基于ddRADseq 的馬鈴薯品種遺傳多樣性分析

單建偉，索海翠，王 麗，安 康，劉計(jì)濤，李成晨，白建明，李小波

（1.廣東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所/廣東省農(nóng)作物遺傳改良重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510640；2.云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)作物研究所，云南 昆明 650000）

【研究意義】馬鈴薯為茄科（Solanaceae）茄屬（Solanum）馬鈴薯組（Petota）草本植物，原產(chǎn)于南美洲安第斯高原［1］。馬鈴薯的植物分類學(xué)是一個(gè)不斷更新和完善的過程，Spooner 等綜合前人有關(guān)馬鈴薯表型、分子標(biāo)記、系統(tǒng)發(fā)生、生殖生物學(xué)、倍性、核型等方面的研究將馬鈴薯組分類為107 個(gè)野生種和4 個(gè)栽培種［2］。對(duì)于栽培作物而言，通常在其起源地具有最豐富的遺傳資源和遺傳多樣性，而在其傳播過程中遺傳多樣性逐漸降低［3］。20 世紀(jì)20 年代，前蘇聯(lián)、英國、德國和美國學(xué)者先后赴南美洲考察和收集馬鈴薯野生種及栽培種種質(zhì)資源，為馬鈴薯的育種和遺傳學(xué)研究開創(chuàng)了新紀(jì)元［4］。當(dāng)今世界范圍內(nèi)廣泛種植的現(xiàn)代馬鈴薯品種（modern cultivar）是以馬鈴薯普通栽培種為基礎(chǔ)，通過與其他地方栽培種或野生種雜交利用了有利基因的產(chǎn)物，使其能夠適應(yīng)更寬泛的生態(tài)條件和地理區(qū)域，但目前廣泛種植的馬鈴薯品種遺傳多樣性依然很低［5］。廣泛收集國內(nèi)外馬鈴薯品種（系）資源，對(duì)其群體結(jié)構(gòu)和遺傳多樣性進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，將為我國馬鈴薯遺傳育種提供理論指導(dǎo)。

【前人研究進(jìn)展】我國馬鈴薯的栽培歷史并不長［6］，對(duì)其育種起步也較晚，始于20 世紀(jì)30年代中末期，早期的馬鈴薯育種工作以引種為主，先后從英國、美國和前蘇聯(lián)等引進(jìn)一批育成品種和雜交組合。由于馬鈴薯適應(yīng)性廣、產(chǎn)量高，新中國成立以后為了盡快恢復(fù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，國家有計(jì)劃地組織調(diào)運(yùn)種薯，擴(kuò)大馬鈴薯種植面積，全國開展了馬鈴薯育種協(xié)作，真正開始馬鈴薯育種工作，促進(jìn)了馬鈴薯在我國的迅猛發(fā)展，并相繼育成了一批有代表性的馬鈴薯品種，如東農(nóng)303、克新系列、隴薯系列等［7-8］。當(dāng)前，我國馬鈴薯種植面積和總產(chǎn)量均超過全球的1/4，居世界首位。由于我國馬鈴薯育種工作起步較晚，所用親本多引自歐洲和北美等國，對(duì)種質(zhì)資源特別是野生種和地方栽培種的收集、研究、創(chuàng)新不夠，因此我國栽培的馬鈴薯品種遺傳多樣性更低，許多品種之間同質(zhì)性高，部分品種存在同種異名現(xiàn)象，僅靠表型差異難以分辨。

【本研究切入點(diǎn)】為了指導(dǎo)馬鈴薯遺傳育種，有必要收集國內(nèi)外馬鈴薯品種（系）資源，并對(duì)其遺傳多樣性進(jìn)行評(píng)價(jià)?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本研究對(duì)收集的國內(nèi)外馬鈴薯品種（系）資源，利用限制性酶切位點(diǎn)關(guān)聯(lián)DNA 測(cè)序（Restrictionsite Associated DNA sequencing，RADseq）中 的ddRADseq 技術(shù)對(duì)其進(jìn)行簡化基因組測(cè)序，結(jié)合群體結(jié)構(gòu)分析和遺傳多樣性分析對(duì)其進(jìn)行群體結(jié)構(gòu)和遺傳多樣性評(píng)價(jià)，開發(fā)馬鈴薯SNP-Panel，為馬鈴薯育種、品種鑒定提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

