CN107034302A - 一种利用SLAF‑seq技术开发芒属植物SNP分子标记进行亲缘关系鉴定的方法 - Google Patents

一种利用SLAF‑seq技术开发芒属植物SNP分子标记进行亲缘关系鉴定的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种利用SLAF‑seq技术开发芒属植物SNP分子标记进行亲缘关系鉴定的方法。包括以下步骤：1)设计标记开发方案；2)选择最适的酶切方案；3)分别提取基因组DNA进行酶切，构建SLAF‑seq测序文库后测序；4)先对单个样品进行SLAF标签的开发，然后得到的所有SLAF标签进行相似性聚类得到该群体的SLAF标签；5)对群体SLAF标签进行等位基因数和基因序列差异等多态性分析，将其中SNP作为多态性标记；6)对亲本编码基因型，一个字母代表一种基因型，确定分离类型后，再检测子代基因型，用相应字母表示SNP编码基因型；7)选取样品缺失数较少的SNP Marker，提取所有的SNP位点，统计子代的SNP异常分型比率，通过子代SNP异常分型比率是否高于阈值，判断子代和亲本的亲缘关系。

Description

一种利用SLAF-seq技术开发芒属植物SNP分子标记进行亲缘 关系鉴定的方法
技术领域
本发明涉及植物分子生物学技术领域，特别涉及芒属植物亲缘关系鉴定及系统进化研究的方法。
背景技术
芒属植物(Miscanthus Anderss.)是一种新型的纤维能源植物，其基因组较大，大约为2.65Gb，且有性繁殖以异交为主，存在大量种内和种间杂交的现象，遗传背景相当复杂，这给系统进化研究及后续基因功能开发带来极大困难。分子标记技术已广泛应用于遗传学、分子群体遗传学、物种的形成、进化及亲缘关系、系统发育和分子分类学等许多研究领域。目前，已开发出的分子标记技术包括以RFLP、RAPD和AFLP为代表的第一代分子标记技术，以SSR和ISSR为代表的第二代分子标记技术，这些标记因自身存在的局限性限制了其进一步的发展与应用，如通量小、精确性低、耗时耗力、成本高等。以SNP(single nucleotidepolymorphisms)为代表的第三代分子标记技术，相比之前的标记不仅具有多态性好、能广泛分布于全基因组的特点，而且随着高通量测序及生物信息学数据分析技术的发展，可以实现大规模自动化监测。因而SNP标记在遗传图谱构建、种质资源的DNA指纹分析和生物多样性检测、连锁不平衡的关联分析等农作物育种领域发挥着重要作用。但是SNP标记主要应用于一些模式物种(拟南芥、水稻)或已具有参考基因组的物种，在非模式物种(芒属植物)的研究与应用中仍存在一定的困难和挑战。
发明内容
本发明旨在克服现有技术的不足，提供一种利用SLAF(Specific-LocusAmplified Fragment Sequencing)-seq技术开发芒属植物SNP分子标记进行亲缘关系鉴定的方法。
为了达到上述目的，本发明提供的技术方案为：
所述利用SLAF-seq技术开发芒属植物SNP分子标记进行亲缘关系鉴定的方法包括如下步骤：
(1)对芒属植物近缘物(Miscanthus Anderss.)种基因组、BAC或Fosmid序列进行系统分析，根据基因组的GC含量、重复序列情况和基因特点等信息，设计标记开发方案；
(2)对参考基因组进行系统分析，根据基因组大小、重复序列比例，选择酶切方案；要求酶切结果重复序列比例越小越好，SLAF标签在基因组上分布足够均匀；
(3)分别提取芒属植物样本的基因组DNA，根据SLAF-seq技术对DNA进行酶切，构建SLAF-seq测序文库后测序；
(4)将测序结果进行SLAF标签的开发，先对单个样品进行SLAF标签的开发，然后将单样品开发得到的所有SLAF标签进行相似性聚类得到该群体的SLAF标签；
(5)对样品群体SLAF标签进行等位基因数和基因序列差异等多态性分析，将其中SNP作为多态性标记；
(6)开发多态性标记后，首先对亲本编码基因型，一个字母代表一种基因型，确定分离类型后，再检测子代基因型，用相应字母表示SNP编码基因型；
(7)在多个具有多态性SNP的Marker中，选取样品缺失数较少的Marker，提取所有的SNP位点，统计子代的SNP异常分型比率；通过子代SNP异常分型比率是否高于阈值，判断子代和亲本的亲缘关系。
