CN112593000B - 一种ssr和sv分子标记引物和及其在世界大豆群体遗传多样性分析中的应用 - Google Patents
一种ssr和sv分子标记引物和及其在世界大豆群体遗传多样性分析中的应用 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种SSR和SV分子标记引物和及其在世界大豆群体遗传多样性分析中的应用，属于植物遗传资源技术领域。本发明提供了223对均匀覆盖大豆20条染色体的SSR和SV分子标记引物，利用这223对分子标记引物对大豆样品基因组进行PCR扩增；通过核酸电泳分析扩增条带的大小和数量，得到大豆样品的谱带信息；根据谱带信息利用PowerMarker 3.25对大豆地理群体的等位变异丰富度和等位变异离散度进行分析；利用Arlequin version 3.11计算成对群体间分化系数；根据SharedAllele算法计算群体内两两个体间的遗传距离(dij)，绘制无根树状遗传关系聚类图。本发明所选的SSR和SV分子标记引物的多态性高，重复性好，易于鉴别不同植株基因水平的差异，为后续世界大豆群体遗传多样性的分析提供了基础。
Description
技术领域
本发明涉及植物遗传资源技术领域，具体涉及一种SSR和SV分子标记引物及其在世界大豆群体遗传多样性分析中的应用。
背景技术
大豆起源于我国，作为世界上最重要的经济作物，为人类提供了重要的蛋白和油脂资源，在全世界得到广泛的种植。世界各国不同的地理生态条件和育种目标，使得大豆品种产生大量新的变异，具有不同的表现差异，形成群体特异性，群体间产生分化。遗传多样性是种质资源研究的一个重要方面。通过对遗传多样性的研究，不仅可以揭示不同地理群体的亲缘关系，为挖掘其遗传潜力奠定基础。而且对现阶段掌握的种质资源来说，有助于了解它们的性状表现和遗传规律，为以后选育各种符合改进目标且具有综合优良性状的品种提供参考。现在大豆遗传多样性研究利用的材料仅限于几个国家，几乎没有涉及到全世界范围的大豆材料。因此至今关于世界大豆的遗传变异与分化的研究还很少，尤其是世界大豆群体的系统地理学关系研究。
分子标记是指以DNA多态性为基础的遗传标记，具有不受环境及基因表达与否的影响，数量多、多态性高及共显性等特点。SSR(Simple Sequence Repeat)标记是指由几个核苷酸(1～6bp)多次串联重复的DNA序列。由于其数量多、多态性高，对DNA质量要求低、用量少，结果重复性高，稳定可靠，因此被广泛用于遗传多样性、基因定位等研究中。SV(Structure Variation)标记是指基因组水平上大片段的插入、缺失、倒置、易位等序列的结构变异，广泛存在于植物基因组中，并且是植物表型变异的重要原因，目前已在多种动植物中得到开发与利用。但同时利用SSR和SV标记应用于大豆遗传多样性评价尚未有报道。
发明内容
发明目的：本发明要解决的技术问题是提供一种用于世界大豆群体遗传多样性分析的SSR和SV分子标记引物。
本发明还要解决的技术问题是提供上述SSR和SV分子标记引物在世界大豆群体遗传多样性分析中的应用。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种用于世界大豆遗传多样性分析的SSR和SV分子标记引物，包括SEQ ID NO.1～446所示序列的引物。
SSR和SV分子标记引物在世界大豆群体遗传多样性分析中的应用，包括如下步骤：
(1)提取大豆样品的基因组DNA，所述的大豆样品包括具体实施方式中表1所示任一种大豆品种；
(2)分别以SEQ ID NO.1～446所示的序列为引物，步骤(1)得到的基因组DNA为模板，分别进行PCR扩增，通过核酸电泳分析扩增条带的大小和数量，得到大豆样品的谱带信息；
(3)根据步骤(2)中得到的谱带信息利用PowerMarker 3.25对大豆地理群体的等位变异丰富度和等位变异离散度进行分析，并通过统计群体间互补等位变异数、群体特有和特缺等位变异数分析各地理群体的遗传基础特异性；
(4)利用Arlequin version 3.11计算成对群体间分化系数；
(5)根据SharedAllele算法计算群体内两两个体间的遗传距离(dij)，并利用“Neighbor-Joining tree”方法得到大豆栽培品种和地理群体的无根树状遗传关系聚类图；
dij＝1-sij
其中sij为遗传相似系数，
sij＝(∑knijk)/2m
其中nijk为第i个体与第j个体在第k个分子标记上的共有等位基因数目，m为分子标记数目，
该聚类分析是在PowerMaker 3.25上运行完成，并用MEGA 4演示。
步骤(3)中，所述的等位变异丰富度：指群体内等位变异的总数，
A＝∑Ai
其中Ai为群体中第i位点的等位变异数目；
所述的等位变异离散度：指群体内各等位基因型频率的变异；
其中
为第l位点D均值，/>
为第l位点变异u在群体中的频率，k为第l位点的等位变异总数。
步骤(3)中，所述的群体间互补等位变异数是指，比较两个群体的等位变异时，A群体有而B群体没有的等位变异称为A群体对B群体的补充等位变异数，代表A群体可以拓宽B群体遗传基础的潜力，A群体和B群体之间的互补等位变异总数可以用来评价A群体和B群体遗传关系远近。
所述的群体特有等位变异数是指：某群体具有而其他各群体都没有的等位变异数；群体特缺等位变异数是指：某群体没有的而其他各群体都有的等位变异数；群体特有和特缺等位变异数都可以表示群体遗传基础的特异性。
步骤(4)中，所述的成对群体间分化系数的计算方法如下：
ni是在第i个群体等位变异数量，P是群体总数。
SSD(AP)是在群体之间的总平方和，SSD(WPi)是在第i个群体内的总平方和，N是基因型材料总数，
是总的期望均方。
有益效果：
