基于RAD-seq技术的中国咖啡种质资源群体结构与遗传多样性分析及其育种应用价值

本研究采用限制性酶切位点关联DNA测序（RAD-seq）技术，首次对中国咖啡核心种质资源库（CCGC, n=185）进行全基因组SNP分析（37,729个位点），揭示其捕获98%已知抗病位点（如SH3、RppM）和0.1456核苷酸多样性（π）的遗传代表性，通过群体结构（K=3）鉴定出3个亚群，其中Group 2展现出最高多样性（He=0.3014）并涵盖所有咖啡叶锈病（Hemileia vastatrix）抗性基因，为咖啡分子育种和资源保护提供基因组学基础。

　　

1 引言

咖啡（Coffea spp.）作为全球重要经济作物，面临栖息地丧失和遗传多样性衰减的双重威胁。中国瑞丽农业农村部咖啡种质资源圃保存的952份种质中，本研究通过分层抽样筛选185份代表性材料，涵盖波旁/铁皮卡（Bourbon/Typica）、埃塞俄比亚原生种和基因渗入三大类群，来自肯尼亚、哥伦比亚等7个主产国。传统SSR标记（仅5K位点）难以满足高精度分析需求，而RAD-seq技术通过双酶切（MseI/SacI）建库和Illumina测序，实现低成本、高通量SNP检测，为种质资源评估提供新范式。

2 材料与方法

实验材料经CTAB法提取DNA（OD_260/280=1.8-2.2），采用ddRAD-seq构建300-400 bp文库，Q30≥94.25%的150 bp双端测序数据经BWA比对至咖啡参考基因组ET-39 v2.4（比对率88.77%）。使用GATK检测变异，过滤标准包括：SNP质量值QD<2.0、InDel长度≤50 bp，最终获得35,601个SNP（Ts/Tv=2.46）和2,128个InDel。群体遗传分析采用STRUCTURE（K=2-10）、PCA和邻接法（NJ）构建系统树，遗传多样性参数（π、He）通过100 kb滑动窗口计算。

3 结果

基因组变异呈现非均匀分布：最长染色体CA1含4,705个SNP（密度79.7/Mb），最短CA20仅392个（7.47/Mb）。群体结构分析显示K=3为最优分组（ΔK峰值），Group 2（60份）具有最高多样性（π=0.1821，He=0.3014），且富集全部咖啡叶锈病抗性位点。PCA与系统发育树验证该分组模式，其中基因渗入群体（如Catimor系）在Group 1与Group 2间存在基因流。全基因组π值扫描发现47个选择清除区域，与驯化适应性相关。

4 讨论

相比传统SRAP标记（He=0.28-0.36），本研究SNP密度（7.5倍于5K芯片）首次实现咖啡种质全基因组评估。Group 2的高多样性印证埃塞俄比亚野生资源的遗传价值，而栽培品种（Group 3）的π值降低（0.1243）反映驯化瓶颈。核心种质库覆盖11个进化支系，但野生样本不足可能遗漏稀有等位基因。未来需结合全基因组测序（WGS）和代谢组数据，构建多组学整合的精准管理平台。

5 结论

该研究建立中国首个经RAD-seq验证的咖啡核心种质库，其37,729个SNP标记体系为抗病（SH3）、品质改良等分子设计育种提供靶点库。Group 2作为“遗传多样性热点”，是应对气候变化（如叶锈病流行）的关键资源，而全基因组选择清除分析为解析咖啡驯化史提供新线索。这项成果填补了亚洲咖啡种质基因组研究的空白，支撑全球咖啡产业的可持续发展。