其中，所述芒属植物近缘物种基因组为高粱(Sorghum vulgare)、甘蔗(Saccharumofficinarum)或玉米(Zea mays L.)基因组。
步骤(2)所述酶切方案中限制性内切酶为EcoRV+ScaI，将酶切片段长度在264-364bp的序列定义为SLAF标签。
步骤(3)所述测序为Illumina Hiseq2500测序，每个样品的平均测序深度为7x-16x。
步骤(4)所述进行SLAF标签的开发是以每个SLAF标签中深度最高的序列类型作为参考序列，利用bwa将测序reads比对到参考序列上，并使用GATK和samtools两种方法开发SNP，以两种方法得到的SNP标记交集作为最终可靠的SNP标记数据集，并根据完整度>0.8，MAF>0.05过滤，得到高一致性的群体SNP。
在步骤(5)之后、步骤(6)之前，基于SNP标记，通过MEGA5软件，neighbor-joining算法，做芒属植物不同样品的进化分析，计算得到样品的进化树；利用SNP标记，通过cluster软件，进行主元成分分析(Principal components analysis，PCA)分析，得到不同芒属植物的主元成分聚类情况，辅助进化分析。
步骤(7)中所述阈值为0.03，若子代SNP异常分型比率高于0.03，则判断子代不是亲本所生，或者亲本不是子代的亲本。
早期科学家们通过EST序列开发SNP标记，应用于物种亲缘关系、进化的研究，但这些方法获得的SNP数量一般都较少，本发明采用高通量测序技术对个体测序，在全基因组范围内开发SNP标记，鉴定更为丰富的遗传变异信息，由此推测芒属植物混交群体产生的杂交种的父本血统，同时，利用本发明开发的SNP标记同样可以解决那些不确定的系统发生关系，尤其是芒属植物中的近缘种。
本发明通过简化基因组技术SLAF-seq开发和鉴定SNP标记，通过特异性酶切降低基因组复杂度，利用高通量测序技术对代表性文库测序，对芒属植物进行标记开发及基因型分型，实现对其亲缘关系鉴定和系统进化研究的目标。使用本发明进行芒属植物亲缘关系鉴定，可以降低芒属植物庞大的基因组复杂度，精确性高、检测迅速、成本较低。
附图说明
图1为SLAF实验流程；
图2为SLAF标签开发流程图；
图3为测序质量值分布图；图中，横坐标为reads的碱基位置，纵坐标为单碱基的质量值。前100bp为双端测序序列的第一端测序reads的质量值分布，后100bp为另一端测序reads的质量值分布。每个bp代表测序所有reads的每个碱基，同一位置的各个质量颜色越深表示在数据中这个质量值得比例越高。如第一个bp即表示该项目所有测序reads的第一个碱基在测序时的质量值分布；
图4为碱基含量分布图；图中，横坐标为reads的碱基位置，纵坐标为碱基所占的比例；不同颜色代表不同的碱基类型，绿色代表碱基A，蓝色代表碱基T，红色代表碱基C，橙色代表碱基G，灰色代表测序中识别不出的碱基N。前100bp为双端测序序列的第一端测序Reads的碱基分布，后100bp为另一端测序reads的碱基分布。每个bp代表测序的每个碱基，如第一bp即表示该项目所有测序reads在第一个碱基的A、T、G、C、N的分布情况；
图5为50个样品的进化树；图中，每个分枝为一个样品。0.05表示在固定长度的样品间的遗传距离；
图6为50个样品分群数为1-10的聚类图；图中，上图中每种颜色代表一个群，每行代表一个分群值的情况，例如K＝1是表示每个样品在一个群体结构中分别占的比例；图中展示了50个样品分群值从1-10的聚类情况。下图中为每个K值对应的ΔK值，K为4的时候ΔK最小；
图7为50个样品的PCA聚类图；图中，通过PCA分析将50个样品聚为三维，pca1代表第一主元成分，pca2代表第二主元成分，pca3代表第三主元成分；一个点代表一个样品，一种颜色代表一个分组。
具体实施方式
选取芒属植物已知母本为南荻的子代样本19份，和母本花期相遇的芒、荻、南荻样本作为疑似父本30份，母本1份，共50份材料。
1参考基因组确定
根据芒属植物基因组大小以及GC含量等信息，最终选取高粱基因组作为参考基因组进行酶切预测。
具体信息如下所示：
a)测序物种信息：芒属植物(Miscanthus)，实际基因组大小约为2.65Gb，GC含量为41.39％；
b)参考物种信息：高粱(Sorghum bicolor)基因组，组装出的基因组大小为738.54Mb，GC含量为43.90％，下载地址：http://phytozome.jgi.doe.gov/pz/portal.html#！info？alias＝Org_Sbicolor。
