基于EST数据库进行SNP分子标记开发的研究进展及在猕猴桃属植物中的应

热带亚热带植物学报２０１１，１９（２）：１８４～１９４　

Ｊｏｕｒｎｄ　ｏｆ　ｎ　Ｐｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｓｕｂｔｒｏｔ）ｉｃａｌＢｏ　

基于ＥＳＴ数据库进行ＳＮＰ分子标记开发的　

研究进展及在猕猴桃属植物中的应用研究　

周锦　２，刘义飞。，黄宏文　

（１．中国科学院武汉植物园，武汉４３００７４；２．中国科学院研究生院，北京１０００４９；　

３．中国科学院华南植物园中国科学院植物资源保护与可持续利用重点实验室，广州５１０６５０）　

摘要：对基于ＥＳＴ数据库开发ＳＮＰ标记的特点、开发策略等进行了综述，并介绍了在中华猕猴桃复合体（Ａｃｔｍｉｄ￣　

ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ　Ｐｌａｎｃｈ．）中开发ＥＳＴ—ＳＮＰ的基本思路和初步结果，为后续分子实验验证及其在自然居群中的应用奠定基　

础，并为其它相关物种的ＥＳＴ—ＳＮＰ分子标记开发提供借鉴。　

关键词：生物信息学；猕猴桃；遗传多样性；表达序列标签；单核苷酸多态性　

中图分类号：Ｑ７８　文献标识码：Ａ　文章编号：１００５－３３９５（２０１１）０２—０１８４－１１　

ｄｏｉ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００５－３３９５．２０１　１．０２．０１４　

Ｐｒｏｇｒｅｓｓ　ｏｎ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ＥＳＴ　Ｄｅｒｉｖｅｄ　ＳＮＰ　Ｍａｒｋｅｒｓ　ａｎｄ　Ｉｔｓ　

Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｉｎ　Ａｃｔｉｎｉｄｉａ　ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ　Ｓｐｅｃｉｅｓ　Ｃｏｍｐｌｅｘ　

ＺＨＯＵ　Ｊｉｎ　，ＬＩＵ　Ｙ＇ｌ－ｆｅ？，ＨＵＡＮＧ　Ｈｏｎｇ—ｗｅｎ　

（１．Ｗｕｈｃ￣Ｂｏｔａｎｉｃａｌ　Ｇａｒｄｅｎ，Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｗｕｈａｎ　４３００７４，Ｃｈｉｎａ；２．Ｇｒｄｕａａｔｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　

Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆＳｃ＆ｎｃｅｓ．Ｂｅ￣ｆｍｇ　１０００４９．Ｃｈｉｎａ；３．Ｋｅｙ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆＰｌａｎｔ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ　

Ｓｕｓｔｃｄｎａｂｌｅ　Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｓｏｕｔｈ　ＣｈｉｎａＢｏｔａｎｉｃａｌ　Ｇａｒｄｅｎ，Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆＳｃｏｎｃｅｓ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　５１０６５０，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ａｄｖａｎｃｅｓ　ｉｎ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ＥＳＴ　ｄｅｒｉｖｅｄ　ＳＮＰｓ　ｉｎ　ｐｌａｎｔｓ　ａｎｄ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ　ｗｅｒｅ　

ｒｅｖｉｅｗｅｄ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ　ｒｅｓｕｋｓ　ｏｆ　ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ　ＥＳＴ—ＳＮＰｓ　ｆｒｏｍ　Ａｃｔｉｎｉｄｉａ　ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｗｅｒｅ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．　

Ｔｈｅ　ｐｏｔｅｎｔｉａｌ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　０ｆ　ＥＳＴ—ＳＮＰｓ　ｉｎ　ｋｉｗｉｆｒｕｉｔ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ｓｔｕｄｉｅｓ　ｗｅｒｅ　ｆｕｒｔｈｅｒ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ａｎｄ　ｔｈｅ　

ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ＥＳＴ—ＳＮＰｓ　ｉｎ　ｏｔｈｅｒ　ｓｐｅｃｉｅｓ　ｗａｓ　ｐｒｏｓｐｅｃｔｅｄ．　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ；Ａｃｔ￣ｎｉｄｉａ　ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ；Ｇｅｎｅｔｉｃ　ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ；ＥＳＴ；ＳＮＰ　

生物物种外在的形态变异和多样化与其内在　

的基因组遗传变异息息相关。基因组ＤＮＡ序列中　

一

式生物基因组计划的实施，大量基因组遗传信息的　

积累为新一代分子标记的开发应用提供了新的平　

个核苷酸的突变便可引起相关基因或遗传位点　

台。利用相关基因序列信息发展起来的新型功能　

分子标记（Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ　Ｍａｒｋｅｒｓ，ＦＭｓ）和目标基因分　

功能的改变，并最终导致不同的形态和生态适应　

性。传统的基因组随机ＤＮＡ分子标记（Ｒａｎｄｏｍ　

ＤＮＡ　ｍａｒｋｅｒｓ，ＲＤＭｓ）技术代表了基因组学分析的　

子标记（Ｇｅｎｅ　Ｔａｒｇｅｔｅｄ　Ｍａｒｋｅｒｓ，ＧＴＭｓ）与特定基因　

位点的功能表达密切相关，被广泛应用于生物物种　

的起源、进化以及生态适应性和多样化等研究　

中ｐ】。作为研究结构基因组和功能基因组学的桥　

梁和工具，不同生物物种的各种表达序列标签　

早期阶段，主要用于生物遗传多样性和变异的研究　

以及相关遗传和物理图谱的构建等　］。随着人类　

基因组计￣ｌＪ（Ｈｕｍａｎ　Ｇｅｎｏｍｅ　Ｐｒｏｊｅｃｔ，ＨＧＰ）及其它模　

收稿日期：２０１０－０８—２４　接受日期：２０１０－１０—２４　

基金项目：国家自然科学基金项目（３０９００１１９；３０７７１４７９）；中国科学院重要方向性项Ｈ（￣ｃｘ２一Ｙｗ—Ｎ－０６１）资助　

作者简介：周锦（１９８４～），男，硕士研究生，从事猕猴桃生物多样性研究，ｅｍａｉｌ：ｚｈｏ￣ｉｎ０８＠ｓｃｂｇ　ａｃ　ｃｎ　

通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ　ａｕｔｈｏｒ，ｅｍａｉｌ：ｈｕａｎｇｈｗ＠ｍａｉｌ．ｓｃｂｇ　ａｃ　ｃａ　

第２期　周锦等：基于ＥＳＴ数据库进行ＳＮＰ分子标记开发的研究进展及在猕猴桃属植物中的应用研究　１８５　

（Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　Ｔａｇｓ，ＥＳＴｓ）在３大数据库中　

研究时往往只需对ＳＮＰ位点进行＋／一的分析，易实　

迅速增加，这些ＥＳＴ序列不仅对发现、克隆和定位　现自动化的高通量分析　。最后，相对于传统的分　

新基因起到了重要的作用，而且为以ＰＣＲ技术为　子标记，如ＡＦＬＰ和ＳＳＲ等，ＳＮＰ具有高遗传稳定　

基础开发各种新型功能分子标记提供了重要的　

性和位点丰富等特点　，其应用范围更加广泛，是　

资源　。　

第三代分子遗传标记的典型代表　。由于不同　

在基于ＥＳＴ数据库发展起来的分子标记中，　

ＳＮＰ位点在染色体上的连续分布，同一染色体上所　

单核苷酸多态性分子标记（Ｓｉｎｇｌｅ　Ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　

有ＳＮＰ位点可作为一个整体或一个单倍型　

Ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ，ＳＮＰ）具有位点分布广泛、遗传代表　

（Ｈａｐｌｏｔｙｐｅ）进行遗传。基于单倍型的分析比基于单　

性和稳定性高且易于实现自动化分析等特点，受到　

个ＳＮＰ分析可提供更多的生物学信息，且在分析　

广泛关注。基于表达序列标签发展起来的单核苷　

ＳＮＰ与表型相关性时更为有效　。作为一种新型　

酸多态性分子标记（ＥＳＴ—ＳＮＰ）在遗传图谱构建、重　

的功能分子标记，来自表达序列标签的ＥＳＴ—ＳＮＰ　

要性状基因定位、比较遗传作图、遗传多样性分析　

除具备传统的ＳＮＰ标记的优势外，还可能与功能　

和品种鉴别、分子标记辅助选择育种等方面发挥了　

基因表达有直接或间接的关系，从而强化了ＳＮＰ　

重要作用。目前对基于现有ＥＳＴ数据库信息进行　

标记在遗传研究中的应用。同时由于ＥＳＴ—ＳＮＰ来　

相关ＳＮＰ标记的开发和应用的研究并不多，其潜　

自转录区，具有较高的保守性，在比较不同物种基　

在的生物信息学方法的应用及标记定位分离技术　

因组时非常有利，因而被广泛应用于比较基因组　

仍需进一步的探讨。为此，本文介绍了ＥＳＴ—ＳＮＰ　

学、进化基因组学和候选基因的筛选等方面　。　

分子标记的特点，以及基于现有的ＥＳＴ数据库资　

最近，Ｒａｊｅｅｖ等　引提出，分子标记的定性特征　

源在猕猴桃属　ｃｔ＆ｉｄ￣）植物中进行ＳＮＰ标记开发　

（Ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ　ｎａｔｕｒｅ　ｏｆ　ｄａｔａ，ＱＮＯ）也可作为选择的标　

的策略分析及初步结果，以期为其它物种的ＳＮＰ　

准之一。ＱＮＤ是由文档记录的便捷性、标记的质　

标记开发研究提供借鉴。　

量和标记的可重复性３个重要指标综合决定的，其　

１　ＥＳＴ—ＳＮＰ的特点　

中文档记录的便捷性和标记的可重复性为两个固　

定的指标。相比而言，ＥＳＴ—ＳＮＰ分子标记这两个固　

ＳＮＰ是指基因组ＤＮＡ中某一特定核苷酸位置　

定指标的评分要高于ＥＳＴ—ＳＳＲ和ＥＳＴ．ＡＦＬＰ分子　

上发生的转换、颠换、插入、缺失等变化，其中任意　

标记，表明ＥＳＴ．ＳＮＰ分子标记在现代居群与进化　

一

种等位基因在群体中出现的频率不少于１％『６１，　

遗传学研究中的优势。　

但也有ｃＤＮＡ中频率低于１％的单核苷酸变异　］。　

表达序列标签（Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　Ｔａｇｓ，ＥＳＴ）是指　

２　ＥＳＴ—ＳＮＰ分子标记的开发策略　

通过对ｃＤＮＡ文库随机挑取的克隆进行大规模测　

２．１数据库和生物信息学的利用　

序所获得的ｃＤＮＡ５　或３　端长度为１５０～５００　ｂｐ的　

全基因组ＳＮＰ的开发策略依赖于基因组草图　

序列隅】，它代表了特定组织或特定时期基因表达的　

搜索法，即通过比较基因组中不同染色体的测序结　

特征＿９］。随着功能基因组学的飞速发展，出现了以　果发现ＳＮＰ位点　，这种开发策略多应用于人　

特定ＥＳＴ区段内单个核苷酸变异为基础的分子标　类和其他模式生物中，对其它大多数非模式物种的　

记，称之为ＥＳＴ．ＳＮＰ标记，其主要来自基因组的特　

使用仍存在困难。随着美国国立生物技术信息中　

定表达序列部分，因而有别于随机基因组ＳＮＰ　

一ｔ￣，（Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏａｌｉｔｉｏｎ　Ｂｕｉｌｄｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＮＣＢＩ）、欧洲　

