[发明专利]一种基于LD精减GBS标记划分玉米群体结构的方法

说明书

本发明涉及分子育种技术领域，且公开了一种基于LD精减GBS标记划分玉米群体结构的方法，包括以下步骤：S1：设置LD精减梯度筛选记：根据连锁不平衡利用plink软件对GBS数据进行筛选（利用系统命令符操作plink），最后可以得到四个梯度精减的分子标记集；S2：数据格式转换：通过S1步骤利用plink筛选结束后会生成prune.in文件和prune.out文件；S3：初步判断群体结构：以筛选后基因型文件为输入文件，然后对群体结构分析，最后根据Delta K作为判定群体最佳亚群个数（K值）依据。该一种基于LD精减GBS标记划分玉米群体结构的方法，可大量减少GBS的分子标记数量，以降低运算量，并增加其准确性，解决了部分软件如BIO‑R、STRUCTURE无法载入GBS原始数据的问题。

技术领域

本发明涉及分子育种技术领域，具体为一种基于LD精减GBS标记划分玉米群体结构的方法。

背景技术

玉米是异交作物，连锁不平衡（linkage disequilibrium，LD）衰退迅速。连锁不平衡是指分属两个或两个以上基因座位的等位基因同时出现在一条染色体上的几率高于随机出现的频率。简单地说，只要两个基因不是完全独立地遗传，就会表现出某种程度的连锁，这种情况就叫连锁不平衡。玉米作为LD衰减快的作物群体，多样性好，容易进行全基因组关联分析（GWAS）和数量性状基因的定位。

随着分子生物学的发展，分子标记技术已然成为群体结构划分以及遗传多样性分析的重要手段。单核苷酸多态性 (Single Nucleotide Polymorphism， SNP)是继RFLP和SSR标记后的第三代基因遗传标记（宋伟等，2013）。GBS技术(genotyping by sequencing)是目前比较常见的一种简化基因组SNP测序技术，该技术的优点是利用甲基化敏感的限制性内切酶ApeKI，回避了基因组的主要重复区域，对基因组DNA进行酶切，并对酶切片段进行高通量测序，这使得多样本高通量测序得以实现（Poland J A et al.2017）。同时GBS获得的短读序列可以通过有参照基因组或者无参照基因组的形式进行拼接，从而获得高密度的SNP标记（王小柯等，2017）。该技术的缺点是会产生大量低质量的SNP，这将对生物信息学分析造成较大挑战。目前，GBS技术作为基因分型的重要手段，已经在品种识别以及种质鉴定中广泛应用（Wong et al.2015）。Crossa et al.（2013）利用GBS测序技术产生的SNP标记对育种群体进行了基因组预测，结果表明未简化的GBS数据结合系谱信息的预测精度并不高，可能与GBS测序产生了大量干扰标记有关。Marees A T et al.（2018）利用LD展示了一种LD精减技术（LD Pruning），这是一种筛选SNP的方法，基于指定的LD阈值将窗口附近的近似不相关的SNP过滤掉。可通过此方法来降低GBS数量，但是精减结果的准确性还没有报道。

群体结构是一个物种最基本的特征之一，它受突变、迁移、选择和遗传漂变的共同作用，同时还和物种的进化历史和生物学特性有关，因此确定一个物种的群体遗传结构是了解其群体生物学的第一步（Brown A H D et al.1989）。自上世纪80年代开始，我国育种者对玉米群体结构划分的研究越来越重视，实践结果证明，同一群体内自交系所产生的杂种优势较小，而不同群的自交系往往可以产生较强的杂种优势（赵久然等，2017）。因此，群体结构的划分对于玉米种质的改良以及创新尤为重要。Wu et al.(2016）利用7497个SNP对玉米群体进行群体结构划分，结果表明该群体可分为三个亚群，Nelimor C et al.（2020）利用5974个SNP将非洲地方玉米群体分为三个亚群，这表明少量的SNP可以用于群体结构的划分。同时群体结构通常会导致群体间遗传变异等位基因频率的差异，所以将群体结构加入到GWAS分析当中可以防止由群体差异引起的假阳性关联，使得GWAS分析结果更加准确（Teo Yik Y et al.2008）。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种基于LD精减GBS标记划分玉米群体结构的方法，解决了上述背景所提出的问题。