(1)本发明选用的223对分子标记引物均匀分布在大豆的20条染色体上，在371份供试材料中共检测到1028个等位变异，等位变异的变幅从2-16个不等，平均每个位点等位变异数为4.6个，多态信息量为0.476。可以看出所选的SSR和SV分子标记引物的多态性高，重复性好，易于鉴别不同植株基因水平的差异，为后续世界大豆群体遗传多样性的分析提供了基础。
(2)利用本发明的方法发现世界大豆栽培品种各地理群体的遗传多样性存在较大差异。遗传多样性较高的群体是中国南方、中国东北，遗传多样性较低的群体是非洲、瑞典南部，遗传多样性居于中间的群体是南亚、北美北部。利用朝鲜半岛和日本的大豆来拓宽中国大豆栽培品种遗传基础是有潜力的，为我国的大豆新品种选育提供了参考。
(3)利用本发明的方法可以将全世界大豆分成5个基因池：①起源中心中国黄淮和中国南方；②中国东北、俄罗斯远东和瑞典南部；③朝鲜半岛和日本；④东南亚、南亚和非洲；⑤美洲。阐明了世界大豆各地理群体间的遗传关系远近，并从遗传基础方面验证了大豆从中国向全球传播的路线：中国大豆向北部传播至中国东北和俄罗斯远东，而更早熟的大豆品种被传播至瑞典南部，这条传播路线倾向于适应短的全生季条件；向东部传播到朝鲜半岛和日本；向南部传播到东南亚、南亚，这里的大豆开始适应低纬度的光温敏感条件，以及进一步向非洲传播；向北美传播，又从北美南部传至中南美地区。
附图说明
图1为本发明实施例1中223个分子标记在大豆20条染色体的分布。
图2为本发明实施例3中世界大豆栽培品种12个地理群体的遗传关系。
图3为本发明实施例3中371份材料的无根树状遗传聚类图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1世界大豆代表性群体的构建和分子标记的扩增
(1)世界大豆代表性群体的构建
根据历史文献中大豆向全世界传播的路线，结合近几年的全球各国产量，我们从中国、韩国、日本、俄罗斯、印度、美国、巴西等27国家收集了371份大豆栽培品种，分布于北纬58°与南纬34°之间。因地理分布范围较广，进一步将其划分为12个地理生态区域(表1)。
表1 371份大豆栽培品种的来源与地理分布
(2)基因组DNA提取及分子标记扩增
采苗期的幼嫩叶片，利用CTAB法，进行大豆基因组DNA的提取和纯化。本研究所用的223对引物，均匀覆盖大豆20条染色体(图1)，所述223对引物的核苷酸序列如表2、表3所示。反应体系为10μl，其中包含：模板基因组DNA溶液(50ng)3.0μl；(10×buffer)1.46μl；dNTP(10mmol·L-1)0.24μl；Taq酶(0.5U)0.1μl；Mg2+(25mmol·L-1)0.8μl；引物3.0μl；ddH2O1.4μl。PCR反应程序：94℃预变性3min；95℃变性1min；55℃退火110s；72℃延伸60s；30个循环；72℃延伸8min；4℃保温。PCR扩增产物中加入2μl溴酚蓝缓冲液，在8％聚丙烯酰胺胶上20W恒功率电泳1h左右，然后用银染法进行检测。将已经显色清楚的凝胶立即用Bio-Rad的QuantityOne软件、根据晶美生物工程公司生产的pBR322DNA/BsuRI(HaeIII)Marker测定扩增条带的分子量大小，而后进行凝胶成像扫描保存图像。223对引物在371份供试材料中共检测到1028个等位变异，等位变异的变幅从2-16个不等，平均每个位点等位变异数为4.6个，多态信息量为0.476(表4)，表明所选的223个分子标记引物的多态性好。
表2 107个SV标记引物序列
表3 116个SSR标记引物序列表
表4 223个分子标记所在染色体及其多样性
实施例2：世界大豆地理群体的遗传多样性
利用PowerMarker 3.25对世界大豆12个地理群体的遗传丰富度(等位变异丰富度)和基因多样性(等位变异离散度)进行分析。
等位变异丰富度(Allele richness，A)：指群体内等位变异的总数。
A＝∑Ai
其中Ai为群体中第i位点的等位变异数目。
基因多样性(Gene diversity，D)：指群体内各等位基因型频率的变异。
其中
为第l位点D均值，/>
为第l位点变异u在群体中的频率，k为第l位点的等位变异总数。
表5 223个分子标记在世界大豆12个地理群体中的遗传丰富度
如表5所示，223个位点在12个地理群体中共检测到1028个等位变异，每个地理群体检测到的等位变异总数在551-872个之间，中国东北最多，非洲最少。群体间的平均多态信息量变化范围是0.309-0.473之间，中国南方最大，瑞典南部最小。
比较两个群体的等位变异时，A群体有而B群体没有的等位变异称为A对B的补充等位变异数，代表A可以拓宽B遗传基础的潜力。A和B之间的互补等位变异总数可以用来评价A和B遗传关系远近。
表6世界大豆栽培品种地理群体间的互补等位变异数
表中所列的数字为行群体对列群体补充的等位变异数；括号内的数字为两群体间互补等位变异总数
如表6所示，国内外群体间互补等位变异数变化是68-357个。群体间互补等位变异数最多的(即遗传关系最远的)是中国东北和非洲群体，其次是中国南方和非洲、中国东北和瑞典群体；最少的(即遗传关系最近的)是北美北部与朝鲜半岛和日本群体，其次是中国黄淮和中国南方、中国东北和中国南方群体。
不同地理群体间补充的等位变异中有一部分变异是群体特殊的。群体特有等位变异指某群体具有而其他各群体都没有的等位变异；群体特缺等位变异指某群体没有的而其他各群体都有的等位变异；群体特有和特缺等位变异都可以表示群体遗传基础的特异性。
表7世界大豆栽培品种各地理群体特有及特缺等位变异数
大豆品种各群体特有等位变异数变化范围是1-5个，特缺等位变异数变化范围是0-32个(表7)。
实施例3：世界大豆地理群体的遗传分化
利用Arlequin version 3.11计算成对群体间分化系数(Pairwise FST)。