位点。　分子生物学实验室（Ｅｕｒｏｐｅａｎ　Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　Ｂｉｏｌｏｇｙ　

ＳＮＰ分子标记有无法比拟的优势。首先，单核　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＥＭＢＬ）和日本ＤＮＡ数据库（ＤＮＡ　Ｄａｔａ　

苷酸多态性本身是生物遗传变异的根本原因，位于　Ｂａｎｋ　ｏｆ　Ｊａｐａｎ，ＤＤＢＪ）中存储的ＤＮＡ序列数据的迅　

基因内部的ＳＮＰ可能直接影响相关基因的表达水　速增加，这３大数据库成为寻找ＳＮＰ新的重要平　

平和蛋白质结构，对于研究生物体的形态或性状变　

台。这些数据库允许任何机构和个人随时提交各　

异以及适应性进化具有先天的优势　㈦　。其次，由　

种序列，从而导致某一特定区段的数据在数据库中　

于ＳＮＰ位点多呈现二等位基因，在进行基因分型　存在多拷贝，形成不同遗传位点的多态性　］。采用　

１８６　热带亚热带植物学报　第１９卷　

生物信息学分析软件，对这些冗余序列进行自动识　

别并进行ＳＮＰ标记位点的发掘利用已经成为一种　

是将来自同一个基因或遗传位点上具有重叠部分　

的ＥＳＴ整合至单一的簇（ｃ１ｕｓｔｅｒ）中。通过聚类和　

拼接，可产生较长的一致性序列，降低数据的冗余，　

纠正测序错误，用于检测选择性剪切。目前用的最　

多的软件是ＣＡＰ３和Ｐｈｒａｐ。ＣＡＰ３是Ｈｕａｎｇ等　剐　

开发的一套用于序列拼接的软件，它能应用正反向　

信息更正拼接错误并连接重叠群（Ｃｏｎｔｉｇｓ）；在序列　

简单有效且廉价的ＳＮＰ位点开发的新策略，且可　

减少工作的盲目性，省去许多重复测序工作，实现　

高效和低成本。　

基于数据库和生物信息学手段开发ＳＮＰ分子　

标记的途径主要有两种：一种是基于序列标签位点　

（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　Ｔａｇｇｅｄ　Ｓｉｔｅ，ＳＴＳ）和基因组序列的ＳＮＰ　

筛查；另一种是利用已经公布的大量的ＥＳＴ序列　

资源进行筛查检测ＳＮＰ位点　］。相对ＥＳＴ数据资　

源而言，目前已经公布的基因组和ＳＴＳ序列数量　

仍然不够，所以ＥＳＴ－ＳＮＰ是目前基于生物信息学　

方法开发ＳＮＰ标记的主要手段。　

目前，从玉米（Ｚｅａ　ｍａｙ）、拟南芥（Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ　

、

水稻（Ｏｒｙｚａ　ｓａｔｉｖａ）、大麦（Ｈｏｒｄｅｕｍ　ｖｕｌｇｃ￣ｅ）　

等植物中已开发了大量ＥＳＴ—ＳＮＰ口。　。ＥＳＴ．ＳＮＰ　

的开发可以分为３个主要的步骤：第一步是ＥＳＴ数　

据的获取与前期处理，从数据库中直接获取的ＥＳＴ　

序列往往包含一些低质量的小片段（＜１００　ｂｐ），同　

时还带有少量载体序列及末端存在ｐｏｌｙＡ／Ｔ“尾巴”　

的序列，这会影响到信息的分析，所以开发标记之　

前应去除这些“噪音”；第二步是ＥＳＴ数据的聚类　

和拼接，用聚类软件对ＥＳＴ序列进行聚类和拼接，　

得到多序列聚类簇（Ｍｕｌｔｉ－ｍｅｍｂｅｒ　ｃｌｕｓｔｅｒ），用于发　

掘单位点的多态性；最后是制定有效的筛选策略，　

由于ＥＳＴ测序往往只是进行单次测序，而测序方　

法本身固有的局限性使得碱基间测序正确率各不　

相同，可能对基于生物信息学的ＳＮＰ发掘造成干　

扰，因此，需要利用有效的判别标准和算法以排除　

假阳性位点。　

２．２用于ＥＳＴ—ＳＮＰ分析的软件　

ＥＳＴ预处理软件　Ｃｒｏｓｓ　ｍａｔｃｈ是Ｐｈｉｌ　

Ｇｒｅｅｎ编写的拼接程序包的一部分，用于序列拼接　

和比对。它是一款非常好的除去ＮＣＢＩ数据库中　

载体序列和一些过长重复序列片段的工具，可以从　

ｈｔｔｐ．＇／／ｗｗｗ．ｐｈｒａｐ．ｏｒｇ网址下载。和ＢＬＡＳＴ相比，　

它运行的速度稍慢但是准确性更高。ＲｅｐｅａｔＭａｓｋｅｒ　

软件也可以除去一些重复序列，以提高ＥＳＴ组装　

的准确率，可以从ｈｔｔｐ＂Ｊ／ｗｗｗ．ｒｅｐｅａｔｍａｓｋｅｒ．ｏｒｇ下　

载。这两个软件通常捆绑在一起用于ＥＳＴ序列的　

前期处理。　

序列拼接聚类软件　聚类和拼接的目的就　

拼接中应用读取序列的质量信息自动截去序列５　

端和３　端的低质量区域，产生Ｃｏｎｓｅｄ程序可读的　

ＡＣＥ格式拼接结果文件，这款软件适用于小的数据　

集或ＥＳＴ的拼接。另一款软件Ｐｈｒａｐ是Ｐｈｒｅｄ—　

Ｐｈｒａｐ—Ｃｏｎｓｅｄ软件包的一部分，Ｐｈｒａｐ软件用哈密　

尔顿通路的拼接算法，产生准确的一致性序列并进　

行质量估计，因而具有较高的鉴别和处理重复序列　

的能力口　。和ＣＡＰ３相比，Ｐｈｒａｐ的运行速度更快，　

占用的计算机资源更少，适合大规模数据集或ＥＳＴ　

序列的拼接。不过，Ｐｈｒａｐ软件对序列的敏感性不　

如ＣＡＰ３，在对小规模数据集拼接过程中可能会忽　

视序列的微小差异而造成ＥＳＴ的过度拼接　。　

ＳＮＰ分析软件　目前已有许多利用基因组　

数据库进行自动分析ＳＮＰ位点的软件。这些软　

件主要有两种类型：一种是针对ＥＳＴ序列测序质　

量进行分析，利用碱基判断软件重新分析ＥＳＴ测　

序曲线ｐ。。　”，再用统计学方法区分有效的ＳＮＰ信　

息和随机序列误差及错误，如Ｐｈｒｅｄ／Ｐｈｒａｐ／　

ＰｏｌｙＢａｙｅｓ程序等。ＰｏｌｙＢａｙｅｓ软件　在基因组　

序列和峰图文件的支持下能够有效识别旁系同源　

基因，减少ＳＮＰ的假阳性。然而，目前公共数据　

库中许多ＥＳＴ序列通常不附加测序曲线，因而　

ＰｏｌｙＢａｙｅｓ软件的应用具有较大的局限性。另一　

种类型是利用序列比对的冗余性进行ＳＮＰ位点　

的发掘，针对公共数据库中大量ＥＳＴ序列相继推　

出了无需测序曲线图的ＥＳＴ—ＳＮＰ开发软件，如　

ＡｕｔｏＳＮＰ　和ＳｎｉＰｐＥＲ　等。　

ＡｕｔｏＳＮＰ是目前使用较多的软件。两条同源　

的ＥＳＴ序列在同一碱基位点均出现测序错误的可　

能性很小，只要ＳＮＰ突变碱基在ＥＳＴ数据库中出　

现的次数超过１次便可判断假阳性结果。另外，几　

个相邻单碱基位点变异所构成的单倍型模块通常　

作为一个整体遗传下来，分析几个相邻的ＳＮＰ位　

点是否满足单倍型的要求，作为筛选ＳＮＰ的一个　

标准。通过这两条筛选措施，ＡｕｔｏＳＮＰ能够有效地　

第２期　周锦等：基于ＥＳＴ数据库进行ＳＮＰ分子标记开发的研究进展及在猕猴桃属植物中的应用研究　１８７　

开发ＳＮＰ位点，但是无法完全消除旁系同源基因　

的关联性分析【４２］。另外，新出的Ｉｌｕｌｍｉｎａ芯片技术　

的干扰，一些测序错误导致的假阳性ＳＮＰ也可能　完全有别Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ的原位合成专利技术，用微珠　

出现。根据单倍型内ＳＮＰ的相似系数辨别旁系同　为载体，可以产生高密度的探针分布，特别适合大　

源基因或部分同源基因，在ＡｕｏｔＳＮＰ软件的策略基　规模的ＳＮＰ检测，但成本较高。　

础上开发出ＱｕａｌｉｔｙＳＮＰ软件口　，它能有效地排除旁　

系同源基因的干扰，并解决测序错误引起的假阳性　

３　ＥＳＴ—ＳＮＰ分子标记的应用　

问题。Ｔａｎｇ等口　用该软件成功从马铃薯（Ｓｏｌａｎｕｍ　

生物进化及多样化与基因组的遗传变异紧密　

ｔｕｂｅｒｏｓｕｍ）两个品种１６１２０２条ＥＳＴ序列中开发出　相关，同时外在环境的选择作用会对特定基因的进　

１７７４５个ＳＮＰ，用重测序方法验证，有９４．３％得到　

化方式产生影响　］，对基于编码区标记的基因组扫　

确认。　

描更容易分析这些特定基因的分子适应过程。　

ＡｕｔｏＳＮＰ和ＱｕａｌｉｔｙＳＮＰ软件都可以通过建立　

Ｍａｒｉｅ等　选择数量性状有差异的白云杉（Ｐｉｃｅａ　

自己的数据库和公共数据库相关联，完成基因序列　

ｇｌａｕｃａ）６个自然居群，分析了３４５个表达基因的　

的注释工作。用户也可以使用一些常用的注释工　

５３４个ＥＳＴ．ＳＮＰ位点，通过计算居群间的ＳＮＰ发　

具如ＢＬＡＳＴ等将拼接而成的一致性序列和公共数　

生频率和估计异常值鉴定出自然选择下的候选基　

据库已知的非冗余蛋白质数据库（ｎｒ）、非冗余核酸　

因，并用贝叶斯方法分析位点差异，结果表明这种　

数据库（ｎｔ）、蛋白质功能结构域（ｄｏｍａｉｎ）及基序　

分离位点和居群影响的分析方法对于鉴定选择压　

（ｍｏｔｉｆ）等二级数据库进行同源性比对，从而赋予这　

力下的候选基因是非常有效的。利用物种间ＤＮＡ　

些一致性序列一定的基因功能信息。　

序列尤其是编码序列的保守性　］，通过比较ＥＳＴ－　

２．３　ＥＳＴ—ＳＮＰ位点的验证方法　

ＳＮＰ分子标记在不同物种基因组中的分布，可以揭　

用生物信息学方法开发的ＳＮＰ位点不可避免　

示染色体的共线性，从而对不同物种的基因组结构　

的有假阳性产生，需要通过其它的实验方法检测之　

及基因组演化历程进行精密分析。Ｊｏｓｅ等　用生　

后才能使用。目前ＳＮＰ的检测分析技术非常多，　

物信息学方法，利用ＳＧＮ数据库中番茄　

最直接的方法是进行目标片段测序，也是最具信服　

（Ｌｙｃｏｐｅｒｓｉｃｏｎ　ｅｓｃｕｌｅｎｔｕｍ）３个品种的ＥＳＴ数据开　

力的标准，但费用较高，不适合批量ＳＮＰ位点的检　

发出ＳＮＰ标记，并对野生种和栽培种的序列进行　

测。传统的检测技术是进行小通量ＳＮＰ分型测　

差异分析，用ＭｃＤｏｎａｌｄ—Ｋｒｅｉｔｍａｎ分析法　和以密　

试，例如酶切扩增多态性序列（Ｃｌｅａｖｅｄ　ａｍｐｌｉｆｉｅｄ　

码子为基础的最大似然法　分析序列的进化与　

ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｃ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ，ＣＡＰＳ）或ｄＣＡＰＳ法ｐ　、单链　

