摘要
新一代测序技术(Next Generation Sequencing，NGS)的发展和测序成本的下降，使得其在全基因组基因型检测(Whole Genome Genotyping，WGG)中得到了广泛应用。然而，与测序数据产量的稳步提升相比，测序文库的制备流程仍然效率较低，导致在目前的WGG应用中，文库构建成本远远高于测序成本，尤其是其中耗时且费力的文库片段分选和定量步骤，已成为涉及大样本项目文库制备的瓶颈。针对这一技术难题，我们开展研究，获得的主要结果如下:(1)开发了All-In-One sequencing(AIO-seq)高通量测序技术:将传统文库制备中每个文库都需进行片段分选及定量的繁琐流程，替换为按照每个文库的靶区域浓度(Target Region Concentration,TRC)及预期的数据产出预先将所有文库混合在一起、而后只进行单次片段分选及定量的高效操作;(2)利用AIO-seq测序技术对少量样本混合后的文库进行小数据量测序，以及多样本混合后的文库进行包Lane测序，都可以获得预期的测序数据产出;(3)AIO-seq测序技术可以用于基因组和转录组文库测序，获得预期各样本间相等或不等的测序数据产出;(4)利用简化的AIO-seq测序技术对一个玉米BC1F4群体进行WGG，共鉴定到19个株型性状相关的QTLs，其中部分QTLs含已知的功能基因。AIO-seq测序技术提高了测序文库的制备效率，降低了文库制备成本，在群体遗传学以及植物育种等相关项目中有重要的应用前景。 玉米（Zea mays）作为一种重要的生物能源和粮食作物，在世界范围内广泛种植。在构成玉米株型的主要因素中，叶夹角(Leaf Angle，LA)、株高(Plant Height，PH)和穗位(Ear Height，EH)的变化，会对玉米最终的产量产生重要影响。虽然前人已利用不同的分离群体，对控制这三个性状的遗传机制展开研究，但玉米株型调控的复杂机理仍未被完全解析。本研究利用一个新的玉米巢式关联作图群体(HNAU-NAM1)及其全基因组基因型数据（玉米9.4K芯片和百万来源于亲本的SNP标记），通过单个亚群的连锁分析（Separate Linkage Mapping，SLM）、整合的连锁定位(Joint Linkage Mapping，JLM)以及全基因组关联分析(Genome-Wide Association Study，GWAS)三种QTL定位方法，分别对LA、PH以及EH三个株型性状进行全面而深入的遗传解析，获得的主要结果如下:(1)对由13个亲本杂交而成、包含1，625个BC1F4或BC2F4株系的玉米HNAU-NAM1群体进行了进化树分析、表型变异分析、主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)以及连锁不平衡（Linkage Disequilibriu，LD）分析，结果显示HNAU-NAM1群体的亲本和所有株系都表现出了明显的差异，且内部群体结构微弱、LD衰减距离小，表明HNAU-NAM1群体可以用于LA、PH和EH三个性状的遗传解析;(2)在全基因组范围内:借助SLM定位方法，共鉴定到41、31和26个分别控制LA、PH和EH的QTLs;基于JLM定位方法，共鉴定到84、78和88个分别控制LA、PH和EH的QTLs;通过GWAS定位方法，共鉴定到22、23和18个分别与LA、PH和EH显著关联的SNPs;此外，每个株型性状的三种定位结果间都存在部分重叠;(3)全基因组上共鉴定到10个可同时影响LA、PH和EH的QTL热点区域，且每个区域内控制某一个株型性状的QTLs可至少被两种定位方法检测到;(4)13个可同时被三种定位方法检测到的主效QTLs区间内，结合每种方法的定位区间及区间内基因功能注释，预测了潜在的候选基因:含4个已知功能的基因，和8个新基因。本研究对玉米HNAU-NAM1群体的群体结构及LD水平等遗传特性进行了深入评估，并全面解析了控制玉米株型性状的遗传基础，这不仅为玉米遗传学及功能基因组学研究提供了新的群体资源，而且加深了我们对株型复杂调控网络的认识，为后期玉米理想株型的培育及高产、耐密植新品种的分子选育奠定了理论基础。
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