SLAF-seq方法能够高效地识别用于小麦（Triticum aestivum L.）改良的单核苷酸多态性（SNP）标记

《BMC Genomics》：SLAF-seq efficiently identifies SNP markers for wheat (Triticum aestivum L.) improvement

　　

摘要

分子标记是识别植物个体间遗传变异和提高育种效率不可或缺的工具。在本研究中，我们利用SLAF-seq技术为来自中国的306份小麦种质资源开发了SNP标记，进行了遗传多样性评估，并建立了这些种质的指纹图谱。在对单个样本的测序数据进行处理后，我们获得了4978.16 Mb的纯净读段。每个样本检测到的SNP标记数量范围从703万到3592万不等。共鉴定出554,315个SLAF标签，其中包含356,643个多态性标签。经过群体水平的SNP筛选后，保留了52,228个高度一致且有效的SNP标记。遗传多样性分析表明，这些小麦品种之间的遗传关系较为密切，平均杂合度为0.090，平均多态性信息含量（PIC）为0.251。群体结构分析（K=4）显示，大多数种质资源具有较近的祖先关系，并存在混合现象。聚类分析将这306份小麦种质资源分为四个不同的组。进一步筛选后，确定了114个核心SNP标记，从而成功构建了一个包含所有306份种质的指纹数据库。本研究表明，SLAF-seq是一种经济高效的高通量SNP标记开发方法，也是小麦种质遗传分析的强大工具。这里鉴定出的SNP标记有助于种质鉴定、品种改良、保护与利用，以及与产量和品质相关的重要性状的QTL定位，显著推动了小麦的分子育种工作。