摘  要：大麻是一年生草本植物，一種多用途、可持續(xù)的作物。迄今為止，關(guān)于大麻遺傳結(jié)構(gòu)的研究還很少。在此，通過EST-SSR分子標記分析大麻的遺傳多樣性和種群結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明，使用20對引物共擴增出113個評分條帶，其中113個（100%）是多態(tài)性的；共檢測到232個等位基因，平均每對引物檢測到4.0176個等位基因；觀測雜合度(Ho)平均為0.7102，期望雜合度(He)平均為0.6935；200個個體香農(nóng)信息指數(shù)介于0.7204～2.4625之間，平均值為1.5368；多態(tài)信息含量(PIC)變化范圍為0.3519～0.8801，平均為0.6558；平均基因流(Nm)平均值為13.6525。大麻基于種群遺傳結(jié)構(gòu)、主坐標分析和帶算術(shù)平均值的未加權(quán)對組法（UPGMA）分析，將材料聚類為三組。聚類方法之間的結(jié)果相似，但三種模型的少數(shù)個體植物分布不同。聚類結(jié)果、基因多樣性和遺傳相似系數(shù)表明，大麻個體總體親緣關(guān)系較為密切。同時用5對核心引物能夠區(qū)分參試種質(zhì)，并為每份種質(zhì)構(gòu)建了指紋圖譜。研究結(jié)果為今后的大麻育種、遺傳改良和核心種質(zhì)資源收集提供了參考。

關(guān)鍵詞：大麻；EST-SSR；遺傳多樣性；種群結(jié)構(gòu)

 

大麻（Cannabis sativa L），俗稱漢麻，是一種草本植物，屬于大麻科。它被認為是最古老的栽培植物之一，可用于多個應(yīng)用領(lǐng)域，從農(nóng)業(yè)和植物修復(fù)到食品、飼料、化妝品、建筑和制藥行業(yè)。事實上，從這種用途廣泛的植物中，可以獲得各種具有工業(yè)價值的產(chǎn)品，例如纖維和碎屑；生物建筑和隔熱材料；具有重要營養(yǎng)和功能特性的種子、面粉、油和具有藥理學(xué)意義的生物活性化合物^[1]。

遺傳多樣性是生物多樣性的重要組成部分，是生態(tài)系統(tǒng)和物種多樣性的基礎(chǔ)^{[2，3，4]}。了解種質(zhì)資源的遺傳多樣性和結(jié)構(gòu)有助于高效、合理地開發(fā)、保護和利用種質(zhì)資源^[5，6]，目前，研究人員將多種作物的遺傳多樣性和種群結(jié)構(gòu)研究作為重要的基礎(chǔ)研究，并且開展了許多的相關(guān)研究。經(jīng)常使用形態(tài)學(xué)和農(nóng)藝學(xué)特征檢測遺傳變異，這些特征通常表現(xiàn)出受環(huán)境因素強烈影響的多基因遺傳。除了環(huán)境差異外，地理隔離、系統(tǒng)地理學(xué)模式、基因流動和種群動態(tài)也會導(dǎo)致選擇壓力，從而導(dǎo)致空間結(jié)構(gòu)遺傳變異。由于基因組中基因的適應(yīng)性變化，物種將在表型和物候方面進行適應(yīng)性進化^[7，8]。然而，由于缺乏大量非模式物種的基因組信息，無法確定多個候選基因。這些候選基因在其基因組的局部適應(yīng)中起著重要作用，因此不容忽視^[9]。分子標記分析為這種方法提供了一種有效的替代方法。目前，最常見的遺傳多樣性分子標記包括SNP、RFLP、RAPD、ISSR、簡單序列重復(fù)序列（SSR）和AFLP^[10]。

