相关的数量性状基因座设有SLAF基于高密度联动枸杞的地图果实大小的识别（gydF4y2Ba枸杞gydF4y2BaSPP。）gydF4y2Ba

背景gydF4y2Ba

枸杞（gydF4y2Ba枸杞gydF4y2Ba是一种有果实的木本植物，由于具有广泛的药用和营养优势，作为一种超级食物而广受欢迎。果实大小相关属性是评价小果枸杞果实结构的重要指标。作物驯化性状是定量调控的，但对与果实性状相对应的基因组区域的研究较少。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

在这项研究中，我们使用特定基因座扩增的片段（SLAF）测序为基于305 f的DE Novo SNPS检测建立了高分辨率映射gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba个人来源于gydF4y2BaL. Chinense.gydF4y2Ba和gydF4y2Bal . barbarumgydF4y2Ba在枸杞进行数量性状位点（QTL）果实大小的分析相关性状。The genetic map contained 3495 SLAF markers on 12 LGs, spanning 1649.03 cM with 0.47 cM average interval. Female and male parents and F_1gydF4y2Ba个体排序深度分别为111.85倍，分别为168.72倍和35.80倍。收集表型数据，连续2年（2018-2019）;但是，两年的平均数据在额外的一年中合并（1819）。对应于多个特征检测到的总共117个QTL，其中2个个人年份和额外的36个QTL。六个有前途的QTL（gydF4y2BaqFW10-6.1gydF4y2Ba，gydF4y2BaQFL10-2.1.gydF4y2Ba，gydF4y2BaQLL10-2.1.gydF4y2Ba，gydF4y2BaqLD10-2.1gydF4y2Ba，gydF4y2BaQLD12-4.1.gydF4y2Ba，gydF4y2BaQLA10-2.1.gydF4y2Ba）被发现影响果实重量，果实长度和叶相关属性，覆盖在LG10的27.32-71.59cm的间隔，峰值距离为10.48和14.6％PVE。三个qtls瞄准水果甜味（gydF4y2BaqFS3-1gydF4y2Ba，gydF4y2BaQFS5-2gydF4y2Ba)和水果硬度(gydF4y2BaqFF10-1gydF4y2Ba)也被确认。不同性状qtl在LG10上有重叠，gydF4y2BaQFL10-2.1.gydF4y2Ba是共存gydF4y2BaQLL10-2.1.gydF4y2Ba，gydF4y2BaqLD10-2.1gydF4y2Ba和gydF4y2BaQLA10-2.1.gydF4y2Ba稳定的QTL之间，藏着紧密连锁的标记，而gydF4y2BaQLL10-1.gydF4y2Ba为1个主效QTL，最高LOD为14.21，方差为19.3%。LG10具有重要性状qtl，推测其可能是调控果实大小和植株构型的热点区域。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

本报告突出了使用SLAF-SEQ和新颖的基因座在Goji Berry中有关水果大小相关属性的极其饱和的联系地图。我们的结果将在驯化特征上阐明，进一步加强Goji Berry的分子和遗传基金;此外，这些发现更好地促进组装参考基因组，确定潜在的候选基因和标记辅助育种。gydF4y2Ba

枸杞子gydF4y2BaL.和gydF4y2BaL. Chinense.gydF4y2Ba磨坊。，两个密切相关的溶那西亚地区，俗称Goji，Wolfberry或Boxthorn。这些是落叶木质多年生灌木，高达4米的高度，在东亚，东南亚和欧洲的温暖和亚热带气候下广泛分布[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba2gydF4y2Ba，gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．它在干鲜形式同时使用，而干燥的根皮和水果也有在医药工业尤其是中国传统医药（TCM）功能的重要性[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba］．枸杞因其众多的健康益处而受到赞赏，因为它可以增加视力，抑制癌细胞的生长[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba，gydF4y2Ba5gydF4y2Ba]抗疲劳，抗衰老，增强代谢，最终改善免疫系统[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba6gydF4y2Ba］．生理学上，这些植物的果实中含有如维生素C，类胡萝卜素，类黄酮和多糖[功能特性许多化合物gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．宁夏是“gydF4y2BaDaodigydF4y2Ba“Goji的地区生产，在中国广泛着名。不知何故，由于近期市场需求，Goji栽培区域已经向新地区延伸到覆盖82°E和115°E至30的不同气候区gydF4y2Ba^ogydF4y2Ban和45.gydF4y2Ba^ogydF4y2Ban [gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．特别是栽培gydF4y2Bal . barbarumgydF4y2BaL.大部分扩展到半干旱气候温带大陆;宁夏，甘肃，内蒙古，高原欧式;青海和欧陆干旱气候;新疆[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]，而gydF4y2BaL. Chinense.gydF4y2Ba轧机。主要局限于温带季风气候，如湖北[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba，gydF4y2Ba8gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

证明果子重量控制基因座;gydF4y2Bafw2.2gydF4y2Ba，gydF4y2BaFas.gydF4y2Ba和gydF4y2BaLC.gydF4y2Ba（gydF4y2BaWuschel.gydF4y2Ba)，通过增加心皮数量来调节果实大小，这在番茄和其他茄科作物驯化过程中显著影响产量面积[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba10.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba11.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba12.gydF4y2Ba］．另外，gydF4y2Bafw2.2gydF4y2Ba玉米中的矫形器作为细胞数调节剂基因（CNR）可能会增加杂种体活力和产量[gydF4y2Ba13.gydF4y2Ba］．据目睹了果实大小性状基本上产量构成[有助于gydF4y2Ba10.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba13.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba14.gydF4y2Ba］．在种间番茄群体上一页遗传图谱和QTL研究显示单果重位点gydF4y2Bafw1.1gydF4y2Ba，gydF4y2Bafw2.2gydF4y2Ba，gydF4y2BaFW3.1.gydF4y2Ba，gydF4y2BaFW3.2gydF4y2Ba和gydF4y2Bafw11.3gydF4y2Ba每个贡献超过20％的表型变异。其中一些有效的QTL，gydF4y2Bafw2.2gydF4y2Ba［gydF4y2Ba10.gydF4y2Ba]，gydF4y2BaFW3.2gydF4y2Ba［gydF4y2Ba15.gydF4y2Ba),而gydF4y2BaFW11。gydF4y2Ba3 [gydF4y2Ba16.gydF4y2Ba在个人的研究中，已经克隆出了影响水果重量变化的基因。如图所示，番茄果实形状涉及关键qtl，如gydF4y2Ba迷人gydF4y2Ba（gydF4y2BaFas.gydF4y2Ba）和gydF4y2BaLC.gydF4y2Ba（gydF4y2BaWuschel.gydF4y2Ba）两个重要的数量特质基因座在促进局部增强和番茄中共同引发的果实大小作出贡献[gydF4y2Ba17.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba18.gydF4y2Ba］．相比之下，gydF4y2Bal . barbarumgydF4y2Ba水果因其鲜红的色泽、香甜的口感和高的经济效益而受到高度重视[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．果实2或3室，肉质，多汁，很少或多达15个种子，每个果实。果实大小差异显著gydF4y2Bal . barbarumgydF4y2Ba和gydF4y2BaL. Chinense.gydF4y2Ba；ZKLC1果实的大小约为2.5厘米gydF4y2BaL. Chinense.gydF4y2Ba1.2厘米。目前的Goji Berry的种质和品种在他们的农艺特征中是多种多样的，特别是长圆形或狭窄的叶子和果实尺寸圆形[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba］．我们从茄科以前的类似研究中了解到，番茄[gydF4y2Ba21.gydF4y2Ba),辣椒(gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba]，马铃薯[gydF4y2Ba23.gydF4y2Ba，茄子[gydF4y2Ba12.gydF4y2Ba]在基于高密度连杆地图的分子标记的发展方面，广泛地为常规和分子遗传学研究作出了广泛的和分子遗传研究，以及定性和定量属性的映射[gydF4y2Ba12.gydF4y2Ba］．goji，一个密切相关的gydF4y2Ba枸杞gydF4y2Ba在茄科植物(Solanaceae, Solanaceae)中，已被用于常规遗传方法，包括杂交发育、定性和数量性状研究[gydF4y2Ba24.gydF4y2Ba］．到目前为止，Goji Berry在果实遗传方面和育种的育种方面取得了较少的探索，除了最近的报告[gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba］．高密度遗传图中的可访问性，使用基因组DNA建立，并且单核苷酸多态性（SNP）标记物，探索在枸杞以及与比较作图研究许多机会的QTL定位，基因标记，和候选基因座的隔离其他茄科物种[gydF4y2Ba12.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba26.gydF4y2Ba］．此外，已经在若干报告中建立了直本原因或基因的存在[gydF4y2Ba12.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27.gydF4y2Ba］．因此，我们认为，枸杞可以解释遗传身份的类似的趋势或代表一种新的候选基因集合触发果实大小为未来的图位克隆的。在枸杞产业。然而，更大尺寸的水果品种是主要的育种目标，将是进一步扩大市场营销和生产增长的突破口。枸杞尚未尝试的分子育种和分子标记辅助选择（MAS）方法;而且，持续时间长多年生树植物从发芽到开花。传统的育种策略，由于劳动强度大，成本和时间效率的限制，这些都阻碍了枸杞的品种改良[gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

