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《个水稻产量qtl区段及品系特异性重复序列的比较分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、1个水稻产量QTL区段及品系特异性重复序列的比较分析第30卷第3期2011年6月华中农业大学JournalofHuazhongAgriculturalUniversityVo1.30No.3June2011,261～2651个水稻产量QTL区段及品系特异性重复序列的比较分析夏鹏林海艳罗美中华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室,武汉430070摘要为克隆1个水稻产量QTL,对遗传作图亲本珍汕97和明恢63物理图谱上与该QTL相对应的区段进行了比较分析,关闭了2个物理图谱在该区段的物理缺口,对该区段珍汕97和明恢63BAC末端序列分
2、别与日本晴参考序列之间的预测单核苷酸多态性SNP位点进行了检验,发现大部分预测SNP序列正确,而有一部分预测SNP为&C末端测序错误.验证了的SNP将是基因和QTL克隆的重要分子标记.同时对代表性的推测水稻中花ll基因组特有重复序列进行了验证.关键词水稻;物理图谱;比较基因组学;BAC末端序列;单核苷酸多态性中图分类号S5l1.032文献标识码A文章编号1000—2421(2011)03—0261—05水稻(OryzasativaL.)是我国最广泛种植的粮食作物,也是一种十分重要的模式植物.亚洲栽培稻主要有2个亚种:粳稻(
3、OryzasativaL.ssp.n—ponica)与籼稻(OryzasativaL.ssp.indica).利用比较基因组学方法对稻属不同种,亚种或品种间进行比较分析是开发水稻潜能的一种新方法,而物理图谱是进行比较基因组学研究的一种重要工具.自2002年4月粳稻和籼稻的基因组序列发表在Sci—ence上以来[1≈],水稻序列与图谱的相关研究突飞猛进.水稻作为一种模式植物,其基因组序列的完成,为我们了解植物基因组成,功能以及基因组起源和进化等提供了大量的信息,水稻亚种或品种间的比较研究更是为水稻进化与起源提供了直接的证据,Ma等[
4、3]比较了粳稻品种和籼稻品种之间基因组的差异,揭示了粳稻和籼稻基因组中同源基因区段的异常重组现象.同时,水稻物理图谱与遗传图谱的发展也极大地推动了水稻亚种或品种间的比较分析,从而促进了水稻遗传,进化,基因差异以及性状差异的研究_4].细菌人工染色体(bacterialartificialchromo—some,BAC)文库技术作为基因组学研究不可或缺的工具已经受到广泛的关注,随着大规模测序技术与BAC文库构建技术的发展,利用BAC末端序列发掘的信息量也越来越大.通过对BAC末端序列的分析,可以对基因组内部的组成与结构作出初步的了解
5、,并且可以通过与不同物种基因组的比较研究,揭示基因组序列的共性,探讨物种的起源和进化.笔者所在实验室构建了籼稻品种珍汕97,明恢63和粳稻品种中花11的物理图谱.本研究通过对珍汕97和明恢63物理图谱分别与日本晴参考序列的比对,利用日本晴序列设计探针筛选这2个品种的BAC文库膜,完成了1个产量数量性状位点(quantitativetraitlocus,QTL)区段珍汕97和明恢63物理图谱的补缺,并对该区段BAC末端序列与日本晴序列之间的单核苷酸多态性(singlenucleo—tidepolymorphisms,SNP)位点进行
6、了检验,同时对代表性的推测中花11基因组特有重复序列进行了比较分析.1材料与方法1.1试验材料研究中所用到的籼稻明恢63,珍汕97和粳稻中花l1种子由华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室提供,粳稻日本晴种子由笔者所在实验室提供,此种子与H本晴基因组测序所用的种子来源收稿日期:2010—12—15基金项目:国家自然科学基金项目(30971748)夏鹏,硕士研究生.研究方向:植物基因组学.E-mail:xiapengx@gmail.corn通讯作者:罗美中,博士,教授.研究方向:植物基因组和叶绿体功能.E-mail:mzluo@ma
7、il.hzau.edu.cn262华中农业大学第30卷一致.材料分别种植在大田或培养室,收集幼嫩叶片于--80℃保存备用.1-2物理图谱补缺物理图谱补缺采用了2种方式,对大的缺口采用杂交筛选BAC克隆的方法,以Et本晴序列为参考,用PrimerPremier5设计合适的探针扩增引物,用日本晴基因组DNA为模板扩增探针序列,每个物理图谱缺口设计3个探针,扩增序列经过纯化后作为探针对珍汕97和明恢63的BAC文库膜进行杂交筛选,杂交温度为65℃,然后对筛选出的阳性克隆进行指纹分析.对小的缺口则直接采用PCR方法,根据缺口两端的BAC末
8、端序列设计PCR引物,用相关基因组DNA作为模板进行PCR扩增.1.3BAC末端序列与日本晴序列之间预测的$NP位点的检验采用2种方法对BAC末端序列与日本晴序列之间预测的SNP进行检验.首先采用创造酶切位点PCR的方法,通过对预测SNP位点进行分