适应、自然选择的过程，揭示了一些与野生种的进　

构象多态性（ｓｉｎｇｌｅ　ｓｔｒａｎｄ　ｃｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓ，　

化及栽培种的驯化过程相关的基因和基因家族，为　

ＳＳＣＰ）、等位基因特异性ＰＣＲ（Ａｌｌｅｌｅ　ｓｐｅｃｉｆｉｃ　ＰＣＲ，　

中性进化学说提供了一些支持的依据。　

ＡＳ－ＰＣＲ）ｐ　８］等。这些技术虽然难以实现大规模高　

在居群遗传学研究中，利用ＥＳＴ—ＳＮＰ分子标　

通量ＳＮＰ位点的筛选和自动化检测，但只需常规　

记可以分析同源ＤＮＡ序列的遗传分化程度，进而　

的实验试剂和设备，可以较方便快捷地完成少量　

了解物种的遗传多样性和系统进化的关系。Ｇａｒｙ　

ＳＮＰ位点的检测工作。基于荧光标记的ＳｎａＰｓｈｏｔ　

等　叫用几种主要农作物的３５０多万条ＥＳＴ开发出　

方法、基质辅助激光解吸电离．飞行时间质谱法　

十多万个候选ＳＮＰ位点，并分析比较了不同农作　

（ＭＡＬＤＩ．ＴＯＦ）ｐ　和高分辨溶解曲线分析（ｈｉｇｈ　

物中ＳＮＰ的分布密度、连锁程度，结果表明异源多　

ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｍｅｌｔｉｎｇ，ＨＲＭ）　都适用于中等通量ＳＮＰ　

倍体小麦（Ｔｒｉｔｉｃｕｍ　ａｅｓｔｉｖｕｍ）和八倍体甘蔗　

位点的检测验证，对设备仪器有不同要求，针对不　

（Ｓａｃｃｈｃｏ－ｕｍ　Ｄ∥　删　）序列的ＳＮＰ多态性最高，　

同的实验条件，可以选择合适的方法加以应用。此　其次是四倍体玉米，二倍体水稻、高梁（Ｓｏｒｇｈｕｍ　

外，ＳＮＰ芯片是一种通量很高的检测ＳＮＰ的手段，　

ｂｉｃｏｌｏｒ）等最低。毛新国等　用生物信息学方法开　

一

次可同时检测百万个ＳＮＰ，是大规模分析的最主　

发出１２９６个小麦ＳＮＰ，通过比较３个基因组供体　

要手段之一【４】］。最新推出的Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ　ＳＮＰ　６．０它　

的ＥＳＴ—ＳＮＰ数量和利用２２个基因构建的进化树　

可以检测９３　１９４６个ＳＮＰ，主要应用于大规模人群　

进行系统进化分析，结果表明小麦的３个基因组供　

１８８　热带亚热带植物学报　第１９卷　

体中Ａ、Ｄ基因组亲缘关系比较近，而与ｓ基因组　

的关系比较远。Ｓｃｈｍｉｄ等口　利用拟南芥种问的　

ＳＴＳ和ＥＳＴ比对发掘ＳＮＰ，对１２份拟南芥材料进　

行系统分类学分析，并用邻近归并法（Ｎｅｉｇｈｂｏｒ—　

Ｊｏｉｎｉｎｇ）构建系统树，揭示了其中两个生态型Ｃｖｉ—Ｏ　

与Ｃｏｌ－Ｏ之间存在较大遗传距离。　

植物遗传多样性评价是种质资源保护、开发和　

利用的基础，利用分子标记可极大地提高发掘优异　

自然种质资源的效率。功能性ＥＳＴ—ＳＮＰ分子标记　

是直接对目标基因区的扩增，有利于对已知功能基　

因进行克隆定位　。Ｆｅｎｇ等　用ＥＳＴ—ＳＮＰ分子　

标记构建了白菜型油菜（Ｂｒａｓｓｉａ　ｃａｍｐｅｓｔｒｉｓ）的连锁　

图谱，通过与拟南芥比较，鉴定出控制花期的　

ＢｒＦＬＣ１和ＢｒＦＬＣ２基因，并在早花期亲本系的启动　

子中鉴定出３个与ＢｒＦＬＣ２基因低表达相关的ＳＮＰ　

位点。Ｙａｎｇ等　用番茄（３个品种的ＥＳＴ数据，在　

４４个基因中发掘了１０１个候选ＳＮＰ位点，经检测　

证明８３％是真实的，将４６个ＳＮＰ定位在染色体的　

特定区域，证明２个ＳＮＰ与果实颜色基因座紧密　

连锁。与性状相关基因紧密连锁标记的获得，提高　

了育种的选择性与预见性，将加快新品种的选育进　

程。Ｕｍｅｍｏｔｏ等Ｉ　卅报道水稻编码区的淀粉酶ＩＩ　ａ　

（ＳＳＩＩａ）基因位点存在５个ＳＮＰｓ，其中１个ＳＮＰ能　

引起氨基酸编码的改变，靠近Ｃ末端的两个ＳＮＰｓ　

能引起氨基酸的变化，可能是引起淀粉酶ＩＩ　ａ基因　

活性改变的关键因素，从而为培育中等直链淀粉含　

量的水稻恢复系提供了理论指导。Ｓｈｕ等　用生　

物信息学方法将大￣．（Ｇ！ｙｃｉｎｅ　）ＥＳＴ序列联配　

到大豆基因组序列上，发掘出ＥＳＴ—ＳＮＰ位点５３７　

个，有效促进了大豆的遗传育种研究。　

４　ＥＳＴ—ＳＮＰ标记开发前景展望　

通过ＥＳＴ数据库开发ＳＮＰ并不是将来自不同　

个体的同源ＥＳＴ进行简单比对找出差异碱基，实　

际操作过程中会面临许多问题，需要制定有效的措　

施加以解决。构建ｃＤＮＡ文库时，各种反转录酶和　

ＤＮＡ聚合酶会不可避免地引入错配［５　。同时双脱　

氧核苷酸终止测序法本身固有的局限性使得同一　

读序碱基间测序正确率不同，特别在ＥＳＴ序列两　

端测序质量普遍较低。为避免这个问题，需要在筛　

选时选择高质量的序列区域的位点进行比对分析。　

再比如，在序列比对和拼接过程中，旁系同源基因　

（Ｐａｒａｌｏｇｏｕｓ　ｇｅｎｅ）容易被错误当成等位基因进行比　

对拼接，导致开发的ＳＮＰ存在假阳性。因此需要　

设计相应的算法排除非目标序列的干扰。　

大部分开发的ＥＳＴ—ＳＮＰ位点在二倍体植物中　

能够得到有效检测和证实。但自然界中许多重要　

植物都包含多倍体，如油菜（Ｂｒａｓｓｉｃａ　ｎｃｑｇｕｓ）、棉花　

（Ｇｏｓｓｙｐｉｕｍ　ｈｉｒｓｕｔｕｍ）、烟草（Ｎｉｃｏｔｉｃ￣ａ　ｔａｂａｃｕｍ）等都　

是异源四倍体，普通小麦等是六倍体。二倍体植物　

的ＳＮＰ位点检测方法应用于多倍体植物中可能存　

在困难，虽然测序的方法可以鉴定同源多倍体真实　

的ＳＮＰ位点　，但阵列杂交技术在分析杂合多倍　

体时却有很大困难。现在的分型技术无法区分　

ＳＮＰ位点是在异源多倍体染色体之间还是染色体　

之内　］。所以怎样在异源多倍体物种中鉴定ＳＮＰ　

仍然是一个难题。这也是ＥＳＴ—ＳＮＰ等分子标记在　

多倍体植物中应用的瓶颈。　

随着生物信息学算法的完善，新的分析ＳＮＰ　

的软件不断产生和成熟，软件和分析策略已不再是　

有效开发ＳＮＰ标记位点的最大制约因素，而大量　

相关ＥＳＴ数据库的不断积累和发展便显得更加关　

键。大量数据的积累有利于发掘基因组上更多相　

关基因本身遗传变异的ＳＮＰ位点，有助于进行特　

异数量遗传性状与个体分子标记的关联性分析，也　

叫全基因组扫描（Ｗｈｏｌｅ—ｇｅｎｏｍｅ　Ｓｃａｎｉｎｇ，ＷＧＳ）、　

全基因组水平的关联性分析（Ｇｅｎｏｍｅ．ｗｉｄｅ　

Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　Ｓｔｕｄｉｅｓ，ＧＷＡＳ）或关联性遗传　

（Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　Ｇｅｎｅｔｉｃｓ）　”。另外，目前ＳＮＰ位点的　

鉴定和验证技术也在不断发展，ＳＮＰ芯片等新的高　

通量检测技术的出现和发展成熟，将会极大地促进　

利用生物信息学方法开发ＳＮＰ分子标记。据报　

道，Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ公司最新开发了１张经过４０次测序　

验证总共包含１１５００个人类ＳＮＰ的测序芯片，而　

高密度的水稻ＳＮＰ芯片也即将问世　］。可以预　

见，大规模基因挖掘和功能鉴定的热潮即将到来，　

基于ＥＳＴ数据库开发ＳＮＰ标记生物信息策略将会　

被越来越多地使用。　

５猕猴桃属植物开发ＥＳＴ—ＳＮＰ标记的　

可行性分析　

猕猴桃属（Ａｃｔｉｎｉｄｉａ　Ｌｉｎｄ１．）隶属于猕猴桃科　

（Ａｃｔｎｉｉｄｉａｃｅａｅ　Ｈｕｔｃｈ．），有５５种２０变种，约７５个分　

类群　。其栽培品种也比较多，主要是基于中华猕　

第２期　周锦等：基于ＥＳＴ数据库进行ＳＮＰ分子标记开发的研究进展及在猕猴桃属植物中的应用研究　１８９　

猴桃　．ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）复合体的两个变种，即中华猕猴　

从ＮＣＢＩ数据库的中华猕猴桃复合体ＥＳＴ序列进　

行ＳＮＰ分子标记开发的可行性，同时介绍利用　

桃（　．ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ　ＶＩＩＩ７．ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）和美味猕猴桃（　．　