供試材料為廣東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所馬鈴薯研究室收集的185 份馬鈴薯品種（系），包含育成品種以及一些高代品系（表1）。這些材料分別來自我國的華南、華北、西南、華中地區(qū)以及國外的秘魯和意大利。

表1 馬鈴薯樣品來源Table1 Sources of potato samples

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 基因組DNA 制備 取每個(gè)馬鈴薯品種（系）的嫩葉，利用液氮速凍后儲(chǔ)存于-80℃超低溫冰箱，分離樣品基因組DNA 后，利用瓊脂糖凝膠電泳檢測(cè)DNA 樣品完整性及有無RNA 污染，并利用分光光度計(jì)對(duì)DNA 樣品的質(zhì)量和濃度進(jìn)行定量檢測(cè)。

1.2.2 文庫構(gòu)建、質(zhì)控及測(cè)序 取約200 ng 基因組DNA 用限制性內(nèi)切酶MseⅠ和SacⅠ（紐英倫生物技術(shù)有限公司）按照產(chǎn)品說明書進(jìn)行完全酶切；酶切產(chǎn)物連接特異性接頭，然后對(duì)連接產(chǎn)物進(jìn)行純化；用高保真聚合酶KOD-Plus-Neo（東洋紡生物科技有限公司）按照產(chǎn)品說明書進(jìn)行PCR 擴(kuò)增富集；將所有擴(kuò)增產(chǎn)物進(jìn)行低壓電泳，切取300～400 bp 大小的電泳片段，用瓊脂糖凝膠回收試劑盒（QIAGEN，德國）進(jìn)行純化；用分光光度計(jì)對(duì)純化產(chǎn)物進(jìn)行初步定量，用安捷倫2100 生物分析儀對(duì)文庫插入片段大小進(jìn)行檢測(cè)；采用實(shí)時(shí)熒光定量PCR 手段對(duì)文庫的有效濃度進(jìn)行準(zhǔn)確定量，有效濃度＞2 nmol/L 為合格；最后用Illumina HiSeq 測(cè)序平臺(tái)進(jìn)行雙末端測(cè)序。

1.2.3 測(cè)序數(shù)據(jù)過濾 測(cè)序得到的原始數(shù)據(jù)被稱為raw read，含有測(cè)序接頭序列或低質(zhì)量的堿基。使用Cutadapt（Version 1.13）軟件去除raw read中的接頭序列，用Trimmomatic（Version 0.36）去除測(cè)序數(shù)據(jù)中的低質(zhì)量堿基，得到clean read 用于后續(xù)分析；測(cè)序read 的長度必須大于50 bp。

1.2.4 參考基因組比對(duì) 使用BWA（Version 0.7.15-r1140）軟件中的MEM 算法將測(cè)序數(shù)據(jù)與參考基因組（http://solanaceae.plantbiology.msu.edu/pgsc_download.shtml）進(jìn)行比對(duì)，得到SAM 格式的比對(duì)結(jié)果，然后使用 Samtools（Version 1.3.1）將其轉(zhuǎn)換為BAM 格式，使用Picard（Version 1.91）軟件中的SortSam 對(duì)BAM 文件中的序列進(jìn)行排序，將處理后的BAM 文件用于覆蓋度和覆蓋深度統(tǒng)計(jì)以及變異位點(diǎn)識(shí)別。

1.2.5 變異位點(diǎn)檢測(cè)及注釋 利用GATK（Version 3.7）軟件包中的HaplotypeCaller 模塊對(duì)所有樣品生成gvcf 格式文件，然后用GenotypeGVCFs 模塊對(duì)所有樣品進(jìn)行SNP 和 InDel 變異檢測(cè)。并按照測(cè)序深度≥5、所有樣品基因型缺失率≤50%、稀有等位基因頻率≥10%、雜合率≤50%、相對(duì)雜合率≤67%等標(biāo)準(zhǔn)對(duì)變異位點(diǎn)進(jìn)行篩選，得到的變異位點(diǎn)為有效變異位點(diǎn)。用ANNOVAR（Version 2016Feb1）對(duì)變異位點(diǎn)進(jìn)行注釋。依據(jù)變異位點(diǎn)在參考基因組上的位置信息以及參考基因組中的基因位置信息，可得到變異位點(diǎn)在基因組中的區(qū)域（基因間區(qū)、基因區(qū)或CDS 區(qū)等）信息。