ni是在第i个群体等位变异数量，P是群体总数。
SSD(AP)是在群体之间的总平方和，SSD(WPi)是在第i个群体内的总平方和，N是基因型材料总数，
是总的期望均方。
表8世界大豆栽培品种各地理群体间分化系数
从表8可以看出各地理群体间分化程度显著，分化系数的变化范围是0.026-0.231。瑞典南部与其他各个群体间的分化程度普遍偏高，其中与非洲的分化系数最大，亲缘关系最远。中国黄淮与中国南方群体间分化程度最低，亲缘关系最近，而中国东北与中国黄淮、中国南方存在一定的遗传分化。国外群体中东南亚和南亚的亲缘关系也较近。
根据SharedAllele算法计算群体内两两个体间的遗传距离(dij)，利用“Neighbor-Joining tree”方法进行无根树状遗传关系聚类。
dij＝1-sij
其中sij为遗传相似系数，
sij＝(∑knijk)/2m
其中nijk为第i个体与第j个体在第k个分子标记上的共有等位基因数目，m为分子标记数目。
该聚类分析是在PowerMaker 3.25上运行完成，并用MEGA 4演示。
图2显示利用遗传距离可以将12个地理群体分成5个组：(1)从上往下看，第一组包括北美北部、北美南部和中南美三个群体；(2)第二组包括瑞典南部和俄罗斯远东两个群体；(3)第三组只有朝鲜半岛和日本这个群体；(4)第四组包括东南亚、南亚和非洲三个群体；(5)第五组包括中国黄淮、中国南方和中国东北三个群体。
根据遗传距离，用“Neighbor-Joining tree”方法进行世界大豆栽培品种遗传关系无根树状聚类(图3)。将371份世界大豆品种按照遗传聚类分为5个群体，地理群体与聚类群体分布情况见表9。用SAS9.0的相应程序完成卡方检验聚类因子(分子标记)与地理因子间有极显著相关，说明地理分群确有其相应的遗传基础。
表9世界大豆栽培品种在地理群体与分子标记聚类群体的关联分析
χ2＝938.70，P<0.0001，χ2 0.01，36＝63.69
这5类群体里：(1)聚类群体I主要由朝鲜半岛和日本群体的材料构成，还有少量的东南亚材料；(2)聚类群体II是品种数量第二大群体，涉及到8个地理群体，主要由瑞典南部、俄罗斯远东、部分中国东北、部分北美北部、部分北美南部材料组成；(3)聚类群体III是品种数量最多的群体，涉及到10个地理群体，主要由中国的三个地理群体、大部分东南亚和南亚、以及部分朝鲜半岛和日本、非洲的材料组成；(4)聚类群体IV主要由北美北部材料组成，还有部分朝鲜半岛和日本的材料，以及少量北美南部、中南美、俄罗斯远东的材料；(5)聚类群体V主要由北美南部和中南美的材料组成，还有少量北美北部和朝鲜半岛和日本的材料。
序列表
<110> 江苏农林职业技术学院
<120> 一种SSR和SV分子标记引物和及其在世界大豆群体遗传多样性分析中的应用
<160> 446
<170> SIPOSequenceListing 1.0
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<212> DNA
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 45
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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ccccatatat tcaacatatc ttca 24
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<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<212> DNA
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<211> 24
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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gcgggtcaaa tgcaaattat tttt 24
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<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<212> DNA
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<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 264
gcggcgcagt tgaaactata acac 24
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<211> 31
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 269
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<211> 24
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<210> 273
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<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
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<211> 23
