亚洲栽培稻全基因组拷贝数变异研究

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一般认为同一物种的不同个体具有非常相似的基因组。然而,越来越多的证据表明,一种以拷贝数变异(Copy number variation, CNV)形式存在的结构变异可以导致个体间基因组的较大差异。CNV是指基因组片段大于1kb的缺失、插入、复制的DNA多态性,它被认为对丰富的表型多样性具有重要贡献。然而,其在水稻中的可塑性还未在基因组水平上进行研究。本研究利用比较基因组杂交芯片(Array-based comparative genomic hybridization, aCGH)技术创建了第一张水稻全基因组CNVs图谱,揭示出籼稻品种广陆矮4号和粳稻品种Nipponbare基因组之间存在高水平的结构多样性,DNA变异片段分析检测出两个品种间有多于600个CNVs序列。本研究通过将20份选自亚洲栽培稻不同类群的水稻材料与Nipponbare作比较,系统地进行了全基因组CNVs分析。通过一个详尽的筛选标准,保守地检测到遍及全部12条染色体的2886个CNV区域,覆盖序列长达10.3Mb(占水稻基因组的2.7%),包含2557个拷贝数缺失和276个拷贝数增加变异。CNVs发生和染色体长度无关,第11染色体上CNVs的丰富度最高。相对于Nipponbare为缺失的区域大多数(2175/2557)含有转座子以及其它重复序列。虽然每个位点的转座子类型的数量广泛地变化,但是LTR逆转录转座子占主要部分,其次是DNA转座子。我们发现57.8%(1668/2886)的变异仅出现在籼稻/粳稻,且多数出现于一个样本中。因此,亚种特异性CNVs富集于稀有变异,表明它们可能是比较新的变异,这与亚种内高水平的CNVs多样性这一结果相一致。发现一个变异存在于全部籼稻材料中,而在粳稻中没有共同的CNV,因此没有强有力的证据表明结构变异决定了籼粳亚种分化。值得注意的是,CNVs是基于比较粳稻参考基因组而得出的,那些存在籼稻但不存在于粳稻的序列不能被发现,因此,亚种分化相关的CNVs有可能出现于籼稻中,但没有在粳稻中。本研究鉴定并验证了不同类群间CNVs频率的显著差异,表明一些水稻CNVs可能独立出现于某一类群中,进而导致类群差异。聚类分析显示出水稻不同类群已知的亲缘关系。CNV功能分析表明,41.6%的CNV区域整体或部分影响1321个水稻基因。GO类别显著地富集于一些特异的生物学功能(p<0.001),例如细胞死亡、蛋白质磷酸化、防卫反应。许多基因是多基因家族的成员,由于存在基因组其它位置冗余的功能的缓冲作用,CNVs对数量性状具有更强的贡献作用。另外,相对于Nipponbare,不同的水稻材料缺失不同数量的基因,这表明CNVs中的基因在于驯化过程形成了可导致杂种优势的潜在作用。比较分析表明,受CNVs影响的多数基因在玉米和(或)拟南芥中高度保守,这与许多在其它物种中具有同源基因的结构变异基因源自古老祖先物种并在新物种形成时发生复制这一事实相符。本研究结果为水稻种质资源学研究除微卫星和单核苷酸多态性(SNPs)之外开发新的遗传变异提供了有价值的来源。全基因组关联分析鉴定候选CNV/基因将加速水稻复杂性状遗传学基础的研究,本研究认为CNV资源将与SNPs互补,为水稻表型变异和产量提高做出贡献。
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
图表目录第12-14页
英文缩略表第14-15页
第一章 文献综述第15-26页
    1.1 基因组遗传变异及研究进展第15-16页
        1.1.1 遗传变异的类型第15页
        1.1.2 遗传变异的研究进展第15-16页
    1.2 拷贝数变异及研究现状第16-19页
        1.2.1 拷贝数变异的概念第16页
        1.2.2 拷贝数变异的研究现状第16-17页
        1.2.3 拷贝数变异的检测方法第17-19页
        1.2.4 拷贝数变异的统计方法第19页
    1.3 拷贝数变异研究进展第19-23页
        1.3.1 拷贝数变异的进化第19-20页
        1.3.2 拷贝数变异的发生机制第20-21页
        1.3.3 拷贝数变异的意义第21-23页
    1.4 稻属基因组水平遗传变异的研究进展第23-24页
    1.5 本研究的目的和意义第24-26页
第二章 材料与方法第26-43页
    2.1 试验材料第26页
    2.2 CGH 芯片设计第26-27页
        2.2.1 芯片的制备第26-27页
        2.2.2 基因组迭瓦式芯片探针的重新注释第27页
    2.3 芯片杂交和数据采集第27-29页
        2.3.1 基因组 DNA 提取第27-28页
        2.3.2 DNA 样品标记第28页
        2.3.3 芯片杂交第28-29页
        2.3.4 图像采集第29页
    2.4 数据处理第29-30页
        2.4.1 信号强度预处理和归一化第29页
        2.4.2 segMNT 算法第29-30页
    2.5 CNVS鉴定第30页
        2.5.1 直接利用 segMNT 算法的 CNVs 鉴定第30页
        2.5.2 通过自定义判别标准的 CNVs 鉴定第30页
        2.5.3 CNV 区域的确定第30页
    2.6 CNVS的验证第30-42页
        2.6.1 PCR 与电泳检测第30-40页
        2.6.2 定量 PCR第40-42页
    2.7 统计分析第42页
        2.7.1 ANOVA 分析第42页
        2.7.2 CNVs 等位基因频率第42页
        2.7.3 遗传分化分析第42页
        2.7.4 聚类分析第42页
    2.8 基因注释第42页
    2.9 转座子/重复序列分析第42-43页
第三章 结果与分析第43-74页
    3.1 2个籼、粳稻品种间的 CNVS第43-59页
        3.1.1 CNVs 的鉴定与特征第43-55页
        3.1.2 扩增变异的分布与大小第55-56页
        3.1.3 第 4 染色体具有扩增信号的探针分析第56-57页
        3.1.4 CNVs 的验证第57-59页
    3.2 亚洲栽培稻基因组的 CNVS分析第59-74页
        3.2.1 亚洲栽培稻基因组 CNV 多态性第59-61页
        3.2.2 CNV 区域的分布与模式第61-64页
        3.2.3 CNVs 与 SDs、转座子及其它重复序列第64-65页
        3.2.4 亚种内和亚种间 CNV 多态性第65-66页
        3.2.5 亚种及类群间的 CNVs 频率差异第66-71页
        3.2.6 系统聚类分析第71页
        3.2.7 CNVs 的功能注释第71-74页
第四章 讨论第74-78页
    4.1 亚洲栽培稻基因组 CNVS的鉴别第74页
    4.2 亚洲栽培稻 CNVS特征第74-75页
    4.3 籼稻和粳稻中 CNVS的分布第75页
    4.4 CNVS在遗传结构分析中的作用第75-76页
    4.5 CNVS的生物学作用第76-77页
    4.6 CNVS进行全基因组关联分析的前景第77-78页
第五章 全文结论第78-79页
参考文献第79-92页
致谢第92-93页
作者简历第93页
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