使用每種技術(shù)的選擇受到諸如應(yīng)用的難易程度、基因組覆蓋率、成本和自動化兼容性等因素的影響。簡單序列重復(fù)分子標記是共顯性的，符合孟德爾定律。它操作簡單，具有高度的重現(xiàn)性和可靠性，能夠揭示子代和親本之間不受基因表達、培養(yǎng)條件或環(huán)境條件影響的遺傳差異，并且可以顯示出大量的多態(tài)性^[11，12]。SSR分子標記廣泛應(yīng)用于植物種質(zhì)鑒定、遺傳多樣性、遺傳連鎖圖譜構(gòu)建、基因定位和克隆以及數(shù)量性狀位點分析（QTLs）^{[13，14，15，16]}。由于表達序列標簽（EST）-SSR標記來自轉(zhuǎn)錄區(qū)域，因此它們具有很高的成功擴增率和相關(guān)基因注釋[17]。使用SSR分子標記的遺傳多樣性分析已廣泛應(yīng)用于多種作物^{[15，18，19，20，21]}，如多年生黑麥草、紫花苜蓿和小麥，信朋飛等^[22]利用SSR標記對大麻種質(zhì)資源進行指紋圖譜的構(gòu)建。大量文獻表明，SSR分子標記結(jié)果可以揭示近緣物種的親緣關(guān)系，鑒定品種^[23]。

表達序列標簽是剖析復(fù)雜性狀以及估計分子多樣性和種群結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)^[24]，由于表達序列標簽(EST)-SSR標記來自轉(zhuǎn)錄區(qū)域，因此它們具有很高的成功擴增率和相關(guān)基因注釋^[17]。SSR標記價格低廉且易于通過聚合酶鏈反應(yīng)（PCR）檢測，因此作為有價值的分子標記被廣泛應(yīng)用于群體篩查。本研究基于前期開發(fā)的大麻EST-SSR分子標記^[22]，篩選適用于大麻纖維用、籽用和花葉用類型及其種群遺傳多樣性和親緣關(guān)系的核心引物，并構(gòu)建指紋圖譜，以期對大麻品種鑒定及種質(zhì)創(chuàng)新提供依據(jù)。

1材料與方法

1.1實驗材料

實驗材料為黑龍江省科學(xué)院大慶分院認定品種及搜集保存的200份大麻種質(zhì)資源（附表1），包括纖維用類型78份、籽用類型63份、花葉用類型59份。

1.2DNA提取

選取大麻葉片0.5g，運用柱式植物組織基因組DNA抽提試劑盒提取DNA。-20℃保存?zhèn)溆谩?/span>

1.3EST-SSR引物設(shè)計及PCR擴增

基于前期開發(fā)的EST-SSR引物中隨機篩選出40對，由上海生工生物技術(shù)有限公司合成。選取8個品種的DNA混合樣品，對SSR引物進行多態(tài)性篩選，篩選出條帶清晰、穩(wěn)定性好的20對引物用于所有材料的PCR擴增，引物序列見附表2。試驗所用試劑均購自上海生工生物技術(shù)有限公司。

PCR反應(yīng)體系為25μL，其中DNA1μL(20-50ng/μL)，10×TaqBuffer（withMgCl2）2.5μL，引物(10Umol/L)各0.5μL，Taq酶0.2μL(5U/μL)，dNTP（mix）0.5μL(5μmol/L)，其余用ddH2O補足。PCR擴增程序為95℃5.0min；94℃30s，60℃30s，72℃30s，30個循環(huán)；72℃延伸10min。PCR擴增產(chǎn)物的片段大小采用QIAxcel高級毛細管電泳儀檢測。

1.4數(shù)據(jù)分析

利用BioCalculator軟件通過計算各峰的峰數(shù)、峰高、峰寬、峰面積等特征，對擴增產(chǎn)物的單次數(shù)據(jù)進行準確分析。選用的5對引物（E20、E24、E26、E31、E17）擴增出的DNA片段按從小到大的順序排列，統(tǒng)計分辨率高，條帶清晰，“1”表示有片段，“0”表示無片段。

取小于95%的條帶頻率，使用Excel2021計算多態(tài)性條帶數(shù)（NPB）和多態(tài)性條帶百分比（PPB）。GeneAlEx6.51b2^[25]軟件轉(zhuǎn)換各種文件格式進行不同分析，計算遺傳多樣性參數(shù)，包括等位基因數(shù)(Na)、有效等位基因數(shù)(Ne)、香濃信息指數(shù)(I)、基因流(Nm)和遺傳分化系數(shù)(Fst)。利用PICCalc軟件計算各引物的多態(tài)性信息含量PIC值。使用GeneAlEx6.51b2軟件進行遺傳距離分析、主坐標分析(PCoA)，基于Nei的無偏遺傳距離矩陣與MEGA5.1進行未加權(quán)的算術(shù)平均對組法(UPGMA)聚類分析^[26]。

