利用SNP标记鉴定青稞种质资源

作者：陈同睿; 王蕾; 王寒冬; 尤恩; 邓超; 边海燕; 沈裕虎; 徐金青^*

来源：麦类作物学报, 2023, 1-9.

• 青稞
• 种质资源
• 核心SNP
• 指纹图谱
• 分子身份证

近年来,青稞(Hordeum vulgarevar.nudum Hook. f.)育种速度逐步加快,青稞品种的类别和数量日渐增多,形成了丰富的青稞品种资源。然而在青稞资源的大量引种和品种资源交换过程中,造成了同名异物、同物异名的现象,因而建立高效、准确的青稞品种鉴定技术体系和数据系统迫在眉睫。为基于青稞品种基本信息实现青稞品种的快速和准确鉴定,本研究利用简化基因组(GBS)测序获得的青稞基因组高通量SNP基因分型数据,对314份青稞种质资源进行群体结构分析;根据SNP注释结果,筛选获得位于外显子区的SNP并计算其杂合率和遗传多态性指数;用Genstat的去冗余(IRREDUNDANT)指令通过顺序算法(sequential algorithm)获得能够区分参试青稞种质资源的核心SNP位点组合,并构建DNA指纹图谱,结合参试材料地理来源等基本信息构建青稞品种的分子身份证。结果表明,群体遗传结构分析可将314份参试青稞材料划分为3个类群,类群划分与其材料类型密切相关。从4954个位于外显子区域的高质量SNP位点中筛选出14个多态性高且能完全区分青稞种质资源的SNP位点,称其为核心SNP;由14个核心SNP组成青稞种质资源DNA指纹图谱,同时结合种质资源地理来源等的基本信息进行数字编码,最终构建了每份青稞品种资源由17位数字组成的具有唯一标识的分子身份证,并生成相应的条形码和二维码。本研究构建的青稞种质资源DNA指纹图谱和分子身份证,可为青稞品种真实性和纯度鉴定、种质管理及知识产权保护等提供参考。

• 单位
  中国科学院大学; 生命科学学院; 中国科学院西北高原生物研究所