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迫切需要扩展花生基因组学知识基础，以提高其在目标环境中的产量和适应性。全基因组测序能够发现区分目标环境中适应性种质与非适应性种质的基因组区域中的选择清扫。当与全基因组关联研究（GWAS）结合时，这一方法能够揭示支撑局部适应性和产量优势的基因。 本研究的目标是建立一个全基因组定量框架，用于鉴定受选择作用的基因组区域，特别聚焦于缩小与重要产量和适应性性状相关区域的范围。此外，还在一个独立的、完成全基因组测序的花生群体中验证了优异单倍型的分布。 一个由197份花生种质资源组成的群体接受了全基因组测序和表型评价，以将该群体解析为适应性和非适应性亚群，从而揭示受选择作用的基因组区域。随后将其与GWAS结合，以揭示控制与产量和适应性相关农艺性状的遗传变异。 严格的单性状和多性状分析共鉴定出与12个农艺性状相关的60个位点，其中7个位点控制多个产量相关性状，表现出多效性。在我们的多样性群体中，48个基因组区域显示出选择信号。在这些选择清扫区域中，6个受到正向选择的位点与性状相关位点共定位。2号染色体上一段跨度约78 Mb的大型基因组区域处于分化选择之下，并含有支撑产量和20荚果长度的基因。9号染色体上的一个F-box转录因子Arahy.37HYKA，以及12号染色体上的一个丙氨酸转移酶蛋白基因Arahy.E9MTVL，携带与产量及相关性状关联的峰值SNP。 我们进一步在另一个groundnut355群体中对结果进行了交叉验证，其中连锁不平衡（LD）区块内对应基因对百仁重（HKW）、荚果长度和荚果重量表现出显著效应。本文构建的基因组资源提供了一个高分辨率变异图谱，可用于界定支撑花生产量和发育性状的基因，增进了我们对重要农艺性状遗传基础的理解，并为后续功能基因组学研究和花生改良计划提供了宝贵资源。
迫切需要扩展花生基因组学知识基础，以提高其在目标环境中的产量和适应性。全基因组测序能够发现区分目标环境中适应性与非适应性种质的基因组区域中的选择清扫。当与全基因组关联研究（GWAS）相结合时，该方法可揭示支撑局部适应性和产量优势的基因。
本研究的目标是建立一个全基因组数量化框架，用于鉴定处于选择之下的基因组区域，尤其聚焦于缩小与重要产量和适应性性状相关的区域范围。此外，还在一个独立的、完成全基因组测序的花生材料群体中验证了优异单倍型的分布。由197份花生种质资源组成的群体接受了全基因组测序和表型评价，以将该群体划分为适应性和非适应性亚群，从而揭示处于选择之下的基因组区域。随后将其与GWAS相结合，以发掘控制与产量和适应性相关农艺性状的遗传变异。
严格的单性状和多性状分析共鉴定出与12个农艺性状相关的60个位点，其中7个位点控制多个与产量相关的性状，表现出多效性。在我们的多样性群体中，48个基因组区域显示出受选择的迹象。在这些选择清扫区域中，有6个受到正向选择的位点与性状相关位点共定位。2号染色体上一段跨度约78 Mb的大型基因组区域处于分化选择之下，并包含支撑产量和20荚果长度的基因。位于9号染色体上的一个F-box转录因子Arahy.37HYKA，以及位于12号染色体上的一个丙氨酸转移酶蛋白基因Arahy.E9MTVL，携带了与产量及相关性状相关的峰值SNP。
我们进一步在另一个groundnut355群体中对结果进行了交叉验证，其中连锁不平衡（LD）区块内的相应基因对百仁重（HKW）、荚果长度和荚果重量表现出显著效应。本文构建的基因组资源提供了一幅高分辨率变异图谱，可用于解析支撑花生产量和发育性状的基因，增进了我们对重要农艺性状遗传基础的理解，并为后续功能基因组学研究和花生改良计划提供了宝贵资源。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.13.738128v1?rss=1
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