南京农业大学在梨高密度遗传图谱和果实品质性状定位方面取得新进展

梨是多年生果树，不仅具有较长的童期，且具有典型的自交不亲和性，使得利用传统杂交育种选育新品种的周期长、且效率低，亟需发展高效分子育种技术辅助重要性状的遗传改良，提高育种效率。高密度遗传连锁图谱是实现重要性状精确定位、发掘重要性状调控基因和连锁标记的有效路径。但是伴随着高通量测序技术的发展和测序成本的下降，也为如何高效的利用数量庞大的SNP标记构建高质量的遗传连锁图谱带来了新的挑战。

近日，Horticulture Research 上线了（Advance Access）题为Construction of a high-density Bin-map and identification of the fruit quality related quantitative trait loci and functional genes in pear 的研究论文。

该研究通过176株梨杂交F1代群体的重测序和SNP鉴定，利用500kb的“滑动窗口”策略，将窗口内基因型完全相同的SNP标记进行融合，共创建了5,515个融合Bin标记，用于遗传连锁图谱的构建，最终获得了一张包含3,190个Bin标记的遗传图谱（共含1,93 M SNP），覆盖梨基因组长度1358.5cM，平均标记间距为0.43cM（图1），为饱和遗传图谱。同时，利用该高质量的Bin标记图谱，对已发表的第一版‘砀山酥梨’基因组中的Scaffold序列进行了重新锚定，将染色体锚定比率从75.5%提高至83.7%，其中染色体1、4和7的组装分别提升了110.1%、75.7%和57.6%，有效提升了参考基因组的质量。

研究进一步评价了该杂交群体梨果实单果重、石细胞含量、硬度、可溶性固形物、糖（果糖、蔗糖、葡萄糖、山梨醇）含量、酸（柠檬酸、苹果酸、草酸、奎宁酸、莽草酸）含量等共18个性状的2年表型数据，并基于构建的Bin标记图谱分别开展了QTL定位，共获得148个QTL（图2），包含180个显著性标记，其中石细胞含量、4种可溶性糖含量和5种有机酸含量QTL位点为梨中首次定位，部分QTL在不同年份具有重复性，或包含已知功能的候选基因。结合不同梨品种的果实发育期转录组数据对QTL区间的基因进行筛选，共获得399个潜在候选基因。为探究候选基因对梨果实性状形成的影响，选择了糖含量性状开展了基因功能验证，通过梨果实的瞬时转化体系，证明了候选基因PbrtMT1的功能可以促进梨果实中果糖含量的积累。

开展以Bin标记为基础的高密度遗传图谱研究和果实性状QTL定位，不仅为测序技术背景下的遗传图谱构建和性状准确定位提供了解决方案；同时，以Bin标记为基础的遗传图谱可以为不同遗传背景的图谱间比较提供桥梁，还为群体遗传特征解析、重要功能基因挖掘、农艺性状分子标记开发提供了大量的遗传位点信息，研究结果将为梨等多年生果树分子育种和复杂性状解析提供有价值的参考。

该研究以南京农业大学园艺学院秦梦帆博士为第一作者，已毕业博士李雷廷为共同第一作者，南京农业大学吴俊教授、美国康奈尔大学Awais. Khan教授为该论文共同通讯作者。本项目得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家现代农业产业技术体系、以及江苏省农业产业技术体系专项资金的资助。

文章链接：https://doi.org/10.1093/hr/uhac141

转自：植物科学最前沿

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