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基于SLAF-seq技术的向日葵SNP标记开发与利用

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为解决向日葵基因组序列庞大及基因位点挖掘的问题,试验共收集了122份向日葵资源材料,利用SLAF-seq技术,以菊科小蓬草基因组作为参考基因组进行酶切预测,水稻日本晴测序数据为对照进行比对,获得多态性标签,并开发大量特异性SNP.本研究共获得477.76 M Reads数据,读长范围在1 329 754~5 770 666之间,对照数据的双端比对效率为92.96%,酶切效率为95.07%,平均Q30为92.32%,平均GC含量为43.04%,每个样本平均开发171 684个SLAF标签,样本SLAF标签的平均测序深度为20.07 x,通过生物信息学分析,共获得1 105 347个SLAF标签,其中多态性SLAF标签共有86 985个,共鉴定到414 692个群体SNP.这些SNP位点可为向日葵特异SNP标记的开发、资源鉴定分析以及农艺性状的关联分析等提供理论依据.
SNP Marker Development and Utilization of Sunflower Based on SLAF-seq Technology

马宇、于海峰、侯建华、石煜、温蕊、李振

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内蒙古农业大学农学院,呼和浩特,010019

内蒙古自治区农牧业科学院,呼和浩特,010031

向日葵 SLAF-seq SNP

本研究由国家自然科学基金内蒙古自治区自然科学基金

317603962017MS0345

2018

分子植物育种
海南省生物工程协会

分子植物育种

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.765
ISSN:1672-416X
年,卷(期):2018.16(18)
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