使用STRUCTURE2.3.4^[27]軟件分析種群遺傳結(jié)構(gòu)，使用基于模型的聚類算法實現(xiàn)貝葉斯框架和馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)算法。為了確定最佳的亞群數(shù)量(K)，對范圍從2到10的每個K值進行了五次獨立運行^[28]。每次運行都包含10，000步的老化期，然后是100，000次MCMC迭代。根據(jù)Evanno等人開發(fā)的模型，估計ΔK參數(shù)基于連續(xù)K值之間數(shù)據(jù)對數(shù)概率的變化率，以確定最佳K^[29]。

2結(jié)果

2.1簡單序列重復(fù)標記的多態(tài)性

在PCR反應(yīng)中，使用20對SSR引物對200個個體共擴增出113個位點，全部能表現(xiàn)出多態(tài)性。每個引物組合的多態(tài)位點數(shù)量從2到9不等，平均為5.65個位點（表1）。20對引物的擴增片段大小不一，在100～300bp之間變化。所有引物對均具有較高的基因多樣性值，鑒定出較高水平的多態(tài)性。平均有效等位基因數(shù)(Ne)為4.0176個。每個基因座的平均有效Na為11.6。引物還表現(xiàn)出較高的香農(nóng)信息指數(shù)(I)，200份植物材料的香農(nóng)信息指數(shù)介于0.7204～2.4625之間，平均值為1.5368。PIC及香農(nóng)指數(shù)最高值均為E24引物。觀測雜合度(Ho)的變化范圍為0.3015～0.905，平均值為0.7102，期望雜合度(He)在0.3898～0.8913之間，平均值為0.6935。平均基因流(Nm)平均值為13.6525，表明存在基因交流(Nm>1)。

表1 20條大麻EST-SSR引物的多態(tài)性分析

  

2.2不同種群遺傳多樣性分析

對3個參試群體進行遺傳多樣性指數(shù)分析，結(jié)果顯示(表2)，3個種群平均觀測雜合度(Ho)為0.7063，期望雜合度(He)為0.684，期望雜合度均大于觀測雜合度，說明各種群內(nèi)均存在一定程度近交。籽用型群體的等位基因數(shù)(Na)為9.65，香濃信息指數(shù)(I)為1.5545，期望合度(He)為0.7015，觀測雜合度(Ho)為0.7017，PIC值為0.6602，均高于其他兩個群體，說明籽用型群體遺傳多樣性與其他兩個類型相比較高。

表2 3個大麻種質(zhì)群的遺傳多樣性比較分析

  

2.3群體間的遺傳距離和遺傳相似度

將200份大麻材料按用途劃分為3個居群進行遺傳距離比較（表3），如表所示，3個種群間的遺傳距離在0.0314～0.0805范圍內(nèi)，Nei's遺傳一致性在0.9227～0.9691范圍內(nèi)。籽用型種群與纖用型種群遺傳距離最小，基于遺傳距離構(gòu)建的UPGMA聚類樹也驗證了籽用型與纖用型種群親緣關(guān)系較近（圖1）。同時分析三個種群的Nm和Fst（表4）觀察到“花葉用”與其他人群的Nm相對較小，F(xiàn)st較大，這可以解釋為什么“花葉用”種群被單獨歸為一組。

表3 3個群體Nei's遺傳一致度和遺傳距離的無偏估計

  

注：****上方為Nei遺傳一致度，****下方為Nei遺傳距離

  

圖1 基于遺傳距離構(gòu)建的UPGMA聚類樹

表4 三個種群之間的基因流遺傳分化系數(shù)

  

注：****上方為Nm，****下方為Fst

2.4種群結(jié)構(gòu)分析

通過UPGMA聚類分析、PCoA分析和遺傳結(jié)構(gòu)分析，進一步探討了基于遺傳距離的不同類群和亞類種質(zhì)之間的關(guān)系。使用Structure2.3.4軟件分析了從200個大麻個體掃描的20個SSR引物對的標記。使用橫坐標作為K值(K=1～9)和縱坐標作為lnP( K )建立折線圖。lnP( K )隨著K的增加而不斷變化，沒有最大值，無法確定最佳亞群數(shù)（圖2A)。根據(jù)Evanno等^[29] 人的方法確定最佳分類號。當(dāng)deltaK值隨K值變化時，一個明顯的峰值可以確定為最佳分類數(shù)（圖2B）。當(dāng)K=3時，劃分為3個類群（圖2C）。其中綠色類群113份、紅色類群44份、藍色類群43份（圖3）。

