重测序构建芝麻超高密度图谱以及花序基因的定位

连锁分析寻找QTL位点，是最经典的性状定位方法。而遗传图谱的密度是限制定位精度的其中一个方面。目前，构建图谱的方法已从基于传统的SSR、AFLP等基于片段长度多态性的分子标记，过渡到了基于SNP芯片或NGS测序的SNP分子标记。NGS测序最常用的是简化基因组测序和全基因组重测序，区别在于标记数量的多少。随着测序价格的不断降低，重测序高密度标记的优势将更加明显。本文介绍了伯豪客户近期的一篇使用重测序（该研究中重测序服务由伯豪生物提供）构建图谱进行QTL定位的文章。

研究背景

芝麻是重要的油籽作物，具有无限花序的特征，俗称“芝麻开花节节高”。但是，这样的性状使种子不同时间成熟，极不利于作物收集，影响农产品质量。

图1. 无限花序（Dt）和有限花序（dt）的形态区别。其中dt型仅在茎顶端形成花簇。

技术路线

研究结果

在此前的QTL定位研究中，使用构建的芝麻遗传图谱远未达到饱和。这项研究使用了全基因组重测序策略，对两种生长特征的亲本和其F2群体构建了超高密度SNP遗传图谱，平均标记密度约0.98cM/bin或0.1cM/SNP，图谱接近了饱和状态。

图2. 左：30,193个SNP标记映射到LG1-LG13上；右：LG1-LG13各染色体的平均标记密度

随后，根据无限花序或有限花序的特征，在此图谱上进行QTL连锁定位，得到LG8染色体上18.0 cM-19.2 cM一段染色体区间。根据重测序数据对这一段区间进行突变位点检测，发现了位于SiDt基因上的功能性变异G397A。接下来，作者在这段基因上设计了PCR引物，使用Sanger测序验证了另一个dt品系的SiDt基因变异情况，发现SiDt基因在该品系中发生丢失。

图3. a. QTL区间位于LG8染色体；b. QTL区间内包含25个基因，14个候选SNP/InDels位点；c. 仅有SiDt基因的SNP与性状共分离，其中有一个功能相关变异G397A；d. PCR引物设计情况，用于其它品系突变检测。

为了探讨SiDt基因可能的功能，作者研究了SiDt基因的表达情况。从图4可以看出，SiDt基因主要在根部表达，但在花期阶段，转录水平急剧下降，在茎尖的转录水平上升并接近根部。在短日照情况下（12h/12h），57d花期时突变型相对于野生型SiDt基因表达明显降低。这说明，SiDt在花期时开始在茎尖出表达，且Dt和dt植株花期时有着明显不同的表现，这可能最终影响了它们的表型。通过同源分析，SiDt基因和TFL1基因为直系同源，而TFL1与维持花序分生组织有关，这间接说明了该基因可能参与的功能。

图4. 左：野生型（Dt）的营养期（7天）和开花期（57天）的对SiDt基因转录情况对比。L，S，R和SA分别表示叶、茎、根和茎顶部组织；中/右：在短日照/长日照时，不同时期具有两种表型的品种SiDt基因转录情况。黑色为无限花序Dt，灰色为有限花序dt。其中长日照（右）在57d还维持营养期，没有进入花期。

总结

作者使用了芝麻的无限（Dt）和有限花序（dt）亲本，以及120个性状分离的F2后代，通过全基因组重测序进行了遗传图谱构建和QTL定位。该遗传图谱基本达到饱和，可以提供精确的定位结果。使用重测序技术的方便之处，在于研究者可以根据连锁定位得到的区段，在其中筛选可能的变异位点，直接进行蛋白功能层面的讨论，这是其它方法无法做到的。

原文出处：
Zhang H, Miao H, Li C, et al. Ultra-dense SNP genetic map construction and identification of SiDt gene controlling the determinate growth habit in Sesamum indicum L.[J]. Scientific Reports, 2016.