【摘要】：大黃魚(Larimichthys crocea)是中國重要的海水經(jīng)濟魚類之一,提高品質(zhì)、增加產(chǎn)量一直以來都是其遺傳育種的主要目標。隨著分子標記技術(shù)的快速發(fā)展,分子標記已廣泛應用在遺傳圖譜構(gòu)建、QTL定位和分子標記輔助育種等眾多方面。單核苷酸多態(tài)性(SNP)作為目前最具潛力的第三代分子標記,可為大黃魚遺傳育種提供強有力的工具。本研究通過新一代高通量測序技術(shù)(NGS)結(jié)合生物信息學分析的方法,探討并優(yōu)化了大黃魚SNP開發(fā)流程,分別從大黃魚基因組和轉(zhuǎn)錄組兩個水平上開發(fā)了大量SNP標記,并對重要經(jīng)濟性狀進行QTL定位和全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)。研究成果將為大黃魚品質(zhì)改良、選擇育種提供一定的科學理論依據(jù),以期用于指導生產(chǎn)實踐。主要研究結(jié)果如下:1.基于模擬測序數(shù)據(jù)的方法,分別從數(shù)據(jù)比對、SNP挖掘、參考序列、測序量以及測序質(zhì)量5個方面探討和優(yōu)化了大黃魚SNP開發(fā)流程。比對軟件在mapping比率和運行時間上差異較大;GATK、SAMtools及CLC開發(fā)出的SNP結(jié)果在數(shù)目、假陽性率上表現(xiàn)不同;參考序列的選擇也影響到了最終SNP的準確性;兼顧經(jīng)費和績效,當轉(zhuǎn)錄組測序量達到2.6 Gb、測序質(zhì)量達到Q25時,可以為轉(zhuǎn)錄組開發(fā)SNP提供理想的數(shù)據(jù)需求。2.構(gòu)建并改進了大黃魚簡化基因組測序技術(shù),利用此技術(shù)對500個個體進行了測序,檢測出高質(zhì)量的SNP標記71105個,特征分析顯示轉(zhuǎn)換突變?yōu)橹饕淖儺愵愋?占總SNP數(shù)目的66%。3.利用Illumina HiSeq 2000平臺,對1個家系72個子代進行RNA-seq,子代和親本中共開發(fā)出29096個高質(zhì)量的SNP標記,功能注釋結(jié)果顯示74%的標記位點位于非編碼區(qū),少數(shù)位于編碼區(qū)。此外,對10個個體多種器官/組織的轉(zhuǎn)錄信息進行Roche 454轉(zhuǎn)錄組測序,共檢測到5343個SNP,隨機挑選26個進行質(zhì)譜驗證,檢測到15個SNP位點有多態(tài)性。4.利用家系連鎖分析和GWAS分析,定位到與體重顯著相關(guān)的3個QTL區(qū)域,包含86個標記和41個基因;定位到與體長顯著相關(guān)的4個QTL區(qū)域,包含56個標記和25個基因;定位到與體高顯著相關(guān)的4個QTL區(qū)域,含有36個標記和18個基因。以上三個生長性狀皆定位到第9號、12號和16號連鎖群上。
【學位授予單位】：集美大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S917.4
【圖文】：

圖 2.1 SNP calling 的總體流程Figure 2.1 The overall workflow of SNP calling.NA-seq 數(shù)據(jù)模擬本實驗室實際測得的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行 SNP 開發(fā)，經(jīng)過濾篩選到 54133了評估以 RNA-seq 數(shù)據(jù)開發(fā) SNP 的準確性，首先通過編寫的 perl 腳本上設(shè)置 54133 個單核苷酸變異位點，來作為后續(xù)分析的“黃金標準”；位點的大黃魚全轉(zhuǎn)錄組為基準，用 RSEM 軟件[120]模擬 RNA-seq 測序（21M）雙端為 100 bp 的 sequence reads，每條 read 測序質(zhì)量平均為 模擬數(shù)據(jù)將用于 SNP 開發(fā)流程中不同方面的比較。探討測序量對 SNP 開發(fā)的影響，本研究設(shè)置六個測序量梯度，用上述2.46M，5M，7.2M，14.4M，26M 和50M 條 reads 測序質(zhì)量都為 Q36的，分別代表 0.25 Gb，0.5 Gb，0.7 Gb，1.5 Gb，2.6 Gb 和 5 Gb 的測序，為了評估測序質(zhì)量對 SNP 挖掘的影響，同樣用上述模擬方法結(jié)合測序量都為2.6 Gb的五個不同測序質(zhì)量的模型，五個模型中每條read的

Table 2.1 The run time (minutes) of each alignment tool with 8 threads.參考序列Reference運行時間 Run time (/min)BWA Tophat SOAP2基因組Genome22 85 20轉(zhuǎn)錄組Transcriptome10 91 9.7 2.2 所示，無論是把序列比對到基因組上還是轉(zhuǎn)錄組上，BWA 的比 SOAP2 的高。另外，雖然 SOAP2 比對到轉(zhuǎn)錄組上的 reads 與 BWA 和但是當SOAP2把reads比對到基因組上時，其比對率直降到40%，這說于把 RNA-seq 的數(shù)據(jù)比對到基因組上，原因可能由于 SOAP2 在雙末端僅允許最多 2 個錯配或者 1 個 continuous gap 的存在。綜合分析，為保性與準確性，將BWA和Tophat的比對結(jié)果用于后續(xù)SNP開發(fā)流程其他

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