UPGMA樹狀圖還表明，種質(zhì)可以分為三個簇（圖4)。200份大麻的聚類個體材料與種群遺傳結(jié)構(gòu)分析結(jié)果基本相符?；赨PGMA樹狀圖，組群I主要為纖用型大麻資源，組群Ⅱ花葉型資源居多，組群Ⅲ主要為籽用型資源。

對總共200份大麻單株進行了主成分分析(圖5)。他們在圖中位置的距離代表親緣關(guān)系的距離。PCoA結(jié)果與UPGMA樹狀圖和種群結(jié)構(gòu)分析結(jié)果基本一致。3組植物單株物質(zhì)分布相對集中，表明它們之間的親緣關(guān)系密切。

  

圖2 200份大麻種群結(jié)構(gòu)分析

  

圖3基于Structure的大麻核心種質(zhì)資源群體遺傳結(jié)構(gòu)圖

  

圖4 基于UPGMA的200份大麻資源聚類分析

  

圖5 200份大麻資源遺傳多樣性的主成分分析

2.5指紋圖譜的構(gòu)建

經(jīng)統(tǒng)計分析，5對引物在200份材料中共檢測到25條清晰條帶。將篩選出的5對核心引物依次編號為A～E，依據(jù)5對引物擴增的多態(tài)性位點，按照指紋圖譜構(gòu)建方法為每一份材料建立SSR指紋圖譜代碼（表5）。

表5 200份大麻種質(zhì)指紋圖譜 導(dǎo)出到EXCEL

  

  

  

  

3討論

3.1分子標記多態(tài)性分析

EST-SSR是利用已有的EST序列通過電子篩選鑒定SSR，然后進行PCR檢測^[30]。使用EST開發(fā)SSR，避免了開發(fā)SSR引物過程中的克隆和測序步驟，充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)，降低了開發(fā)成本^[31]。EST-SSR保守性好，在不同物種間具有良好的通用性，可以區(qū)分親緣關(guān)系較近的材料。

探索性條件下基因型間的多態(tài)性率被認為是衡量DNA標記多樣性分析效率的關(guān)鍵因素。大量研究指出，標記的多態(tài)性影響植物的遺傳多樣性水平。一般而言，使用多態(tài)性高的引物比使用多態(tài)性差的引物，供試材料的遺傳參數(shù)更可靠。信朋飛等^[22]。基于大麻EST信息建立SSR標記，為大麻遺傳多樣性研究提供理論依據(jù)。而本研究首次利EST-SSR標記對大麻種群結(jié)構(gòu)進行分析，從40條EST-SSR引物中篩選出20對引物對大麻種群進行標記。本研究中檢測到的高遺傳多樣性可能是由于使用了為大麻基因組開發(fā)的EST-SSR分子標記，可以更好地區(qū)分基因位點。香農(nóng)信息指數(shù)(I)介于0.7204至2.4625之間，平均值為1.5368。這一發(fā)現(xiàn)表明所選引物能夠客觀地揭示大麻種質(zhì)資源的遺傳多樣性。總體而言，20對EST-SSR引物可以充分分析大麻材料之間的遺傳差異。

3.2大麻材料遺傳變異及亞群間遺傳多樣性

本研究根據(jù)大麻種質(zhì)資源用途類型，將其分為3個亞群進行遺傳結(jié)構(gòu)分析。各亞種群香農(nóng)信息指數(shù)介于1.3756～1.5545之間，遺傳多樣性水平較高。大麻種群的高度遺傳多樣性可能與該物種的異花授粉有關(guān)。有研究表明PIC≥0.5，為高度多態(tài)位點；0.25<PIC<0.5，為中度多態(tài)位點；PIC≤0.25，為低度多態(tài)位點。在本研究中，20對引物PIC值平均為0.6558，說明大麻EST-SSR標記均表現(xiàn)為高高度多態(tài)性，說明適合大麻遺傳多樣性分析。

