![](/images/6942/ban1.jpg)
Genome Biology | 农学院小麦研究中心开发新型小麦分子标记系统,助力育种资源数字化管理
全世界有数十万份小麦种质资源保存在基因库中,且小麦新审定品种数量逐年增加。对小麦种质资源精准基因分型是解锁遗传多样性、加速品种改良的首要步骤。然而,现有的分子标记检测技术仍然具有检测通量低、成本偏高、技术复杂、敏感性偏低等问题。目前,仍缺乏面向育种应用的高通量、低成本的小麦种质材料的基因型鉴定技术。
近日,中国农业大学农学院小麦研究中心在Genome Biology上在线发表了题为“Tagging large CNV blocks in wheat boosts digitalization of germplasm resources by ultra-low-coverage sequencing”的研究论文。该研究在泛基因组水平开发了小麦拷贝数变异区块(CNVb)新型分子指纹标记,可利用超低深度测序数据(1Gb,0.05×)对超千个CNVb标记进行稳定检测。研究将CNVb标记和重要育种利用等位基因进行了关联,建立了首个小麦种质材料的CNVb指纹图谱数据库,为小麦育种材料建立了“数字身份证”。
该研究发现小麦育种材料中存在大量Mb尺度的CNV区块,这些CNV大区块在数量和位置上存在明显区别,有望作为小麦育种材料分子指纹的表征。因而,研究团队进一步开发了小麦泛基因组水平的高质量CNVb标记鉴定策略,筛选得到1240个高质量的CNVb标记。该研究基于小麦CNVb新型分子标记系统,构建了首个全球小麦种质的CNVb数字化指纹图谱。结合超低深度测序,CNVb指纹图谱实现了低成本、高通量、高分辨率的种质资源精准鉴定。CNVb标记支持对重要育种利用等位基因的精准鉴定,为小麦设计育种提供了低成本、高通量、育种可用的分子标记。该新型指纹图谱技术有望为开展小麦育种资源的数字化管理和精准育种决策提供强有力的支持。
图1 小麦CNVb标记指纹图及应用示例
中国农业大学农学院小麦研究中心孙其信院士和郭伟龙副教授为该论文的通讯作者。中国农业大学农学院博士生牛建霞、王文熙和博士后王梓豪为论文共同第一作者。该工作得到了国家自然科学基金重大项目、国家重点研发计划、中国农业大学“2115人才培育计划”、拼多多-中国农业大学研究基金和博士后创新人才支持计划的资助,也得到了中国农业大学超算平台的支持。
论文链接:https://doi.org/10.1186/s13059-024-03315-6
WheatCNVb数据库链接: http://wheat.cau.edu.cn/WheatCNVb/