ｃｈｍｅｎｓｉｓ　ｖａｔ．ｄｅｌｉｃｉｏｓａ）培育而来。猕猴桃属植物主　

要分布在东亚地区，中国为其分布中心，少数种分　

布于南亚地区，其目然地理分布广泛，从北纬５０。到　

赤道附近都有，纵跨泛北极和热带亚热带植物区　

系　引。目前，对猕猴桃属植物的基因组信息了解甚　

少，许多与重要经济性状相关的遗传位点的遗传方　

式仍不清楚　。开发ＳＮＰ分子标记对于分析猕猴　

桃重要特征性状的遗传机制、功能基因的定位和克　

Ｄａｖｅ的ＰＥＲＬ语言程序ＡｕｔｏＳＮＰ　２．０筛查猕猴桃　

ＥＳＴ数据库中ＳＮＰ信息的大概思路，为开发新型　

猕猴桃ＥＳＴ－ＳＮＰ分子标记及其应用奠定理论　

基础。　

５．１中华猕猴桃复合体ＥＳＴ．ＳＮＰ开发方法及策略　

ＥＳＴ序列分析　截至２００９年１　１月，ＮＣＢＩ　

数据库中共有猕猴桃ＥＳＴ序列１３２５７７条，其中中　

华猕猴桃有４７３７９条，美味猕猴桃有５７７５１条（表　

１），分别占总数的３５．７４％和４３．５６％。但无重叠序　

列的数量还不到序列总数的五分之一，说明中华猕　

猴桃复合体的ＥＳＴ有较高的冗余性，适合进行　

ＥＳＴ—ＳＮＰ分析，为此制定了利用序列冗余性的策　

隆以及优异种质资源的发掘和遗传育种等有重要　

作用。　

目前有关猕猴桃ＥＳＴ数据库的ＳＮＰ分析的报　

道较少，新西兰的Ｃｒｏｗｈｕｒｓｔ等　对猕猴桃进行了　

ＳＮＰ的筛选，但并没有探讨开发的ＳＮＰ位点的发　

生规律、分布特点、碱基变化类型等。本文将探讨　

略，用ＡｕｔｏＳＮＰ软件来分析中华猕猴桃复合体的　

ＥＳＴ序列。　

表１　中华猕猴桃复合体ＥＳＴ数量信息　

Ｔａｂｌｅ　１　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｏｆＥＳＴ　ｄａｔａｂａｓｅ　ｏｆｔｈｅＡｃｔｉｎｉｄｉａ　ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ　ｓｐｅｃｉｅｓ　ｃｏｍｐｌｅｘ　

ＥＳＴ—ＳＮＰ的识别　利用Ｃｒｏｓｓ　ｍａｔｃｈ和　

５．２　ＥＳＴ—ＳＮＰ分析初步结果　

５．２．１　ＳＮＰ的发现　

ＲｅｐｅａｔＭａｓｋｅｒ软件对所有的ＥＳＴ序列进行预处理，　

利用Ｄ２ｃｌｕｓｔｅｒ聚类软件进行原始聚类，参数设置　

为“８０％ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ”，然后利用ＣＡＰ３软件组装重叠　

群，参数设置为“ｍｉｎｍａｔｃｈ　１００，ｏｖｅｒｌａｐ　ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ　

０．９７”，即序列比对重叠区域最少要有１００个碱基　

而且相识度达到９７％。Ｂｌａｓｔｘ用来帮助处理非冗　

余序列数据库，以鉴定不同重叠群的ＥＳＴ序列。　

ＢＬＡＳＴＨＩＴＳ设置为程序默认参数。ＡｕｔｏＳＮＰ软件　

是Ｐｅｒｌ语言程序，会自动分析在Ｄ２ｃｌｕｓｔｅｒ和ＣＡＰ３　

产生的Ｆａｓｔａ或者Ａｃｅ　ｆｏｒｍａｔ格式数据，利用数据　

库中序列的冗余性比对差异分析出ＳＮＰ位点。整　

中华猕猴桃复合体的ＥＳＴ序列中含有至少两　

条比对序列的片段重叠群共有４０６０个，涉及的序　

列２８８０１条，共发现８８８６个单核甘酸多态性位点。　

而含有至少４条比对序列的重叠群中有４８９３个　

ＳＮＰ位点，其中含有ＳＮＰ的重叠群为１２７２个，占　

含至少４条比对序列的重叠群总数的６０．３％。　

对重叠群中含有的ＳＮＰ数量的统计结果表　

明，构成重叠群的ＥＳＴ序列越多，产生的ＳＮＰ位点　

数量也越多（图１　ｏ这同Ｃｈｒｉｓ等　对大麦ＥＳＴ序　

列的研究结果基本一致。但是具体每个类型重叠　

群所含的ＳＮＰ位点数并没有明显的规律，这可能　

和不同物种的多态性位点分布不同有关。　

个开发的流程如下：从ＮＣＢＩ数据库中下载中华猕　

猴桃复合体ＥｓＴ一预处理ＥＳＴ序列一ＥｓＴ序列拼　

接聚类一利用ＳＮＰ碱基的冗余性和单倍型策略，　

兮析ＳＮＰ位点一候选ＳＮＰ位点。　

利用ＡｕｔｏＳＮＰ软件对于真实ＳＮＰ位点分析判　

定标准，在含有较多位点的重叠群类型中可以利用　

热带亚热带植物学报　第１９卷　

墨Ｎｓ如　

∞ｓ１

对露　

．１＆∞　ｚ∞懿篷０＾ｖ　

∞　∞　∞　∞　∞　∞　∞　舳　ｍ　２　Ｏ　８　６　４　２　Ｏ　

２　３　４　

聚类所含序列的数爨Ｎｕｍｂｅｒ　ｏｆｓｅｑｕｅｎｃｅｓ　ｉｎ　ａｓｓｅｍｂｌｙ　

图１重叠群中的ＳＮＰ位点平均数　

Ｆｉｇ．１　Ａｖｅｒａｇｅ　ｓｉｎｇｌｅ　ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ（ＳＮＰｓ）ｐｅｒ　ａｓｓｅｍｂｌｙ　

Ａ　ＳＮＰ数量占所有重叠群数量的百分比Ｐｅｒｃｅｎ￣ｇｅ　ｏｆ　ＳＮＰ　ｔｏ　ａｌｌ　ａｓｓｅｍｂｌｙ；Ｂ．ＳＮＰ数量占含ＳＮＰ位点重叠群数量的百　

分比Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ　ｏｆ　ＳＮＰ　ｔｏ　ａｌｌ　ａｓｓｅｍｂｌｙ　ｗ　ＳＮＰｓ．　

㈣　

苹果高，可能是由于中华猕猴桃复合体的多倍化特　

性导致旁系同源和部分同源基因的干扰，或重新测　

序产生的ＥＳＴ序列质量问题导致的。　

为了获得真实度较高的ＳＮＰ位点，规定至少　

有４条ＥＳＴ序列才能形成１个聚类群。聚类和拼　

１　９　６　

３　７　

３　７　８　

２　５　

相邻ＳＮＰ位点的单倍型共分离得到一批真实度更　

高的位点，ＳＮＰ数目越多含有的信息量越大　。中　

华猕猴桃和美味猕猴桃的ＥＳＴ序列分析表明，聚　

类数量较大的重叠群更容易得到真实度较高的　

ＳＮＰ位点。　

５＿２．２　ＳＮＰ丰富度　

含ＥＳＴ数目大于２的簇（重叠群）的一致性序　

列长度共计３１０１５４４　ｂｐ，中华猕猴桃复合体ｃＤＮＡ　

中ＳＮＰ发生的频率为０．２９（１００　ｂｐ）～。Ｎｅｗｃｏｍｂ　

等　报道苹果（Ｍａｌｕｓ　ｄｏｍｅｓｔｉｃａ）的１５００００条ＥＳＴ　

６　９　２　

６　７　

接后产生的一致性序列长度为２０４５０１９　ｂｐ，共有　

４８９３个ＳＮＰ位点，ＳＮＰ发生频率为０．２４（１００　ｂｐ）～。　

另外从表２可以看出，ＳＮＰ在ＥＳＴ序列上呈现不　

均匀的分布。　

５．２－３碱基变化及插入缺失分析　

对ＥＳＴ数目大于２的簇中产生的８８８６碱基突　

变类型进行分析，结果表明有５０个多等位基因位　

Ｏ　Ｏ　Ｏ　

中，ＳＮＰ发生频率为０．１４（１００　ｂｐ）～。可见，中华猕　

猴桃复合体的ＥＳＴ－ＳＮＰ的发生频率明显比近缘的　

表２重叠群所含ＳＮＰ的数量以及频率　

Ｔａｂｌｅ　２　Ｔｈｅ　ｎｕｍｂｅｒ　ａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｏｆ　ＳＮＰｉｎｔｈｅ　ｃｏｎｔｉｇｓ　

第２期　周锦等：基于ＥＳＴ数据库进行ＳＮＰ分子标记开发的研究进展及在猕猴桃属植物中的应用研究　１９１　

点，４２５９个转换类型，３７３３个颠换类型（图２）。转　

４５００　

换类型明显高于颠换，这与前人　的研究结果一　

Ｃ－Ｔ　Ｇ—Ｔ　

致。转换类型特别是Ｃ—Ｔ转换发生的频率很高，可　

能是由于ｃ（胞嘧啶）常以甲基化的形式存在，脱氨　

后即成为胸腺嘧啶（Ｔ）　，其它类型的碱基变化的　

原因尚不清楚。除了转换和颠换的类型，还有８４４　

个插入和缺失的类型，插入和缺失的发生频率是　

０．０２７（１００　ｂｐ）～，大约１０个碱基突变之中就有１　

个插入缺失的变化。　

５．２．４基因注释　

Ａ—Ｇ　

Ｃ　Ｇ　

Ａ．Ｔ　

Ａ　Ｃ　

．

厂］　

转换Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ　颠换Ｔｒａｎｓｉｖｅｒｉｔｏａ插入及缺失Ｉｎｄｅｌ／Ｉ￣ｌｅｔｉｏｎ　

突变类型Ｍｕｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ　

选择至少含有９条比对序列的重叠群中产生　

图２碱基突变分析　

Ｆ　．２　Ｍｕｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｉｎｇｌｅ　ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ（ＳＮＰｓ）　