<212> DNA
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<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 277
gcgggatcca ccatgtaata tgtg 24
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<212> DNA
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gcgcactaac cctttattga a 21
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<212> DNA
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<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 398
gcgcacgaaa gtttttctgt aaca 24
<210> 399
<211> 24
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 399
gcgacttagg gtcctagatc cata 24
<210> 400
<211> 23
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 400
aactcctcat acctctctct ctc 23
<210> 401
<211> 24
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 401
gggggaacca caaaaatctt aatc 24
<210> 402
<211> 24
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 402
gttgaagctc aggctgtgat gaat 24
<210> 403
<211> 18
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 403
gggaagttat aagcagat 18
<210> 404
<211> 21
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 404
gggaatccat tcctgatgag t 21
<210> 405
<211> 22
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 405
aatagcacga gaaaaggaga ga 22
<210> 406
<211> 23
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 406
gtgtatgtga aggggaaaaa cta 23
<210> 407
<211> 21
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 407
gcgccttcaa attggcgtct t 21
<210> 408
<211> 24
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 408
gcgccttaaa taaaacccga aact 24
<210> 409
<211> 23
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 409
gttcccaggt cccaccatct atg 23
<210> 410
<211> 22
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 410
gcgtttcttt tataccttca ag 22
<210> 411
<211> 28
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 411
gcgttttttc aatttaaaga gaattgac 28
<210> 412
<211> 28
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 412
gcgtaacttg catgtgtata tcgagatg 28
<210> 413
<211> 18
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 413
gggtggccat ggaataat 18
<210> 414
<211> 21
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 414
tttcgggtag atgagtgtag g 21
<210> 415
<211> 18
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 415
gcgagttctg gatgtagg 18
<210> 416
<211> 18
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 416
gcgtggcggc tttggtag 18
<210> 417
<211> 31
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 417
