正后出現(xiàn)的相似度為1的標(biāo)記位點(diǎn),使用Joinmap4.0回歸算法對(duì)標(biāo)記進(jìn)行排序,采用Kosambi函數(shù)計(jì)算遺傳距離,構(gòu)建甜葉菊高密度遺傳圖譜。結(jié)果表明,父本圖總標(biāo)記數(shù)為2,521,遺傳距離1,632cM,平均距離0.65cM,最大遺傳間距9.34cM;母本圖總標(biāo)記數(shù)為3,363,遺傳距離1,367cM,平均距離0.41cM,最大遺傳間距6.06cM;整合圖譜連鎖群標(biāo)記5,839個(gè),總遺傳距離為1,921cM,平均距離為0.33cM,最大遺傳間距為9.35cM。最后再繪制相鄰標(biāo)記間連鎖關(guān)系的熱圖,評(píng)價(jià)標(biāo)記間連鎖關(guān)系。構(gòu)建甜葉菊高密度遺傳圖譜,為下一步發(fā)掘與甜菊重要性狀有關(guān)的緊密連鎖分子標(biāo)記、開(kāi)展分子標(biāo)記輔助育種技術(shù)奠定了基礎(chǔ),為特種經(jīng)濟(jì)作物的遺傳改良和分子育種開(kāi)辟一條道路。
【圖文】：

圖 1 RAD 實(shí)驗(yàn)流程Figure 1 The experimental process of RAD3.結(jié)果3.1 測(cè)序數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及質(zhì)量評(píng)估檢測(cè)合格的 DNA 文庫(kù)進(jìn)行 Illumina HiseqTM測(cè)序，產(chǎn)出原始數(shù)據(jù)（即 Rawdata 或 Raw reads），結(jié)果以 FASTQ 文件格式存儲(chǔ) （文件名：*.fq）。原始測(cè)序數(shù)據(jù)中會(huì)包含接頭信息，低質(zhì)量堿基，未測(cè)出的堿基（以 N 表示），為保證信息分析質(zhì)量，這些信息會(huì)對(duì)后續(xù)的信息分析造成很大的干擾，分析前需將這些干擾信息去除掉，，最終得到的數(shù)據(jù)即為有效數(shù)據(jù)，我們稱之為 Clean data 或Clean reads。原始數(shù)據(jù)過(guò)濾方法如下：(1) 需要過(guò)濾掉含有接頭序列的 reads pair；(2) 當(dāng)單端測(cè)序 read 中含有的 N 的含量超過(guò)該條 read 長(zhǎng)度比例的 10% 時(shí)，需要去除此對(duì) paired reads；(3) 當(dāng)單端測(cè)序 read 中含有的低質(zhì)量（質(zhì)量值 Q≤5）堿基數(shù)超過(guò)該條 read

父本連鎖群標(biāo)記分布圖
【學(xué)位授予單位】：浙江農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S566.9

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2708363