傳統(tǒng)上，可以中和種間分化和種內(nèi)遺傳漂變的高度基因流動在異花授粉植物中極為常見，從而導(dǎo)致個體或種群之間的遺傳多樣性較低^[17]。在我們的研究中，花葉用與其他種群之間的大麻基因流（Nm）較小，其他種群之間的Nm較高。Elam^[32]提出，Nm<1表明植物種群間遺傳分化程度高，而Nm>1表明植物種群間遺傳分化程度低。George^[33]等也在異花授粉的白三葉草中發(fā)現(xiàn)了這個結(jié)果。由于亞種群間基因交換頻繁，種群間的親緣關(guān)系得以維持，因此種群間的遺傳分化不顯著。在進化過程中，大麻發(fā)生了巨大的遺傳變異，與其他種群的遺傳物質(zhì)頻繁交換。因此，在遺傳育種層面形成了多態(tài)性豐富、遺傳變異度高的種質(zhì)資源。不同類型的種質(zhì)資源收集和引進歷史也可能影響基因流動并塑造新的亞種群遺傳結(jié)構(gòu)。

物種的遺傳結(jié)構(gòu)受多種因素的相互作用影響，例如種子和花粉的傳播模式、種群統(tǒng)計歷史、地質(zhì)事件、地理或生態(tài)障礙以及環(huán)境因素的發(fā)散選擇^[34]。根據(jù)3個群體兩兩之間的Nei's遺傳距離(genetic distance，GD)，這3個種群被分為兩組。籽用型和纖用型親緣關(guān)系最近，同時在田間測評過程中發(fā)現(xiàn)籽用型和纖用型品種其外部形態(tài)特征較為相似，這可能是由于在育種過程中，將來源相同的品種資源按照不同用途而劃分為不同的遺傳分支。

3.3大麻種質(zhì)資源種群結(jié)構(gòu)

本研究根據(jù)種群遺傳結(jié)構(gòu)分析結(jié)果，將200份材料組裝成3個類群，并將來自同一種群的單株也聚類到不同的類群中。在UPGMA聚類圖中，花葉用類型的一些單株與籽用型和纖用型單株聚在一起，但在種群結(jié)構(gòu)分析中，花葉用材料獨立聚類一組。聚類可能是育種和馴化的結(jié)果，具有對多樣性結(jié)構(gòu)影響很大。選擇和育種傾向于使植物保持具有經(jīng)濟價值的性狀^[35]。此外，不同的環(huán)境也會引起遺傳變化，從而影響種群結(jié)構(gòu)的劃分。也可能是大麻材料含有不同植物個體的遺傳物質(zhì)，所有個體的遺傳信息由種群結(jié)構(gòu)整合而成。UPGMA聚類是基于大麻材料的GD進行的，將密切相關(guān)的材料聚為一組，這可能導(dǎo)致具有不同遺傳結(jié)構(gòu)的材料聚集。Shen等^[36]分析了64份燕麥種質(zhì)資源的群體遺傳結(jié)構(gòu)，也發(fā)現(xiàn)同一種族的種質(zhì)資源聚類成不同的類群。

根據(jù)PCoA、UPGMA和STRUCTURE分析，本研究中的大麻種質(zhì)基本被分為三組。200份大麻單株材料的分類基本符合群體遺傳結(jié)構(gòu)分析，但也存在一定差異。這可能是由于不同方法應(yīng)用了不同的統(tǒng)計原理^[15]。PCoA可以根據(jù)原始數(shù)據(jù)的相異矩陣提供更有效的分類，這并不嚴格符合Hardy-Weinberg平衡假設(shè)。種群結(jié)構(gòu)分析可以更好地了解遺傳多樣性，估計種質(zhì)資源的變異情況，有利于對其進行有效利用。結(jié)構(gòu)通過貝葉斯聚類方法按概率將種質(zhì)分配給亞群，并用于自然異交種群的細分。使用UPGMA分析的種質(zhì)聚類是基于遺傳距離實現(xiàn)的，它顯示了種質(zhì)之間更詳細的關(guān)系?？偟膩碚f，這三種方法可以共同提供對大麻的全面了解種群遺傳結(jié)構(gòu)。此外，所揭示的大麻差異性可以評價其在選擇親本組合時具有較高的育種和雜交優(yōu)勢，為選擇具有強遺傳差異的大麻雜交組合提供依據(jù)。