2酶切方案确定
利用酶切预测软件对参考基因组进行酶切预测，选择最适酶切方案，
2.1选择原则如下：
a)位于重复序列的酶切片段比例尽可能低；
b)酶切片段在基因组上尽量均匀分布；
c)酶切片段长度与具体实验体系的吻合程度；
d)最终获得酶切片段(SLAF标签)数满足预期标签数。
2.2实验流程
根据选定的最适酶切方案，对检测合格的各样品基因组DNA分别进行酶切。对得到的酶切片段(SLAF标签)进行3′端加A处理、连接Dual-index测序接头、PCR扩增、纯化、混样、切胶选取目的片段，文库质检合格后用Illumina HiSeq TM 2500进行测序。为评估酶切实验的准确性，选用日本晴水稻(Oryza sativa indica)作为对照(Control)进行测序。实验流程见图1。
2.3信息分析流程
利用Dual-index对测序得到的原始数据进行识别，得到各个样品的reads。过滤测序reads的接头后，进行测序质量和数据量的评估。通过Control数据评估EcoRV+ScaI的酶切效率，以此判断实验过程的准确性和有效性。根据生物信息学分析，在群体中开发全基因组范围的SNP标记，利用群体内具有代表性的高质量SNP进行群体多态性分析。
3 SLAF标签开发方法概述
本项目测序产生的reads来源于同一限制性内切酶对不同样品作用产生的长度相同的酶切片段，根据序列相似性将各样品的reads进行聚类，聚类到一起的reads来源于一个SLAF片段(SLAF标签)。同一SLAF标签在不同样品间的序列相似度远高于不同SLAF标签间的相似度；一个SLAF标签在不同样品间序列有差异(即有多态性)，即可定义为多态性SLAF标签。多态性SLAF标签开发流程图见图2：
4生物信息学分析方法和结果
4.1酶切方案评估
4.1.1酶切方案
对高粱参考基因组进行电子酶切预测，根据酶切方案选择原则确定限制性内切酶为EcoRV+ScaI，酶切片段长度在264-364bp的序列定义为SLAF标签，预测可得到52,287个SLAF标签。
总结：本项目通过高粱基因组进行方案预测，选择EcoRV+ScaI酶进行酶切，SLAF标签长度选择在264-364bp，预测到52,287个SLAF标签。
4.2测序数据统计与评估
为保证项目分析质量，本项目采用读长100bp×2作为后续的数据评估和分析数据。
4.2.1测序质量值分布检查
测序质量值(Q)是评估高通量测序单碱基错误率的重要指标，测序质量值越高对应的碱基测序错误率越低。碱基测序错误率e和测序质量值Q的对应公式：Q＝-10*log 10e，如果某碱基测序出错的概率为0.001，则该碱基的质量值Q应该为30。本项目母本(A12)测序质量值分布见图3。
4.2.2碱基分布检查
SLAF-seq测序reads为基因组DNA的酶切片段，其碱基分布会受到酶切位点和PCR扩增的影响，测序reads的前2个碱基会呈现与酶切位点一致的碱基分离，后续碱基分布会呈现不同程度的波动。本项目母本(A12)测序碱基分布情况见图4，从下图可以看出，物种碱基分离与波动值较大，这是由于物种特异性所导致的，实验建库对照水稻碱基分离与波动值正常。
4.2.3测序数据产出和质量统计
对各样品的测序数据进行统计，包括reads数量、Q30和GC含量，结果：本项目共获得57.81Mreads数据，测序平均Q30为93.66％，均平均GC含量为41.39％。用于评估实验建库的准确性的水稻Control测序获得0.27Mreads的数据量。
4.3 SLAF标记开发
4.3.1 SLAF标签 统计
本项目共开发800,081个SLAF标签，每个样品的平均测序深度为母本11.76x，父本15.47x，子代7.85x。
4.3.2 SNP信息统计
SNP标记的开发是以每个SLAF标签中深度最高的序列类型作为参考序列，利用bwa将测序reads比对到参考序列上，并使用GATK和samtools两种方法开发SNP，以两种方法得到的SNP标记交集作为最终可靠的SNP标记数据集，共得到469,509个群体SNP，根据完整度>0.8，MAF>0.05过滤，共得到11,244个高一致性的群体SNP。
4.4遗传进化分析
基于50份芒属植物遗传信息差异，运用数学统计学方法，完成群体进化树、群体结构和PCA的分析，从基因组水平揭示不同地区的品种之间及同一地区的不同个体之间的遗传分化关系，解释不同地区芒属植物的遗传进化地位。