在下一代测序（NGS）技术的快速进步下，高分辨率遗传映射和单核苷酸多态性（SNP）标记为QTL绘图和MAS提供了实惠的工具[gydF4y2Ba28.gydF4y2Ba］．在多年生水果作物中，基于F的遗传图gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba人口提供稳健的源来定位商业特征和DNA标记之间的联动[gydF4y2Ba29.gydF4y2Ba］．高度杂合的映射群体可以通过三角形交叉成功开发，而FgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba拟试验杂交法确定的个体广泛应用于多年生乔木和森林草本植物[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba31.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba32.gydF4y2Ba］．最近，龚等人。（2019）[gydF4y2Ba33.gydF4y2Ba]，构建了第一个高密度遗传图谱gydF4y2Bal . barbarumgydF4y2Ba基于Intrachecific F.gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba使用ddRAD-SEQ，其中载有23967个SNPs与总遗传长度人口是964.03 cM和平均间隔为0.040 cM的。QTL分析确定8显著位点在2年内针对数据集中光合特性。重要的是，个QTL挂净光合速率（PgydF4y2Ba_NgydF4y2Ba），并提出了枸杞的植物生长和发育的关键气孔导度[gydF4y2Ba33.gydF4y2Ba］．SLAF-seq的，高通量大规模SNP发现精简表示测序策略已经实行，由于众多优点[gydF4y2Ba34.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba35.gydF4y2Ba]，在不同的作物植物，包括胡椒[gydF4y2Ba36.gydF4y2Ba)、玉米(gydF4y2Ba37.gydF4y2Ba]，核桃[gydF4y2Ba38.gydF4y2Ba],菜花[gydF4y2Ba39.gydF4y2Ba茄子[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba),而gydF4y2Ba丹参gydF4y2Ba［gydF4y2Ba41gydF4y2Ba］．此外，SLAF-seq被广泛应用于不同的多年生木本乔木植物，并基于FgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba人口[gydF4y2Ba29.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba33.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba42gydF4y2Ba］．Zhao et al. (2019) [gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba[报告的枸杞SNP基于SLAF-SEQ的遗传图，其中包含6733个SNP，总长度为1702.45cm，平均标记距离为0.31厘米。此外，QTL分析显示了55个QTL，其中在基于2和3年的数据的两种不同联动组上检测到LG11和2个重要QTL的果指数，分别在两种不同的联动组上检测到果实指数[gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

因此，本研究采用SLAF-seq技术，利用305 F建立高分辨率连锁图谱gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba衍生自中异性人口的个人gydF4y2BaL. Chinense.gydF4y2Ba轧机。CV。母鸡gydF4y2Bal . barbarumgydF4y2Bal .简历。zklc1。该地图包含3495个高质量的SLAF标记，包括15,815个SNP，最终距离为1649.03厘米和0.47厘米的平均标记间隔。遗传图的平均排序深度在女性母体中为111.85倍，在雄性父母中为168.72倍，F的35.80倍gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba个人，占比以前报告的深度更深度[gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba]，这确保沿基因图谱标志物的准确性。值得注意的是，QTL定位分析确定相应果实大小相关性状紧密相连42个显著的基因组区域或潜在的分子标记物。高密度连锁图谱，并在这项研究中精确定位的QTL看好的前提标记辅助育种和潜在的候选基因底层的水果和枸杞有关的商业特质叶隔离提供可能的基础。gydF4y2Ba

形态性状变异性分析gydF4y2Ba

共有11个形态学特征,包括水果重量(FW),水果(FL)长度,果实直径(FD),水果形状指数(FSI),每个结束的水果数量集群(Nof / ec),每个节点的水果数量(Nof / n),每个水果的种子数量(Nos / f), 100种子重量(100 sw),叶片长度(LL),叶直径(LD)和叶面积(LA),评估基于两个独立年份(2018-2019年)和额外年份(1819年)。2个个体年的形态性状方差分析(ANOVA)显示显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba < 0.05 orPgydF4y2Ba< 0.01)，表明305 F之间存在变异gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba不同年份的后代（表S1;附加文件gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)．描述性统计学分析显示，2018年FSI和NOF / EC的FSI和NOF / EC的变异系数（CV％）在2018年，FSI，FD和NOF / EC的8至54例。然而，1819年数据显示CV％变化FD和NOF / EC的7至39（表S2;附加文件gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．各年份(2018-2019年)和额外年份(1819年)所有形态性状的频率分布直方图和箱形图均为正态分布(图S1a-z;额外的文件gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)．使用Kolmogorov-Smirnov（K-S）适用于基于累积分布与0.02至0.11的值之间的绝对距离来进行正常性测试，表明所有评估的所有特征的正常正常分布。相关性分析（gydF4y2BaPgydF4y2Ba < 0.05 orPgydF4y2Ba < 0.01) revealed extreme significant positive association detected in a few comparisons among FL, FD, 100SW, Nos/f and FW; FD, FSI, 100SW, Nos/f, LL, LD, LA and FL; 100SW, Nos/f, LD, LA and FD; LL and FSI; LD, LA and 100SW; Nof/n, LL, LD, LA and Nos/f; Nof/ec, LL and Nof/n; LD, LA and LL; LA and LD or significant positive correlation between LD and FW; LL and FD; LD, LA and FSI; Nof/ec and Nos/f; LD and Nof/n. While highly significant negative correlation was detected between FSI and FD; Nof/n and 100SW; Nof/ec and 100SW (Table1gydF4y2Ba)．极阳性相关性状可能表明由于磷酸化效应，例如FW和FL，FD，NOS / F和FL和FD，FSI，LL，LD，LA。该信息可以有助于确定候选基因预测。gydF4y2Ba

是F产生SLAF-seq的数据分析gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba人口gydF4y2Ba

检查测序数据以确保SLAF图书馆建设的有效性。根据Goji基因组大小和GC内容信息[gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]，辣椒基因组被选为利用自我开发的预测软件和建立的协议参考基因组[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba］．对于最佳酶消化，实践了以下指导原则;1）在重复序列中选择的消化片段的最低存在，2）参考基因组中的消化片段的常规分布，3）消化片段的长度和特异性和特定的先导实验系统必须遵守均匀性，4）最终的消化片段或SLAF标签必须符合预期的标签数[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba，gydF4y2Ba45gydF4y2Ba］．gydF4y2BaRSA.gydF4y2Ba我和gydF4y2BaHind.gydF4y2BaII用于SLAF图书馆结构，基于SLAF预实验获得221,608个SLAF标签。gydF4y2Ba

交叉检验结果显示SLAF文库的配对图谱读值为92.16%，酶解效率为93.11%。goji berry共产生3021.32 M长度为200 bp的clean reads，其中雌性、雄性和后代的总配对端reads分别为37 M、30 M和9 M。Q30的平均比值为95.04 GC和39.62% GC，保证了源数据质量。相应的，母本和父本发育的SLAF总数分别为155002个和217485个，每个SLAF标记的平均深度分别为72.43和60.43倍gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba生成了199,560个SLAF，平均深度为15.23倍（表gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)．的494472高质量SLAFs，214961为多态性与多态性率43.47％;此外，279356非多态性和155重复SLAFs进行鉴定。滤除多态性SLAFs后，共40616个SLAFs被划分为八个分离模式（图gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)．对于F.gydF4y2Ba_1gydF4y2Bacross-pollinated population, only 7 segregation patterns (ab×cd, ef × eg, hk × hk, lm × ll, nn × np, ab×cc, cc × ab) were retained for genetic mapping. We followed the genotyping quality criteria to filter out low quality and redundant markers using salient steps of filtering process (See “Methods” section). Collectively, we obtained 5669 total SLAFs out of which only 3495 high-quality SLAF markers were eventually utilized to construct an integrated (combined female and male parent map) high-density genetic map of goji berry with an average parental sequencing depth of more than 100-fold and offspring > 10-fold (Table3.gydF4y2Ba)．在3495个SLAF标记中，‘SNP_only’占61.08%的优势，其次是‘InDel_only’(0.59%)和SNP & InDel(38.55%)(图2)。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

遗传图谱的基本特征gydF4y2Ba

经过精细筛选，5669个SLAF标记中只有3495个符合质量标准的高质量SLAF标记被定位到522个完整的SLAF遗传图谱中gydF4y2Bal . barbarumgydF4y2Ba（男性）和3143 L. Chinense.gydF4y2Ba（女）标志物的61.65％的比例。（图。gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba，表gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)．The average coverage of SLAF markers on the integrated genetic map was 111.82 cM for female and 168.72 cM male parent and 35.80 cM each F_1gydF4y2Ba人,分别。最终图谱长度为1649.03 cM，限定在配子染色体数为12个LGsgydF4y2Bal . barbarumgydF4y2Ba与一个n average interval of 0.47 cM.

