基于ddGBS的桉树SNP挖掘和系统进化分析

[目的]利用ddGBS技术获得桉树树种间高质量SNP标记,为桉树系统分类提供新思路.[方法]通过对14个桉树树种(每个树种各两份样品)进行ddGBS建库测序分析,发掘SNP位点,开展位点注释及核苷酸多样性分析,并且通过IQ-TREE软件采用最大似然法(ML)构建系统进化树.[结果]测序共获得30.49 Gb的数据,平均每个样品的数据量为1.09 Gb;平均Q30为98％,表明测序质量好;平均GC含量(44.0％)与巨桉参考基因组接近;样品与巨桉参考基因组比对匹配率在45.0％～88.9％之间,平均为77.8％.按照数据无缺失、平均测序深度≥4 x、最小杂合比为0.05的条件筛选SNP,最终获得42222个高质量SNP位点,其中14个桉树树种的特有SNP位点数为428～2107不等.利用SnpEff软件进行位点注释分析后发现约有12237个SNPs位于外显子区域.基于最终获得的42222个高质量SNP位点构建系统进化树,14个桉树树种聚类结果与Hill和Johnson的桉属双蒴盖亚属及伞房属的分类结果一致.[结论]采用ddGBS技术高效发掘高质量SNP位点,可广泛应用于桉树SNP开发.利用开发的高质量SNP位点构建的系统进化树为桉树的进化研究提供了理论支持.通过ddGBS技术进行SNP标记开发及分型将对桉树关联遗传学研究和重要性状QTL定位具有重要意义.