SSR（简单重复序列）又称微卫星序列，是由几个核苷酸为重复单位的DNA序列，广泛分布于动植物基因组中，在种内和种间群体遗传中具有高度多态性，因此被广泛应用于DNA条形码、SSR分子标记开发、分子育种、物种资源与个体鉴定等领域。随着高通量测序技术的飞速发展，大量基因组和转录组序列不断产生，如何高效地从海量DNA序列中挖掘和应用SSR成为关键瓶颈。

中国科学院昆明植物研究所王学文博士与国家公安部物证中心共同自主研发了一款全新的DNA序列中SSR分析与应用软件，命名为GMATA（Genome-wide Microsatellite Analyzing Tool Package）。该软件具备五大核心功能：（1）SSR序列发掘，（2）统计分析，（3）统计图形生成，（4）分子标记设计与多态性分析，（5）SSR及分析标记在基因组中的整合与图形化显示。GMATA采用全新的策略与算法，主要解决了大基因组数据中SSR分析与应用困难的问题，提供了一站式的DNA序列中SSR分析和SSR分子标记应用设计的解决方案。

与现有同类软件相比，GMATA是目前运行速度最快、功能最全面的软件；首次提供5个层次的SSR统计分析与高分辨率统计图形生成；支持Windows、Mac OS或Linux平台，普通电脑即可分析任意大小的DNA序列中的SSR；具有多种友好可选运行界面，用户只需点击鼠标或输入命令即可操作；首次将SSR、SSR分子标记与全基因组序列、基因功能等数据进行图形化整合显示。GMATA是基因组大数据时代SSR分析与分子标记开发的理想工具。

研究人员利用该软件对主要禾本科粮食作物（如小麦、水稻等）的15个全基因组序列和转录组序列进行了分析，首次发现了禾本科中SSR分布的新规律。结果表明，以往对禾本科植物SSR的理解仅适用于小部分基因组；而绝大多数禾本科中的真实规律为：最主要的SSR基序为二核苷酸单元GA/TC，其次是A/T单元，然后是GCG/CGC单元。禾本科基因组富含G/C，但最丰富的SSR并非G/C。这些发现对分子标记的开发和应用选择具有重要指导意义。此外，该研究还对五大类烟草的大基因组中的SSR分子标记进行了开发，验证了该软件的应用前景。

该研究成果以GMATA: an integrated software package for genome-scale SSR mining, marker development and viewing为题，近日发表在《植物科学前沿》（Frontiers in Plant Science）期刊上。

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