草鱼作为亚洲水产养殖的重要品种，对其生长相关性状的研究极具经济价值。本文利用简化测序的方法构建了草鱼高密度遗传图谱，将基因组组装到染色体水平；对生长相关性状进行QTL定位获得大量位点，经亲本重测序后获得了可靠的候选基因。
《追风筝的人》期刊：BMCGenomics
IF：3.
摘要本研究通过简化测序技术，使用一对远缘亲本草鱼及其个六个月大的全同胞后代，构建了具有个SNP的高密度遗传图谱。图谱的总长度为.43cM，平均标记间隔为1.92cM。该图与草鱼基因组草图和斑马鱼基因组均具有良好的共线性，并且基因组草图的89.91％可组装到染色体水平。此外，根据后代的生长相关性状，在5个连锁组的16个位置中鉴定出30个数量性状位点（QTL），其中包括7个体重位点，9个体长位点，5个体高位点和9个全长位点。这些QTL的PVE从13.4到21.6％不等。最后，通过亲本重测序数据预测这些区域的17个基因与生长相关。
材料方法材料：远缘亲本，个六个月大的全同胞子代
测序平台：X-10(IlluminaInc.)
结果分析1SNP标记过滤
通过SOAP2和RADtyping软件检测了2个亲本和个后代的基因组的SNP。预先选择了个标签的个共显性标记SNP和个显性InDel标记。经过bowtie和bowtie2软件比对后共获得个真正独特的标签。
在排除明显偏分离的标记（χ2test，p0.05，df=2）后，共获得个标签上的个标记用于构建遗传连锁图谱。基因组中标记之间的平均间隔为0.Mb。标记分布在个supercontigs上，占草鱼基因组草图的93.47％。为更加快速准确的构建图谱，合并了相同的位置标记。在子代中分型成功率较高的标记用作构建图谱的代表性标记，最终获得个真实标记（a-marker）。
2连锁图谱的构建
将个a-marker和所有相关的SNP分为24组（LOD≥5.0），用于构建父母本遗传图谱及中性图谱。雄性图谱包含分布在个位点上的个标记，图谱总长.59cM，平均间隔3.23cM。雌性图谱包含分布在个位点上的个标记，图谱总长.51cM，平均间隔2.89cM。中性图谱包含分布在个位点上的个SNP，图谱总长.43cM，平均间隔1.29cM。
从雌性，雄性和中性图谱中的标记总数来看，父母双方中只有个标记为杂合位点，这些标记占所有标记的18.47％，中性图谱上总SNP数目远超雄性或雌性图谱。说明该研究中父母本差异很大，他们的子代适合构建遗传图谱。
3基因组组装及与斑马鱼的共线性分析
所有的个标记分布在个supercontigs上，其总长为0.81G，占草鱼基因组草图的89.81%。具有超过20个SNP的99个supercontig用于基因组组装，并与连锁群之间显示出良好的共线性（图2a）。同理筛选得到个独特标签，其中个落在斑马鱼染色体上。这些SNP在草鱼和斑马鱼之间显示出良好的宏观共线性（图2b）。
4生长相关性状的QTL定位
对四个生长相关性状（TL，BL，BH，BW）进行成对比较，数据表明所有性状均表现出很高的相关性。其中TL与BL具有最高的相关性，系数为0.97；BL和BH之间最低，系数为0.89。基于这些表型数据，在10个基因组区域（GRs），16个遗传连锁区域（GLRs）或包括LG2，LG10，LG14，LG16和LG18的5个LG中发现了30个与生长相关的QTL（表2，图1）。这些LG和相应的supercontig遵循共线性（图2c）。
5与生长相关性状的候选基因鉴定
为了更准确地检测候选基因，对亲本全基因组进行了平均深度30x的重测序。至少有一个亲本杂合的SNP有2,,个，此外还获得1,,个InDels。
由于30个QTL位于16个GLR或10个GRs上（表2），因此使用这些区域来挑选候选基因。GRs的起始和终止位点是由邻近SNP的QTL组成的。八个GR的端点位于相同的supercontig上，例如qBW1a（表2），选取位于这些区间内的基因。对于剩余两个GR，位置与末端位于不同的短supercontig上，例如qBW4a（表2）。选取这两个区域内的所有基因。结果共获得49个初步候选基因。进一步筛选，保留的基因至少含有一个功能性SNPs/InDels突变，最终共获得17个候选基因（表3）。
小结对于开发到的SNP和InDel标记，本研究使用SOAP2、RADtyping软件和bowtie、bowtie2软件进行标记的鉴定比对，获得独特的标签使得图谱构建更加准确，有助于基于图谱的比较基因组分析及共线性分析。对于定位到的大量QTL位点，无法确定其候选基因，通过位点位置的关联分析比较，选取supercontig重复区域的基因及短supercontig区域的所有基因作为初步候选基因，并通过重测序数据联合分析进一步保留这些基因内具有SNPs/InDels功能性突变的基因，最终得到17个候选基因。
文案：RF
编辑：Brintey
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