1.2.6 馬鈴薯群體結(jié)構(gòu)分析 通過Structure 軟件對(duì)群體結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，結(jié)果以ΔK值變化圖和祖先堆疊圖展示，可直觀反映個(gè)體間的分類關(guān)系以及每個(gè)樣品的“混血”程度。采用PLINK（Version v1.90p）軟件對(duì)群體結(jié)構(gòu)進(jìn)行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）。PCA 散點(diǎn)圖中，兩個(gè)樣品距離越遠(yuǎn)，表明遺傳背景差異越大，而遺傳背景相似的個(gè)體在PCA 散點(diǎn)圖中聚類在一起。采用MEGA7（Version 7.0）軟件中的鄰接法（Neighbor-joining methods）構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)生樹，并通過ggtree（Version 1.7.10）進(jìn)行可視化處理。基于分子標(biāo)記信息，利用Cervus 3.0 軟件計(jì)算多態(tài)性信息含量（Polymorphism Information Content，PIC）、觀測(cè)雜合度（Observed Heterozygosit，Ho）、期望雜合度（Expected Heterozygosity，He）等。

1.2.7 SNP 分子標(biāo)記開發(fā) 在綜合區(qū)分度和檢測(cè)成本的基礎(chǔ)上，結(jié)合SNP 標(biāo)記在染色體上的位置信息以及多態(tài)性，選擇120 個(gè)在染色體上分布相對(duì)均勻的SNP 標(biāo)記，分別在SNP 位點(diǎn)上下游開發(fā)PCR 引物，PCR 產(chǎn)物長度介于150～350 bp 之間。

2 結(jié)果與分析

2.1 變異位點(diǎn)檢測(cè)及注釋

通過測(cè)序最終獲得clean read 7.50×108條、2.04×1011個(gè)堿基，平均每個(gè)樣品4.05×106條clean read，1.10×109個(gè)堿基。為了檢測(cè)變異位點(diǎn)，將測(cè)序得到的clean read 與馬鈴薯基因組（http://solanaceae.plantbiology.msu.edu/pgsc_download.shtml）進(jìn)行比對(duì)，并進(jìn)行群體結(jié)構(gòu)和遺傳多樣性進(jìn)行分析。本研究在綜合考慮可行性和經(jīng)濟(jì)性的基礎(chǔ)上對(duì)測(cè)序覆蓋度進(jìn)行了控制，樣品平均測(cè)序覆蓋度為2.62%。利用GATK 軟件包共檢測(cè)到39 038 個(gè)有效變異位點(diǎn)，其中SNP 位點(diǎn)36 267個(gè)，InDel 位點(diǎn)2 771 個(gè)。SNP 位點(diǎn)在馬鈴薯12條染色體上的平均分布密度為50.02 個(gè)/Mb SNP位點(diǎn)，但在不同染色體上的的分布密度不均，其中10 號(hào)染色體上的SNP 位點(diǎn)密度最低（26.22 個(gè)/Mb），5 號(hào)染色體上SNP 位點(diǎn)密度最高（83.50個(gè)/Mb）；InDel 變異位點(diǎn)在12 條染色體上的分布密度介于1.97～6.05 個(gè)/Mb 之間，同樣10 號(hào)染色體分布密度最低，5 號(hào)染色體分布密度最高（表2）。同一條染色體不同區(qū)域的變異位點(diǎn)密度也存在較大差異，如1 號(hào)染色體10～20 Mb 范圍內(nèi)的變異位點(diǎn)密度最高，每100 kb 存在約90 個(gè)變異位點(diǎn)，而在70～90 Mb 范圍內(nèi)變異位點(diǎn)密度較低（圖1）。

表2 變異位點(diǎn)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 2 Detection and statistic results of variation sites

