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寻找科研合作-筛选藜麦抗霜霉品种资源

更新时间:2017-12-13作者:藜麦-稼祺藜麦-携手国际行业领军-创新藜麦产品浏览:3677 返回列表

          藜麦全球性普发病害非藜麦霜霉病莫属,无论是试验中还是大田生产中都遇到了这一病害,严重时可导致试验或种植失败。筛选抗霜霉病资源对于大面积商业化生产具有非常重要的意义,对于一些具有其它优良品质但易感霜霉的品种可以通过杂交等方法增强其抗病性,达到优质高产目的。

 

稼祺公司目前已收集藜麦资源近2000份,建立了藜麦杂交体系,同时建立了藜麦EMS突变体库15000多份,对筛查霜霉病具备了资源条件,及相关改良体系。在过去的10年中我们找到了霜霉病敏感品系及高抗品系,有能力进行相关杂交群体构建,为研究创造更好条件。我们希望寻找具备科研技术实力及经济实力的科研单位,企业进行联合攻关,为大面积藜麦种植奠定基础。展示部分霜霉病及抗性品种图片(请参阅相关棉花文章)。

 

 

霉病为害状

 

 

图片右侧为高抗品系

 

 

参考文献如下: 转自:百迈客基因公众号 

Plant Biotechnology J发表SLAF-seq定位陆地棉抗黄萎病基因

棉花黄萎病是由大丽轮枝菌(Verticillium dahliae Kleb.)引起的一种土传性真菌维管束病害,已成为影响我国和世界棉花生产的最重要病害之一,严重威胁棉花产业的可持续发展。中国农业科学院农产品加工研究所戴小枫研究员团队基于SLAF-seq测序技术对棉花黄萎病抗性进行了全基因组关联分析,其结果发表在植物学国际权威期刊《Plant Biotechnology Journal》(影响因子:7.443),下面小编就为你奉上这份基于简化基因组测序的GWAS大餐。

 

材料与方法


1、实验材料:299份陆地棉种质资源,263份栽培种来自国内棉花主产区(黄河流域、长江流域、西北地区和辽宁),26份引进品种来自国外。

2、测序策略:Illumina High-seq 2500测序平台,SLAF标签数目为50万,测序深度5X,酶切方案为HaeIII+Hpy166II。

3、表型鉴定:将299份陆地棉材料分别种植于在温室和大田进行黄萎病抗性鉴定,观察2年表型数据。

4、分析方法:

1)BWA软件与参考基因组比对,GATK和SAMtools软件包进行SNP calling,MAF>5%过滤SNP;

2)利用MEGA 5.1 NJ法构建系统进化树,EIGENSOFT软件进行PCA分析,利用SPAGeDi软件分析亲缘关系;

3)利用Haploview 4.2软件绘制LD衰减图,Haploview软件进行单体型分析,GAPIT软件中的CMLM模型进行GWAS关联分析。

 

结果与分析

 

1、SNP检测

共获得324.19 Gb数据,与TM-1参考基因组比对获得649,625个高质量SLAF标签,平均每个SLAF标签测序深度为5.97X,过滤后共得到覆盖棉花26条染色体85,630个SNPs, 其中,A08染色体(8,764 SNPs)和A06染色体(6,295 SNPs)上SNP数目最多,D03染色体(970 SNPs)和D04染色体(879 SNPs)上SNP数目最少。


2、群体结构及连锁不平衡分析

基于获得的85,630个SNP,通过PCA和系统进化树对299份陆地棉材料进行群体分层检验,结果表明,299份材料可以明显分为两个亚群,将前3个主成分因子加到后续GWAS分析的CMLM 模型中,用以校正群体结构对关联分析结果的影响。


由于群体结构的存在,分别对两个亚群进行LD连锁不平衡分析,亚群II比亚群I衰减得快,说明亚群I某些区域受到了选择。LD平均衰减距离为1.0 Mb,标签密度为29.2 kb/SNP(基因组大小/SNP数量)。

 


3、全基因组关联分析

将群体结构Q矩阵和亲缘关系K矩阵加入到CMLM 模型中,用于控制群体结构和亲缘关系造成的假阳性。对3个环境获得的抗黄萎病性状值分别与SNP进行关联分析,共鉴定出17个抗性关联位点,其中A04染色体上3个SNP位点与之前QTL定位的区域重合,而另外的14个SNP为新发现的抗病关联位点,大多位于A10号染色体,后续将进一步对其进行验证。



4、后续验证

对A10号染色体的显著关联区间的上下游300 Kb进行LD Block分析,根据Block分析的结果把候选基因所在的区间确定在99.38-99.75 Mb(372 Kb),该区间共有22个候选基因,结合功能注释、富集分析以及qPCR结果,确定5个基因(CG02、CG03、CG12、CG13和CG19)与生物抗性相关,其中CG02 和CG13基因与拟南芥的CG02和CG13基因同源,该基因编码TIR-NBS-LRR蛋白和WOX转录因子家族,与抗病应答和信号传导相关。进一步对这5个基因进行病毒诱导的基因沉默(VIGS)实验,结果表明CG02基因是黄萎病抗性关键基因。

