基于转录组数据的大菱鲆snp标记开发及多态性分析

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1、第45卷第6期海洋与湖沼Vol.45,No.62014年11月OCEANOLOGIAETLIMNOLOGIASINICANov.,2014基于转录组数据的大菱鲆(Scophthalmusmaximus)*SNP标记开发及多态性分析1,211①1111王婷黄智慧马爱军马得友王新安夏丹丹马本贺(1.中国水产科学研究院黄海水产研究所青岛市海水鱼类种子工程与生物技术重点实验室农业部海洋渔业可持续发展重点实验室青岛266071;2.大连海洋大学大连116023)提要大菱鲆(Scophthalmusmaximus)是最具商业价值和养殖前途的海水鱼类之一,雌雄

2、间生长有一定的差异。其高通量雌雄转录组测序的完成为大规模鉴定和开发SNP标记提供了参考序列。本研究基于大菱鲆雌雄转录组测序数据,选择其中45个SNP位点,设计引物63组,其中21个位点(46.7%)应用小片段高分辨率熔解曲线(HRM)技术分型成功。对其进行多态性检测,21个位点均具有二个单倍型。观测杂合度Ho的分布范围为0.256—1.000,期望杂合度He的范围为0.276—0.518,19个位点符合Hardy-Weinberg平衡。14个SNP位点位于基因编码区,其中3个属于非同义突变。含有这些SNP位点的基因大多与信号转导和转录翻译相关。本

3、研究结果表明,高通量转录组测序和小片段HRM适合大规模SNP标记开发,为大菱鲆的分子遗传育种提供了候选标记资源。关键词大菱鲆;单核苷酸多态性(SNP);转录组;高分辨率溶解曲线(HRM)中图分类号Q953doi:10.11693/hyhz20140400101大菱鲆(Scophthalmusmaximus)属于鲽形目、鲆数目多、覆盖密度大(Sachidanandametal,2001),具科、菱鲆属,在我国俗称“多宝鱼”。原产于欧洲大有遗传稳定性和代表性(Collinsetal,1997),便于高西洋东北部,20世纪70年代,英国首度成功开发了大

4、通量自动化检测等优点,已经广泛应用在构建高密菱鲆人工养殖技术,于1992年引入我国,目前已成度遗传连锁图谱构建、关联分析、分子辅助育种、群为我国北方沿海工厂化养殖业的主导品种之一(雷霁体遗传系统、品种鉴定等方面,并表现出良好的应用霖等,2002)。随着养殖规模的不断扩大,集约化程度前景(Liuetal,2004)。在水产动物中,SNP的开发和的不断提高,大菱鲆疾病频发、养殖周期长、养殖成应用已经有若干报道,如鲶鱼(Kucuktasetal,2009)、本上升等严重制约了我国大菱鲆的养殖业的可持续栉孔扇贝(Jiangetal,2011)、蟹(Mae

5、tal,2011)、虾夷性发展(雷霁霖等,2012)。因此,对大菱鲆进行遗传改扇贝(Liuetal,2011)、对虾(吴莹莹等,2013)等。在大良、选育新品种已成为提高养殖效益和健康化养殖水菱鲆中也有部分开发和应用(刘庆明等,2012;Navajas平的当务之急。etal,2012;Veraetal,2013),但数量还未达到构建高大规模发掘大菱鲆分子标记,是储备种质资源、密度遗传连锁图谱的要求。构建性状相关遗传解析、开发分子遗传育种技术的基目前大规模SNP位点信息的获得主要是通过基础工作。单核苷酸多态性标记(singlenucleotide因

6、组测序,伴随序列拼接比对而产生,但是这种方法polymorphism,SNP)是美国学者Lander于1996年提成本较高。对于没有基因组信息的非模式生物,多利出的第三代DNA遗传标记(Lander,1996)。由于SNP用已知的EST序列自行筛选,但是EST序列与实际*国家高技术研究发展计划(863)项目资助,2012AA10A408-8号;现代农业产业技术体系建设专项资金资助,CARS-50-01号。王婷,硕士研究生,E-mail:cecily.333@163.com①通讯作者:马爱军,博士,研究员,博士生导师,E-mail:maaj@ysf

7、ri.ac.cn收稿日期:2014-04-03,收修改稿日期:2014-06-266期王婷等:基于转录组数据的大菱鲆(Scophthalmusmaximus)SNP标记开发及多态性分析1301序列有一定差异,所以这种方法前期准备工作比较分光光度计定量,稀释至40ng/μL,–20°C保存备用。艰巨,开发效率比较低,覆盖率不够广,目的性不够表1大菱鲆SNP标记开发样品信息强(Liuetal,2006;刘庆明等,2012)。目前大菱鲆已知Tab.1SampleinformationofturbotforSNPinS.maximus的EST序列只有15

8、641个,使得该物种SNP筛选工序号性状数量取样方式作难度更高;随着第二代测序技术的快速发展,高通1耐高温12随机量转录组测序成本大幅降

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