gcgaatacat aaaactcaaa ttcaaatcat a 31
<210> 418
<211> 31
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 418
gcgttctata aatttcattc atagtttcaa t 31
<210> 419
<211> 16
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 419
cgcgatcatg tctctg 16
<210> 420
<211> 21
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 420
gggagttggt gttttcttgt g 21
<210> 421
<211> 20
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 421
ggtccacatg aaatgaaggt 20
<210> 422
<211> 19
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 422
tctcagcctg caaagaaaa 19
<210> 423
<211> 18
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 423
tgggctagga gtgaccac 18
<210> 424
<211> 18
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 424
ggtcaccact caccatca 18
<210> 425
<211> 24
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 425
gggttaaccg tccacacatc tatt 24
<210> 426
<211> 24
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 426
gacggtttta aacggtaaga aaat 24
<210> 427
<211> 16
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 427
tcccaaaagc attgag 16
<210> 428
<211> 16
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 428
tatgcacgga agagga 16
<210> 429
<211> 28
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 429
gcggttacat cttgcaaact aaattaac 28
<210> 430
<211> 28
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 430
gcggaatttt gcacataaat taataact 28
<210> 431
<211> 27
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 431
gcgcatcaca agttttatag atgctga 27
<210> 432
<211> 24
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 432
gaggtctagt gctttggtaa ggtt 24
<210> 433
<211> 23
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 433
tccgcgagat aaattcgtaa aat 23
<210> 434
<211> 25
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 434
ggccagatac ccaagttgta cttgt 25
<210> 435
<211> 20
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 435
cgcttgtgaa ccctgctaaa 20
<210> 436
<211> 22
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 436
ccatcctctg aaaccgttat ct 22
<210> 437
<211> 22
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 437
gcgccaaaaa atgaatcaca at 22
<210> 438
<211> 25
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 438
gcgaacacaa tcaacatcct tgaac 25
<210> 439
<211> 24
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 439
gcgtcatgcc acgtgatatt ttat 24
<210> 440
<211> 23
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 440