 

 

研究亮点

 

随着测序技术的发展,GWAS文章数目逐年递增,想要仅仅通过GWAS关联分析发表高分文章比较困难,还需要有一定的创新点或者深入研究。本研究基于SLAF-seq技术对299份陆地棉进行全基因组关联分析,共鉴定出17个抗性关联位点,14个为新发现的抗性关联位点,进一步对这些位点进行表达量(qPCR)及病毒介导的基因沉默(VIGS)验证,克隆出一个新的抗黄萎病主效基因CG02,为棉花分子标记辅助抗病育种奠定了基础。

 

小编杂谈

 

棉花是世界上最重要的纤维作物,在我国国民经济中占有十分重要的地位。棉花的主要育种目标性状包括纤维品质、产量、早熟性和抗病虫等,这些性状多数是复杂的数量性状,遗传力相对较低,加大研究难度。随着陆地棉参考基因组的公布,加上测序成本的降低,从全基因组水平寻找控制这些性状的基因成为可能。2017年是棉花GWAS高产年,相继在Nature Genetics、Plant Biotechnology Journal上发表了5篇文章。下面小编就跟大家聊聊这些高分GWAS文章的策略。


1)GWAS+遗传进化


材料来源广泛,涉及野生种、驯化种和栽培种等,一方面可以对材料在进化上的地位和路径进行分析,包括分化时间、基因流等;另一方面可以通过选择清除分析对关注的性状进行分析,结合GWAS关联结果,让定位结果更加精确。


例如在352份棉花Nature Genetics文章中,通过对陆地棉31份野生种和321份驯化种进行重测序,筛选出93个驯化区间,揭示了棉花长期驯化过程中纤维产量和品质的改变,结合GWAS关联结果,共同定位到4个与纤维品质显著关联的位点。


又如在318份棉花Nature Genetics文章中,对35份地方品种、271个栽培种和12个外群进行重测序,通过GWAS分析共鉴定到71个和产量相关,45个和纤维品质相关,3个和黄萎病抗性相关的位点,结合选择清除分析筛选的22个和棉纤维质量及产量相关的区域联合分析。


2)GWAS+转录组


针对关注性状,进行GWAS关联分析,定位关键功能基因,选择性状差异样品进行转录组测序,分析差异表达基因,与GWAS结果进行相互验证。


例如在719份棉花Plant Biotechnology Journal文章中,利用63K芯片对588份国内种质和131国外种质进行GWAS分析,获得了612个与多糖生物合成、信号转导和蛋白质转移等相关的候选基因,结合转录组测序,进一步鉴定了163个与纤维长度相关的基因,120个与纤维强度有关的基因,并从中筛选到未报道过的新基因以及19个具有研究价值的候选基因。


3)GWAS+Hi-C


Hi-C除了可以用于辅助基因组组装,解析染色体片段之间的相互作用,还可以与RNA-Seq、ChIP-Seq等数据进行联合分析,从基因调控和表观遗传角度阐述性状形成的相关机制,结合GWAS结果让定位更加精确。


例如在352份棉花Nature Genetics文章中,利用Hi-C技术解析陆地棉染色体片段之间的相互作用,发现在启动子、远端DHSs(如增强子)等区域染色质互作更为频繁,大多数基因的转录受长距离染色质互作的调控,进一步对增强子的变异率进行检测,发现增强子的变异率比启动子和外显子高,说明在棉花的驯化过程中增强子受到了强烈的选择。


除了上述策略,GWAS还可以与遗传图谱、BSA、代谢组等联合分析,通过多重手段定位性状相关基因,为后续功能基因挖掘提供参考。

 

 

参考文献

 

[1]Li T, Ma X, Li N, et al.Genome-wide association study discovered candidate genes of Verticillium wilt resistance in upland cotton (Gossypium hirsutum L.)[J]. Plant Biotechnology Journal, 2017. doi: 10.1111/pbi.12734.

[2]Fang L, Wang Q, Hu Y, et al. Genomic analyses in cotton identify signatures of selection and loci associated with fiber quality and yield traits[J]. nature genetics, 2017. doi:10.1038/ng.3887.

[3]Wang M, Tu L, Lin M, et al. Asymmetric subgenome selection and cis-regulatory divergence during cotton domestication[J]. nature genetics, 2017. doi:10.1038/ng.3807.

[4]Sun Z, Wang X, Liu Z, et al. Genome-wide association study discovered genetic variation and candidate genes of fibre quality traits in Gossypium hirsutum L.[J]. Plant Biotechnology Journal, 2017. doi: 10.1111/pbi.12693.

[5]Huang C, Nie X, Shen C, et al. Population structure and genetic basis of the agronomic traits of upland cotton in China evealed by a genome-wide association study using high-density SNPs[J]. Plant Biotechnology Journal, 2017. doi: 10.1111/pbi.12722.

DNA事业部 田韦韦丨文案

 

许语辉 | 审核

 

 

 

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