最大、最饱和的连锁群是LG10，共包含903个SLAF标记，长度为227.25 cM，最小平均间距为0.25 cM;最小LG11共包含36个标记，遗传距离为19.16 cM，平均间距为0.55 cM。结果表明，亲本图谱的最大连锁群与整合图谱(LG10)相同，共有142个标记，长度为147.16 cM, 811个标记，长度为292.32 cM。而LG8和LG11标记较短，在雄性图谱上的遗传距离分别为20.47 cM和2.15 cM。同样，LG9属于女性图谱的遗传距离最小，为61.30 cM(见表)gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)．根据最大间隙和平均间隙<= 5的地图均匀揭示，其在LG1中经历了16.99cm和99.10％。此外，我们在集成的地图上检测到163（LG11）到4013 SNPS（LG10）之间的15,810个SNP范围以及6135横向和9675转换（表gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)．Gong等。（2019）[gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba[构建基于具有23,967个SNP标记的内部群体的综合遗传图，跨越964.03厘米的最终遗传距离和0.040cm平均标记间隔，其反映了高度饱和的图[gydF4y2Ba33.gydF4y2Ba］．同样，另一项研究报道了枸杞高密度SNP基因图谱，最终距离为1702.45 cM，平均间隔为0.31 cM [gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba］．与以前的报告相比[gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba33.gydF4y2Ba[目前的研究揭示了Goji Berry的特异性遗传图谱，最终遗传覆盖率为1649.03cm，0.47cm平均标记间隔。特别地，观察到LG6和LG10，在最小的标记距离中显示出最大饱和度，并且可能被认为是该群体中的重组热点。gydF4y2Ba

枸杞高密度遗传图谱的评价gydF4y2Ba

为了评估遗传图谱的质量，我们进行的一些映射方法;首先，所有映射标记物的完整性305 F间进行gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba个人以确保基因分型的质量，占平均（图S2 99.03％;附加文件gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)．其次，利用3495个SLAFs对每个个体和双亲进行单倍型定位，定位基因分型错误(图S3a-l;额外的文件gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)．在目前的研究中，缺失片段的平均百分比为0.0125％，代表地图的真实质量。验证了三个缺点gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba人口高度纯净，适用于高密度遗传地图结构。在相邻标记之间定期地分配位于每个连杆组上的DNA标记，并且在相邻标记之间的平均间隔，尽管F的高速重组事件gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba个人。再次，我们展示了各连锁群标记间的重组频率的热图，以进一步利用两两重组率评价遗传图谱的质量。地图上标记的热图排列准确，相邻标记之间的成对重组率相当低，用黄色对角线表示。紫色，尤其是LG6和LG10，反映了相邻标记中最高的重组率(图S4a-l;额外的文件gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)．最后，18个标记具有隔离失真（gydF4y2BaPgydF4y2Ba< 0.001)被整合到遗传图谱构建中，占全部图谱标记的0.34%。gydF4y2Ba

QTL定位分析gydF4y2Ba

利用枸杞果实高密度遗传图谱，绘制了覆盖13个性状的大量qtl。利用MapQTL v. 6.0复合区间作图模型进行QTL分析，估算了2018-2019年和1819年的11个重要农艺性状。果实品质性状;果实甜度(可溶性固形物含量)gydF4y2Ba^ogydF4y2Ba夏季期间，在夏季检查了FS（SSC）和果实强硬（FF）特征。为了设置LOD阈值，我们执行了1000个置换测试，并且使用阈值来评估每个QTL的统计学意义。以这种方式，在2个个人年份和额外的年度始终确定了对应于特定特征的重要QTL。结果，大多数QTL包括与NoS / F，FD，FW，FL和叶相关性有关的有前途的QTL的QTL被定位在连杆组10中（图。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba，表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．其他性状qtl如FSI、Nof/ec、Nof/n、100SW、FS (SSC)和FF定位于不同连锁群(图1)。gydF4y2BaS5gydF4y2Ba，gydF4y2BaS6gydF4y2Ba，gydF4y2BaS7gydF4y2Ba)．此外，gydF4y2BaQFS-1gydF4y2Ba，gydF4y2BaQFS-2gydF4y2Ba对应果实甜度，最大表型方差为9.2%和gydF4y2BaqFF-1gydF4y2Ba以8.1%的PVE分别在LG3、5和10上作图(图3)。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba和gydF4y2BaS6gydF4y2Ba，表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．共发现117个针对13个重要性状的qtlgydF4y2Ba5gydF4y2Ba和S3;额外的文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．其中2个个人年份的78个QTL，其中包括6个稳定的QTL和额外的36个QTL（1819），并检测到2019年只有3个QTL（表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba和S3;额外的文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．位于相应QTL中的标记数在1到105之间，涵盖所有QTL的14.21对数为14.21个对数的最高PVE（LOD）（表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba和S3;额外的文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．各性状在2个个体年检测到的qtl如下:gydF4y2Ba

• 果子重量（gydF4y2Ba弗兰克-威廉姆斯gydF4y2Ba）：在LG10和6上检测到9个果实重量QTL，其中QTL主要是gydF4y2BaqFW10-1gydF4y2Ba解释表型方差为11.1％。一个稳定的QTL（gydF4y2BaqFW10-6.1gydF4y2Ba）位于LG10上，遗传距离为65.89至71.86cm，最高可达6.01的峰值LOD值以及相应的PVE为8.7％（图。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)．在LG10上共定位了4个增温年(1819年)和增温年(1819年)下控制FW的qtlgydF4y2BaqFW10-2gydF4y2Ba被证实为有效位点，PVE最大值为11.6%(表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba和s3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

• 果长度(gydF4y2BaflgydF4y2Ba）：在LG10上发现5个负责果子长度的QTL。相对应的最大表型方差为11.5％gydF4y2BaQFL10-1.gydF4y2Ba被认为是显著的QTL。gydF4y2BaQFL10-2.1.gydF4y2Ba在LG10上观察到塑性果长被观察为稳定的QTL，间隔范围为44.64-56.88cm，相应的最高距离为6.54和9.5％的表型方差（图。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)．另外4点FL的QTL上LG10检测1819与对应于12.4％的最高PVEgydF4y2BaQFL10-1.gydF4y2Ba（表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba和s3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

• 水果直径(gydF4y2BafdgydF4y2Ba):在LG10上只有5个与果径相关的qtl，分布范围为4.14 ~ 71.36 cM, LOD分别为7.8和11.1% PVE。gydF4y2BaqFD10-1gydF4y2Ba被检测为用于控制果实直径的主要QTL，最大表型方差为11.1％（表S3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．虽然在LG10上发现了3个QTL靶向FD，但最高12.8％PVEgydF4y2BaqFD10-1gydF4y2Ba1819年(表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

• 果子形状指数（gydF4y2Ba投资策略基金会gydF4y2Ba）：在LG1,2,3,7,8和11上观察到控制果实形状指数的QTLS，覆盖的遗传间隔范围为0.85-124.76cm，LOD在4.55至7.08之间，解释的差异为6.6-10.2％。控制果实形状指数的重要QTL是gydF4y2BaqFSI8-4gydF4y2Ba最大PVE为10.2％（表S3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．此外，在LG7和8中检测到对应于FSI的3个QTL，额外一年。主要的QTL是gydF4y2BaqFSI8-3gydF4y2Ba表型变异最高为8.5%(见表1)gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