的一致性序列（共６９１条）进行基因注释，把这些　

Ｇｏｌｇｉａｐｐａｒａｔｕｓ　

ＥＲ　

Ｏｔｈｅｒ　ｃｅｌｌｕｌａｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　

ＥｘＶａｃｅｌｌｕｌａｒ　

￣ｋｎｏｗｎ　ｃｅｌｌｕｌａｒ　

Ｍｉｔｏｃｈｏｎｄｒｉａ　

避　蛊　

Ｃ　ｅ１１ｗａｌｌ　

∞　ｌｓ算ｏｌ　尊　《　０　§Ｚ　

Ｎｕｃｌｅｕｓ　

３　３　２　２　ｌ　ｌ　

ＰＩａｓｆｉｄ　

Ｒｉｂｏｓｏｍｅ　

Ｐｌａｓｍａ　ｍｅｍｂｒａｎｅ　

Ｃｙｔｏｓｏｉ　

Ｏｔｈｅｒ　ｍｅｒｎｌｇｒａｒｌｓ　ｅ

Ｃｈｏｌｏｒｐｌａｓｔ　

４　

跚　ｏ　

Ｏｔｈｅｒｑｙｔｏｐｌ￣ｍｉ＇￣ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　

Ｏｔｈｅｒｆａｔｒｄｃｅｌｌｕｌａｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　

０　

Ｒｅｃｅｐｔｏｒ　ｂｉｎｄｉｎｇ　Ｏｒ　ａｃｔｉｖｉｔｙ　

Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎｆａｃｔｏｒａｃｔｉｖｉｔｙ　

Ｏｔｈｅｒｍｏｌｅｃｕｌａｒｆｕｎｃｔｉｏｎｓ　

Ｎｕｃｌｅｉｃ　ａｃｉｄ　ｂｉｎｄｉｎｇ　

Ｋｉｎａｓｅａｃｔｉｖｉｔｙ　

Ｕｎｋｎｏｗｎｍｏｌｅｃｕｌｒｆａｕｎｃｔｉｏｎｓ　

２０．０　４００　６０．Ｏ　８０．Ｏ　

Ｔｒａｎｓｏｒｔｐｒａａｉｅｖｉｔｙ　

ＤＮＡ　ｏｒ　ＲＮＡ　ｂｉｎｄｉｎｇ　

Ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｂｉｎｄｉｎｇ　

ＨｙｄｒｏｌａｓｅａｃｔｉｖｉＷ　

Ｓｔｕｃｔｒｕｒａｌｍｏｌｅｃｕｌｅａｃｔｉｖｉｔｙ　

Ｐｒｏｔｅｉｎｂｉｎｄｉｎｇ　

Ｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅａｃｔｉｖｉｔｙ　

Ｏｔｈｅｒｂｉｎｄｉｎｇ　

Ｏｔｈｅｒ￣ｌｚｙｌＴｌｅａｃｔｉｖｉｔｙ　

’

０　２Ｏ．０　４０．０　６０．０　８Ｏ．Ｏ　

ＤＮＡ　０ｒＲＮＡｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ　

Ｓｉｇｎａｌｌｒａｎｓｄｕｃｔｉｏｎ　

Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　

Ｕｎｋｎｏｗｎ　ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ　

Ｅｌｃｔｅｒｏｎｔｒａｎｓｐｏｒｔｏｒｅｎｅｒｇｙｐａｔｈｗａｙｓ　

Ｔｒａｎｓｐｏａ　

Ｃｅｌｌ　ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｂｉｏｇｅｎｅｓｉｓ　

Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ　

Ｏｔｈｅｒ　ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ　

Ｐｒｏｔｅｉｎ　ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ　

Ｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏａｂｉｏｔｉｃｏｒｂｉ０ｔｉｃ　ｓｔｉｍｕｌｕｓ　

Ｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏ　ｓｔｒｅｓｓ　

Ｏｔｈｅｒｍｅｔａｂｏｌｉｃｐｒｏｃｅｓｓｅｓ　

Ｏｔｈｅｒｃｅｌｌｕｌａｒｐｒｏｃｅｓｓｅｓ　

０　２Ｏ．０　４０．０　６０．Ｏ　８Ｏ．０　

百分率Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ　

图３功能分类　

Ｆｉｇ．３　Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ　ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｏｎ　ｆｉｏｒ　ｌｏｃｉ　

Ａ：细胞成分ＧＯ　ｃｅｌｌｕｌａｒ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ（Ｎ＝４５５）；Ｂ：生物过程Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓ（Ｎ＝４６０）；ｃ：分子功能Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ　＝４６４）　

１９２　热带亚热带植物学报　第１９卷　

一

致性序列和模式植物拟南芥数据库（ＴＡＩＲ）进行　

同源比对，共得到注释信息５０１８条。这些基因注　

释按功能分类可分为细胞成分、生物过程和分子　

功能３个部分，图３反映了基因注释的数量和涉　

及的基因总数Ｎ的百分比。　

借助ＡｕｔｏＳＮＰ和其它相关生物信息学软件对　

中华猕猴桃复合体的ＥＳＴ—ＳＮＰ分子标记开发进　

行初步的可行性分析和研究，成功开发８８８６个多　

态性位点，其中４条以上比对序列产生的高质量　

位点４８９３个，证明在该复合体中进行ＥＳＴ—ＳＮＰ　

标记开发是可行的。同时，对中华猕猴桃复合体　

可预测的ＳＮＰ位点的统计分析表明，ＳＮＰ位点在　

ＥＳＴ序列上呈现不均匀的分布，转换类型高于颠　

换，几个相邻的ＳＮＰ位点组成的单倍型多见于较　

大规模的重叠群中，这些为猕猴桃ＥＳＴ。ＳＮＰ的后　

续分子实验验证及其在自然居群中的应用奠定了　

基础，并为在其它物种中进行有效ＥＳＴ—ＳＮＰ分子　

标记的开发提供了宝贵的经验和理论指导。　

致谢　感谢澳大利亚昆士兰大学的Ｄａｖｅ　Ｅｄｗａｒｄｓ博士　

和美国亚利桑那大学的Ｍｉｃｈａｅｌ　Ｓｈａｎｅ　Ｂａｒｋｅｒ博士对实验　

技术方法的指导。　

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ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ：Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｔａｇｓ　ａｎｄ　ｈｕｍａｎ　ｇｅｎｏｍｅ　ｐｒｏｊｅｃｔ　

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ｑｕａｎｔｔｉａｔｉｖｅ　ｔｒａｉｔ　ｌｏｃｕｓ　ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｓｃａｎ　ｏｆ　ｇｅｎｅｒａｌ　ｃｏｇｎｉｔｖｉｅ　ａｂｉｌｉｔｙ　

ｕｓｉｎｇ　ｐｏｏｌｅｄ　ＤＮＡ　ａｎｄ　５００Ｋ　ｓｉｎｇ￣ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ　

ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ［Ｊ】ｌ　Ｇｅｎｅｓ　Ｂｒａｉｎ　Ｂｅｈａｖ，２００７，７（４）：４３５～４４６．　

［１１］Ｋｉｙｏｈａｒａ　Ｃ，Ｙｏｓｈｌｍａｓｕ　Ｋ　Ｇｅｎｅｔｉｃ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　

ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｅｘｃｉｓｉｏｎ　ｒｅｐａｉｒ　ｐａｔｈｗａｙ　ａｎｄ　ｌｕｎｇ　ｃａｎｃｅｒ　ｒｉｓｋ：Ａ　ｍｅｔａ—　

ａｎａ￣ｓｉｓ［Ｊ１ｌ　Ｉｎｔｅｒ　Ｊ　Ｍｅｄ　Ｓｃｉ，２００７，４：５９—７１　

［１２］Ｌａｚａｒｕｓ　Ｒ，Ｖｅｒｃｅｌｌｉ　Ｄ，Ｐａｌｍｅｒ　Ｌ　Ｊ，ｅｔ　ａ１．Ｓｉｎｇｌｅ　ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　

ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ　ｉｎ　ｉｎｎａｔｅ　ｉｍｍｕｎｉｔｙ　ｇｅｎｅｓ：Ａｂｕｎｄａｎｔ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ａｎｄ　

ｐｏｔｅｎｔｉａｌ　ｒｏｌｅ　ｉｎ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｈｕｍａｎ　ｄｉｓｅａｓｅ［Ｊ］．１ｍｍｕｎｏｌ　Ｒｅｖ，２００２，　

１９０：９—２５．　

［１　３】Ｒａｆａｌｓｋｉ　Ａ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｓｌａｇ￣ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ　ｉｎ　

ｃｒｏｐ　ｇｅｎｅｔｉｃｓ［Ｊ］．Ｃｕｒｒ　Ｏｐｉｎ　Ｐｌａｎｔ　Ｂｉｏｌ，２００２，５（２）：９４—１００．　

［１４］Ｍａｒｓｈａｌｌ　Ｂ，Ｌｅｅｌａｙｕｗａｔ　Ｃ，Ｄｅｇｆｉ－Ｅｓｐｏｓｔｉ　Ｍ　ｅｔ　ａＬ　Ｎｅｗ　ｍａｊｏｒ　

．

ｈｉｓｔｏｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｇｅｎｅｓ［Ｊ］．Ｈｕｍ　Ｉｍｍｕｎｏｌ，１９９３，３８　

（１）：２４—２９．　

［１５］Ｍｏｒｅｎｏ—Ｖａｚｑｕｅｚ　Ｓ，Ｏｃｈｏａ　Ｏ　Ｅ，Ｆａｂｅｒ　Ｎ，ｅｔ　ａ１．ＳＮＰ—ｂａｓｅｄ　

ｃｏｄｏｍｉｎａｎｔ　ｍａｒｋｅｒｓ　ｆｏｒ　ａ　ｒｅｃｅｓｓｉｖｅ　ｇｅｎｅ　ｃｏｎｆｅｒｒｉｎｇ　ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ　ｔｏ　

ｃｏｒｋｙ　ｒｏｏｔ　ｒｏｔ（Ｒｈｉｚｏｍｏｎａｓ　ｓｕｂｅｒｉｆａｃ￣ｎｓ）ｉｎ　ｌｅｔｔｕｃｅ（Ｌａｃｔｕｃａ　

ｓａｔｉｖ　［Ｊ］Ｇｅｎｏｍｅ，２００３，４６（６）：１０５９—１０６９　

［１６】ＳａｌｉｓｂｕｒｙＢ　Ｐｕｎｇｌｉｙａ　Ｍ，Ｃｈｏｉ　Ｊ　ｅｔ　ａ１．ＳＮＰ　ａｎｄ　ｈａｐｌｏｔｙｐｅ　

ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｈｕｍａｎ　ｇｅｎｏｍｅ［Ｊ］．Ｍｕｔａｔｉｏｎ　ＩＲｅｓ，２００３，５２６：５３—６１　

［１７］Ｋａｎｔｅｔｙ　Ｒ　Ｖ，Ｒｏｔａ　Ｍ　Ｌ，Ｍａｔｔｈｅｗｓ　Ｄ　Ｅ，ｅｔ　ａｌ　Ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ｆｏｒ　

ｓｉｍｐｌｅ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｒｅｐｅａｔｓ　ｉｎ　ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｔａｇｓ　ｆｒｏｍ　ｂａｒｌｅｙ

