近日，Plant Biotechnology Journal在線發表了南京農業大學梨課題組題為“Development of an integrated 200K SNP genotyping array and application for genetic mapping，genome assembly improvement and GWAS in pear （Pyrus）”的研究論文，在梨的基因分型芯片開發和應用上取得了新進展。

　　盡管目前基于測序技術開發分子標記的技術已經十分成熟，但是對大量的群體進行高通量數據分析和標記挖掘仍然十分耗時、昂貴并具有挑戰性，尤其是對具有高雜合基因組特征的多年生果樹來說，分析效率比較低。SNP芯片作為當前*為流行的一款分型工具，具有快速、*、價廉等優勢，可以應用于大批量品種資源的快速分型，極大提高分型的準確度、縮短分型時間，已被廣泛應用于植物全基因組分型、QTL定位、全基因組關聯分析和基因組選擇等研究中。

　　為了在梨上開發一款高多態性、且基因組覆蓋度廣的分型芯片，本研究利用代表性梨品種資源（包括亞洲梨野生與栽培種、西洋梨栽培和野生種）的重測序數據，作為原始的標記來源開發設計了梨的200K芯片，利用該芯片對188個梨品種資源和98個雜交群體后代進行分型，統計結果表明分型率達到95%以上、可重復率達到99.4%，證明了該芯片的高質量與應用價值。

　　利用該芯片進一步開展了梨種質資源群體遺傳結構的評估、高密度遺傳圖譜的構建以及亞洲梨基因組組裝的優化和重要果實性狀的全基因組關聯分析（GWAS）。其中，利用芯片構建的高密度遺傳圖譜（平均間距0.46cM）將“碭山酥梨”的基因組染色體錨定比率提高到81.4%。

　　同時，GWAS分析鑒定到了與梨早花和果核大小相關的重要SNP位點，并在其連鎖區間內鑒定到了與性狀相關的重要候選基因Lhcb8、P450等。綜合以上應用分析，該SNP芯片因包含了具有代表性的梨品種資源高度多態性位點，不僅適用于亞洲和西洋梨，也適用于栽培和野生種，將為開展更廣泛的梨資源評價、遺傳圖譜構建、QTL定位、基因組選擇和分子輔助育種提供省時、高效、準確的基因分型工具。

　　該研究以博士生李曉龍為*作者，南京農業大學吳俊教授和張紹鈴教授為共同通訊作者，課題組秦夢帆、李思維、張詢、張明月等研究生參與了課題研究，美國康奈爾大學Awais Khan和Jugpreet Singh博士為該研究的合作作者。本研究得到了國家杰出青年科學基金、國家梨產業技術體系、江蘇省特聘教授和“333”高層次人才計劃的資助。

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