• 每终集群的果子数量（gydF4y2BaNOF / EC.gydF4y2Ba）：QTL分析确定了8个QTL，靶向每个端簇的果实数量定位在LG5,6,8和9上，截止间隔从9.61-144.52厘米的间隔范围为3至4.91和4.4％至7.2％pve。gydF4y2BaqNof / ec8-3gydF4y2Ba被检测为显著QTL, PVE较大，为7.2%(表S3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．1819年仅在LG5上检测到1个QTL, Nof/ec的PVE值为8.1%(表2)gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

• 每个节点的果实数(gydF4y2BaNOF / NgydF4y2Ba）：总共7个QTL对应于每个节点的水果数量的QTL，位于LG5和9上，截止了14.05-92.48的间隔，LOD值在6.48至7.11和9.3至10.2％PVE之间。我们检测到gydF4y2BaqNof / n5-6gydF4y2Ba作为主要QTL，最大方差为10.2%(表S3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．只有2个QTL靶向NOF / N，映射在LG5和9上，极端变化为12.5％gydF4y2BaqNof / n5-1gydF4y2Ba额外年份(1819年)(表格gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

• 均水果种子数量（gydF4y2BaNOS / F.gydF4y2Ba):共检测到4个qtl，覆盖范围为32.09 ~ 51.33 cM, LOD为4.45 ~ 7.72,PVE为6.5 ~ 11%。两个主要qtl (gydF4y2Baqnos / f10-2gydF4y2Ba，gydF4y2Baqnos / f10-3gydF4y2Ba），用11％的最高方差观察到（表S3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．另一个3号/ F的QTL鉴定上LG10与较大的11.6％为PVEgydF4y2Baqnos / f10-1gydF4y2Ba1819年(表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

• 100种子重量（gydF4y2Ba100年西南gydF4y2Ba）：在LG7,9和12上检测到靶向100种种子重量的3个QTL。这些QTL的间隔范围为14.05-100.07，LOD值在3.85至4.5和5.6％至6.6％PVE之间。gydF4y2BaQ100SW7-2gydF4y2Ba被观察为主要QTL，最大方差为6.6％（表S3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．在LG4、10和12上也发现了7个针对100SW的qtl, PVE最大值为6.1%gydF4y2BaQ100SW10-1gydF4y2Ba额外一年（表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

• 叶长度（gydF4y2BaLL.gydF4y2Ba）：与叶长度相关的6个QTL在LG7，LG10上映射，同时有前途的QTL（gydF4y2BaQLL10-2.1.gydF4y2Ba)定位在LG10上，距离为42.77 ~ 51.91 cM, LOD最高，为10.48，解释方差为14.6%。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)．主要QTL (gydF4y2BaQLL10-2gydF4y2Ba检测到最多14.6％pve。只有1 QTL（gydF4y2BaQLL10-1.gydF4y2Ba）在1819年的LG10上检测到LG10，19.3％为19.3％（表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba和s3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

• 叶直径（gydF4y2BaLD.gydF4y2Ba):在LG1、10、12上共检测到14个控制果径的qtlgydF4y2BaqLD10-2.1gydF4y2Ba和gydF4y2BaQLD12-4.1.gydF4y2Barepresented stability throughout 2 individual years and positioned on LG10 and LG12 with covered distance ranged from 42.77–51.91 cM and 27.32–32.65 cM and corresponding highest LOD of 6.64 and 5.91 and explaining PVE% of 9.5 and 8.5, respectively (Fig.4gydF4y2Ba)．A.gydF4y2BaqLD10-1gydF4y2Ba最大方差为11%，为主要QTL。另有6个LD qtl位于LG1、10和12上，PVE最高，为11.5%gydF4y2BaqLD10-3gydF4y2Ba额外一年（表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba和s3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

• 叶面积（gydF4y2BaLA.gydF4y2Ba):在LG1、9、10和12上发现9个与叶面积相关的qtl。其中,gydF4y2BaQLA10-2.1.gydF4y2Ba在LG10上检测到稳定的QTL靶向叶面积，并且覆盖遗传间隔范围为39.84-58.12cm，峰值距离为7.74和11％的差异（图。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)．此外,gydF4y2BaQLA10-1.gydF4y2Ba最大表型方差为12.5%，为主要QTL。LG10上只有2个与LA相对应的qtl, PVE最高，为5.4%gydF4y2BaQLA10-2gydF4y2Ba额外年份(1819年)(表格gydF4y2Ba5gydF4y2Ba和s3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

在我们的结果中，gydF4y2BaQLL10-1.gydF4y2Ba被视为与最大的一个主效QTL解释方差的14.21显著LOD的19.3％（表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．有趣的是，我们在果实和叶片相关性状中发现了一个有趣的QTL共定位现象。具体地说,gydF4y2BaQFL10-2.1.gydF4y2Ba在稳定的qtl中，与LL、LD、LA紧密相连的标记重叠，呈极显著正相关(tablegydF4y2Ba1gydF4y2Ba和gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．预测的qtl间的方差占比(PVE%)为> 10%，表明控制相应重要性状的稳定qtl贡献最大。此外,我们注意到很多共存法如水果重量法与FL共享地图位置密切相关,FD, Nos / f、100 sw,噢,LD, LA和FF法LG10一直在2个人年(2018 - 2019)和额外的一年(1819),这也表示高度积极的显著相关性(无花果。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba、表gydF4y2Ba1gydF4y2Ba和gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

SLAF基于高密度映射gydF4y2Ba

基于F的本研究组装了Goji Berry的高密度和高质量的遗传地图gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba人口来自2种不同的物种gydF4y2Ba枸杞gydF4y2Ba使用SLAF-SEQ策略，证明是一种高度成本效益的技术，用于发现大量SNP和广泛的基因分型[gydF4y2Ba34.gydF4y2Ba］．SLAF-SEQ已在许多不同的作物物种中使用，即使没有参考基因组的那些gydF4y2Ba33.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba42gydF4y2Ba，gydF4y2Ba46gydF4y2Ba］．Gong等。（2019）[gydF4y2Ba33.gydF4y2Ba)，首次报道了枸杞浆果高密度遗传图谱gydF4y2Ba_1gydF4y2BaDDRAD-SEQ下的人口。虽然目前使用SLAF-SEQ的遗传映射的目前的永久报告将进一步提高该技术，并提高Goji Berry的分子遗传学了解。虽然，SLAF-SEQ方法很少被利用在Goji Berry来构建QTL分析的遗传图谱。相比之下，由于技术和程序复杂性，成本不可行度，成本不可行，缺乏预先设计的方案以及用于确保准确性和效率的深度测序，以前基于GBS等GB等方法具有限制性，而缺乏预先设计的方案和深度测序[gydF4y2Ba46gydF4y2Ba］．随后，SLAF测序利用高通量，成本效益，深度测序技术的基于伴随用于大规模的SNP，个InDel检测和基因分型[更大的人群和预先设计战略双条形码系统上gydF4y2Ba34.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

首先，我们根据装配良好的参考基因组序列设计了一个方案。由于没有枸杞基因组，我们探索了枸杞遗传和DNA含量的细节[gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]，和胡椒被选为参照基因组进行测序，并确保标记生产的均匀性，密度和效率。根据试点实验，gydF4y2BaRSA.gydF4y2Ba我和gydF4y2BaHind.gydF4y2Ba选择限制性内切酶并切取片段(364-414 bp)进行测序。SLAF文库通过选择水稻基因组(gydF4y2Ba水稻粳稻gydF4y2Ba)作为对照，与参考基因组进行比较，以确保其可靠性和有效性。根据Sun et al. (2013) [gydF4y2Ba34.gydF4y2Ba]，建议质量评分不应低于Q30和SLAF-seq定义的流水线中每个个体最小测序深度的6倍。我们的数据集包含3021.32 Mb对端读取，Q30评分达到95.04%。亲本测序深度为66.43倍，个体测序深度为15.23倍，满足高密度基因作图所需标记的数量和质量标准。最后，我们遵循严格的过滤原则，得到高质量的SLAF标记(见“方法”部分)。共获得214961个多态slaf，多态性率为43.47%，高于之前鉴定的[gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba47gydF4y2Ba，gydF4y2Ba48gydF4y2Ba］．在目前的研究中，以24,329个核查组（AA×BB）纯合组的最大数量的标记数，收到了8种次次次次次数，其比以前的报告大gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba33.gydF4y2Ba］．筛选得到5669个高质量的SLAF标记。结果表明，标记的准确性、高通量、高效率和成本低廉，为进一步利用SLAF测序技术进行枸杞测序提供了依据。gydF4y2Ba

