Evaluation on genotype imputation performance of three porcine 50K SNP chips from chip data to sequencing data
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摘要:目的
利用猪50K SNP(Single nucleotide polymorphisms)芯片开展基因组育种已经得到了广泛的应用与认可。基因型填充可在不增加基因型检测成本的前提下大幅提高基因型数据量，有利于开展复杂性状的遗传解析与遗传评估。本研究旨在评估3款猪SNP芯片基因型填充至序列数据的填充效果。
方法选用3款芯片共同检测的48头杜洛克猪群体作为填充的目标群体，260头猪的全基因组测序数据作为参考群体，使用Beagle5.1软件进行基因型填充，对比3款不同猪SNP芯片纽勤50K、中芯一号50K和液相50K基因型填充至序列数据的填充效果。
结果3款芯片原始的SNP数分别为50697、57466和50885个。填充至序列后，未质控时位点填充准确性(基因型一致性)分别为0.886、0.886和0.898，质控过滤DR2(Dosage R-squared)<0.95的位点后，填充准确性(基因型一致性)分别提升至0.974、0.976和0.969，位点数分别为3393066、3139095和3320627个。
结论不同芯片基因型填充至序列数据具有可行性，通过基因型填充可获得高质量的高密度基因型数据，可为后续的育种应用研究打下基础。
Abstract:ObjectivePorcine 50K SNP (single nucleotide polymorphisms) chips have been widely used in pig genomic breeding. Meanwhile, genotype imputation can significantly increase the amount of genotype data without increasing the cost of sequencing, which facilitates genetic resolution and genetic evaluation of complex traits. This study was aimed to evaluate the genotype imputation performance from genotype to sequence data of three porcine SNP chips.
MethodA total of 48 Duroc pigs with three kinds of porcine SNP chips were used as target panel to evaluate the genotype imputation accuracy. A total of 260 pigs with whole genome sequencing data formed a reference panel for genotype imputation. The genotype imputation was performed using Beagle5.1 software to compare the imputation effect of Geneseek 50K, ZhongxinⅠ 50K and Liquid 50K.
ResultThe numbers of original SNPs in three kinds of chips were 50697, 57466 and 50885 respectively. The imputation accuracies (genotype consistencies) were 0.886, 0.886 and 0.898 respectively after imputation without any quality control. After filtering the imputed SNPs with low reliability DR2 (Dosage R-squared) <0.95, the imputation accuracies (genotype consistencies) of three kinds of chips were up to 0.974, 0.976 and 0.969 respectively, and the numbers of remaining SNPs were 3393066, 3139095 and 3320627 respectively.
ConclusionGenotype data from the three types of porcine SNP chips can be imputed to sequence data with a high imputation accuracy. This study provides useful reference for subsequent breeding application research.
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Keywords:
- Pig /
- SNP chip /
- Genotype imputation /
- Sequence data /
- Genotype consistency