圖1 變異位點(diǎn)在染色體上的分布Fig.1 Distribution of variation sites on chromosomes

利用ANNOVAR 軟件結(jié)合變異位點(diǎn)在參考基因組和自身基因組上的位置信息對(duì)變異位點(diǎn)進(jìn)行注釋，結(jié)果（表3）顯示，共有26 697 個(gè)SNP 位點(diǎn)位于基因間區(qū)，占所有SNP 位點(diǎn)的73.65%；1 392 個(gè)SNP 位點(diǎn)位于基因轉(zhuǎn)錄起始位點(diǎn)上游1 kb 范圍內(nèi)，1 314 個(gè)SNP 位點(diǎn)位于轉(zhuǎn)錄終止位點(diǎn)下游1 kb 范圍內(nèi)，116 個(gè)SNP 位點(diǎn)位于一個(gè)基因轉(zhuǎn)錄起始位點(diǎn)上游1 kb 范圍內(nèi)并同時(shí)在另一個(gè)基因的轉(zhuǎn)錄終止位點(diǎn)下游1 kb 范圍內(nèi)；6 729個(gè)SNP 位點(diǎn)位于基因內(nèi)部，占所有SNP 位點(diǎn)的18.56%，其中3 172 個(gè)SNP 位點(diǎn)位于內(nèi)含子區(qū)域，2 605 個(gè)SNP 位點(diǎn)位于外顯子區(qū)；352 個(gè)SNP 位點(diǎn)位 于5′ UTR 區(qū)，597 個(gè)位 點(diǎn)位于3′ UTR 區(qū)；3 個(gè)SNP 位點(diǎn)位于可變轉(zhuǎn)錄本上。此外，共有1 761 個(gè)（63.57%）InDel 位點(diǎn)位于基因間區(qū)；308個(gè)InDel 位點(diǎn)位于基因編碼區(qū)上下游1 kb 范圍內(nèi)；25.31%的InDel 位點(diǎn)位于基因內(nèi)部，其中406 個(gè)位于內(nèi)含子內(nèi)，134 個(gè)位于外顯子內(nèi)；3′ UTR 和5′UTR 區(qū)域內(nèi)的InDel 位點(diǎn)數(shù)分別為101、56 個(gè)；4個(gè)InDel 位點(diǎn)位于可變轉(zhuǎn)錄本內(nèi)。

表3 注釋的變異位點(diǎn)分布Table 3 Distribution of annotated variation sites

2.3 馬鈴薯群體結(jié)構(gòu)分析

為了明確本研究所用馬鈴薯的群體結(jié)構(gòu)，通過PCA 法對(duì)篩選得到的有效SNP 標(biāo)記進(jìn)行降維處理，從中提取關(guān)鍵信息將分子標(biāo)記差異信息反映在二維坐標(biāo)圖上，坐標(biāo)軸為對(duì)樣品差異性解釋度最高的特征向量，兩個(gè)樣品遺傳背景差異越小，則樣品分子標(biāo)記位點(diǎn)信息越相似，反映在PCA 圖中的距離越近。PCA 散點(diǎn)圖顯示，第一特征向量（PC1）和第二特征向量（PC2）可以將本研究所用群體區(qū)分為G1 和G2 兩個(gè)亞群（圖2A）。利用Structure 軟件對(duì)群體結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，群體結(jié)構(gòu)分析的ΔK值變化趨勢(shì)圖顯示，當(dāng)K=2 時(shí)對(duì)應(yīng)的ΔK值最大，因而本研究群體的最佳亞群數(shù)為2，這一結(jié)果與PCA 分析結(jié)果一致，即將本研究群體分為兩個(gè)亞群較為合適（圖2B）。G2 亞群包含29 個(gè)品種（系）全部來自云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，分別為S17-192-12、S17-114-4、S17-188-13、S17-119-2、S17-188-4、S17-114-2、S17-166-11、S17-147-12、S17-114-10、S17-1-1、S17-176-1、S17-173-97、S17-4-13、S17-201-1、S17-173-4、S17-147-23、S17-187-4、S17-1-9、S17-4-21、S17-173-30、S17-1-11、S17-129-3、S17-27-1、S17-8-1、S17-1-15、S17-181-12、S17-172-2、S17-181-1、紫云一號(hào)-1；剩余的156 個(gè)品種（系）構(gòu)成G1 亞群，包括來自我國華南、華北、華中、西南、西北等地的品種（系），以及引自秘魯、意大利等國的品種（系）。祖先堆疊圖（圖2C）顯示，兩個(gè)亞群間存在明顯基因交流，部分樣本存在混血。群體系統(tǒng)進(jìn)化分析結(jié)果（圖2D）表明，所有G2 亞群中的29 個(gè)品種（系）聚類在一起且其分枝離圓心的距離最長，表明G2 亞群中的個(gè)體親緣關(guān)系較近，同時(shí)G2 亞群中的個(gè)體在進(jìn)化上積累了更多變異。

