基于ddGBS的桉树SNP挖掘和系统进化分析

作者：贾翠蓉; 朱显亮; 王莉; 周长品; 翁启杰; 甘四明; 李发根^*

来源：中南林业科技大学学报, 2020, 40(10): 101-108.

DOI：10.14067/j.cnki.1673-923x.2020.10.012

• 桉树
• ddGBS
• SNP
• 进化分析

【目的】利用ddGBS技术获得桉树树种间高质量SNP标记,为桉树系统分类提供新思路。【方法】通过对14个桉树树种(每个树种各两份样品)进行ddGBS建库测序分析,发掘SNP位点,开展位点注释及核苷酸多样性分析,并且通过IQ-TREE软件采用最大似然法(ML)构建系统进化树。【结果】测序共获得30.49 Gb的数据,平均每个样品的数据量为1.09 Gb;平均Q30为98%,表明测序质量好;平均GC含量(44.0%)与巨桉参考基因组接近;样品与巨桉参考基因组比对匹配率在45.0%～88.9%之间,平均为77.8%。按照数据无缺失、平均测序深度≥4 x、最小杂合比为0.05的条件筛选SNP,最终获得42 222个高质量SNP位点,其中14个桉树树种的特有SNP位点数为428～2 107不等。利用SnpEff软件进行位点注释分析后发现约有12 237个SNPs位于外显子区域。基于最终获得的42 222个高质量SNP位点构建系统进化树,14个桉树树种聚类结果与Hill和Johnson的桉属双蒴盖亚属及伞房属的分类结果一致。【结论】采用ddGBS技术高效发掘高质量SNP位点,可广泛应用于桉树SNP开发。利用开发的高质量SNP位点构建的系统进化树为桉树的进化研究提供了理论支持。通过ddGBS技术进行SNP标记开发及分型将对桉树关联遗传学研究和重要性状QTL定位具有重要意义。

• 单位
  中国林业科学研究院热带林业研究所; 南京林业大学; 中国林业科学研究院