枸杞的高密度遗传图谱gydF4y2Ba

在成功建立SLAF库和生成高质量标记之后。利用High map软件，在5669个SLAF标记中，只有3495个SLAF和15810个SNPs被正确整合。在枸杞果实的12个连锁群上，最终遗传距离达到1649.03 cM，平均标记间距为0.47 cM。该连锁图谱的平均标记间距最小，为0.47 cM，与之前的类似调查相比，范围为0.48 ~ 0.95 cM [gydF4y2Ba29.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba40gydF4y2Ba，gydF4y2Ba48gydF4y2Ba，gydF4y2Ba49gydF4y2Ba］．Zhao et al. (2019) [gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba[报告基于302 f的枸杞遗传图gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba利用6733个SNP标记，总遗传距离为1702.45 cM，平均遗传距离为0.31 cM。目前的连锁图谱积累了15,810个具有突出属性的snp，比之前报道的图谱贡献了更大的潜力[gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba］．枸杞因其经济重要性和作为中药的历史用途而受到欢迎[gydF4y2Ba50gydF4y2Ba］．因此，Goji Berry的分子育种和遗传方面仍然需要展开。在目前的研究中，305 fgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba为高分辨率战略选择个人，尽管大量的人可以带来更高的重组事件[gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba51gydF4y2Ba]，加快精细QTL定位的准确性[gydF4y2Ba52gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

的遗传图中的可靠性是由单倍型地图，热图，最大的间隙，间隙平均值确定<= 5，在地图上和隔离失真的个人完整性（gydF4y2BaPgydF4y2Ba < 0.001). The haplotype maps and heat maps generated for each linkage group revealed SLAFs distributed in a regular manner on all 12 LGs and correctly ordered. Moreover, pair-wise recombination rates were found lower significantly among adjacent markers except LG10 and 6. The maximum gap and average gap<=5 were larger than previous study [25.gydF4y2Ba］．发现LG1,4和7，具有变化的标记密度和大于> 10cm的最大间隙。可能，低标记密度区域描绘了Goji基因组的强纯合的区域，ollirrault等人观察到了类似的趋势。（2012）[gydF4y2Ba53gydF4y2Ba］．相反，高密度标记区域描绘了染色体上的焦化位置，导致较大的遗传距离导致较小的遗传距离。相对，高密度区域可以在由于Lindner等人所述的杂合性，在某个位置与基因组相互作用。（2000）[gydF4y2Ba54gydF4y2Ba]，Ollitrault等人。（2012）[gydF4y2Ba53gydF4y2Ba］．遗传地图上个体的完整性为99.03％，这反映了地图的真实高质量和一致性。同时，只有18（0.34％）隔离扭曲（gydF4y2BaPgydF4y2Ba < 0.001) markers were observed in LG11 and 12, significantly lower than previously reported [25.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba42gydF4y2Ba］．标记之间的隔离扭曲可能归因于父母和游戏或Zygotic选择的遥远关系[gydF4y2Ba55gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

当前更新的高质量和高密度遗传图谱中发现精确设计并比以前的研究非常饱和[gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba41gydF4y2Ba］．因此，我们主张连锁图谱精确，表现出高通量，这将提供经济上重要的药用树，植物，随后强劲理由QTL定位和候选基因鉴定特别的果实大小相关性状的分子生物学的见解枸杞。此外，它将确保成为比较基因组研究[的重要来源gydF4y2Ba56gydF4y2Ba，并协助组装枸杞的参考基因组。gydF4y2Ba

果实大小相关性状的QTL定位分析gydF4y2Ba

利用高密度遗传图谱进行QTL定位可为具体数量性状的估计和数据挖掘提供富有成效的依据[gydF4y2Ba36.gydF4y2Ba］．为了进行QTL分析，不同的软件仅限于杂交模型，如IciMapping [gydF4y2Ba57gydF4y2Ba]，mapqtl [gydF4y2Ba58gydF4y2Ba]等等。目前的研究基于F.gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba种间群体和异花授粉(CP)模型，它不同于用于ril、回交和双单倍体等配对的其他群体[gydF4y2Ba52gydF4y2Ba］．因此，具有复合间隔映射（IM）的MAPQTL绝对是用于在CP模型中进行QTL分析的合适软件，同样它已成功使用不同的物种，Pepper [gydF4y2Ba52gydF4y2Ba]，黄瓜[gydF4y2Ba49gydF4y2Ba，胡桃[gydF4y2Ba38.gydF4y2Ba］．张等人。（2010）[gydF4y2Ba59gydF4y2Ba[甜樱桃中的8个特征成功绘制了QTL分析。在龚等人的最近报告中。（2019）[gydF4y2Ba33.gydF4y2Ba]，共32个QTL中发现使用MapQTL在对应于6个光合作用相关性状gydF4y2Bal . barbarumgydF4y2BaL.同样，在另一项研究枸杞种间高密度遗传图谱已经探索了利用MapQTL [六个农艺重要性状gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

我们使用MAPQTL v.6.0并表现了一系列控制水果和叶子相关性状的QTL和水果质量参数。特别是，在LG10和12上观察到的6个有前途的QTL，始终如一地为2年的FW，FL，LL，LD和LD和LD和LD。对于额外的一年（1819），对应于FW，FL，FD，FSI，NOF / EC，NOF / N，NOS / F，100SW，LL，LD和LA检测36个QTLS（图。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba和gydF4y2BaS6gydF4y2Ba，表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．在2年（2018-2019）数据集中始终检测到QTL被视为稳定的QTL。在几个稳定的QTL中，果子重量QTL（gydF4y2BaqFW10-6.1gydF4y2Ba)在LG10上检出，LOD高达6.01，解释表型变异为8.7%。相比之下，在之前的研究中没有检测到果重稳定的QTL [gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba］．不同茄科植物的果实质量qtl已被报道，其中番茄鉴定出28个FW qtl。具体地说,gydF4y2Bafw1.1gydF4y2Ba，gydF4y2Bafw2.1gydF4y2Ba，gydF4y2Bafw2.2gydF4y2Ba，gydF4y2BaFW3.1.gydF4y2Ba，gydF4y2BaFW3.2gydF4y2Ba和gydF4y2Bafw11.3gydF4y2Ba在近4个种间个体研究中定位的主要果重qtl，并解释了番茄进化过程中果重的变化[gydF4y2Ba21.gydF4y2Ba］．在辣椒中检测到5个果重qtlgydF4y2BaFW3.2gydF4y2Ba显著影响，表型变异较大(RgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba = 0.12–0.15) [22.gydF4y2Ba］．Pereira等。（2018）[gydF4y2Ba47gydF4y2Ba]，研究了关于果实形态特征的QTLgydF4y2BaCucumis Melo.gydF4y2BaL.和gydF4y2BaFWQU5.1.gydF4y2Ba被检测为LG5的主要QTL，控制果子重量，最大PVE为28.3％。另一项研究发现，3 QTL在不同LG上鉴定茄子的果实重量，最大表型方差为44％gydF4y2BaQFW-9.1.gydF4y2Ba［gydF4y2Ba12.gydF4y2Ba］．对于果实长度，检测到有潜力的QTL (gydF4y2BaQFL10-2.1.gydF4y2Ba）与6.54和9.5％的表型变异的峰LOD LG10。Zhao et al. (2019) [gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba在LG11上检测到4个稳定的FL QTL，分别为17.24和30.9％的LOD和PVE。几个报告确定了在不同染色体上跨越的果子长度和果直径QTL [gydF4y2Ba29.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba40gydF4y2Ba，gydF4y2Ba60gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