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中国是世界第二大香蕉Musa nana Lour.生产国，也是世界第一大香蕉消费国[1]，香蕉产业已成为我国热带地区乡村振兴的重要支柱产业。香蕉枯萎病是香蕉生产上的一种毁灭性土传病害，其病原菌为尖孢镰刀菌古巴专化型Fusarium oxysporum f. sp. cubense (Foc)。感染枯萎病的香蕉植株会出现叶片黄化、枯萎，球茎和维管束组织变褐坏死等症状，病情严重的会整株死亡。根据对香蕉品种致病力的差异，Foc可分为3个生理小种，其中以4号生理小种(Foc4)危害最为严重；根据病害发生的地理区域等因素，Foc4可分为热带和亚热带4号生理小种(Foc TR4和Foc STR4)；在我国主要以Foc TR4为主，Foc TR4可导致所有的香蕉栽培品种发病[2-4]。香蕉枯萎病是一种维管束系统性病害，其病原菌以不同形式存在于土壤中，因此化学农药对其防治效果并不理想。筛选拮抗菌并开展其对香蕉枯萎病菌的抑菌机理研究，是当前香蕉枯萎病防控研究的热点[5]。近年已报道了一些对Foc具有良好抑制作用的拮抗菌。周登博等[6]从蕉园土壤中分离得到了1株拮抗菌T3−G−59，被鉴定为多产色链霉菌Streptomyces polychromogenes，其对Foc TR4菌丝生长和分生孢子萌发的抑制率分别为86.4%和81.0%。黄建凤等[7]分离获得2株拮抗细菌H−2和H−7，分别被鉴定为枯草芽孢杆菌Bacillus subtilis和解淀粉芽孢杆菌B. amyloliquefens，对香蕉枯萎病的防效分别为59.1%和53.0%。李锦等[8]从香蕉植株的球茎和假茎中分离了2株内生菌，分别被鉴定为贝莱斯芽孢杆菌B. velezensis和暹罗芽孢杆菌B. siamensis，对Foc TR4的抑菌率分别为64.6%和60.9%。伯克霍尔德菌Burkholderia sp.是一类常见的植物根际防病促生菌，已报道的至少有25个种，洋葱伯克霍尔德菌B. contaminans是其中的一类重要生防菌。在已开展的洋葱伯克霍尔德菌研究中，大多是利用该菌进行瓜果采后病害的防治[9]。例如，Shen等[10]从健康葡萄土壤中分离获得1株洋葱伯克霍尔德菌B−1，其对葡萄灰霉病Botrytis cinerea的防治效果为51.2%。关于洋葱伯克霍尔德菌对香蕉枯萎病防效的研究鲜见报道。本文以健康香蕉根际土壤为材料，从中分离得到1株对Foc TR4具有良好拮抗作用的生防细菌GD1−1；通过菌落形态、生理生化特征和多基因序列分析等，对生防菌GD1−1进行了鉴定；通过抑菌谱分析、盆栽防效试验等对其生防潜力进行了评价，以期为香蕉枯萎病防控提供优质的生防菌资源，也为进一步研发该类生物菌肥和生物菌剂奠定基础。
1. 材料与方法
1.1 材料
本研究所用香蕉枯萎病菌热带4号生理小种(F. oxysporum f. sp. cubense tropical race 4，Foc TR4)菌株DZ1和1号生理小种(Foc1)菌株C2为华南农业大学植物病理生理学研究室保存，所用巴西蕉幼苗购自中国科学院华南植物园。健康香蕉根际土壤采自广东省博罗县柏塘镇的一个健康蕉园，栽培品种为‘巴西蕉’Musa acuminate AAA Cavendish cv. Brazilian。
1.2 方法
1.2.1 拮抗细菌的分离筛选
采用稀释涂布法分离拮抗菌，将土壤悬浮液涂布于NA培养基(每升培养基中含牛肉膏5 g、蛋白胨10 g、NaCl 5 g，pH 7.2~7.4)，28 ℃培养2 d后利用连续划线培养法获取单菌落。采用对峙培养法，将Foc TR4接种至PDA培养基，在2.5 cm处接种拮抗细菌， 28 ℃培养5~7 d；以仅接种Foc TR4作为对照。抑菌率计算公式为：
$$ \begin{split} 抑菌率=\frac{对照组直径-处理组直径} {对照组直径}\times 100{\text{%}}。 \end{split}$$ 1.2.2 拮抗菌GD1−1的鉴定
1)形态学鉴定：将拮抗菌落涂布于NA培养基， 25 ℃培养2 d，观察菌落大小、颜色、表面特征等，并用高分辨率场发射扫描电子显微镜(FEI Verios 460)观察其超显微结构。2)生理生化鉴定：参照《常见细菌系统鉴定手册》[11]测定拮抗菌的生理生化特征。3)分子生物学鉴定：以拮抗菌基因组DNA为模板，以27-F/
1492 -R、GyrB-F/ GyrB-R、AtpD-F/AtpD-R、GltB-F/ GltB-R为引物(表1)，分别扩增16S rDNA、GyrB、AtpD和GltB基因序列；将PCR扩增产物进行测序，测序结果分别在NCBI数据库中进行比对，用MEGA 7.0软件以邻接法构建系统发育树。表 1 本文所用引物Table 1. Primers used in this study引物名称
Primer
name引物序列(5′→3′)
Primer sequence (5′→3′)参考
文献
Reference27-F AGAGTTTGATCCTGGCTCAG [12] 1492 -RGGTTACCTTGTTACGACTT GyrB-F ACCGGTCTGCAYCACCTCGT [12] GyrB-R YTCGTTGWARCTGTCGTTCCACTGC AtpD-F ATGAGTACTRCTGCTTTGGTAGAAGG [12] AtpD-R CGTGAAACGGTAGATGTTGTCG GltB-F CTGCATCATGATGCGCAAGTG [13] GltB-R CTTGCCGCGGAARTCGTTGG 1.2.3 拮抗菌GD1−1生长曲线的建立
