关于我们

中国农科院蔬菜花卉所开发异交物种基因高效定位的新算法工具OcBSA

放大字体  缩小字体 发布日期:2024-02-26  来源:中国农业科学院蔬菜花卉研究所  浏览次数:100
核心提示:近日,中国农业科学院蔬菜花卉研究所蔬菜分子设计育种创新团队程锋研究员联合马铃薯遗传育种与栽培创新团队李广存研究员,基于深入解析异交(异花授粉)物种或长世代物种的F1分离群体的遗传特点,开发了一套专用的BSA 新算法工具OcBSA,以高效促进其基因挖掘,从而推进该类物种的分子育种。
  近日,中国农业科学院蔬菜花卉研究所蔬菜分子设计育种创新团队程锋研究员联合马铃薯遗传育种与栽培创新团队李广存研究员,基于深入解析异交(异花授粉)物种或长世代物种的F1分离群体的遗传特点,开发了一套专用的BSA 新算法工具OcBSA,以高效促进其基因挖掘,从而推进该类物种的分子育种。研究成果以“OcBSA: an NGS-based Bulk Segregant Analysis Tool for Outcross Populations” 为题发表在国际著名期刊《Molecular Plant》(IF: 27.5)。这是两个团队继合作构建解析马铃薯单倍型DM基因组完成图(Molecular Plant, 2023)之后的又一个合作成果。
 
  蔬菜、薯类、大田作物、花卉、果树和林木等许多物种都具有异花授粉的特性(如甘蓝白菜类、马铃薯、玉米、百合、苹果等)。由于异交物种基因组高度杂合、自交不亲和,或者世代时间长,难以培育成自交系用于遗传育种研究,严重阻碍了重要性状的遗传解析和关键基因的定位挖掘。这些物种的许多重要性状在F1单株中即发生分离,如何有效利用F1分离群体进行重要农艺性状调控基因的快速准确定位是从事相关研究的科学家的痛点。
 
  经典的基因位点快速定位方法Bulked Segregant Analysis(BSA,集群分离分析法)具有适用范围广、实验成本低的优势,但现有BSA算法(例如SNP index,ED,G value)均是基于F2分离群体开发,不适用于F1分离群体。F2分离群体的双亲通常为纯和(每个亲本可以看作1个单体型),而F1分离群体的双亲为高度杂合(每个亲本由2个单体型构成)。因此,利用F1群体进行精确遗传定位,必须深入解析并理清两个杂合亲本的4条单体型在后代群体中的遗传模式。
 
  本研究采用精确屏蔽隐性亲本的两条单体型的策略来简化F1分离群体的复杂遗传模式。如图1模型例示,两个亲本中与目标性状(紫色)分离相关的为显性亲本(P1)。在显性亲本中含有显性基因的单体型为h1,另外一个单体型为h2。隐性亲本(P2)的两个单体型则为h3和h4。在F1后代中获得h1单倍型的单株表现为紫色,获得h2的为黄色;h3和h4对后代的表型没有影响。根据此规律,选取特定标记,在后代混池测序数据中移除隐性亲本的两个单体型h3和h4的信息,得到仅包含单体型h1和h2的两个新的OcPools。新的OcPools类似于F2分离群体的混池,因此,进一步根据亲本P1的两个单体型h1和h2在OcPools中的分离情况可实现目标性状调控基因的定位。
  图1. OcBSA的设计原理和算法流程
  本研究构建了1000个单株的F1模拟群体,分别从中选取20、30和40个单株模拟构建极端混池,各重复600次,并同时测试OcBSA以及Ridit、BSATOS、ED4、LOD和SNP index等不同BSA算法的定位效率和精度,结果显示OcBSA的QTL检测效果最为高效和灵敏。研究进一步收集了苹果、梨、桃、柑橘、葡萄、茶树和水稻等七个物种的F1分离群体的测序数据,对OcBSA的检测效果进行测试,分析结果进一步证明了OcBSA的准确性和广泛适用性。
 
  本研究还构建了马铃薯关于花色的F1分离群体,并对其进行了混池取样测序。OcBSA的定位结果与分子标记分型结果完全一致。进一步通过重组单株筛选进行精细定位,定位结果位于OcBSA定位信号的最高点。相关结果与前人报道的调控马铃薯花色的AN2基因位置一致。
 
  综上,OcBSA将4条单体型的复杂遗传关系转化为2条单体型的遗传定位问题,实现了对异交物种F1分离群体的目标性状调控基因的高效精确定位。大量模拟数据分析和8个不同物种的真实数据分析证明了OcBSA的高效性、准确性和广泛适用性。预期OcBSA将会极大促进异交物种以及世代时间长的物种的重要性状遗传解析,推动这些物种的分子设计育种研究。
 
  中国农业科学院蔬菜花卉研究所博士生张令奎、段艳凤博士为该论文的共同第一作者;程锋研究员、李广存研究员为该论文的共同通讯作者。本研究得到了蔬菜生物育种全国重点实验室、国家自然科学基金、中国农业科学院科技创新工程项目、农业农村部园艺作物生物学与遗传改良重点实验室的资助。
 
  中国农科院蔬菜花卉所程锋团队(生物技术室生物信息课题组)长期开展甘蓝、白菜等十字花科蔬菜作物和茄科蔬菜作物的种源演化和重要性状解析研究。团队综合利用基因组学和分子生物学等技术手段,研究方向主要包括:1、蔬菜物种演化和资源群体驯化研究;2、蔬菜产品器官(花球、果实、叶球)复杂农艺性状的调控机制和关键基因功能解析;3、蔬菜分子设计育种的算法工具和数据库平台研发。团队成员以通讯或第一作者在Nature Genetics、Nature Plants、Nature Communications、Molecular Plant、PNAS、Plant Cell等刊物发表SCI论文40余篇。近5年里,团队发表高水平研究论文19篇,累计影响因子242.952。详细信息见课题组网站:www.bioinformaticslab.cn。因科研工作需要,拟招聘蔬菜基因组学等研究方向的博士后1-2名,欢迎在科研上立志勇攀高峰的同学们加入我们(具体信息见实验室网站,咨询邮件:chengfeng@caas.cn)。
 
  中国农科院蔬菜花卉所李广存团队(马铃薯课题组)长期从事马铃薯遗传育种与栽培技术研究。研究内容主要包括:马铃薯种质资源精准评价与种质创新、重要农艺性状遗传解析、育种技术研发与新品种培育,以及绿色高效智慧栽培技术研发等。先后育成马铃薯新品种51个,累计推广面积近1亿亩,获得省部级以上科技奖励11项,其中国家科技进步二等奖1项。团队成员以通讯或第一作者在Molecular Plant、Plant Cell、Plant Biotechnology Journal、ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing等期刊发表SCI论文40余篇。因科研工作需要,拟在‘多组学及马铃薯重要性状解析’等研究方向上招聘博士后1-2名,竭诚欢迎国内外青年才俊加盟!Email:liguangcun@caas.cn
 
  论文链接:https://doi.org/10.1016/j.molp.2024.02.011
 
 

农业生物技术科普平台

电话:(010)68869850/(0535)6736261

QQ:3112742182

邮箱:media@foodmate.net

鲁公网安备 37060202000936号