，　

ｍａｉｚｅ，ｒｉｃｅ，ｓｏｒｇｈｕｍ　ａｎｄ　ｗｈｅａｔ【Ｊ］．Ｐｌａｎｔ　Ｍｏｌ　Ｂｉｏｋ　２００２，４８：５０１—　

５１０．　

［１８］Ｖａｒｓｈｎｅｙ　Ｒ　Ｃｈａｂａｎｅ　Ｋ　Ｈｅｎｄｒｅ　Ｐ　Ｓ，ｅｔ　ａ１．Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ　

ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ＥＳＴ－ＳＳＲ，ＥＳＴ—ＳＮＰ　ａｎｄ　ＡＦＬＰ　ｍａｒｋｅｒｓ　ｆｏｒ　

ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｇｅｎｅｔ￣ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ　ａｎｄ　ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｇｅｎｅｔ￣　

ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ｕｓｉｎｇ　ｗｉｌｄ，ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄ　ａｎｄ　ｅｌｉｔｅ　ｂａｒｌｅｙｓ［Ｊ】．Ｐｌａｎｔ　Ｓｃｉ，　

２００７，１７３：６３８—６４９　

［１　９］Ｓｕｈ　Ｖ　Ｊ．ＳＮＰ　ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ　ｉｎ　ａｓｓｏｃｉａｔｎｉｇ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　

ｈｕｍａｎ　ｄｉｓｅａｓｅ　ｐｈｅｎｏｔｙｐｅｓ［Ｊ１ｌ　Ｍｕｔａｔｉｏｎ　Ｒｅｓ，２００５，５７３：４１—５３．　

［２０］Ｗａｎｇ　Ｓ　Ｌ，Ｓｈａ　ｚ　Ｘ，Ｓｏｎｓｔｅｇａｒｄ　Ｔ　Ｓ，ｅｔ　ａ１．Ｑｕａｌｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　

ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｆｏｒ　ＥＳＴ—ｄｅｒｉｖｅｄ　ＳＮＰｓ　ｆｒｏｍ　ｃａｔｆｉｓｈ［Ｊ１．ＢＭＣ　Ｇｅｎｏｍ，　

２００８，９（１）：４５０－４６１．　

［２ｔ］Ｗａｎｇ　Ｊ，Ｚｏｕ　Ｑ，Ｇｕｏ　Ｍ　Ｚ．Ｍｉｎｉｎｇ　ＳＮＰｓ　ｆｒｏｍ　ＥＳＴ　ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ　

ｕｓｉｎｇ　ｔｉｌｔｅｒｓ　ａｎｄ　ｅｎｓｅｍｂ￣ｃｌａｓｓｉｆｅｒｓ［Ｊ】ｌ　Ｇｅｎｅｔ　Ｍｏｌ　Ｒｅｓ，２０１　０，９　

ｆ２１：８２０—８３４　

［２２］Ｇｕｒｙｅｖ　Ｖ，Ｋｏｕｄｉｊｓ　Ｍ　Ｊ，Ｂｅｒｅｚｉｋｏｖ　Ｅ，ｅｔ　ａ１．Ｇｅｎｅｔｉｃ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　

ｚｅｂｒａｆｍｈ［Ｊ】．Ｇｅｎｏｍ　Ｒｅｓ，２００６，１６（４）：４９１—４９７　

［２３］Ｂａｒｋｅｒ　Ｇ，Ｂａｔｌｅｙ　Ｊ，Ｓｕｌｌｉｖａｎ　Ｈ　Ｏ，ｅｔ　ａ１．Ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ　ｂａｓｅｄ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　

ｏｆ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ　ｉｎ　ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｔａｇ　ｄａｔａ　ｕｓｉｎｇ　

ａｕｔｏＳＮＰ［Ｊ］．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００３，１９：４２１—４２２　

［２４］Ｕｓｅｃｈｅ　Ｆ　Ｊ，Ｇａｏ　Ｇ，Ｈａｎａｆｅｙ　Ｍ，ｅｔ　ａ１．Ｈｉｇｈ　ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ　

ｄｉｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｄａｔａｂａｓｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ａｎｄ　ａｌｌａｂ，ｓｉｓ　ｏｆ　ＳＮＰｓ　ｉｎ　ＥＳＴ　

ｓｅｑｕｅｎｃｅ［Ｊ］．Ｇｅｎｏｍ　Ｉｎｆｏｒｍ，２００１，１２：１９４—２０３．　

［２５］１ｗａｔａ　Ｕｊｉｎｏ—ｌｈａｒａ　Ｔ，Ｙｏｓｈｌｍｕｒａ　Ｋ　ｅｔ　ａ１　Ｃｌｅａｖｅｄ　ａｍｐｆｉｉｆｅｄ　

ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｃ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｍａｒｋｅｒｓ　ｉｎ　ｓｕｇｉ　ａｎｄ　ｔｈｅｉｒ　ｌｏｃａｔｉｏｎｓ　ｏｎ　ａ　

ｌｉｎｋａｇｅ　ｍａｐ［Ｊ】ｌ　Ｔｈｅｏｒ　Ａｐｐｌ　Ｇｅｎｅｔ，２００１，１０３：８８１—８９５．　

［２６］Ｙａｎｇ　Ｌ（杨仑），Ｓｈｅｎ　Ｗ　Ｂ（沈文飚），Ｃｈｅｎ　Ｈ（陈虹），ｅｔ　ａｌ　

Ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ　ｐｕｔａｔｉｖｅ　ｒｉｃｅ　ＳＮＰｓ　ｔｈｒｏｕｇｈ　ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ　ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ　

［Ｊ］．Ｃｈｉｎ　Ｊ　Ｒｉｃｅ　Ｓｃｉ（中国水稻科学），２００４．１８：１８５—１９１．ｆｉｎ　

（＇ｂｉｎｅｑＰ、　

第２期　周锦等：基于ＥＳＴ数据库进行ＳＮＰ分子标记开发的研究进展及在猕猴桃属植物中的应用研究　１９３　

［２７］Ｃｈｒｉｓ　Ｄ，Ｎｉｋｋｉ　Ａ，Ｍｅｇａｎ　Ｖ，ｅｔ　ａ１．Ｓｉｎｇｌｅ　ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ　

ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ　ｉｎ　ｂａｒｌｅｙ　ｕｓｉｎｇ　ａｕｔｏＳＮＰｄｂ［Ｊ］．Ｐｌａｎｔ　Ｂｉｏｔｅｃｈｎ　Ｊ，２００９，　

７：３２６—３３３．　

［２８］Ｈｎａｎｇ　Ｘ，Ｍａｄａｎ　Ａ　ＣＡＰ３：Ａ　ＤＮＡ　Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ａｓｓｅｍｂｌｙ　ｐｒｏｇｒａｍ　

ＩＪ］．Ｇｅｎｏｍｅ　Ｒｅｓ，１９９９，９：８６８—８７７．　

［２９】ｄｅ　ｌａ　Ｂａｓｔｉｄｅ　Ｍ，ＭｃＣｏｍｂｉｅ　Ｗ　Ｒ．Ａｓｓｅｍｂｌｉｎｇ　ｇｅｎｏｍｉｃ　ＤＮＡ　

ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ　ｗｉｔｈ　ＰＨＲＡＰ［Ｊ］．Ｃｕｒｒ　Ｐｒｏｔｏｃ￣ｏｉｎｆｏｒｍ，２００７，Ｃｈａｐｔｅｒ　

１１（Ｕｎｉｔ１１）：１４．　

［３０］Ｂｒｅｎｔ　Ｅ，ＬａＤｅａｎａ　Ｍｉｃｈａｅｌ　Ｃ　Ｗ，ｅｔ　ａｔ　Ｂａｓｅｃａｌｌｉｎｇ　ｏｆ　ａｕｔｏｍａｔｅｄ　

ｓｅｑｕｅｎｃｅｒ　ｔｒａｃｅｓ　ｕｓｉｎｇ　Ｐｈｒｅｄ　Ｉ　Ａｃｃｕｒａｃｙ　Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ【Ｊ１＿Ｇｅｎｏｍ　

Ｒｅｓ，１９９８，８（３）：１７５—１８５．　

【３　１］Ｂｒｅｎｔ　Ｅ，Ｐｈｉｌ　Ｇ．Ｂａｓｅｃａｌｌｉｎｇ　ｏｆ　ａｕｔｏｍａｔｅｄ　ｓｅｑｕｅｎｃｅｒ　ｔｒａｃｅｓ　ｕｓｉｎｇ　

Ｐｈｒｅｄ　ＩＩ　Ｅｒｒｏｒ　Ｐｒｏｂａｂ￣ｔｅｉｓ［Ｊ］ｌ　Ｇｅｎｏｍ　Ｒｅｓ，１９９８，８【３）：１８６－１９４．　

［３２］Ｍａｒｔｈ　Ｇ　Ｔ，ＫｏｒｆＩ，ＹａｎｄｅｌｌＭ　Ｄ，ｅｔ　ａ１．Ａｇｅｎｅｒａｌ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ｓｉｎｇｌｅ　

ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ　ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ『Ｊ］．Ｎａｔ　Ｇｅｎｅｔ，１９９９，２３：４５２—　

４５６．　

［３３］　Ｄ　Ｌ，Ｃｈａｇｎｅ　Ｄ，Ｐｏｔ　Ｄ，ｅｔ　ａ１．Ａｕｔｏｍａｔｅｄ　ＳＮＰ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｉｎ　

ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　ｓｅｑｕｅｎｃｅｔａｇｓ：Ｓｔａｔｓｉｔｉｃａｌ　ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　

ｔｏ　ｍａｒｉｔｋｎｅ　ｐｉｎｅ　ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ［Ｊ］．Ｐｌａｎｔ　Ｍｏｌ　Ｂｉｏｌ，２００４，５４：４６１—４７０．　

［３４］Ｂａｔｌｅｙ　Ｊ，Ｂａｒｋｅｒ　Ｇ　Ｏ，Ｓｕｌｌｉｖａｎ　ｅｔ　ａ１．Ｍｉｎｉｎｇ　ｆｏｒ　ｓｉｎｇｌｅ　ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　

ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ　ａｎｄ　ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ／ｄｅｌｅｔｉｏｎｓ　ｉｎ　ｍａｉｚｅ　ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　

ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｔａｇ　ｄａｔａ［Ｊ］．Ｐｌａｎｔ　ＰｈｙｓｉｏＬ　２００３，１３２：８４－９１．　

［３５］Ｋｏｔａ　Ｒ，Ｒｕｄｄ　Ｓ，Ｆａｃｌｕｓ　ｅｔ　ａ１．Ｓｎｉｐｐｉｎｇ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｌｓｍｓ　ｆｒｏｍ　

ｌａｒｇｅ　ＥＳＴ　ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓ　ｉｎ　ｂａｒｌｅｙ（Ｈｏｒｄｅｕｍ　ｖｕｌｇａｔｅ　Ｌ．）［ＪＪ＿Ｍｏｌ　Ｇｅｎ　

Ｇｅｎｏｍ，２００３，２７０：２４＿３３．　

［３６］Ｔａｎｇ　Ｊ，Ｖｏｓｍａｎ　Ｂ，Ｖｏｏ￣ｉｐｓ　Ｒ　Ｅ，ｅｔ　ａ１．ＱｕａｌｉｔｙＳＮＰ：Ａｐｉｐｅｌｉｎｅ　ｆｏｒ　

ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ　ｓｉｎｇｌｅ　ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ　ａｎｄ　ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ／ｄｅｌｅｔｉｏｎｓ　