将拮抗菌GD1−1菌悬液(终浓度为1×106 CFU/mL)接种于NA液体培养基，28 ℃、180 r/min振荡培养，在接种不同时间后取样，利用稀释平板法测定其活菌数[14]。
1.2.4 拮抗菌GD1−1对Foc TR4的抑制作用
1)对菌丝生长的影响：将拮抗菌GD1−1与Foc TR4于PDA培养基中进行对峙培养，6 d后取对峙培养边缘的Foc TR4菌丝进行显微观察。2)对孢子萌发的影响：将拮抗菌GD1−1接种于NA液体培养基，28 ℃、180 r/min振荡培养24 h；取1 mL接种于100 mL的NA液体培养基，振荡培养24 h，6 000 r/min离心10 min，将上清液用0.22 µm细菌过滤器过滤，得到拮抗菌的发酵上清液；将2×106 mL−1 Foc TR4分生孢子悬浮液与等体积的GD1−1发酵上清液混匀，置于96孔板，28 ℃放置7 h后观察分生孢子萌发情况，每次观察至少900个孢子；试验重复3次。
1.2.5 拮抗菌GD1−1的抑菌谱分析
采用对峙平板法，对菌株GD1−1的抑菌谱进行分析，所用病原菌为：尖孢镰刀菌番茄专化型F. oxysporum f. sp. lycopersici(Fol)、尖孢镰刀菌冬瓜专化型F. oxysporum f. sp. benincasae(Fob)、尖孢镰刀菌苦瓜专化型F. oxysporum f. sp. momordicae(Fom)、腐皮镰刀菌F. solani、变红镰刀菌F. incarnatum、禾谷镰刀菌F. graminearum、链格孢菌Alternaria alternata、多主棒孢菌Corynespora cassiicola和香蕉炭疽病菌Colletotrichum musae，上述病菌由华南农业大学舒灿伟博士和仲恺农业工程学院董章勇博士惠赠。每次试验每个处理至少设置3个培养皿，试验重复3次。
1.2.6 拮抗菌GD1−1对香蕉枯萎病的防效分析
将3叶期的巴西蕉幼苗移栽至含灭菌营养土的花盆中，待长至4叶期后进行处理。1)GD1−1处理：将50 mL拮抗菌GD1−1菌悬液倒入香蕉幼苗的土壤中，使其终浓度为1×108 CFU/g，2 d后用伤根处理法接种Foc TR4分生孢子悬浮液，使其终浓度为1×105 g−1；5 d后再次接种拮抗菌GD1−1菌悬液。2)阴性对照：用灭菌ddH2O代替上述所有接种处理。3)阳性对照：只接种Foc TR4，用灭菌ddH2O代替拮抗菌GD1−1接种。每处理接种30株香蕉幼苗，重复3次，在Foc TR4接种25 d后进行调查，病害分级标准参照黄素梅等[15]的方法。
$$ 病情指数=\frac{每个等级的病株数 \times 等级值}{香蕉植株总数 \times 最高等级}\times 100， $$ $$ \begin{split} &防治效果=\\ &\frac{ 阳性对照的病情指数 - 拮抗菌处理的病情指数}{阳性对照的病情指数} \times 100{\text{%}}。 \end{split} $$ 1.2.7 拮抗菌GD1−1的促生作用分析
将菌株GD1−1接种于NKA培养基[16]， 28 ℃培养3 d后评估其解钾活性；将菌株GD1−1接种于NPA培养基[17]或牛奶培养基[18]， 28 ℃培养7 d后评估其溶磷活性或产蛋白酶能力；将菌株GD1−1接种于苯胺蓝−PDA培养基[19]或CAS培养基[20]， 28 ℃培养5 d后评估其分解木质素的能力或产铁载体能力。每个处理接种5个培养皿，重复3次。
菌株GD1−1对香蕉促生作用的测定方法：将50 mL菌株GD1−1菌悬液倒入香蕉幼苗的花盆土壤(终浓度为1×108 CFU/g)，5 d后再次接种GD1−1菌悬液，第2次接种后25 d调查香蕉植株的鲜质量和球茎直径，以灭菌ddH2O接种作为对照。每处理接种30株香蕉幼苗，重复3次。
2. 结果与分析
2.1 拮抗菌的分离筛选结果
采用稀释分离法对健康巴西蕉根际土壤细菌进行分离，共获得186株细菌。平板对峙培养试验结果表明，菌株GD1−1对Foc TR4具有良好的抑制效果，抑制率为72.5%(图1)。
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图 1 菌株GD1−1对Foc TR4的抑制作用Figure 1. The antifungal activity of strain GD1-1 against Foc TR42.2 拮抗菌GD1−1的形态鉴定结果
将菌株GD1−1涂布于NA培养基，培养2 d后观察发现，培养皿中出现绿色圆形菌落，菌落隆起、有光泽度、表面光滑、边缘整齐(图2 A)，有淡淡的橡胶味。电子显微镜观察(图2 B和2C)表明，其菌体呈卵圆形，表面有皱缩，菌体大小为(0.5~2.0) µm×(0.4~0.6) µm。
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图 2 拮抗菌D1−1的菌落形态A: NA培养基；B和C: 扫描电镜。Figure 2. Colony morphology of antagonistic strain GD1−1A: NA medium; B and C: Scanning electron micrograph.2.3 拮抗菌GD1−1的生理生化和分子生物学鉴定结果
生理生化试验结果表明，菌株GD1−1为革兰阴性菌，不能分解纤维素、不能水解淀粉、不能产生脲酶、不能还原硝酸盐，能将明胶液化、能产生H2S气体，具有脂酶活性。参照《常见细菌系统鉴定手册》[11]发现，菌株GD1−1与伯克霍尔德菌属Burkholderia细菌的生理生化特性一致，将该菌初步鉴定为伯克霍尔德菌Burkholderia sp.。
经基因组DNA提取、PCR扩增和测序，并将其序列进行BLAST比对，结果表明：1)菌株GD1−1的16S rDNA基因序列长度为