其中叶片相关性状，gydF4y2BaQLL10-2.1.gydF4y2Ba对应于叶长稳定QTL被跨越上LG10，与峰LOD值和分别PVE高达10.48和14.6％。其他较稳定的QTL（gydF4y2BaqLD10-2.1gydF4y2Ba和gydF4y2BaQLD12-4.1.gydF4y2Ba)控制叶径分布在LG10和lg12, LOD最高，分别为6.64和5.91，表型方差分别为9.5和8.5%。稳定的叶面积QTL为gydF4y2BaQLA10-2.1.gydF4y2Ba在LG10上跨越，具有7.74的相应峰值LOD，并解释了11％的差异。尽管如此，以前只报告了两个稳定的QTL关于叶片指数（gydF4y2BaqLI10-2gydF4y2Ba和gydF4y2BaQLI11-2gydF4y2Ba）在LG10和11上，分别是Harbored 4和20个标记;虽然，报告了控制叶长度和叶宽的稳定QTLS [gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba］．Zhao et al. (2019) [gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba]，检测55 QTL，塑性果子重，果实长度，果实指数，叶宽和叶片指数除叶长度外，基于2年的表型数据。大多数QTL在LG11指示的集群区域上跨越各种特征。此外，在LG11上检测到与果指数相对应的18个重要的QTL，覆盖73.49-90.94cm和一个主要QTL的间隔（gydF4y2BaQFL11-3.gydF4y2Ba)的PVE最高，为30%。在叶片相关性状中，2个稳定的qtl (gydF4y2BaqLI10-2gydF4y2Ba，gydF4y2BaQLI11-2gydF4y2Ba）针对3年数据集的两种不同联动组检测靶向叶片指数。相比之下，在本研究中，我们检测到对应于对​​对应于调查的所有特征的78个QTL，其中2个个人年份的数据集与额外一年（1819）观察到的36个QTL，间隔从3.65-111.76厘米范围。此外，6个稳定的QTL（gydF4y2Baqfw10 - 3.1gydF4y2Ba，gydF4y2BaQFL10-2.1.gydF4y2Ba，gydF4y2BaQLL10-2.1.gydF4y2Ba，gydF4y2BaqLD10-2.1gydF4y2Ba，gydF4y2BaQLD12-4.1.gydF4y2Ba，gydF4y2BaQLA10-2.1.gydF4y2Ba)在LG10和LG12上观察到，LG10和LG12针对果实大小相关属性(图。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba，表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．在LG10上发现了显著的qtl，代表了果实和叶片相关重要性状的热点区。有趣的是，我们发现了几个与Zhao等人(2019)检测到的qtl重叠的qtl [gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba]如gydF4y2Baqfsi1-1.gydF4y2Ba和gydF4y2BaqFI1-2gydF4y2Ba［gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba]，located both on LG1 and spanned an interval ranged from 123.73–124.76 cM & 114.81–123.77 cM, respectively. Another QTL set (qNof / ec5 - 3.1gydF4y2Ba，gydF4y2BaqNof /它们- 1.1gydF4y2Ba和gydF4y2BaqLW5gydF4y2Ba）were overlapped on LG5 and covered genetic distance ranged from 68.04–76.61 cM [25.gydF4y2Ba]（表S3，附加文件gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)．我们还遇到了分层化现象gydF4y2BaQFL10-2.1.gydF4y2Ba与gydF4y2BaQLL10-2.1.gydF4y2Ba，gydF4y2BaqLD10-2.1gydF4y2Ba和gydF4y2BaQLA10-2.1.gydF4y2Ba以及稳定的qtl之间紧密连接的标记(图。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba，s8a-o;额外的文件gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba)．FW、FL、FD、Nos/f、LL、LD和LA在LG10上的遗传位置相似。性状连锁qtl的共定位通常表现为不同性状间正显著相关[gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba］．例如，通过对辣椒果实直径和果皮厚度的分析，揭示了辣椒遗传图谱上的3个共同位置(gydF4y2BargydF4y2Ba = 0.86, 0.87), reflected dual genomic regions with common interaction for both traits [22.gydF4y2Ba］．因此，我们建议目前的结果可以揭示比以前类似的研究的额外潜力，并将提供一种新的基础，以了解与Goji Berry的果实大小相关属性相关的遗传。gydF4y2Ba

这是一个假设，即在的QTL相同基因组区域中检测到靶向各种性状由于可能发生多效性或联动现象[gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba］．在有前途的QTL中，发现没有17个标记与FL，LL，LD和La紧密相连。它还值得一提到另一组5个标记，其位于与LG10上的FL，LL和La相关的稳定QTL。在以前类似的研究中，发现3种标记与辣椒中的几个性状显着相关，例如，1标记（LG8）影响六个特征，另一个标记物（LG2）与四个特征和第三标记（LG3）相关，与五种不同的果实相关开发特征[gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba］．因此，我们可以假设这5个特定的基因组区域或位点可能涉及一个与多效性有关的特定位点，该位点可能影响枸杞果实大小和植株结构的不同方面，或多个连锁位点表明了对植物发育反应的特定影响。进一步的研究需要针对这些有潜力的qtl来确定影响枸杞果实发育性状的可能候选基因。此外，果实甜度(SSC) qtl (gydF4y2BaqFS3-1gydF4y2Ba，gydF4y2BaQFS5-2gydF4y2BaLG3和LG5的相对LOD分别为5.48和9.2%gydF4y2BaqFF10-1gydF4y2Ba在LG10上，LOD峰值为4.81,PVE峰值为8.1%。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba，表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．Ben Chaim等人(2001)[gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba]报道了通过鉴定每年3个QTL的类似事件，但没有稳定，对应于辣椒中可溶的固体浓度（SSC），具有最大的表型效应（gydF4y2BaRgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba= 0.12)。两个法(gydF4y2BaFI9.1.gydF4y2Ba，gydF4y2Bafi11.1gydF4y2Ba)对辣椒果实硬度的控制总方差为14% [gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba，这与我们的研究结果非常吻合。其他一些研究进行了QTL分析，发现2个QTL (gydF4y2BaQBRX2-1gydF4y2Ba，gydF4y2BaQBrix6gydF4y2Ba）靶向西瓜中的肉甜味[gydF4y2Ba61gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

然而，转录组测序分析过于必要，无法衡量果实和叶片不同发育阶段之间的表达模式，这可能会加剧候选基因鉴定的挖掘过程[gydF4y2Ba25.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba49gydF4y2Ba］．它已经带来了这样的承诺同源的QTL或基因相似的作物品种影响相同形态或表型的影响。一些生理性状相关的对比实际上已经完成，确定类似的基因位置[gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba62gydF4y2Ba］．在90年代以前，直到番茄果实相关性状的鉴定，才有过与果树相关的QTL比较[gydF4y2Ba21.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba63gydF4y2Ba］．Ben Chaim等人(2001)[gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba，对辣椒和番茄进行了QTL比较分析，发现在果实形状和果实重量属性方面有很有趣的发现。在辣椒和番茄的2号染色体和3号染色体上发现了与果实重量相关的同源qtl和一个RFLP标记gydF4y2Bafw2.1gydF4y2Ba和gydF4y2Bafw2.2gydF4y2Ba在胡椒gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba，西红柿[gydF4y2Ba64gydF4y2Ba]，和另一个标记与gydF4y2BaFW3.2gydF4y2Ba和gydF4y2BaFW3.1.gydF4y2Ba在胡椒gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba，西红柿[gydF4y2Ba21.gydF4y2Ba),分别。以上解释可能对当前的研究有帮助，因为Goji (gydF4y2Ba枸杞gydF4y2Baspp。）相对于茄科;因此，我们可能期望在番茄和胡椒中存在类似的遗传身份或同期联想[gydF4y2Ba22.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27.gydF4y2Ba，西红柿和茄子[gydF4y2Ba12.gydF4y2Ba]和番茄和马铃薯[gydF4y2Ba23.gydF4y2Ba，这将在后来的研究中被发现。在这里，我们利用了与果实和叶子发育相关的常见形态特征，这些特征特征为水果作物的驯化做出了主要贡献[gydF4y2Ba12.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba56gydF4y2Ba］．为了进一步评估Goji人口的潜力并探索额外的QTL，我们已经通过在2019年选择具有极其杰出的后代的全面SIB交配来发起开发的重组近交系（RIL）。RILS人口已成功应用于许多农作物（如胡椒）［gydF4y2Ba52gydF4y2Ba]，花生[gydF4y2Ba65gydF4y2Ba，瓜果[gydF4y2Ba47gydF4y2Ba］．此外，增强的QTL分析，可能会导致探索枸杞重要农艺性状果实的遗传和分子特征。gydF4y2Ba

我们使用扩增片段测序（SLAF-SEQ）基因座特异性枸杞高分辨率连锁图谱的研究结果，可灌输用于物种从头的SNP检测和高密度遗传图谱构建一个功能强大的和更精确的技术，而不参考基因组序列。共有3495个高质量SLAF标记被用于遗传图中使用305个人从F施工gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba种间人口。高密度遗传图谱提供了6个与果重、果长、叶长、叶直径和叶面积相关的qtl。结果表明，果重、果长、果径、单果粒数和叶片相关性状QTL在图谱上的位置相似，其中果长QTL (gydF4y2BaQFL10-2.1.gydF4y2Ba）与LG10上具有紧密连接的标记物相对应的叶子尺寸相关的稳定QTL。我们可能会推测，这些有希望的QTL有宠物或联系关系控制若干特征。我们的结果将为参加Goji Berry进行定位克隆和标记辅助育种的实地。此外，我们之前的报告结果是关于高密度遗传地图的结果gydF4y2Bal . barbarumgydF4y2Ba利用种内群体和目前基于种间群体的研究结果可能是枸杞参考基因组的较好的来源。gydF4y2Ba

