基于简化基因组测序RAD-seq的寒兰景观遗传学研究

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寒兰(Cymbidium kanran)是在我国南部广泛分布的兰科(Orchidaceae)兰属(Cymbidium)多年生植物,其极高的经济价值和观赏价值逐渐为国人所喜爱。近年来随着人们对兰属植物的关注度增高,越来越多的野生寒兰居群面临着被采挖造成的栖息地丧失,居群数量减小,原生境被破坏等一系列的问题,研究寒兰居群的遗传多样性和遗传结构以及其在空间上的分布对保护野生寒兰资源可提供理论依据。本文利用简化基因组测序技术(dd-RAD)对我国11个省份分布的463个野生寒兰样本进行测序,得到的高质量SNP位点进行群体遗传结构分析;结合最新发布在wordclim网站上的气候数据预测寒兰在未来不同时期的分布,研究分析了环境变量对寒兰居群遗传结构的影响,主要研究结果如下:1.经过测序筛选后共得到27405个高质量SNP位点,通过stacks程序计算36个寒兰居群的观测杂合度(Ho)、期望杂合度(He)、遗传多样性指数(Pi)值的范围分别在0.2872~0.4045,0.1871~0.2852和0.1936~0.2965之间,平均值分别为0.2814,0.2627和0.2750,整体表明寒兰居群观测杂合度高于期望杂合度的值,并且寒兰群体间存在杂合的选择优势;遗传多样性也处于相对较高水平,江西省上犹县(SY)居群具有最高核苷酸多样性(He=0.2866),重庆酉阳(CQYY)居群的最低(He=0.1871);AMOVA分子表明寒兰居群的遗传变异主要来自居群内部占到总变异的91.71%;寒兰居群的遗传分化Fst指数范围在0.03-0.18,整体具有较低的遗传分化,地理位置相近的居群遗传分化程度也较近,高海拔地区的寒兰居群遗传分化程度较低海拔地区居群的高,表明高海拔的山脉是成为寒兰居群间基因流动的主要障碍;BARRIER 2.0软件的分析结果也指示高海拔地区地理隔离是寒兰居群间基因流动的主要遗传障碍。2.基于SNP数据的STRUCTURE遗传结构分析表明:36个寒兰居群聚为4个基因库,其中西南部云南、四川省的居群为Ⅰ类,贵州、湖南和江西西部的居群聚为Ⅱ类,广西、广东、江西南部以及与福建交界处、福建、浙江省的居群聚为Ⅲ类,Ⅳ类是重庆酉阳居群,分析表明遗传结构组成与复杂的地形有关;PCA分析结果和STRUCTURE分析相近,重庆、云南、四川的居群与其他省份居群明显分离开来,亲缘关系与其他省份相比更远一些。3.基于MaxEnt模型对未来2061-2080和2081-2100两个时期不同情景下预测寒兰分布分析结果表明:整体来说,在未来时期寒兰适生区分布整体有向南迁移并且会呈现出大面积的收缩的可能,仅在2081-2100时期SSPs585情景下会出现短暂的扩张大于收缩的趋势;Maxent模型的寒兰分布在空间自相关分析中表现出集聚模式。Mantel检测到在大的空间尺度范围内,地理距离和寒兰居群的遗传分化显著相关,随着地理距离的增大,寒兰居群间的遗传分化有增加的趋势;但在小尺度空间范围内,这种变化不明显。4.RDA分析表明年均降水量(bio_12)、最干月降水量(bio_14)、最干季降水量(bio_17)、最冷季降水量(bio_19)、温度季节性(bio_4)这几个环境变量对居群遗传结构的影响相同,最湿季降水量与最暖季降水量对群体结构数据的影响程度较小;根据梯度森林(GF)分析,在8个环境因子中,最干季降水(bio_17)和最冷季降水(bio_19)两个环境变量对于寒兰居群遗传变异的影响最显著。在最干季降水和最冷季降水大于50处寒兰居群等位基因频率的变化显著。
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