1424 bp，与洋葱伯克霍尔德菌B. contaminans (CP046609.1)和B. contaminans(CP028809.1)序列相似性均为100%；2)菌株GD1−1的GyrB基因序列长度为688 bp，与B. contaminans(CP009744.1)序列相似性为100%；3)菌株GD1−1的AtpD基因序列长度为707 bp，与B. contaminans(CP013390.1)和B. contaminans(CP009744.1)序列相似性为100%；4)菌株GD1−1的GltB基因序列长度为617 bp，与B. contaminans(CP009744.1)序列相似性为100%。基于多基因序列构建的系统发育树结果(图3)表明，菌株GD1−1与B. contaminans聚为一支。![]()
图 3 基于16S rDNA、GyrB、AtpD和GltB基因序列构建的菌株GD1−1系统发育树Figure 3. Phylogentic tree of strain GD1-1 based on concatenated sequences of 16S rDNA, GyrB, AtpD and GltB genes综合形态特征、生理生化特性和分子生物学分析结果，菌株GD1−1被鉴定为洋葱伯克霍尔德菌B. contaminans。
2.4 拮抗菌GD1−1的生长曲线
采用稀释平板法对菌株GD1−1生长曲线进行测定，结果(图4)表明，菌株GD1−1的生长曲线分布：0~8 h为延迟期，8~16 h为对数生长期，16~24 h为稳定生长期，24 h后进入衰亡期；在20~24 h时，菌株GD1−1的活菌数可达到1×1013 CFU/mL。
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图 4 菌株GD1−1在NA培养基中的生长曲线Figure 4. Growth curve of the strain GD1-1 in NA culture medium2.5 拮抗菌GD1−1的抑制作用
2.5.1 对Foc TR4菌丝生长的影响
采用平板对峙法，并对Foc TR4菌丝进行显微观察，结果表明，Foc TR4正常菌丝形态饱满，粗细均匀，细长而光滑，有很好的完整性和连续性，无明显断裂现象(图5A)；受菌株GD1−1影响的Foc TR4菌丝出现畸形，部分菌丝膨大变粗(图5B)。
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图 5 菌株GD1−1抑制Foc TR4菌丝生长A：Foc TR4正常菌丝形态；B：菌株GD1−1导致Foc TR4菌丝畸形。Figure 5. Inhibition of hyphal growth of Foc TR4 by the strain GD1-1A: Normal mycelia of Foc TR4; B: Deformed mycelia of Foc TR4 treated with strain GD1-1.2.5.2 对Foc TR4分生孢子萌发的影响
将菌株GD1−1发酵上清液与Foc TR4分生孢子共培养，结果(图6)表明，正常Foc TR4分生孢子的萌发率为90.6%；受菌株GD1−1发酵上清液影响的Foc TR4分生孢子萌发率仅为1.5%，抑制率达到了99.8%。
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图 6 菌株GD1−1抑制Foc TR4分生孢子萌发柱子上不同小写字母表示处理间的差异显著(P<0.05，Duncan’s 法)。Figure 6. Inhibition of conidial germination of Foc TR4 by the strain GD1-1Different lowercase letters on the pillar indicated significant difference between treatments (P<0.05, Duncan’s method).2.5.3 拮抗菌GD1−1的抑菌谱
以10种植物病原真菌为靶标菌，对菌株GD1−1的抑菌谱进行测定。结果(图7和表2)表明，菌株GD1−1对这10种植物病原真菌均有不同程度的抑制效果，抑制率均在66.0%以上；菌株GD1−1对尖孢镰刀菌番茄专化型、香蕉炭疽病菌、链格孢菌、腐皮镰刀菌的抑菌效果好，抑制率均在75.0%以上；对尖孢镰刀菌不同专化型的抑制效果存在差异，如对番茄专化型的抑制率为78.0%，但对苦瓜专化型仅为71.3%。表明菌株GD1−1具有较广的抑菌谱。
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图 7 菌株GD1−1对不同植物病原真菌的平板对峙Figure 7. Antagonistic effects of strain GD1-1 on different phytopathogenic fungi表 2 菌株GD1−1对不同植物病原真菌的抑制作用Table 2. Inhibition of different phytopathogenic fungi by the strain GD1-1病原菌
Pathogen抑制率1)/%
Inhibition rate病原菌
Pathogen抑制率1)/%