ｎｉ　ＥＳＴ　ｄａｔａ　ｆｒｏｍ　ｄｉｐｌｏｉｄ　ａｎｄ　ｐｏｌｙｐｌｏｉｄ　ｓｐｅｃｉｅｓ［Ｊ］．ＢＭＣ　

Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍ，２００６，７：４３８—４４３．　

［３７］Ｋｏｎｉｅｃｚｎｙ　Ａｕｓｕｂｅｌ　Ｆ　Ｍ．Ａ　ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ　ｆｏｒ　ｍａｐｐｉｎｇ　Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ　

ｍｕｔａｔｉｏｎｓ　ｕｓｉｎｇ　ｃｏ・・ｄｏｍｉｎａｎｔ　ｅｃｏｔｙｐｅ－ｓｐｅｃｉｆｉｃ　ＰＣＲ—ｂａｓｅｄ　ｍａｒｋｅｒｓ　

［Ｊ］ｌ　Ｐｌａｎｔ　Ｊ，１９９３，４（２）：４０３—４１０．　

［３８】Ｐｕｉ－Ｙａｎ　Ｋ　Ｓｉｎｇｌｅ　Ｎｕｅｌｅｏｔｉｄｅ　Ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ　Ｍｅｔｈｏｄｓ　ａｎｄ　

Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ［Ｍ］．Ｔｏｔｏｗａ，Ｎｅｗ　Ｊｅｒｓｅｙ，Ｕｎｉｔｅｄ　Ｓｔａｔｅｓ：ｎｕｍａｍａ　Ｐｒｅｓｓ　

Ｉｎｃ．２００３：７１—８４．　

［３９］Ｒｏｓｓ　Ｐ，Ｈａｌｌ　Ｌ，Ｓｍｉｒｎｏｖ　Ｉ，ｅｔ　ａ１．ｒｒｅｈ　ｌｅｖｅｌｍｕＫｉｐｌｅｘ　ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ　ｂｙ　

ＭＡＬＤＩ－ＴＯＦ　ｍａｓｓ　ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ［Ｊ】．Ｎａｔ　Ｂｉｏｔｅｃｈｎ，１９９８，１６：　

ｌ３４７一ｌ３５１．　

［４０】Ｍｏｎｔｇｏｍｅｒｙ　Ｊ，Ｗｉｔｔｗｅｒ　Ｃ　Ｔ，Ｐａｌａｉｓ　Ｒ，ｅｔ　ａ１．Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ　ｍｕｔａｔｉｏｎ　

ｓｃａｎｎｉｎｇ　ａｎｄ　ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ　ｂｙ　ｈｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ＤＮＡ　ｍｅｌｔｉｎｇ　ａｎａｌｙｓｉｓ　

【Ｊ】．Ｎｍ　Ｐｒｏｔｏｃ，２００７，２０）：５９－６６．　

［４１］Ｎｉｓｈｉｄａ　Ｎ，Ｋｏｉｋｅ　Ｔａｊｉｍａ　ｅｔ　ａ１．Ｅｖａｌｕａｔｎｉｇ　ｔｈｅ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆ　

Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ　ＳＮＰ　Ａｒｒａｙ　６．０　ｐｌａｔｆｏｒｍ　ｗｉｔｈ　４００　Ｊａｐａｎｅｓｅ　ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ　

ｆＪ］．ＢＭＣ　Ｇｅｎｏｍ，２００８，９：４３卜４４１．　

［４２】Ｆａｎｇ　Ｗ　Ｙ（方唯意）．Ｐｒｏｇｒｅｓｓ　ｉｎ　ｈｉｇｈ—ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ　ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ　ｏｆ　

ＳＮＰｓ…．Ｆｏｒｅｉｇｎ　Ｍｅｄ　Ｓｃｉ　Ｍｏｌ／３ｉｏｌ　Ｆａｓｃ（［ＮＰ［＇ＩＮ学分子生物学　

分册），２００３，２５（６）：３３３－３３７．（ｎｉ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　

［４３］Ｗａｎｇ　Ｙ　Ｓ（／Ｅ￣生），Ｈｕａｎｇ　Ｈ　ｗ（黄宏文），Ｗａｎｇ　Ｙ（王瑛）．Ｒｅｃｅｎｔ　

ｐｒｏｇｒｅｓｓ　ｉｎ　ｐｌａｎｔ　ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　ｐｏｐｕｈｔｎｉｎ　ｇｅｎｅｔｉｃｓ　Ｉｊ】ｌ　Ｉ－Ｉｅｒｅｄｉｔａｓ（遗　

传），２００７，２９（１０）：１　１９１—１　１９８．（ｎｉ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　

ｆ４４］Ｍａｒｉｅ‘ＣｌａｉｒｅＮ，ＪｅａｎＢ，Ｎｉｃｏｌａｓ　Ｊ，ｅｔ　ａ１．Ｓｃａｎｎｉｎｇ　ｔｈｅ　ｇｅｎｏｍｅ　ｆｏｒ　

ｇｅｎｅ　ｓｉｎｇｌｅ　ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｌｓｍｓ　ｉｎｖｏｌｖｅｄ　ｉｎ　ａｄａｐｔｉｖｅ　

ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｗｈｉｔｅ　ｓｐｒｕｃｅ［Ｊ】．Ｍｏｌ　Ｅｅｏｌ，２００８，１７：　

３５９９－３６ｌ３．　

［４５］Ａｎｎ—Ｃｈｒｉｓｔｎｉｅ　Ｓ．Ａｃｃｅｓｓｉｎｇ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ：Ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ　ｓｉｎｇｌｅ　

ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ［Ｊ］．Ｎａｔ　Ｒｅｖ　Ｇｅｎｅｔ，２００１，２（１２）：　

９３０－９４２．　

［４６］Ｊｉｍｅｎｅｚ－Ｇｏｍｅｚ　Ｊ　Ｍ，Ｍａｂｏｆ　Ｊ　Ｎ．Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｄｉｖｅｒｓｉｃｙ　ｉｎ　ｔｈｒｅｅ　

ｔｏｍａｔｏ　ｓｐｅｃｉｅｓ：ＳＮＰｓ，ｍａｒｋｅｒｓ，ａｎｄ　ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ【Ｊ］．ＢＭＣ　

Ｐｌａｎｔ　ＢｉｏＬ　２００９，９（１）：８５—９６．　

［４７］ＭｃＤｏｎａｌｄ　Ｊ　Ｋｒｅｉｔｍａｎ　Ｍ．Ａｄａｐｔｉｖｅ　ｐｒｏｔｅｉｎ　ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ　ａｔ　ｔｈｅ　Ａｄｈ　

ｏｌｃｕｓ　ｉｎ　Ｄｒｏｓｏｐｈｉｌａ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，１９９１，３５１（６３２８）：６５２—６５４．　

４［８］Ｙａｎｇ　ｚ，Ｓｗａｎｓｏｎ　Ｗ　Ｊ．Ｃｏｄｏｎ—ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ　ｍｏｄｅＢ　ｔｏ　ｄｅｔｅｃｔ　ａｄａｐｔｖｉｅ　

ｅｖｏｌｕｔｎｉｎ　ｔｈａｔ　ａｃｃｏｕｎｔ　ｆｏｒ　ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ　ｓｅｌｅｃｔｖｉｅ　ｐｒｅｓｓｕｒｅｓ　ａｍｏｎｇ　

ｓｉｔｅ　ｃｌａｓｓｅｓ［Ｊ］Ｍｏｌ　Ｂｉｏｌ　Ｅｖｏｌ，２００２，Ｉ９（１）：４９－５７　

４［９］Ｙａｎｇ　Ｚ．Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ　ｒａｔｉｏ　ｔｅｓｔｓ　ｆｏｒ　ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ　ｐｏｓｉｔｖｉｅ　ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　

ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｐｒｈｎａｔｅ　ｌｙｓｏｚｙｍｅ　ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ［Ｊ】．Ｍｏｌ１３１０１　Ｅｖｏｌ，１９９８，　

１５ｆ５）：５６８—５７３．　

［５０］Ｇａｒｙ　Ｌ，Ｂａｒｋｅｒ　Ｋｅｉｔｈ　Ｊ　Ｅ．Ａ　ｇｅｎｏｍｅ—ｗｉｄｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｓｉｎｇｌｅ　

ｎｕｃｌｅｏｔｄｉｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ　ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｗｏｒｌｄ’ｓ　ｍａｊｏｒ　ｃｅｒｅａｌ　

ｃｒｏｐｓ［Ｊ］．Ｐｌａｎｔ　Ｂｉｏｔｅｃｈｎ　Ｊ，２００９，７：３１８—３２５．　

［５１］Ｍａｎ　Ｘ　Ｇ（毛新国），Ｔａｎｇ　Ｊ　Ｆ（汤继凤），Ｚｈｏｕ　Ｒ　Ｈ（周荣华），ｅｔ　ａ１．　

Ｗｈｅａｔ　ｃＳＮＰ　ｍｉｎｉｎｇ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｆｕｌｌ－ｌｅｎｇｔｈ　ｃＤＮＡ　ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ［Ｊ］．　

ｃＡｔａ　Ａｇｒｏｎ　ｓｉｎ（作物学报），２００６，３２（１２）：１８３６－１８４０．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　

［５２］Ｓｃｈｍｉｄ　Ｋ　Ｊ，Ｒａｎｌｏｓ—Ｏｎｓｉｎｓ　Ｓ，Ｒｉｎｇｙｓ—Ｂｅｃｋｓｔｅｉｎ　ｅｔ　ａ１．Ａ　

ｍｕｋｉｏｌｃｕｓ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｓｕｒｖｅｙ　ｉｎ　Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ　ｔｈｄｉａｎａ　ｒｅｖｅａｌｓ　ａ　

ｇｅｎｏｍｅ—ｗｉｄｅ　ｄｅｐａｒｔｕｒｅ　ｆｒｏｍ　ａ　ｎｅｕｔｒａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ＤＮＡ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　

ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ［Ｊ］．Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，２００５，１６９（３）：１６０１—１６１５．　

［５３］Ｚｈａｏ　ｘ（赵雪），Ｘｉｅ　Ｈ（谢华），Ｍａ　Ｒ　ｃ（马荣才）．Ｎｅｗ　ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ　

ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　ｍａｒｋｅｒｓ　ｆｏｒ　ｐｌａｎｔｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｔｍｃｔｉｏｎａｌ　ｇｅｎｏｍｉｃｓ　ｅｒａ［Ｊ］．　

Ｃｈｉｎ　Ｂｉｏｔｅｃｈｎ（中国生物工程杂志），２００７，２７（８）：１０４—１１０．（ｉｎ　

Ｃｈｉｎｅｓｅ）　

［５４］Ｆｅｎｇ　Ｌ，Ｈｉｒｏｙａｓｕ　Ｋ　ＫｉｙｏｆｕｍｉＩ，ｅｔ　ａ１．ＡＢｒ￣ｓｉｃａ　ｒａｐａｌｉｎｋａｇｅ　ｍａｐ　

ｏｆＥＳＴ—ｂａｓｅｄ　ＳＮＰ　ｍａｒｋｅｒｓ　ｆｏｒ　ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃａｎｄｉｄａｔｅ　ｇｅｎｅｓ　

ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ　ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ　ｔｍｉｅ　ａｎｄ　ｌｅａｆ　ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ　ｔｒａｉｔｓ［Ｊ］．ＤＮＡ　

Ｒｅｓ，２００９．１６：３１１—３２３．　

［５５］Ｙａｎｇ　Ｗ　Ｃ，Ｂａｉ　Ｘ　Ｄ，Ｋａｂｅｌｋａ　Ｅ，ｅｔ　ａ１．Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ　ｏｆ　ｓｉｎｇｌｅ　

ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｌｓｍｓ　ｉｎ　Ｌｙｃｏｐｅｒｓｉｃｏｎ　ｅｓｃｕｌｅｎｔｕｍ　ｂｙ　

ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ａｉｄｅｄ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｔａｇｓ［Ｊ］．Ｍｏｌ　

Ｂｒｅｅｄ，２００４，１４：２１—３４．　

［５６］Ｕｍｅｍｏｔｏ　Ｔ，Ａｏｋｉ　Ｎ．Ｓｉｎｇｌｅ　ｎｕｃｌｅｏｔａｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｌｓｍｓ　ｉｎ　ｒｉｃｅ　

ｓｔａｒｃｈ　ｓｙｎｔｈａｓｅ　ＩＩ　ａ　ｔｈａｔ　ａｌｔｅｒ　ｓｔａｒｃｈ　ｇｅｌａｔｎｉｉｓａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｓｔｒａｃｈ　

ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｈｔｅ　ｅｎｚｙｍｅ［Ｊ］．Ｆｕｎｃｔ　Ｐｌａｎｔ　Ｂｉｏｌ，２００５，３２（９）：７６３—　

７６８．　

［５７］Ｓｈｕ　Ｙ　Ｊ（束永俊），Ｌｉ　Ｙ（李勇），Ｗｕ　Ｎ（吴娜），ｅｔ　ａ１．Ｍｉｎｎｉｇ　ａｎｄ　

ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＳＮＰ　ｆｒｏｍ　ＥＳＴ　ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ　ａｎｄ　ｃｏｎｖｅｒｔｎｉｎ　ｏｆ　

ＣＡＰＳ　ｍａｒｋｅｒｓ　ｉｎ　ｓｏｙｂｅａｎ【Ｊ］．Ａｃｔａ　Ａｇｒｏｎ　ｓｉｎ（作物学报），２０１０，　

３６（４）：５７４—５７９．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　

［５８］Ｐｉｃｏｕｌｔ—Ｎｅｗｂｅｒｇ　Ｌ，Ｉｄｅｋｅｒ　Ｔ　Ｅ，Ｐｏｈｌ　Ｍ　Ｇ，ｅｔ　ａ１．Ｍｉｎｉｎｇ　ＳＮＰｓ　

ｆｒｏｍ　ＥＳＴ　ｄａｔａｂａｓｅｓ【ｊ］．Ｇｅｎｏｍ　Ｒｅｓ，１９９９，９：１６７—１７４．　

［５９］Ｌｉ　Ｌ，Ｐａｕｌｏ　Ｍ　Ｊ，Ｓｔｒａｈｗａｌｄ　Ｊ，ｅｔ　ａ１．Ｎａｔｒｕａｌ　ＤＮＡ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ａｔ　

ｃａｎｄｉｄａｔｅ　ｌｏｃｉ　ｉｓ　ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ　ｗｉｔｈ　ｐｏｔａｔｏ　ｃｈｉｐ　ｃｏｌｏｒ，ｔｕｂｅｒ　ｓｔｒａｃｈ　

１９４　热带亚热带植物学报　第１９卷　

ｃｏｎｔｅｎｔ，ｙｉｅｌｄ　ａｎｄ　ｓｔａｒｃｈ　ｙｉｅｄｌ　ｆＪ］．Ｔｈｅｏｒ　ｈｐｐｌ　Ｇｅｎｅｔ，２００８，１１６　

ｌ１６７－ｌ１８１．　

［６０］Ｓｏｍｅｒｓ　Ｄ　Ｊ，Ｋｉｒｋｐａｔｒｉｃｋ　Ｒ　Ｍｏｎｉｗａ　Ｍ，ｅｔ　ａ１．Ｍｉｎｉｎｇ　ｓｉｎｇｌｅ　

ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ　ｆｒｏｍ　ｈｅｘａｐｌｏｉｄ　ｗｈｅａｔ　ＥＳＴｓ［Ｊ］．　

Ｇｅｎｏｍｅ，２００３，４６：４３１－４３７．　

［６１］ＭｃＣａｒｔｈｙ　Ｍ　Ｉ，Ａｂｅｃａｓｉｓ　Ｇ　Ｒ，Ｃａｒｄｏｎ　Ｌ　Ｒ　ｅｔ　ａ１．Ｇｅｎｏｍｅ—ｗｉｄｅ　

ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｓｔｕｄｉｅｓ　ｆｏｒ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｔｒａｉｔｓ：Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ，ｔｍｃｅｒｔａｉｎｔｙ　ａｎｄ　

ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ…．Ｎａｔ　Ｒｅｖ　Ｇｅｎｅｔ，２００８，９（５）：３５６－３６９．　

［６２］Ｌｉ　Ｊ　Ｑ，Ｌｉ　Ｘ　Ｗ，Ｓｏｅｊａｒｔｏ　Ｄ　Ｄ．Ａｃｔｎｉｉｄｉａｃｅａｅ［Ｍ］ＩＩ　Ｗｕ　Ｚ　Ｙ，Ｒａｖｅｎ　

Ｐ　Ｈｏｎｇ　Ｄ　ｅｔ　ａ１．Ｆｌｏｒａ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ．Ｖｏ１．１２（Ｉ￣ｐｐｏｃａｓｔａｎａｃｅａｅ　

ｔｈｒｏｕｇｈ　Ｔｈｅａｃｅａｅ）．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｐｒｅｓｓ，Ｓｔ．Ｌｏｕｉｓ：Ｍｉｓｓｏｕｒｉ　

Ｂｏｔｎａｉｃａｌ　Ｇａｒｄｅｎ　Ｐｒｅｓｓ，２００７：３３４－３６０．　

［６３】Ｉ－ｈａｎｇ　Ｈ　ｗ（黄宏文），Ｇｏｎｇ　Ｊ　Ｊ（龚俊杰），Ｗａｎｇ　Ｓ　Ｍ（王圣梅），ｅｔ　

ａ１．Ｇｅｎｅｔｉｃ　ｄｉｖｅｒｓｉ【ｙｉｎｔｈｅ　ｇｅｎｕｓＡｃｔｉｎｉｄｉａ［Ｊ］．ＣｈｉｎＢｉｏｄｉｖ（生物多　

样性），２０００，８（１）：１－１２．（ｎｉ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　

［６４］Ｆｅｒｇｕｓｏｎ　Ａ　Ｈｕａｎｇ　Ｈ　Ｗ．Ｇｅｎｅｔｉｃ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ｏｆ　ｋｉｗｉｆｒｕｉｔ：　

Ｄｏｍｅｓｔｉｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｂｒｅｅｄｉｎｇ［Ｊ］．Ｈｏｒｔ　Ｒｅｖ，２００７，３３：１—１２１．　

［６５］ＲｏｓｓＮ　Ｃ，Ａｎｄｒｅｗ　Ｐ　Ｇ，Ｅｌｓｐｅｔｈ　ＡＭ，ｅｔ　ａｋ　Ａｎａ￣ｓｉｓ　ｏｆ　ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　

ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｔａｇｓ　ｆｒｏｍＡｃｔｉｎｉｄｉａ：Ａｐｐｌｃｉａｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ａ　ｃｒｏｓｓ　ｓｐｅｃｉｅｓ　ＥＳＴ　

ｄａｔａｂａｓｅ　ｆｏｒ　ｇｅｎｅ　ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ａｒｅａｓ　ｏｆ　ｆｌａｖｏｒ，ｈｅａｌｔｈ，ｃｏｂｒ　

ａｎｄ　ｒｉｐｅｎｉｎｇ［Ｊ］．ＢＭＣ　Ｇｅｎｏｍ，２００８，９：３５卜３７７．　

［６６］Ｓａ￣ｂｕｒｙ　Ｂ　Ｐｕｎｇｌｉｙａ　Ｍ，Ｃｈｏｉ　Ｊ　ｅｔ　ａｌ　ＳＮＰ　ａｎｄ　ｈａｐｌｏｔｙｐｅ　

ｖａｒｉａｔｉｏｎｉｎｔｈｅ　ｈｕｍａｎ　ｇｅｎｏｍｅ［Ｊ】．ＭｕｔａｔＲｅｓ，２００３，５２６：５３—６１．　

［６７］Ｎｅｗｃｏｍｂ　Ｒ　Ｄ，Ｃｒｏｗｈｕｒｓｔ　Ｒ　Ｎ，Ｇｌｅａｖｅ　Ａ　Ｐ，ｅｔ　ａｌ　Ａｎａｌｙｓｅｓ　ｏｆ　

ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｔａｇｓ　ｆｒｏｍ　ａｐｐｌｅ［Ｊ］＿Ｐｌａｎｔ　Ｐｈｙｓｉｅｌ，２００６，１４１　

（１１：１４７—１６６．　

［６８］Ｇａｒｇ　Ｇｒｅｅｎ　Ｐ，Ｎｉｃｋｅｒｓｏｎ　Ｄ　Ａ　ｌｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃａｎｄｉｄａｔｅ　

ｃｏｄｉｎｇ　ｒｅｇｉｏｎ　ｓｉｎｇｌｅ　ｎｕｃｌｅｏｔｄｉｅ　ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ　ｉｎ　１６５　ｈｕｍａｎ　

ｇｅｎｅｓ　ｕｓｉｎｇ　ａｓｓｅｍｂｌｅｄ　ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｔａｇｓ［Ｊ］．Ｇｅｎｏｍｅ　Ｒｅｓ，　

１９９９，９：１０８７—１０９２．　

［６９］Ｄｅｕｔｓｃｈ　Ｓ，Ｉｓｅｌｉ　Ｃ，Ｂｕｃｈｅｒ　Ｐ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｃＳＮＰ　ｍａｐ　ａｎｄ　ｄａｔａｂａｓｅ　ｆｏｒ　

ｈｕｍａｎ　ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ　２１［Ｊ］．ＧｅｎｏｍｅＲｅｓ，２００１，１１：３００—３０７．　

【７０］Ｃｏｕｌｏｎｄｒｅ　Ｃ，Ｍｉｌｌｅｒ　Ｊ　Ｆａｒａｂａｕｇｈ　Ｐ　Ｊ，ｅｔ　ａｌ　Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　ｂａｓｉｓ　ｏｆ　

ｂａｓｅ　ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ　ｈｏｔ　ｓｐｏｔｓ　ｉｎ　Ｅｓｃｈｅｒｋ：ｈｉａ　ｃｏｉｌ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，１９７８，　

２７４：７７５＿７８０