植物材料gydF4y2Ba

种植材料由gydF4y2Ba枸杞gydF4y2Ba轧机。CV。“大艺”作为女性父母和gydF4y2Ba枸杞子gydF4y2Bal .简历。“zhongkelüchuan1（zklc1）”作为男性父母。两种栽培品种ZKLC1和母田是从武汉植物园，中国科学院，武汉和华南植物园，中国科学院，中国科学院，中国科学院的武汉植物园的Goji种质储层获得。F.gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba2016年6月，将2个亲本杂交构建种间拟试验杂交群体，2017年春季温室播种后，在宁夏银川市西北生物农业中心(38°28 ' 05″N, 106°16 ' 23″E)进行田间移栽。母本(大冶),也被称为中国的枸杞,植物学地卵形或披针形叶,浅深紫色花,水果颜色从深红色橙色,水果形状长圆形,水果重量(0.38 g),水果(1.08厘米)长,果实直径(0.75厘米)从收集数据(值),和种子通常更广泛的,圆形的gydF4y2Bal . barbarumgydF4y2Ba黄色至黄褐色。雄性父母（ZKLC1）有披针形叶状叶，明亮到皇家紫色花色，闪亮的红色果子颜色，圆形，果实重量（1.05克），果子长度（1.79厘米），水果直径（1.28厘米），和种子半球形与浅黄色颜色扁平[gydF4y2Ba66gydF4y2Ba]，（父母达耶和ZKLC1和后代植物和水果图片可以在图看出。gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)．2018年9月，305个单独选出的450个后代被用于遗传联系地图建设和QTL映射分析，特别是农艺重视，果实大小和叶片相关形态特征，如果子重量（FW），果子长度（FL），水果直径（FD），每末端果实数（NOF / EC），每节点的果实数量（NOF / N），种子数为每种水果（NOS / F），100种种子重量（100sw）和叶子长度（LL），叶直径（LD），叶面积（LA）。尽管形态学性状，果实品质特征如果子甜味 - 可溶性固体含量gydF4y2Ba^ogydF4y2BaBrix FS（SSC）和果实强度（FF）也基于一年的数据集（2019年）。gydF4y2Ba

表型性状估计gydF4y2Ba

形态性状数据收集于2018年夏季(7月)和2019年两个作物季节。水果和叶子相关特征:弗兰克-威廉姆斯,FL和FD,噢,LD和洛杉矶,20完全成熟水果和10成年第一真叶从后代选择随机和父母从野外植物,然后拍摄规模纸(35×25厘米)通过使用尼康D750数码单反相机(尼康公司(日本)在2018年。通过ImageJ对数字图像进行处理以测量上述特征[gydF4y2Ba48gydF4y2Ba，软件v. 1.52a [gydF4y2Ba15.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba16.gydF4y2Ba］．相反，对于2019年夏季，采用更快的且精确的方法来评估水果并留下相关的特征。首先，数字扫描仪（gydF4y2BaMicrotek.gydF4y2Ba晶ScanMakergydF4y2Ba我gydF4y2Ba600）被用来拍摄水果和叶子，然后是内置的中国软件Ban Ben，WESEN（v 2.1.2.4），用于根据开发人员的指示来测量FL，FD，LL，LD和LD和LA。通过用FD划分FSI来测量FSI。基于每种植物的最多10个重复，在现场在视野中在视野中收集其他性状数据。在实验室中测量了NOS / F和100SW，通过在数字平衡（Sartorious，BSA224S）上进行了5种籽种100种子。用于评估水果质量特征：FS（SSC）gydF4y2Ba^ogydF4y2Ba布里克斯，我们从f中收集完全成熟的水果gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba每株植物5种群5重复并用便携式折射仪PAL-1（gydF4y2Bawww.atago.net/gydF4y2Ba）和水果硬度测试仪设备GY-4（杭州浙江顶级仪器有限公司）用于估算FF。gydF4y2Ba

DNA提取和SLAF文库构建和测序gydF4y2Ba

在DNA提取之前，收集来自父母和305个后的幼叶并用干燥剂（硅胶）干燥。所有叶子DNA都用植物基因组DNA套件（天根Biotech（北京），中国，有限公司）提取。根据制造商的说明，略有修改。用纳米玻璃Nd-2000分光光度计（Thermo Fisher Sciencific）和1％琼脂糖凝胶的电泳评估提取的DNA样品的数量和质量。对来自F的305个个体进行比例进行比扩增片段测序（SLAF-SEQ）gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba根据Sun等人口和两名家长。（2013）[gydF4y2Ba34.gydF4y2Ba]，微不足道的修改。采用SLAF-SEQ策略框架作为每个样品的基因组DNA进行限制酶消化使用gydF4y2BaRSA.gydF4y2Ba我和gydF4y2BahgydF4y2BaCII（新英格兰Biolabs，Neb，美国）。使用Klenow片段（3'→5'外，NEB）与单个核苷酸A整合，用T4 DNA连接酶（PAGE纯化，寿命，将双标记标记的测序适配器连接到A尾碎片中的双标签标记的序列。技术，美国）[gydF4y2Ba52gydF4y2Ba］．PCR扩增使用Q5®、HF- DNA聚合酶(NEB)、dNTPs，并设置引物(正向引物:5 ' - aatgatacggcgaccaccga -3，反向引物:5 ' - caagcagaagacggcatacg -3)。目的片段(364-414 bp)用QIAquick凝胶提取试剂盒(Qiagen, Hilden, Germany)纯化。PCR产物用agcourt AMPure XP beads (Beckman Coulter, High Wycombe, UK)进行纯化，然后汇集。采用2%琼脂糖凝胶电泳进行混合样品分离。稀释凝胶纯化产品后，使用Illumina Hi-Seq 2500系统(Illumina, Inc.， San Diego, CA, USA)以125 bp的标准对端测序，对位于中国北京的生物标志物技术公司质量检测库中的SLAF进行测序[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba］．我们用日本米饭，gydF4y2Ba水稻粳稻gydF4y2Ba基因组作为对照的基因组大小为382 MB（gydF4y2Bahttp://rapdb.dna.affrc.go.jpgydF4y2Ba。），这声称验证测试过程的可靠性和有效性，并按照Goji映射群体遵循相同的处理。gydF4y2Ba

SLAF测序数据分析和分离模式分组gydF4y2Ba

如上所述，详细执行了SLAF测序数据的分组和基因分型分析[gydF4y2Ba34.gydF4y2Ba］．通过测序来确定原始读取以通过双索引条形码序列定位样品的读取，并且滤除质量分数<20e的低质量读出。通过BLAT软件将清洁读数聚集在一起[gydF4y2Ba67gydF4y2Ba，其相似性超过90%。将每个高质量读取的条形码和终端5-bp位置剔除后，定义为一个SLAF位点[gydF4y2Ba66gydF4y2Ba］．从每个SLAF Locus SNP Loci中检测到父母之间，滤除超过3个SNP的SLAF。根据父母和后代，使用测序深度> 140.28倍和> 35.80倍的读取分别定义对应于每个SLAF基因座的等位基因。一个SLAF基因座可用于二倍体物种的4个基因型，因此SLAF基因座中的4个以上的等位基因被认为是重复性的SLAF并稍后丢弃。具有2至4个等位基因的SLAF被认为是多态并且称为潜在标记。所有SLAFS多态性基因座都被聚集成8个分离模式，如下所示：（AB×CD，EF×例如EF，HK×HK，LM×LL，NN×NP，AA×BB，AB×CC和CC×AB）。由于映射人口是fgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba从两个高杂合子亲本的种间杂交，因此需要构建一个高密度的遗传图谱(aa×bb)以外的所有模式。gydF4y2Ba

贝叶斯方法用于基因型评分和质量，如所示[gydF4y2Ba34.gydF4y2Ba］．为了确定高品质SLAF标记3个步骤进行考虑。F我rstly, the markers with average sequencing depths in each offspring found > 35.80-fold and parents > 140.28-fold. Secondly, markers exceeding 10% missing data were discarded. Thirdly, markers with significant segregation distortion based on chi-square test (PgydF4y2Ba< 0.001) were disqualified, but added later as additional markers during high-density genetic map construction.