Inhibition rate尖孢镰刀菌番茄专化型 Fol 78.0±0.3a 香蕉枯萎病菌1号小种 Foc1 72.0±0.5bc 香蕉炭疽病菌 C. musae 77.9±0.3a 尖孢镰刀菌苦瓜专化型 Fom 71.3±0.3bc 链格孢菌 A. alternata 76.8±1.1a 变红镰刀菌 F. incarnatum 69.9±0.5cd 腐皮镰刀菌 F. solani 76.4±0.9a 多主棒孢菌 C. cassiicola 67.9±0.2de 尖孢镰刀菌冬瓜专化型 Fob 73.5±0.4b 禾谷镰刀菌 F. graminearum 66.1±2.6e 1)表中数据为平均值±标准误，不同小写字母表示差异显著(P<0.05，Duncan’s 法)。
1) Values were the means ± SE and different lowercase letters indicated significant difference (P<0.05, Duncan’s method).2.6 拮抗菌GD1−1对香蕉枯萎病的防效分析
采用室内盆栽试验法分析了拮抗菌GD1−1对香蕉枯萎病的防效。结果(图8)表明，仅用ddH2O处理的巴西蕉植株生长正常，未表现任何异常症状；仅接种Foc TR4的巴西蕉植株叶片黄化，球茎变褐，表现出了典型的香蕉枯萎病症状；而用菌株GD1−1处理的巴西蕉植株黄化程度和球茎变褐面积明显减少。病情指数统计结果(图9)表明，Foc TR4处理的巴西蕉病情指数为80.75，而菌株GD1−1处理后的巴西蕉病情指数降至35.86，防治效果为55.6%。说明菌株GD1−1对香蕉枯萎病具有较好的防效。
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图 9 香蕉枯萎病病情指数柱子上不同小写字母表示差异显著(P<0.05，Duncan’s 法)。Figure 9. Disease index of banana Fusarium wiltDifferent lowercase letters on the pillar indicated significant difference (P<0.05, Duncan’s method).2.7 拮抗菌GD1−1对香蕉植株的促生作用
室内盆栽试验结果表明，与ddH2O处理相比，菌株GD1−1可促进香蕉植株的生长(图10)，其鲜质量(图11A)和球茎直径(图11B)分别增加了48.8%和17.0%，说明菌株GD1−1对香蕉植株具有显著的促生作用。
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图 11 香蕉苗鲜质量(A)和球茎直径(B)柱子上不同小写字母表示差异显著(P<0.05，Duncan’s 法)。Figure 11. Seedling fresh weight (A) and corm diameter (B) of bananaDifferent lowercase letters on the pillar indicated significant difference (P<0.05, Duncan’s method).菌株GD1−1促生潜力分析结果(图12)表明，菌株GD1−1可在NKA培养基上生长，菌落周围有透明的油滴状出现，说明菌株GD1−1具有解钾能力；菌株GD1−1可在NPA培养基和牛奶培养基生长，且菌落周围都有透明圈，说明其具有分解无机磷和产蛋白酶的能力；菌株GD1−1在苯胺蓝−PDA培养基中没有褪色圈的出现，说明其不具有降解木质素的能力；菌株GD1−1能在CAS培养基生长，且菌落周围有明显的橘黄色分泌圈，说明具有产铁载体的能力。可见，菌株GD1−1具有明显的解钾、分解无机磷、产蛋白酶以及产铁载体的能力，说明其具有良好的生防潜力。
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图 12 菌株GD1−1的促生潜力A：NKA培养基；B：NPA培养基；C：牛奶培养基；D：苯胺蓝-PDA培养基；E：CAS培养基。Figure 12. The growth promoting potential of strain GD1-1A: NKA medium; B: NPA medium; C: Milk medium; D: Aniline blue-PDA medium; E: CAS medium.3. 讨论与结论
植物根际土壤拥有大量的微生物，被称为植物的第2基因库，土壤中微生物资源丰富，是拮抗菌筛选的重要来源[21]。本研究从健康香蕉植株根际土壤中分离筛选出了1株对Foc TR4具有良好抑制效果的菌株GD1−1；通过对其菌落形态、生理生化特征和多基因序列分析，将菌株GD1−1鉴定为洋葱伯克霍尔德菌Burkholderia contaminans，该菌在后续的生防菌剂研发和应用中具有良好的定殖能力。
洋葱伯克霍尔德菌是一组表型相近但基因型不同的复合物，被称为洋葱伯克霍尔德菌群(B. cepacia complex, Bcc)[22]，广泛分布于水、土壤和植物中。截至目前，已报道了该菌群对多种植物病害具有防治作用，如草莓灰霉病[9]、桃褐腐病[23]、甜樱桃褐腐病[24]、红茎腐病[25]、番茄枯萎病[26]、黄瓜枯萎病[27]等。本文证实菌株GD1−1对香蕉枯萎病的防效为55.6%，具有广谱的抑菌作用；但该菌株是否对其他植物真菌病害也具有防效，仍有待进一步研究。
