基于Axiom SNP阵列数据的可视化倍性评估工具axiomFP.py开发及其在苹果种质资源分析中的应用

为解决Affymetrix Axiom SNP阵列缺乏倍性诊断工具的问题，研究人员开发了开源软件axiomFP.py。该工具通过标准化SNP位点频率图谱可视化分析，实现了混合倍性苹果种质的精准鉴定（准确率100%），为多倍体作物遗传研究提供了高效解决方案。

　　

在植物遗传学研究领域，准确鉴定样本倍性水平是基因组分析的关键前提。传统流式细胞术（Flow Cytometry, FCA）虽可靠但耗时耗力，而主流SNP阵列平台中，Illumina Infinium可通过B等位基因频率（BAF）分析倍性，但Affymetrix Axiom阵列却长期缺乏相应功能。这一技术空白严重制约了苹果（Malus spp.）等常见混合倍性作物的研究效率——野生和栽培苹果种质中天然存在二倍体与三倍体混杂现象，若无法快速鉴别将导致后续关联分析、亲缘关系重建等研究产生系统性偏差。

来自波黑萨拉热窝大学的Almira Konjic团队在《in silico Plants》发表的研究，开发出名为axiomFP.py的开源工具，巧妙利用Axiom阵列输出的标准化SNP位点坐标数据，通过三重过滤算法生成频率分布图谱，首次实现了该平台的倍性可视化诊断。研究团队选取480K和50K两种苹果Axiom阵列数据验证，结果显示其鉴定结果与流式细胞术及已知品种倍性记录完全一致，为多倍体作物研究提供了"一图定倍性"的创新方案。

关键技术方法包括：1）使用Axiom Analysis Suite 4.0.3处理原始CEL文件，生成SNP统计数据和SNP位点对比坐标文件；2）基于Python 3.12.3开发分析流程，通过pandas库合并数据并应用三重过滤（缺失值剔除、纯合簇间距阈值、杂合簇坐标框架筛选）；3）matplotlib库绘制标准化SNP位点频率分布图，通过峰值数量判断倍性（二倍体3峰、三倍体4峰）。测试样本包含52份波黑地方种质和13个国际对照品种（如二倍体'Topaz'、三倍体'Jonagold'）。

结果

倍性诊断准确性验证

通过480K阵列分析13个已知倍性品种，axiomFP.py生成的频率图完美匹配文献记录：二倍体'Topaz'呈现典型三峰模式（图3A），三倍体'Jonagold'则显示四峰分布（图3B）。对波黑地方种质'Butulija'（二倍体）和'Prijedorska zelenika'（三倍体）的分析结果与FCA数据完全吻合（图3C-D），证实该方法在不同遗传背景下均具可靠性。

50K阵列的扩展应用

在包含982份种质（含野生近缘种）的50K数据分析中，软件成功识别出Malus sieversii（二倍体，图4A）等野生资源的倍性特征。值得注意的是，对于call rate较低（如M. baccata仅90.6%）或DNA质量差的样本（如'Cortland' call rate 93.7%），软件仍能生成可解读的图谱（图4D），为传统质控标准排除的样本提供了补救分析可能。

技术参数优化

测试表明至少需要5个CEL文件输入才能获得稳定结果（图5）。分析耗时与数据量正相关：480K阵列95样本约20分钟，50K阵列982样本需1小时，输出文件体积控制在10MB内，显示良好的可扩展性。

结论与讨论

该研究填补了Axiom平台倍性分析工具的技术空白，其创新性体现在：1）将复杂的BAF计算转化为直观的频率图谱；2）突破性兼容低质量样本分析；3）开源设计促进方法优化。特别对于苹果育种，软件能快速筛选核心种质中的天然三倍体（如果实更大的'Jonagold'），避免传统细胞学分析的瓶颈。未来可扩展至四倍体分析，并增加图像参数自定义功能。

研究结果再次验证了SNP阵列数据在倍性分析中的潜力——通过标准化坐标的数学转换，原本用于基因分型的数据产生了新的生物学价值。随着Axiom阵列在石榴、烟草等多倍体作物中应用扩大，axiomFP.py有望成为标准化分析流程的关键组件，其GitHub开源模式（https://github.com/allmiraria/axiomFP）更将加速工具的迭代升级。