[发明专利]一种小麦品种遗传组成图谱的绘制方法

说明书

本发明公开了一种小麦品种遗传组成图谱的绘制方法，涉及农业科技、分子标记技术领域。该绘制方法，针对高通量小麦芯片(如660K、90K芯片等)分析获得的数万至数十万的SNP标记，对有明确系谱关系的小麦育种亲本和子代的遗传信息传递和分布，进行图像展示，从而达到直观展现育种亲本遗传信息在子代基因组的分布模式，包括数量(是指通过图谱可以看出大致的遗传信息传递，当父母本间贡献差异较大时，可以比较明显的看出母本或是父本贡献的遗传信息的多少)和在染色体的分布。有利于从基因组水平更好的理解小麦育种对基因组产生的影响，并为后续的小麦育种提供基因组信息参考。

技术领域

本发明涉及农业科技、分子标记技术领域，尤其涉及一种小麦品种遗传组成图谱的绘制方法。

背景技术

在当前小麦基因组的相关研究中，多采用SSR或SNP分子标记，研究小麦群体的遗传多样性、不同种质材料的遗传关系、育种亲本和子代的遗传关系/遗传贡献、数量性状位点的遗传定位等。SSR标记作为第2代分子标记，其是共显性标记，曾作为主要分子标记应用于小麦群体遗传学研究中，但是SSR标记全基因组分布密度低，无法满足当前高通量基因组研究需要。SNP标记是生物基因组中普遍存在的单核苷酸多态性，具有密度高、代表性强、遗传稳定性好和自动化程度高等优点，为第3代分子标记。随着分子生物学的发展，小麦测序工作取得突破性进展，在大量测序数据积累的基础上，芯片技术得到快速发展，先后开发出小麦Illumina iSelect 9k、Illumina iSelect 90k、Affymetrix 660k和Affymetrix 55k等芯片。芯片技术已成为分析小麦遗传多样性、数量性状遗传、关联分析等研究的重要手段。在研究育种亲本和子代的遗传关系及遗传贡献方面，多采用遗传距离、遗传贡献率、遗传组成图谱等指标。子代的遗传组成图谱可以比较直观的反映出亲本的遗传信息在子代基因组的分布情况。但是当前的遗传组成图谱多采用SSR数据来构建，如GGT2.0软件。该软件是早期开发的软件，其针对的输入数据，主要基于密度较低的分子标记数据，其输入数据多为A，B，H格式或1,2,3等数字格式，无法对芯片获得的SNP数据格式有很好的兼容。由于芯片产生的数据通量大，如果再进行数据转换，将非常复杂。况且通过其公布的官方网站（http://www.plantbreeding.wur.nl），无法获取该软件。对于当前的高通量芯片分析获得的SNP标记，尚没有合适的软件用于绘制遗传组成图谱。

发明内容

本发明的目的在于提供一种小麦品种遗传组成图谱的绘制方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种小麦品种遗传组成图谱的绘制方法，包括如下步骤：

S1，选择要分析的小麦育种亲本和子代，其中，亲本和子代有明确的系谱关系；

S2，获取小麦育种亲本和子代的高通量SNP标记位点；

S3，将得到的高通量SNP标记位点整理成AA，AB，BB格式的SNP分型数据；

S4，对SNP分型数据按照母本、父本、子代的类别进行整理，并将父母本及子代SNP分型数据中的缺失SNP位点剔除，分别得到用于绘制子代遗传组成图谱的母本、父本、子代的SNP分型数据；

S5，用于绘制子代遗传组成图谱的小麦基因组中有21条染色体，分别用“1A、1B、1D……7A、7B、7D”来表示，分别将S4中得到的用于绘制子代遗传组成图谱的母本、父本、子代的SNP分型数据按照1A、1B、1D……7A、7B、7D的顺序排好，并将染色体内的位点按照遗传连锁距离顺序排好；

S6，对S5中得到的母本、父本、子代的SNP分型数据形成的组合进行筛选，筛选过程中，重复的标记组合类型作为一种标记组合类型，得到所有的SNP标记组合类型；

S7，分别定义母本、父本特有等位变异的标识颜色和父母本共有等位变异的标识颜色；