本文研究发现菌株GD1−1可显著抑制Foc TR4菌丝生长，导致菌丝畸形，并显著抑制其分生孢子的萌发。分析菌株GD1−1的抑菌活性组分可以进一步揭示其抑菌机理。已有学者尝试分离纯化该菌发酵液研究洋葱伯克霍尔德菌的抑菌机理，如权春善等[28]通过Sephadex-75pg、Sephacryl S-100柱层析分析纯化洋葱伯克霍尔德菌B. cepacia CF-66发酵液粗提液，获得抗菌物质CF66Ι，明确该物质非核酸和蛋白质是一种带酰胺键的新型抑菌化合物。也有学者利用代谢组学开展了洋葱伯克霍尔德菌的抑菌机理研究，发现该菌可产生硝吡咯菌素、吩嗪、苯基吡咯、Cepaciamide A和Cepacidine A [27, 29]、吡咯硝啉、儿茶酚和麦角他胺[25, 28]等多种抑菌活性的次生代谢产物。宫安东等[30]采用气相色谱串接质谱法对吡咯伯克霍尔德菌 B. pyrrocinia WY6-5的挥发性抑菌物质进行了分析，鉴定其活性物质为二甲基二硫，可抑制禾谷镰刀菌F. graminearum、链格孢菌A. alternata等8种植物病原真菌的生长。Wang等[31]通过HPLC技术，分离鉴定了伯克霍尔德菌B. pyrrocinia菌株Lyc2的抑菌活性物质为Occidiofungin。
细菌的产铁载体能力是一个很重要的防病促生指标，通过螯合土壤中的铁来改善自身营养状况，也可以供给植物利用，还能与病原微生物竞争铁，以达到防病促生的目的[32-33]。章嘉会等[34]研究发现，洋葱伯克霍尔德菌菌株JK−1和越南伯克霍尔德菌B. vietnamiensis菌株JK−4具有产铁载体的能力和广谱抑菌活性，对小麦和黄瓜种子萌发具有显著促生作用。王贻莲等[35]研究发现越南伯克霍尔德菌菌株B418具有固氮、解磷、解钾等能力和促生作用，对根结线虫病害具有良好防效。本文研究发现菌株GD1−1不仅对香蕉枯萎病具有良好的防效和较广的抑菌谱，而且具有解磷、解钾、产蛋白酶、产铁载体能力，对香蕉具有促生作用；菌株GD1−1对香蕉枯萎病具有良好的生防潜力和开发前景。
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图 2 MAF、DR2与填充准确性(基因型相关性)的分布
各点95%置信区间以垂直线标识
Figure 2. Distribution of MAF, DR2 and imputation accuracy (genotype correlation)
The vertical line represents the 95% confidence interval of each point
表 1 芯片之间重叠位点的基因型一致性与相关性
Table 1 The consistency and correlation of overlapping loci among three chips
芯片−芯片
Chip-chip一致性
Consistency相关性
Correlation纽勤50K−中芯一号50K
Geneseek 50K-ZhongxinⅠ50K0.999 0.996 纽勤50K−液相50K
Geneseek 50K - Liquid 50K0.991 0.985 中芯一号50K−液相50K
ZhongxinⅠ50K-Liquid 50K0.991 0.987 
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表 2 3款芯片基因型填充至序列数据的填充准确性1)
Table 2 The imputation accuracy of three chips from chip data to sequencing data
芯片
Chip未质控
No quality control质控标准 Quality control standard MAF≥0.1 DR2≥0.8 DR2≥0.95 纽勤50K Geneseek 50K 0.886(0.828) 0.873(0.838) 0.938(0.917) 0.974(0.966) 中芯一号50K ZhongxinⅠ50K 0.886(0.823) 0.876(0.835) 0.944(0.918) 0.976(0.959) 液相50K Liquid 50K 0.898(0.814) 0.866(0.825) 0.930(0.909) 0.969(0.960) 1)表中数据为位点基因型一致性(基因型相关性)；基因型一致性指的是基因型完全一致的个数占总基因型个数的比例；基因型相关性用将基因型转换为0、1、2剂量编码后基因型之间的皮尔逊相关系数来表示
1) Data in the table are genotype consistencies (genotype correlations) of loci; Genotype consistency refers to the proportion of the number of completely consistent genotypes in the total number of genotypes; Genotype correlation is represented by the Pearson correlation coefficient between the genotypes after converting genotype to dosage encoding of 0, 1, and 2
