【摘 要】
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为探索小麦品种高通量SNP身份鉴定模式,利用wheat 90K SNP芯片对380份小麦品种进行了全基因组扫描、分析和评价,从中筛选出高质量、高分辨率、单拷贝和均匀分布的候选SNP标记
【机 构】
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北京市农林科学院杂交小麦工程技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFD0102003);北京市科技计划项目(D171100002517001);北京市农林科学院科技创新能力建设专项(KJCX20170422,KJCX20161502);北京市农林科学院青年基金项目(QNJJ201715)
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为探索小麦品种高通量SNP身份鉴定模式,利用wheat 90K SNP芯片对380份小麦品种进行了全基因组扫描、分析和评价,从中筛选出高质量、高分辨率、单拷贝和均匀分布的候选SNP标记384个,能将除近等基因系以外的所有品种区分开;基于组合最优化算法,获得小麦品种高通量鉴定最少SNP位点组合一套,包含14个SNP标记,区分能力与384个SNP标记相同。将14个SNP位点转化成KASP标记,分析选取的95份样品,结果显示,芯片平台和KASP平台上的基因分型结果一致。考虑品种实际鉴定过程中存在样本量大、高度近似品种少等情况,权衡准确、经济、灵活、快速、通量高等检测需求,建议品种高通量身份鉴定可采取"核心位点+扩展位点"的模式进行。本研究为小麦等农作物品种SNP高通量身份鉴定技术体系的建立和指纹数据库的构建提供了有利的参考。
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