【摘要】：大黃魚(Larimichthys crocea)是中國重要的海水經(jīng)濟(jì)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(biāo)。隨著分子標(biāo)記技術(shù)的快速發(fā)展,分子標(biāo)記已廣泛應(yīng)用在遺傳圖譜構(gòu)建、QTL定位和分子標(biāo)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(biāo)記,可為大黃魚遺傳育種提供強(qiáng)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(xué)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(gè)水平上開發(fā)了大量SNP標(biāo)記,并對(duì)重要經(jīng)濟(jì)性狀進(jìn)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(xué)理論依據(jù),以期用于指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)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(duì)、SNP挖掘、參考序列、測序量以及測序質(zhì)量5個(gè)方面探討和優(yōu)化了大黃魚SNP開發(fā)流程。比對(duì)軟件在mapping比率和運(yùn)行時(shí)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(zhǔn)確性;兼顧經(jīng)費(fèi)和績效,當(dāng)轉(zhuǎn)錄組測序量達(dá)到2.6 Gb、測序質(zhì)量達(dá)到Q25時(shí),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(jìn)了大黃魚簡化基因組測序技術(shù),利用此技術(shù)對(duì)500個(gè)個(gè)體進(jìn)行了測序,檢測出高質(zhì)量的SNP標(biāo)記71105個(gè),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(tái),對(duì)1個(gè)家系72個(gè)子代進(jìn)行RNA-seq,子代和親本中共開發(fā)出29096個(gè)高質(zhì)量的SNP標(biāo)記,功能注釋結(jié)果顯示74%的標(biāo)記位點(diǎn)位于非編碼區(qū),少數(shù)位于編碼區(qū)。此外,對(duì)10個(gè)個(gè)體多種器官/組織的轉(zhuǎn)錄信息進(jìn)行Roche 454轉(zhuǎn)錄組測序,共檢測到5343個(gè)SNP,隨機(jī)挑選26個(gè)進(jìn)行質(zhì)譜驗(yàn)證,檢測到15個(gè)SNP位點(diǎn)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(gè)QTL區(qū)域,包含86個(gè)標(biāo)記和41個(gè)基因;定位到與體長顯著相關(guān)的4個(gè)QTL區(qū)域,包含56個(gè)標(biāo)記和25個(gè)基因;定位到與體高顯著相關(guān)的4個(gè)QTL區(qū)域,含有36個(gè)標(biāo)記和18個(gè)基因。以上三個(gè)生長性狀皆定位到第9號(hào)、12號(hào)和16號(hào)連鎖群上。
【學(xué)位授予單位】：集美大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(shí)驗(yàn)室實(shí)際測得的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進(jìn)行 SNP 開發(fā)，經(jīng)過濾篩選到 54133了評(píng)估以 RNA-seq 數(shù)據(jù)開發(fā) SNP 的準(zhǔn)確性，首先通過編寫的 perl 腳本上設(shè)置 54133 個(gè)單核苷酸變異位點(diǎn)，來作為后續(xù)分析的“黃金標(biāo)準(zhǔn)”；位點(diǎn)的大黃魚全轉(zhuǎn)錄組為基準(zhǔn)，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(duì) SNP 開發(fā)的影響，本研究設(shè)置六個(gè)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(píng)估測序質(zhì)量對(duì) 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(gè)不同測序質(zhì)量的模型，五個(gè)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(yùn)行時(shí)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(duì)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(duì)到轉(zhuǎn)錄組上的 reads 與 BWA 和但是當(dāng)SOAP2把reads比對(duì)到基因組上時(shí)，其比對(duì)率直降到40%，這說于把 RNA-seq 的數(shù)據(jù)比對(duì)到基因組上，原因可能由于 SOAP2 在雙末端僅允許最多 2 個(gè)錯(cuò)配或者 1 個(gè) continuous gap 的存在。綜合分析，為保性與準(zhǔn)確性，將BWA和Tophat的比對(duì)結(jié)果用于后續(xù)SNP開發(fā)流程其他

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