3.4SSR標記構(gòu)建指紋圖譜

SSRs作為一類具有等位變異高、共顯性、檢測簡單快速、穩(wěn)定性好等優(yōu)點的分子標記，已在遺傳多樣性分析、指紋構(gòu)建、性狀標記和遺傳連鎖圖譜構(gòu)建等多個領(lǐng)域得到成熟應(yīng)用^[37]。許多農(nóng)學(xué)家和遺傳學(xué)家對SSRs進行了廣泛的研究和應(yīng)用。本研究選擇的5對核心引物，其PIC值位于0.7901～0.8801之間，均屬于高多態(tài)性引物，有利于品種資源鑒定。

4結(jié)論

本研究利用EST-SSR標記對大麻的遺傳結(jié)構(gòu)進行分析，并且對200份大麻種質(zhì)資源進行了指紋圖譜的構(gòu)建。研究結(jié)果表明，籽用型種群與纖用型種群遺傳距離最小，基于遺傳距離構(gòu)建的UPGMA聚類樹也驗證了籽用型與纖用型種群親緣關(guān)系較近；同時通過UPGMA聚類分析、PCoA分析和遺傳結(jié)構(gòu)分析，進一步確定了200份大麻的聚類個體材料與種群遺傳結(jié)構(gòu)分析結(jié)果基本相符。分類結(jié)果、基因多樣性和遺傳相似系數(shù)表明，大麻個體總體親緣關(guān)系較為密切。同時本研究選取5對核心引物對參試種質(zhì)構(gòu)建大麻指紋圖譜，利用組合構(gòu)成了大麻特有的DNA指紋，能夠?qū)⑦@些材料逐一的區(qū)分開來。結(jié)果證實，大麻種質(zhì)具有足夠的遺傳多樣性。研究結(jié)果將為大麻雜交組合、標記輔助改良、種質(zhì)資源保護和核心種質(zhì)收集提供分子依據(jù)。

 

參考文獻

[1]Irakli M， Tsaliki E， Kalivas A， Kleisiaris F， Sarrou E， Cook C M. Effect οf Genotype and Growing Year on the Nutritional， Phytochemical， and Antioxidant Properties of Industrial Hemp (Cannabis sativa L.) Seeds. Antioxidants (Basel， Switzerland)， 2019， 8(10)：

[2]Bailey J K， Schweitzer J A， Ubeda F， Koricheva J， Leroy C J， Madritch M D， Rehill B J， Bangert R K， Fischer D G， Allan G J， Whitham T G. From genes to ecosystems： a synthesis of the effects of plant genetic factors across levels of organization. Philosophical transactions of the Royal Society of London Series B， Biological sciences， 2009， 364(1523)： 1607-1616.

[3]Haddad N M， Crutsinger G M， Gross K， Haarstad J， Tilman D. Plant diversity and the stability of foodwebs. Ecology letters， 2011， 14(1)： 42-46.

[4]Zhang C， Vornam B， Volmer K， Prinz K， Kleemann F， Köhler L， Polle A， Finkeldey R. Genetic diversity in aspen and its relation to arthropod abundance. Frontiers in plant science， 2014， 5(806).

[5]Costa R， Pereira G， Garrido I， Tavares-De-Sousa M M， Espinosa F. Comparison of RAPD， ISSR， and AFLP Molecular Markers to Reveal and Classify Orchardgrass (Dactylis glomerata L.) Germplasm Variations. PloS one， 2016， 11(4)： e0152972.

[6]Sork V L， Aitken S N， Dyer R J， Eckert A J， Legendre P， Neale D B J T G， Genomes. Putting the landscape into the genomics of trees： approaches for understanding local adaptation and population responses to changing climate. 2013， 9(4)： 901-911.

[7]Feng X J， Jiang G F， Fan Z. Identification of outliers in a genomic scan for selection along environmental gradients in the bamboo locust， Ceracris kiangsu. Scientific reports， 2015， 5(13758.

[8]Rellstab C， Gugerli F， Eckert A J， Hancock A M， Holderegger R. A practical guide to environmental association analysis in landscape genomics. Molecular ecology， 2015， 24(17)： 4348-4370.

[9]Li Y， Zhang X X， Mao R L， Yang J， Miao C Y， Li Z， Qiu Y X. Ten Years of Landscape Genomics： Challenges and Opportunities. Frontiers in plant science， 2017， 8(2136).