4.4.1系统发育树分析
进化树用来表示物种之间的进化关系，根据各类生物间的亲缘关系的远近，把各类生物安置在有分枝的树状的图表上，简明地表示生物的进化历程和亲缘关系。基于SNP，通过MEGA5软件，neighbor-joining算法，做50个样品的进化分析，计算得到50个样品的进化树。进化树上可以看出，样品间存在一定的差异，大致可以分为两组，一组为待选父本芒；一组为待选父本荻、南荻，已确定母本南荻和杂交子代。其中，与杂交子代亲缘关系较近的待选父本为样品C3和C2。进化树见图5。
4.4.2群体结构分析
群体遗传结构分析能够提供个体的血统来源及其组成信息，是一种重要的遗传关系分析工具。基于SNP，通过admixture软件，分析50个样品的群体结构。分别假设50个样品的分群数(K值)为1-10，进行聚类，根据ΔK峰值的位置来确定分群数为4，反映了我们所有的样品可能来自于4个原始的祖先。K值为1-10的structure情况见图6。如图6所示，本项目的50个样品可以分为4个群。
4.4.3 PCA分析
基于SNP，通过cluster软件，进行主元成分分析(Principalcomponentsanalysis，PCA)分析，得到50份芒属植物的主元成分聚类情况。通过PCA分析，能够得知哪些样品相对比较接近，哪些样品相对比较疏远，可以辅助进化分析。50个样品的PCA聚类见图7。

Claims (7)

1.一种利用SLAF-seq技术开发芒属植物SNP分子标记进行亲缘关系鉴定的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
(1)对芒属植物近缘物种基因组、BAC或Fosmid序列进行系统分析，根据基因组的GC含量、重复序列情况和基因特点信息，设计标记开发方案；
(2)对参考基因组进行系统分析，根据基因组大小、重复序列比例，选择酶切方案；
(3)分别提取芒属植物样本的基因组DNA，根据SLAF-seq技术对DNA进行酶切，构建SLAF-seq测序文库后测序；
(4)将测序结果进行SLAF标签的开发，先对单个样品进行SLAF标签的开发，然后将单样品开发得到的所有SLAF标签进行相似性聚类得到该群体的SLAF标签；
(5)对样品群体SLAF标签进行等位基因数和基因序列差异多态性分析，将其中SNP作为多态性标记；
(6)开发多态性标记后，首先对亲本编码基因型，一个字母代表一种基因型，确定分离类型后，再检测子代基因型，用相应字母表示SNP编码基因型；
(7)在多个具有多态性SNP的Marker中，选取样品缺失数较少的Marker，提取所有的SNP位点，统计子代的SNP异常分型比率；通过子代SNP异常分型比率是否高于阈值，判断子代和亲本的亲缘关系。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述芒属植物近缘物种基因组为高粱、甘蔗或玉米基因组。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)所述酶切方案中限制性内切酶为EcoRV+ScaI，将酶切片段长度在264-364bp的序列定义为SLAF标签。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)所述测序为Illumina Hiseq2500测序，每个样品的平均测序深度为7x-16x。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(4)所述进行SLAF标签的开发是以每个SLAF标签中深度最高的序列类型作为参考序列，利用bwa将测序reads比对到参考序列上，并使用GATK和samtools两种方法开发SNP，以两种方法得到的SNP标记交集作为最终可靠的SNP标记数据集，并根据完整度>0.8，MAF>0.05过滤，得到高一致性的群体SNP。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤(5)之后、步骤(6)之前，基于SNP标记，通过MEGA5软件，neighbor-joining算法，做芒属植物不同样品的进化分析，计算得到样品的进化树；利用SNP标记，通过cluster软件，进行主元成分分析分析，得到不同芒属植物的主元成分聚类情况，辅助进化分析。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(7)中所述阈值为0.03，若子代SNP异常分型比率高于0.03，则判断子代不是亲本所生，或者亲本不是子代的亲本。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108004303A (zh) * 2017-12-14 2018-05-08 浙江海洋大学 日本鳗鲡适应性snp位点的筛选方法