圖2 馬鈴薯群體結(jié)構(gòu)分析Fig.2 Analysis of potato population structure

PIC＞0.5 為高度多態(tài)性［9］，而本研究群體的平均PIC=0.3107，表明群體遺傳多樣性中等偏低。同時(shí)，群體的期望雜合度He=0.3932，觀測(cè)雜合度Ho=0.1852，群體自交系數(shù)Fis=0.553，也表明群體遺傳多樣性偏低。

2.4 SNP 分子標(biāo)記開發(fā)

靶向測(cè)序（target-seq）技術(shù)通過設(shè)計(jì)多重PCR 引物對(duì)目標(biāo)區(qū)域DNA 片段進(jìn)行特異性擴(kuò)增，再通過雙端標(biāo)簽區(qū)分不同樣本，混樣建庫，進(jìn)行多樣本多位點(diǎn)高通量測(cè)序分析，具有信息量大、針對(duì)性強(qiáng)、低成本、效率極高、精準(zhǔn)度高等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于分子標(biāo)記輔助選擇育種（Marker-Assisted Selection，MAS）、數(shù)量性狀位點(diǎn)（Quantitative Trait Locus，QTL）精細(xì)定位、品種指紋分析、品種鑒定、基因編輯位點(diǎn)檢測(cè)等領(lǐng)域。為了便于后續(xù)開展馬鈴薯親緣關(guān)系鑒定、品種鑒別、群體遺傳分析以及分子標(biāo)記輔助選擇育種，我們開發(fā)了包含120 個(gè)馬鈴薯SNP 標(biāo)記的SNP-Panel，這些SNP 標(biāo)記均勻分布在馬鈴薯的12 條染色體上（圖3），并針對(duì)這120 個(gè)SNP 標(biāo)記設(shè)計(jì)了分離目標(biāo)DNA 區(qū)域的特異引物用于后續(xù)多樣本高通量SNP標(biāo)記檢測(cè)。為了驗(yàn)證SNP 標(biāo)記的有效性，選取了60 個(gè)SNP 標(biāo)記，利用與所選SNP 標(biāo)記對(duì)應(yīng)的引物對(duì)46 份馬鈴薯品種（系）進(jìn)行了靶向高通量測(cè)序，結(jié)果表明，60 個(gè)SNP 標(biāo)記能夠準(zhǔn)確將46 份馬鈴薯品種（系）區(qū)分開。理論上，所選標(biāo)記越多，越能區(qū)分更多的品種（系），因此需要在區(qū)分度和檢測(cè)成本之間尋求平衡。因此在綜合區(qū)分度和檢測(cè)成本的基礎(chǔ)上，本研究確定了SNP 標(biāo)記的個(gè)數(shù)為120。

圖3 SNP-Panel 在馬鈴薯染色體上的分布Fig.3 Distribution of SNP-Panel on potato chromosomes

3 討論

RADseq 是在第二代測(cè)序技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一項(xiàng)基于全基因組酶切位點(diǎn)的簡化基因組測(cè)序技術(shù)，該技術(shù)具有檢測(cè)速度快、高通量、成本低等優(yōu)點(diǎn)，可以檢測(cè)出上千萬的SNP 位點(diǎn)，能夠滿足群體結(jié)構(gòu)分析、遺傳圖譜構(gòu)建和QTL 定位等研究需求［10-11］。依據(jù)所使用的限制性內(nèi)切酶的數(shù)量和種類，RADseq 技術(shù)可細(xì)分為Original RADseq、GBS、2b-RADseq、ezRAD、ddRADseq等技術(shù)方法。ddRADseq 技術(shù)由于檢測(cè)準(zhǔn)確、成本低、SNP 位點(diǎn)豐富等優(yōu)點(diǎn)得到廣泛應(yīng)用［12-13］。本研究采用ddRADseq 技術(shù)對(duì)185 個(gè)馬鈴薯品種（系）進(jìn)行了簡化基因組測(cè)序分析。基于變異位點(diǎn)在各樣品中的測(cè)序深度均不小于5、在所有樣品中的缺失率不超過50%、低頻等位基因頻率不低于10%、雜合率不超過50%、相對(duì)雜合率不超過67%等標(biāo)準(zhǔn)共獲得39 038 個(gè)高質(zhì)量變異位點(diǎn)，其中SNP 位點(diǎn)36 267 個(gè)，InDel 位點(diǎn)2 771 個(gè)。高質(zhì)量變異位點(diǎn)為后續(xù)馬鈴薯群體結(jié)構(gòu)分析、SNP 標(biāo)記Panel 開發(fā)、分子標(biāo)記輔助選擇育種、QTL 位點(diǎn)定位奠定了基礎(chǔ)。

