32个猕猴桃性状相关分子标记的获得方法及应用
本发明属于分子生物学及遗传育种技术领域，更具体涉及32个猕猴桃性状相关分子标记的获得方法及应用。本发明首次定位了32个猕猴桃糖、酸、叶绿素和类胡萝卜素含量相关的SNP位点，在常规育种方法中，猕猴桃果实纵径表型鉴定要等到成熟期，浪费大量时间和精力，且选择效率低下，而通过检测与性状连锁的分子标记，可以在苗期进行筛选，不仅节约生产成本而且大大提高选择效率。本发明中猕猴桃性状位点位置明确，分子标记位点的检测方法方便快捷，不受环境影响。
发明专利
CN202211226708.X
2022-10-09
CN115927722A
2023-04-07
C12Q1/6895(2018.01)
中国科学院武汉植物园
张琼;钟彩虹;汪祖鹏;郑浩
430000 湖北省武汉市东湖高新技术开发区九峰一路201号
武汉宇晨专利事务所(普通合伙)
龚莹莹
湖北;42
1.32个猕猴桃性状相关分子标记的获得方法，包括下述步骤： ①采集中华猕猴桃自然群体的单株叶片，利用CTAB法提取总DNA； ②使用声波破碎仪随机打断基因组DNA，对DNA片段做末端修复，添加测序接头后纯化，通过PCR扩增得到最终文库；使用Qubit 2.0进行初步定量，使用Q-PCR对文库的有效浓度进行准确定量；使用Illumina高通量测序平台进行PE测序； ③对测序得到的原始序列Raw reads进行过滤，剔除低质量的reads后进行比对分析，通过比对到参考基因组，使用GATK对样本进行变异检测，采用hard-filtering标准对鉴定到的SNP和Indel进行过滤，获得最终变异文件用于后续关联分析； ④选取步骤①中华猕猴桃自然群体的成熟果实，测定猕猴桃糖酸组分及含量； ⑤选取步骤①中华猕猴桃自然群体的成熟果实，测出叶绿素和类胡萝卜素含量。 ⑥采用混合线性模型进行性状关联分析，群体遗传结构作为固定效应，个体亲缘关系作为随机效应，校正群体结构和个体亲缘关系的影响；使用GEMMA进行GWAS分析，基于基因型数据计算样本之间的relatedness Matrix，采用linear mixed models进行关联分析；最终获得32个猕猴桃性状相关snp分子标记，针对上述分子标记位置及针对其设计的检测引物如下： /> 2.权利要求1所述方法获得的分子标记在猕猴桃育种中的应用。 3.根据权利要求2所述的应用，所述的育种的性状为：蔗糖、葡萄糖、果糖、总糖、奎宁酸、苹果酸、柠檬算、总酸、叶绿素、类胡萝卜素含量。