[10]Li H， Ma Y， Pei F， Zhang H， Jiang M J E J O B. Large-scale advances in SSR markers with high-throughput sequencing in Euphorbia fischeriana Steud. 2021， 49(50-55).

[11]Wang K， Lin Z， Wang L， Wang K， Shi Q， Du L， Ye X. Development of a set of PCR markers specific to Aegilops longissima chromosome arms and application in breeding a translocation line. TAG Theoretical and applied genetics Theoretische und angewandte Genetik， 2018， 131(1)： 13-25.

[12]Daudi H， Shimelis H， Mathew I， Oteng-Frimpong R， Ojiewo C， Varshney R K. Genetic diversity and population structure of groundnut (Arachis hypogaea L.) accessions using phenotypic traits and SSR markers： implications for rust resistance breeding. Genetic resources and crop evolution， 2021， 68(2)： 581-604.

[13]Ren R， Xu J， Zhang M， Liu G， Yao X， Zhu L， Hou Q. Identification and Molecular Mapping of a Gummy Stem Blight Resistance Gene in Wild Watermelon (Citrullus amarus) Germplasm PI 189225. Plant disease， 2020， 104(1)： 16-24.

[14]Chen C， Chang J， Wang S， Lu J， Liu Y， Si H， Sun G， Ma C. Cloning， expression analysis and molecular marker development of cinnamyl alcohol dehydrogenase gene in common wheat. Protoplasma， 2021， 258(4)： 881-889.

[15]Wu F， Ma S， Zhou J， Han C， Hu R， Yang X， Nie G， Zhang X. Genetic diversity and population structure analysis in a large collection of white clover (Trifolium repens L.) germplasm worldwide. PeerJ， 2021， 9(e11325.

[16]Jiang W Z， Yao F J， Lu L X， Fang M， Wang P， Zhang Y M， Meng J J， Lu J， Ma X X， He Q， Shao K S. Genetic linkage map construction and quantitative trait loci mapping of agronomic traits in Gloeostereum incarnatum. Journal of microbiology (Seoul， Korea)， 2021， 59(1)： 41-50.

[17]Sun M， Dong Z， Yang J， Wu W， Zhang C， Zhang J， Zhao J， Xiong Y， Jia S， Ma X. Transcriptomic resources for prairie grass (Bromus catharticus)： expressed transcripts， tissue-specific genes， and identification and validation of EST-SSR markers. BMC plant biology， 2021， 21(1)： 264.

[18]徐照龍， 易金鑫， 余桂紅， 張大勇， 何曉蘭， 王秀娥， 馬鴻翔. 藜科6種耐鹽植物遺傳多樣性的EST-SSR分析. 植物遺傳資源學(xué)報. 2011， 12(01)： 113-120.

[19]張金渝，楊維澤，崔秀明，金航，虞泓，陳中堅，沈濤，楊濤.三七栽培居群遺傳多樣性的EST-SSR分析.植物遺傳資源學(xué)報.2011，12(02)：249-254.

[20]Zhang F， Wang C， Li M， Cui Y， Shi Y， Wu Z， Hu Z， Wang W， Xu J， Li Z. The landscape of gene-CDS-haplotype diversity in rice： Properties， population organization， footprints of domestication and breeding， and implications for genetic improvement. Molecular plant， 2021， 14(5)： 787-804.

[21]張水明，陳程，陳芳芳，汪天.16個蝴蝶蘭品種EST-SSR遺傳多樣性分析.植物遺傳資源學(xué)報.2013，14(03)：560-564.

[22]信朋飛，臧鞏固，趙立寧，高春生，程超華.大麻SSR標記的開發(fā)及指紋圖譜的構(gòu)建.中國麻業(yè)科學(xué).2014，36(004)：174-182.

[23]AXW， ALD， AQC， BD Za JGE， Conservation. Genetic diversity， population structure， and evolutionary relationships within a taxonomically complex group revealed by AFLP markers： A case study on Fritillaria cirrhosa D. Don and closely related species - ScienceDirect. 2020，

[24]Stavridou E， Lagiotis G， Kalaitzidou P， Grigoriadis I， Bosmali I， Tsaliki E， Tsiotsiou S， Kalivas A， Ganopoulos I， Madesis P. Characterization of the Genetic Diversity Present in a Diverse Sesame Landrace Collection Based on Phenotypic Traits and EST-SSR Markers Coupled With an HRM Analysis. Plants (Basel， Switzerland)， 2021， 10(4)：

[25]Peakall R， Smouse P E. GenAlEx 6.5： genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research--an update. Bioinformatics (Oxford， England)， 2012， 28(19)： 2537-2539.