物種的遺傳多樣性越高對(duì)生存環(huán)境的適應(yīng)性越強(qiáng)，抵御生物脅迫、非生物脅迫的能力越強(qiáng)，易于拓展其生存分布范圍。本研究通過對(duì)來自不同地方的185 份馬鈴薯品種（系）的遺傳多樣性分析發(fā)現(xiàn)，多態(tài)性信息含量PIC=0.3107，處于中等偏低水平；群體期望雜合度He=0.3932，而觀測(cè)雜合度Ho=0.1852，即Ho＜He。這一結(jié)果表明這些馬鈴薯品種（系）的遺傳多樣性較低，即不同品種（系）間的同質(zhì)性較高，這與前人研究結(jié)果較為一致［14-18］。為了提升馬鈴薯品種的遺傳多樣性，在未來的馬鈴薯育種工作中應(yīng)加強(qiáng)對(duì)馬鈴薯種質(zhì)資源的收集和創(chuàng)新，特別是對(duì)馬鈴薯野生種的利用。馬鈴薯種質(zhì)資源豐富，包含107個(gè)野生種和4 個(gè)栽培種。原始栽培種和野生種含有眾多調(diào)控馬鈴薯晚疫病、瘡痂病、青枯病、病毒病、黑脛病抗性的等位基因，也含有能夠調(diào)控馬鈴薯高淀粉和蛋白質(zhì)含量、低還原糖含量、耐霜凍、休眠期、早熟等品質(zhì)和農(nóng)藝性狀的優(yōu)良等位基因［8］。加速對(duì)馬鈴薯種質(zhì)資源的收集、評(píng)價(jià)、研究、創(chuàng)新和利用，有利于突破當(dāng)前馬鈴薯育種的瓶頸［19-22］。

本研究結(jié)果表明，供試馬鈴薯種（系）間的遺傳多樣性較低，工作中也發(fā)現(xiàn)一些品種間表型差異很小，如果不借助分子標(biāo)記技術(shù)，僅從表型差異很難區(qū)分。鑒于此，本研究還開發(fā)了包含120 個(gè)馬鈴薯SNP-Panel，這些SNP 標(biāo)記均勻覆蓋馬鈴薯12 條染色體，并針對(duì)這些SNP 標(biāo)記設(shè)計(jì)了分離目標(biāo)DNA 區(qū)域的特異引物，以用于后續(xù)進(jìn)行多樣本高通量靶向SNP 標(biāo)記檢測(cè)，為后續(xù)開展馬鈴薯親緣關(guān)系鑒定、品種鑒別、群體遺傳分析以及分子標(biāo)記輔助選擇育種奠定基礎(chǔ)。

4 結(jié)論

本研究對(duì)收集的185 份馬鈴薯品種（系）種質(zhì)資源進(jìn)行簡化基因組測(cè)序，鑒定了39 038個(gè)變異位點(diǎn)，其中SNP 位點(diǎn)36 267 個(gè)，InDel位點(diǎn)2 771 個(gè)；PCA 分析和Structure 分析均將供試的185 份馬鈴薯品種（系）劃分為兩個(gè)亞類；遺傳多樣性分析表明，群體多態(tài)性信息含量PIC=0.3107，期望雜合度He=0.3932，觀測(cè)雜合度Ho=0.1852，自交系數(shù)Fis=0.553，群體遺傳多樣性較低；開發(fā)了覆蓋馬鈴薯12 條染色體且包含120 個(gè)SNP 標(biāo)記的SNP-Panel。本研究為后續(xù)進(jìn)行馬鈴薯遺傳多樣性研究、分子標(biāo)記輔助選擇育種、分子身份證開發(fā)、品種鑒定、遺傳圖譜構(gòu)建奠定了一定基礎(chǔ)。