CN109243531A (zh) * 2018-07-24 2019-01-18 江苏省农业科学院 一种批量计算近缘物种间基因组编码区snp位点的方法
CN111508560A (zh) * 2020-04-29 2020-08-07 上海师范大学 一种构建异交物种高密度基因型图谱的方法
CN111826429A (zh) * 2020-07-28 2020-10-27 辽宁省果树科学研究所 一种基于简化基因组测序和snp次等位基因频率的非杂交后代鉴定方法
CN111826461A (zh) * 2020-07-28 2020-10-27 辽宁省农业科学院 高粱芒的有无分子标记的开发和应用
CN112575104A (zh) * 2020-12-11 2021-03-30 黑龙江省科学院大庆分院 一种工业大麻性状相关基因快速定位方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103088120A (zh) * 2012-11-29 2013-05-08 北京百迈客生物科技有限公司 基于SLAFseq技术的大规模样品基因分型方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103088120A (zh) * 2012-11-29 2013-05-08 北京百迈客生物科技有限公司 基于SLAFseq技术的大规模样品基因分型方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
石璇 等: "利用简化基因组技术分析甘薯种间单核苷酸多态性", 《作物学报》 *
黄红梅 等: "芒属植物AFLP分析体系的建立与优化", 《分子植物育种》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108004303A (zh) * 2017-12-14 2018-05-08 浙江海洋大学 日本鳗鲡适应性snp位点的筛选方法
CN109243531A (zh) * 2018-07-24 2019-01-18 江苏省农业科学院 一种批量计算近缘物种间基因组编码区snp位点的方法
CN109243531B (zh) * 2018-07-24 2021-11-26 江苏省农业科学院 一种批量计算近缘物种间基因组编码区snp位点的方法
CN111508560A (zh) * 2020-04-29 2020-08-07 上海师范大学 一种构建异交物种高密度基因型图谱的方法
CN111508560B (zh) * 2020-04-29 2023-03-14 上海师范大学 一种构建异交物种高密度基因型图谱的方法
CN111826429A (zh) * 2020-07-28 2020-10-27 辽宁省果树科学研究所 一种基于简化基因组测序和snp次等位基因频率的非杂交后代鉴定方法
CN111826461A (zh) * 2020-07-28 2020-10-27 辽宁省农业科学院 高粱芒的有无分子标记的开发和应用
CN111826461B (zh) * 2020-07-28 2022-05-31 辽宁省农业科学院 高粱芒的有无分子标记的开发和应用
CN111826429B (zh) * 2020-07-28 2022-06-17 辽宁省果树科学研究所 一种基于简化基因组测序和snp次等位基因频率的非杂交后代鉴定方法
CN112575104A (zh) * 2020-12-11 2021-03-30 黑龙江省科学院大庆分院 一种工业大麻性状相关基因快速定位方法
CN112575104B (zh) * 2020-12-11 2024-08-20 黑龙江省科学院大庆分院 一种工业大麻性状相关基因快速定位方法

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