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[1] 唐立群, 肖层林, 王伟平. SNP分子标记的研究及其应用进展[J]. 中国农学通报, 2012, 28(12): 154-158. doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.2012-0074 [2] 徐云碧, 杨泉女, 郑洪建, 等. 靶向测序基因型检测(GBTS)技术及其应用[J]. 中国农业科学, 2020, 53(15): 2983-3004. doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2020.15.001 [3] 何桑, 丁向东, 张勤. 基因型填充方法介绍及比较[J]. 中国畜牧杂志, 2013, 49(23): 95-100. doi: 10.3969/j.issn.0258-7033.2013.23.022 [4] 叶绍潘. 基于全基因组测序数据的基因型填充准确性研究[D]. 广州: 华南农业大学, 2017. [5] BROWNING B L, ZHOU Y, BROWNING S R. A one-penny imputed genome from next-generation reference panels[J]. American Journal of Human Genetics, 2018, 103(3): 338-348. doi: 10.1016/j.ajhg.2018.07.015
[6] BROWNING S R, BROWNING B L. Rapid and accurate haplotype phasing and missing-data inference for whole-genome association studies by use of localized haplotype clustering[J]. American Journal of Human Genetics, 2007, 81(5): 1084-1097. doi: 10.1086/521987
[7] HOWIE B N, DONNELLY P, MARCHINI J. A flexible and accurate genotype imputation method for the next generation of genome-wide association studies[J]. PLoS Genetics, 2009, 5(6): e1000529. doi: 10.1371/journal.pgen.1000529
[8] VANRADEN P M, SUN C, O'CONNELL J R. Fast imputation using medium or low-coverage sequence data[J]. BMC Genetics, 2015, 16: 82.
[9] HICKEY J M, KINGHORN B P, TIER B, et al. A phasing and imputation method for pedigreed populations that results in a single-stage genomic evaluation[J]. Genetics Selection Evolution, 2012, 44(1): 9. doi: 10.1186/1297-9686-44-9
[10] BECKER T, KNAPP M. Maximum-likelihood estimation of haplotype frequencies in nuclear families[J]. Genetic Epidemiology, 2004, 27(1): 21-32. doi: 10.1002/gepi.10323
[11] SARGOLZAEI M, CHESNAIS J P, SCHENKEL F S. A new approach for efficient genotype imputation using information from relatives[J]. BMC Genomics, 2014, 15: 478. doi: 10.1186/1471-2164-15-478
[12] 汪楷庭, 付璐, 孟庆利, 等. 基于填充测序数据的大白猪繁殖性状全基因组关联分析[C]//中国畜牧兽医学会. 第三届中国猪业科技大会暨中国畜牧兽医学会2019年学术年会论文集. 青岛: 中国畜牧兽医学会, 2019: 55. [13] CLEVELAND M A, HICKEY J M. Practical implementation of cost-effective genomic selection in commercial pig breeding using imputation[J]. Journal of Animal Science, 2013, 91(8): 3583-3592. doi: 10.2527/jas.2013-6270
[14] ZHANG C, KEMP R A, STOTHARD P, et al. Genomic evaluation of feed efficiency component traits in Duroc pigs using 80K, 650K and whole-genome sequence variants[J]. Genetics Selection Evolution, 2018, 50(1): 14. doi: 10.1186/s12711-018-0387-9
[15] GROSSI D A, BRITO L F, JAFARIKIA M, et al. Genotype imputation from various low-density SNP panels and its impact on accuracy of genomic breeding values in pigs[J]. Animal: An International Journal of Animal Bioscience, 2018, 12(11): 2235-2245.
