重测序-产品类-GBS遗传图谱

图4 遗传图谱与物理图谱共线性分析
GBS遗传图谱代表文献
物种 玉米[1] 枣树[2] 狼尾草[3] 木薯[4] 苹果[5] 覆盆子[6] 柳枝稷[7]
类别 作物类 林木类 作物类 作物类 林木类 作物类 作物类
发表时间 2016 2016 2015 2015 2014 2013 2013
发表刊物 BMC Genomics Tree Genetics & Genomes Molecular Breeding BMC Genomics G3:Gene Genomes Genetics BMC Genomics Plos Genetics
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基于GBS技术的 高密度遗传图谱构建
GBS（Genotyping-by-Sequencing）是一种常见的简化基因组测序技术， 其原理是将基因组DNA进行酶切，然后对酶切片段两端序列进行高通量测序。 GBS技术可以根据研究目的灵活调整所需捕获酶切位点的片段数（Tags），从而控制捕获序列的范围。 基于简化基因组技术（GBS）的遗传图谱构建，能够降低基因组的复杂度，数据量低，操作简便，节约成本，
2 本研究通过亲本及子代SNP基因分型，开发bin 标记，基于4183个 bin 标记构建玉米高密度遗传图谱，遗传距离总长为1545.65cM， 标记间平均距离为0.37cM, 平均物理距离为0.51Mb（图2）。
3 基于该图谱，对玉米3个株型相关的性状进行了定位，并且在3个 环境中定位出了主效QTL。通过这些定位出的QTL，预测到2个候 选基因，为后续进行基因的准确鉴定奠定了基础（图3）。
西北农林科技大学研究人员与诺禾致源重测序团队合作，采用GBS技术，对枣树F1群体的145个个体利用Illumina HiSeq PE150平台测序，检测群 体SNP，并进行遗传标记开发，构建遗传图谱。本研究共得到12个连锁群，上图标记数为2540个，遗传距离总长为1456.53cM，标记间平均距离为 0.88cM。
特别适合大样本量研究。 玉米、木薯、枣树等物种都已成功运用GBS技术构建了高密度遗传图谱， 为进一步进行目标性状定位、分子辅助选择和图位克隆重要农艺性状基因奠定了基础。
亲本选配 群体类型 群体大小 测序技术 亲本测序深度 子代测序深度
方案设计
两个亲本，且亲本间性状差异明显。 F1、F2、RILs、BC1、DH等。 ≥150 GBS Tag数≥10万；平均8×/Tag Tag数≥10万；平均8×/Tag
技术路线
DNA样品接收与检测 限制性内切酶酶切，构建文库
上机测序
数据质控 与参考序列进行比对
群体SNP检测
亲本之间多态性标记开发 子代基因分型 遗传标记筛选
遗传图谱构建和图谱质量评估
实 验 部 分
标 准 信 息 分 析
高
级
QTL定位和区间注释
信 息
分
QTLs效应分析
析
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案例 1 基于GBS技术的玉米高密度遗传图谱构建和株型相关性状定位
1 中国农业科学院作物研究所研究人员携手诺禾致源重测序团队， 采用GBS技术，利用Illumina Hห้องสมุดไป่ตู้Seq 2500测序平台，对314株高 世代群体（RILs）进行双末端PE125低深度测序（平均测序深度 0.07×），检测群体SNP，并进行遗传标记开发，亲本间多态性 SNP标记分布如右图所示（图1）。
图1 亲本间多态性SNP在全基因组及外显子区域的分布
图3 三个环境下的PH性状相关QTL在染色体上的分布
图2 玉米 bin map (横轴表示染色体编号，纵轴表示样本数； 红色表示与亲本Qi319基因型相同，蓝色表示与亲本Ye478相同；
黄色：杂合基因型)
案例 2 基于GBS技术构建枣树F1代高密度遗传图谱
IF 3.867 2.132 2.108 3.867 2.91 3.867 6.661
策略
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