gcgtgtgtcc caaatgtgat tca 23
<210> 441
<211> 25
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 441
tacgaaatat tgcaagagat acatt 25
<210> 442
<211> 24
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 442
gccttagatc aattgtgata aaaa 24
<210> 443
<211> 27
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 443
gcgatccctt tatgttggta ttacatt 27
<210> 444
<211> 27
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 444
gcggcacaca agtagttgtg aaactaa 27
<210> 445
<211> 26
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 445
gcgacaaggc actcacatct cttctc 26
<210> 446
<211> 28
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 446
gcgctaccca taacaaaaag ttcaaatc 28
Claims (2)
1.一种SSR和SV分子标记引物，其特征在于，包括SEQ ID NO.1～446所示序列的引物。
2.权利要求1所述SSR和SV分子标记引物在世界大豆群体遗传多样性分析中的应用，其特征在于，包括如下步骤：
(1)提取大豆样品的基因组DNA；
(2)分别以SEQ ID NO.1～446所示的序列为引物，步骤(1)得到的基因组DNA为模板，分别进行PCR扩增，通过核酸电泳分析扩增条带的大小和数量，得到大豆样品的谱带信息；
(3)根据步骤(2)得到的谱带信息利用PowerMarker 3.25对大豆地理群体的等位变异丰富度和等位变异离散度进行分析，并通过统计群体间互补等位变异数、群体特有和特缺等位变异数分析各地理群体的遗传基础特异性；
(4)利用Arlequin version 3.11计算成对群体间分化系数；
(5)根据SharedAllele算法计算群体内两两个体间的遗传距离(dij)，并利用“Neighbor-Joining tree”方法得到大豆栽培品种和地理群体的无根树状遗传关系聚类图；
dij＝1-sij
其中sij为遗传相似系数，
sij＝(∑knijk)/2m
其中nijk为第i个体与第j个体在第k个分子标记上的共有等位基因数目，m为分子标记数目，
该聚类分析是在PowerMaker 3.25上运行完成，并用MEGA 4演示；
步骤(3)中，所述的等位变异丰富度：指群体内等位变异的总数，
A＝∑Ai
其中Ai为群体中第i位点的等位变异数目；
所述的等位变异离散度：指群体内各等位基因型频率的变异；
其中
为第l位点D均值，/>
为第l位点变异u在群体中的频率，k为第l位点的等位变异总数；
步骤(3)中，
所述的群体间互补等位变异数是指：比较两个群体的等位变异时，A群体有而B群体没有的等位变异称为A群体对B群体的补充等位变异数，代表A群体可以拓宽B群体遗传基础的潜力，A群体和B群体之间的互补等位变异总数可以用来评价A群体和B群体遗传关系远近；
所述的群体特有等位变异数是指：某群体具有而其他各群体都没有的等位变异数；群体特缺等位变异数是指：某群体没有的而其他各群体都有的等位变异数；群体特有和特缺等位变异数都可以表示群体遗传基础的特异性；
步骤(4)中，所述的成对群体间分化系数的计算方法如下：
ni是在第i个群体等位变异数量，P是群体总数；
SSD(AP)是在群体之间的总平方和，SSD(WPi)是在第i个群体内的总平方和，N是基因型材料总数，
是总的期望均方。
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Citations (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN106399491A (zh) * | 2016-09-05 | 2017-02-15 | 山东省农作物种质资源中心 | 一种用于分析大豆种质遗传完整性的方法 |
| CN111471791A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-07-31 | 黑龙江八一农垦大学 | 一种大豆dna指纹图谱构建方法及其应用 |
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-
2020
- 2020-12-25 CN CN202011566354.4A patent/CN112593000B/zh active Active
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 中国野生大豆的遗传多样性和生态特异性分析;丁艳来;赵团结;盖钧镒;;生物多样性(第02期);133-142 * |
| 亚洲大豆栽培品种遗传多样性、特异性和群体分化研究;张军;赵团结;盖钧镒;;中国农业科学(第11期);3511-3520 * |
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|---|---|
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