[26]Kumar S， Stecher G， Li M， Knyaz C， Tamura K. MEGA X： Molecular Evolutionary Genetics Analysis across Computing Platforms. Molecular biology and evolution， 2018， 35(6)： 1547-1549.

[27]Pritchard J K， Stephens M， Donnelly P. Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics， 2000， 155(2)： 945-959.

[28]Wang M L， Zhu C， Barkley N A， Chen Z， Erpelding J E， Murray S C， Tuinstra M R， Tesso T， Pederson G A， Yu J. Genetic diversity and population structure analysis of accessions in the US historic sweet sorghum collection. TAG Theoretical and applied genetics Theoretische und angewandte Genetik， 2009， 120(1)： 13-23.

[29]Evanno G， Regnaut S， Goudet J. Detecting the number of clusters of individuals using the software STRUCTURE： a simulation study. Molecular ecology， 2005， 14(8)： 2611-2620.

[30]Zheng Y， Zhang Z， Wan Y， Tian J， Xie W. Development of EST-SSR Markers Linked to Flowering Candidate Genes in Elymus sibiricus L. Based on RNA Sequencing. Plants (Basel， Switzerland)， 2020， 9(10)：

[31]Fan M， Gao Y， Wu Z， Zhang Q. Linkage Map Development by EST-SSR Markers and QTL Analysis for Inflorescence and Leaf Traits in Chrysanthemum (Chrysanthemum morifolium Ramat.). Plants (Basel， Switzerland)， 2020， 9(10)：

[32]Elam E J a R O E， Systematics. Population Genetic Consequences of Small Population Size： Implications for Plant Conservation. 1993， 24(217-242.

[33]George J， Dobrowolski M P， Van Zijll De Jong E， Cogan N O， Smith K F， Forster J W. Assessment of genetic diversity in cultivars of white clover (Trifolium repens L.) detected by SSR polymorphisms. Genome， 2006， 49(8)： 919-930.

[34]Smith A L， Hodkinson T R， Villellas J， Catford J A， Cserg? A M， Blomberg S P， Crone E E， Ehrlén J， Garcia M B， Laine A L， Roach D A， Salguero-Gómez R， Wardle G M， Childs D Z， Elderd B D， Finn A， Munné-Bosch S， Baudraz M E A， Bódis J， Brearley F Q， Bucharova A， Caruso C M， Duncan R P， Dwyer J M， Gooden B， Groenteman R， Hamre L N， Helm A， Kelly R， Laanisto L， Lonati M， Moore J L， Morales M， Olsen S L， Pärtel M， Petry W K， Ramula S， Rasmussen P U， Enri S R， Roeder A， Roscher C， Saastamoinen M， Tack A J M， Töpper J P， Vose G E， Wandrag E M， Wingler A， Buckley Y M. Global gene flow releases invasive plants from environmental constraints on genetic diversity. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 2020， 117(8)： 4218-4227.

[35]Li Z， Yun L， Gao Z， Wang T， Ren X， Zhao Y. EST-SSR Primer Development and Genetic Structure Analysis of Psathyrostachys juncea Nevski. Frontiers in plant science， 2022， 13(837787).

[36]Shen G W， Li J S， Ren C Z， Hu Y G J J O T C. Analysis of genetic diversity and population structure of oat germplasms from China and Canada. 2010，

[37]Zheng X， Cheng T， Yang L， Xu J， Tang J， Xie K， Huang X， Bao Z， Zheng X， Diao Y， You Y， Hu Z. Genetic Diversity and DNA Fingerprints of Three Important Aquatic Vegetables by EST-SSR Markers. Scientific reports， 2019， 9(1)： 14074.

 

文章摘自：邊境，王曉楠，曹焜等.大麻EST-SSR遺傳結(jié)構(gòu)分析及指紋圖譜構(gòu)建[J/OL].植物遺傳資源學(xué)報：1-16[2023-08-06].DOI：10.13430/j.cnki.jpgr.20230531001.