高密度遗传连锁图谱的构建与评价gydF4y2Ba

主要是，在修改的对数（MLOD）分数> 5的修正对数下将标记物基因座分离为12个连杆组（LGS）。为了构建高质量和高密度的映射可靠性，需要提前高图策略来组装SLAF标记联系组内的特定序列和精确的基因分型误差[gydF4y2Ba19.gydF4y2Ba］．范oijen的最大似然方法[gydF4y2Ba68gydF4y2Ba]，构建高密度枸杞基因图谱，利用SMOOTH算法进行基因分型误差校正[gydF4y2Ba69gydF4y2Ba］．k最近邻算法用于归类缺失的基因型[gydF4y2Ba70gydF4y2Ba]，和的Kosambi映射描述施加到估计厘摩（CM）相邻标记间的遗传距离地图[gydF4y2Ba71gydF4y2Ba］．通过对遗传图谱的完整性、单体型图谱、热图和分离畸变分析(gydF4y2BaPgydF4y2Ba< 0.05)。gydF4y2Ba

QTL定位分析gydF4y2Ba

QTL映射分析被执行了11个水果和叶子尺寸相关的特征和2个水果质量相关的属性，并通过MAPQTL v分析[gydF4y2Ba58gydF4y2Ba]，采用包容性复合间隔映射（ICIM）来检测12个联系组中的QTL基因座，用于Goji Berry的集成图。执行1000个置换测试（PT）以确定评估每个QTL的统计显着性的赔率（LOD）的对数[gydF4y2Ba72gydF4y2Ba］．用于确定与主要和次要效QTL的可靠性，假定不同的LOD值。首先，对应于0.99置信LOD阈值被认为是，如果没有映射关系间隔，使用对应于0.95置信度阈值;如果仍然没有定位间隔，然后0.90置信LOD阈值被认为是。最后，如果仍然没有映射间隔检测，则置换检验结果不进行，并且阈值是手动降低至3.0，2.5和2.0。作为阐明被其相应的QTL表型差异百分比（表型解释方差％）使用MapQTL总体方差的基础上分离群体内进行估计。如由McCouch等人描述的QTL命名标准随访。（1997）[gydF4y2Ba73gydF4y2Ba］．定位和遗传图谱的QTL是由BioMercator v组装。4.2.1 [gydF4y2Ba74gydF4y2Ba］．，和MapChart v. 2.2 [75gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

一般描述性统计分析，包括频率分布上原产临至五进行。2016（gydF4y2Bahttps://www.originlab.com/gydF4y2Ba)．方差为2个人年和Pearson相关分析中对SPSS诉25软件包完成（SPSS公司，芝加哥，IL，美国）。gydF4y2Ba

本文报道的原始SLAF测序数据已沉积在基因组序列归档中[gydF4y2Ba76gydF4y2Ba]，在国家基因组学数据中心[gydF4y2Ba77gydF4y2Ba]，中国科学院北京基因组研究所(中国国家生物信息中心)，注册编号为CRA002920，可通过网址公开获取gydF4y2Bahttps://bigd.big.ac.cn/gsa.gydF4y2Ba．用于支持本文结论的剩余数据集包含在文章及其附加文件中。gydF4y2Ba

SLAF-SEQ：gydF4y2Ba

具体长度放大碎片排序gydF4y2Ba

SNP：gydF4y2Ba

单核苷酸多态性gydF4y2Ba

cM:gydF4y2Ba

厘摩gydF4y2Ba

ZKLC1：gydF4y2Ba

Zhongkeluchuan1gydF4y2Ba

简历：gydF4y2Ba

品种gydF4y2Ba

LOD:gydF4y2Ba

对数的赔率gydF4y2Ba

QTL：gydF4y2Ba

定量特质基因座gydF4y2Ba

LG：gydF4y2Ba

联动组gydF4y2Ba

MLOD：gydF4y2Ba

修改了赔率对数gydF4y2Ba

SSC：gydF4y2Ba

可溶性固体含量gydF4y2Ba

PVE：gydF4y2Ba

表型方差解释了gydF4y2Ba

个InDel：gydF4y2Ba

插入/删除gydF4y2Ba

GBS:gydF4y2Ba

基因分型结果进行排序gydF4y2Ba

DDRAD：gydF4y2Ba

双消化限制位点相关DNAgydF4y2Ba

FgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba：gydF4y2Ba

第一个孝顺的gydF4y2Ba

马斯：gydF4y2Ba

标记辅助选择gydF4y2Ba

方差分析:gydF4y2Ba

方差分析gydF4y2Ba

ICIM:gydF4y2Ba

包含复合区间映射gydF4y2Ba

ngs：gydF4y2Ba

下一代测序gydF4y2Ba

blat：gydF4y2Ba

爆破式对准工具gydF4y2Ba

作者非常感谢中国科学院和世界科学院授予博士校长奖学金。我们要感谢北京生物标志物技术有限公司的杨俊君女士、刘冠申先生和周晓伟先生，感谢他们的技术和分析帮助。我们也感谢三位匿名审稿人和主编提出的建设性意见和建议，以进一步提高稿件的质量和鉴别力。gydF4y2Ba

中国科学院战略和优先研究计划的补助金支持这项工作[XDA24030502，XDA2403020604]，中国国家重点研发计划[2018YFD1000607];国家自然科学基金研究[31770334];青年创新推广协会CA [2015286];广州科技计划[201904010167]。融资组织没有帮助设计，数据收集，分析，数据解释和稿件写入。gydF4y2Ba

作者指出gydF4y2Ba

1. Fazal Rehman和Haiguang Gong的贡献与这项工作相同。gydF4y2Ba

隶属关系gydF4y2Ba

1. 华南农业植物分子分析与遗传改良的重点实验室，中国科学院南方植物园应用植物园植物园重点实验室，广州510650gydF4y2Ba

   Fazal Rehman，Haiguang Gong，Shaohua Zeng，天顺阳，裴妍岛，Lizhu Pan，宏文黄莹王gydF4y2Ba

2. 2 .中国科学院大学，北京100049gydF4y2Ba

   艾培燕，黄宏文gydF4y2Ba

3. 经济植物学中心，中国科学院核心植物园，广州，510650gydF4y2Ba

   龚海光，曾绍华，王颖gydF4y2Ba

4. Bairuiyuan公司，银川，750000，宁夏，中国gydF4y2Ba

   钟李gydF4y2Ba

5. 甘南师范大学生命科学学院现代农业技术联合实验室，江西赣州341000gydF4y2Ba

   少华曾莹王gydF4y2Ba

贡献gydF4y2Ba

实验设计，构思和监督HH，YW，FR，人口开发HG，FR，PA，人口维护和田间管理TY，LZ，LP，收集表型数据和分析FR，QTL作图分析FR，HG，手稿起草FR，危重审查和建设性的建议HH，YW，SZ，修改稿和语言编辑FR，YW。所有作者阅读并批准了最后提交。gydF4y2Ba

通讯作者gydF4y2Ba

对应于gydF4y2Ba洪文黄gydF4y2Ba或者gydF4y2Ba鹰王gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

伦理批准和同意参与gydF4y2Ba

不适用。gydF4y2Ba

同意出版gydF4y2Ba

不适用。gydF4y2Ba

竞争利益gydF4y2Ba

所有作者宣布没有竞争的财务利益。gydF4y2Ba

出版商的注意事项gydF4y2Ba

施普林格《自然》杂志对已出版的地图和机构附属机构的管辖权要求保持中立。gydF4y2Ba

开放访问gydF4y2Ba本文是基于知识共享署名4.0国际许可,允许使用、共享、适应、分布和繁殖在任何媒介或格式,只要你给予适当的信贷原始作者(年代)和来源,提供一个链接到创作共用许可证,并指出如果变化。本文中的图像或其他第三方材料都包含在本文的知识共享许可中，除非在该材料的信用额度中另有说明。如果资料不包括在文章的知识共享许可协议中，并且你的预期用途没有被法律规定允许或超过允许用途，你将需要直接从版权所有者获得许可。如欲查阅本许可证副本，请浏览gydF4y2Bahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/gydF4y2Ba．Creative Commons公共领域奉献豁免（gydF4y2Bahttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/gydF4y2Ba）适用于本文中提供的数据，除非另有用入数据的信用额度。gydF4y2Ba

重印和权限gydF4y2Ba