[16] ALILOO H, MRODE R, OKEYO A M, et al. The feasibility of using low-density marker panels for genotype imputation and genomic prediction of crossbred dairy cattle of East Africa[J]. Journal of Dairy Science, 2018, 101(10): 9108-9127. doi: 10.3168/jds.2018-14621
[17] IBEAGHA-AWEMU E M, PETERS S O, AKWANJI K A, et al. High density genome wide genotyping-by-sequencing and association identifies common and low frequency SNPs, and novel candidate genes influencing cow milk traits[J]. Scientific Reports, 2016, 6: 31109. doi: 10.1038/srep31109
[18] TALOUARN E, BARDOU P, PALHIÈRE I, et al. Genome wide association analysis on semen volume and milk yield using different strategies of imputation to whole genome sequence in French dairy goats[J]. BMC Genetics, 2020, 21(1): 19.
[19] HUANG S, HE Y, YE S, et al. Genome-wide association study on chicken carcass traits using sequence data imputed from SNP array[J]. Journal of Applied Genetics, 2018, 59(3): 335-344. doi: 10.1007/s13353-018-0448-3
[20] 邱奥, 王雪, 孟庆利,等. 3款猪50K SNP芯片基因型填充效果研究[J]. 中国畜牧杂志, 2021, 57(S1): 33-38. [21] BUTTY A M, SARGOLZAEI M, MIGLIOR F, et al. Optimizing selection of the reference population for genotype imputation from array to sequence variants[J]. Frontiers in Genetics, 2019, 10: 510. doi: 10.3389/fgene.2019.00510
[22] PAUSCH H, AIGNER B, EMMERLING R, et al. Imputation of high-density genotypes in the Fleckvieh cattle population[J]. Genetics Selection Evolution, 2013, 45(1): 3. doi: 10.1186/1297-9686-45-3
[23] DAETWYLER H D, CAPITAN A, PAUSCH H, et al. Whole-genome sequencing of 234 bulls facilitates mapping of monogenic and complex traits in cattle[J]. Nature Genetics, 2014, 46(8): 858-865. doi: 10.1038/ng.3034
[24] MCCARTHY S, DAS S, KRETZSCHMAR W, et al. A reference panel of 64, 976 haplotypes for genotype imputation[J]. Nature Genetics, 2016, 48(10): 1279-1283. doi: 10.1038/ng.3643
[25] DAVIES R W, FLINT J, MYERS S, et al. Rapid genotype imputation from sequence without reference panels[J]. Nature Genetics, 2016, 48(8): 965-969. doi: 10.1038/ng.3594
[26] DAVIES R W, KUCKA M, SU D, et al. Rapid genotype imputation from sequence with reference panels[J]. Nature Genetics, 2021, 53(7): 1104-1111. doi: 10.1038/s41588-021-00877-0
[27] RUBINACCI S, RIBEIRO D M, HOFMEISTER R J, et al. Efficient phasing and imputation of low-coverage sequencing data using large reference panels[J]. Nature Genetics, 2021, 53(1): 120-126. doi: 10.1038/s41588-020-00756-0
[28] BOLORMAA S, GORE K, VAN DER WERF J H J, et al. Design of a low-density SNP chip for the main Australian sheep breeds and its effect on imputation and genomic prediction accuracy[J]. Animal Genetics, 2015, 46(5): 544-556. doi: 10.1111/age.12340
[29] VAN DEN BERG I, BOICHARD D, LUND M S. Comparing power and precision of within-breed and multibreed genome-wide association studies of production traits using whole-genome sequence data for 5 French and Danish dairy cattle breeds[J]. Journal of Dairy Science, 2016, 99(11): 8932-8945. doi: 10.3168/jds.2016-11073
[30] PICCOLI M L, BRITO L F, BRACCINI J, et al. Genomic predictions for economically important traits in Brazilian Braford and Hereford beef cattle using true and imputed genotypes[J]. BMC Genetics, 2017, 18(1): 2. doi: 10.1186/s12863-017-0475-9
[31] 王珏, 刘成琨, 刘德武, 等. 基于不同密度SNP芯片在杜洛克公猪中的全基因组选择效果分析[J]. 中国畜牧杂志, 2019, 55(12): 75-79. [32] DUFFLOCQ P, PÉREZ-ENCISO M, LHORENTE J P, et al. Accuracy of genomic predictions using different imputation error rates in aquaculture breeding programs: A simulation study[J]. Aquaculture, 2019, 503: 225-230. doi: 10.1016/j.aquaculture.2018.12.061
[33] AKBARPOUR T, HOSSEIN-ZADEH N G, SHADPARVAR A A. Marker genotyping error effects on genomic predictions under different genetic architectures[J]. Molecular Genetics and Genomics, 2021, 296(1): 79-89. doi: 10.1007/s00438-020-01728-z
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