开发SNP标记的方法
SNP开发验证的研究方法和技术路线
SNP开发/验证的研究方法和技术路线1分子标记：分子标记，我想这部分是我们分子标记组最核心的任务。
现在，我们没有任何可用的标记检测我们的定位材料。
即使想要验证已经定位的QTLs，我们也需要相对应的区间内的分子标记，尤其是SNP标记。
1.1 全基因组SNP—Affymetrix芯片：一套完整的全基因组的SNP芯片，相对于Douglas体系，其操作简单，高通量。
可以直接对定位群体进行初定位的扫描或是对育种材料的背景进行分析。
在国家玉米改良中心，有一套3k的Illumina芯片，就是用来对玉米材料进行高通量检测，基因型检测结果通常可以用来QTLs初定位，育种材料的群体划分与纯度鉴定以及低密度的关联分析等。
在此，我建议我们应该开发一套番茄基因型检测的芯片。
目前，只是查找到Illumina芯片有一套全基因SNP信息，包含7,720条探针。
而Affymetrix公司目前并没有相应的产品。
但是通过跟Affymetrix公司了解，可以利用Illumina芯片已有的结果进行开发。
番茄目前测序结果显示其全基因组大小为~760Mb，而玉米为~2,500Mb，但是他们包括的基因数目~30,000个，整体情况相近。
另外，番茄作为自交植物，其LD的衰减值应该更大，有效的历史重组会更少，遗传多样性低。
因此，综合考虑，我建议我们可以开发~3k芯片，应该可以满足大多数研究材料、育种材料的基因型检测需求。
虽然目前下一代测序技术蓬勃发展，但是对于用于基因型检测来讲，其数据分析与成本相对于芯片都要更复杂和更高。
总之，我们番茄处于刚刚发展阶段，我认为就基因型检测方面，芯片有其很高的应用价值。
即使像玉米，这样测序技术发展很多年的材料，芯片技术也在应用。
1.2全基因组SNP—Douglas：当用Affymetrix芯片检测鉴定完番茄基因型并完成基因型分析之后，1）对于优良的QTLs或是基因，我们可以直接选择覆盖整个区间的分子标记运行Douglas系统进行分子标记辅助育种，2）对于需要进一步验证的QTLs，我们也可以利用Douglas系统只检测材料覆盖定位区间的基因型，而不需要再一次利用Affymetrix芯片或是其他方法进行全基因检测（图1.1）。
长牡蛎SNP标记的开发及多态性检测的开题报告
长牡蛎SNP标记的开发及多态性检测的开题报告一、研究背景长牡蛎（Crassostrea plicatula）是一种重要的经济贝类动物，广泛分布于我国南海、东海和黄海等沿海水域。
近年来，随着养殖业的发展，长牡蛎的养殖规模逐渐扩大，但因其容易受到疾病和环境等因素的影响，导致生产效益低下。
因此，对长牡蛎进行分子水平的研究，有助于提高其疾病抵抗力和生产性能，进而推动养殖业的发展。
单核苷酸多态性（Single nucleotide polymorphisms，SNPs）是一种广泛存在于基因组中的遗传变异，其基本形式是在同一位置上出现两种或更多等位基因。
近年来，随着高通量测序技术的不断发展，SNP已成为最常用的分子标记。
SNP标记可广泛应用于基因组维度的分析，包括物种鉴定、遗传变异分析、亲缘关系推断、群体结构分析和基因定位等研究领域。
因此，本研究拟利用RAD-seq技术，对长牡蛎进行SNP标记的开发及多态性检测，为长牡蛎遗传多样性和生产性能研究提供基础数据。
二、研究内容1. 样品收集及DNA提取本研究选取长牡蛎为研究对象，从南海、东海和黄海等沿海水域采集长牡蛎样品，利用基因组提取试剂盒对其进行DNA提取，获取高质量的基因组DNA。
2. RAD-seq测序及SNP标记开发通过RAD-seq技术对长牡蛎样品进行高通量测序，利用双端读取的方式获取大量有效数据。
随后，通过应用一系列的生物信息学分析方法，对数据进行处理和过滤，提取出具有高质量的SNP标记。
3. SNP标记的多态性检测利用群体遗传学分析软件，对获得的SNP标记进行多态性检测，包括遗传多样性、基因型频率、杂合度和遗传连锁不平衡等指标的测定。
三、研究意义随着现代化养殖业的发展，对基因组水平的研究越来越受到关注。
本研究将利用RAD-seq技术，对长牡蛎进行SNP标记的开发及多态性检测，为长牡蛎遗传多样性和生产性能研究提供基础数据，进一步推动长牡蛎产业的发展。
大黄鱼性别特异SNP标记的开发与验证
雄鱼、以及分别由50雌鱼与50尾雄鱼组成的2个混合样品的基因组重测序数据比较中筛
选与性别显著关联的SNP位点，对其中11个位点分别设计引物在15尾雌鱼和15尾雄鱼中
扩增出PCR产物进行Sanger测序验证，鉴定出1个与性别完全连锁的位点(SNP6，15尾雌
鱼均为纯合、15尾雄鱼均为杂合)。然后，设计等位基因特异性PCR引物，其中包括2条
收稿日期：2018-02-11 修回日期：2018-03-01 资助项目：国家自然科学基金重点支持项目(U1705231)；国家海水鱼类产业技术体系(CARS-47-G04) 通信作者：王志勇，Email：zywang@
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水产学报
第42 卷 第 9 期 2018 年 9 月
水产学报
JOURNAL OF FISHERIES OF CHINA
文章编号: 1000-0615(2018)09-1329-09
Vol. 42, No. 9 Sept., 2018
DOI: 10.11964/jfc.20180211182
大黄鱼性别特异SNP标记的开发与验证
不存在异形性染色体，无法根据外部形态或组 织学观察判别大黄鱼的遗传性别，甚至无法准 确地判别其表型(生理)性别，亟需开发性别特异 的分子标记[5-9]。
性别特异分子标记可用于对生物的遗传性 别进行准确地识别，在性别控制育种和性别决 定分子机制等研究中有着十分重要的作用。因 此，鱼类性别特异分子标记的研究受到了鱼类 遗传育种研究者的广泛重视，已有许多鱼类找 到了性别相关的DNA分子标记，建立了以PCR为 基础的遗传性别鉴别技术。例如Wang等[10]和 Dan[11]等利用扩增片段长度多态性(amplified fragment length polymorphism, AFLP)与基因组步移测 序等技术在黄颡鱼(Pelteobagrus fulvidraco)中分离 出分别与X和Y染色体连锁的多个DNA分子标
使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法与工具推荐
使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法与工具推荐随着生物学研究的不断发展，基因组学数据的积累和可用性不断增加。
其中，单核苷酸多态性（SNP）是一类广泛存在于基因组中的遗传变异，是研究复杂性疾病和个体差异的重要标记。
SNP关联分析是一种常用的研究方法，可以帮助我们识别与疾病发展或生物表型相关的SNP。
本文将介绍使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法和一些推荐的工具。
这些工具可以加快分析过程并提供丰富的数据可视化和解释。
一、SNP数据预处理进行SNP关联分析之前，首要任务是预处理SNP数据。
这包括数据清洗、格式转换、去除无关变异和处理缺失数据等步骤。
常用的SNP数据预处理工具包括PLINK、VCFtools和GATK等。
1. PLINK（Purcell et al., 2007）是一个功能强大的工具集，用于进行基因组关联分析。
它可以处理各种格式的SNP数据，包括PED/MAP、BED等，并提供了丰富的数据处理和统计分析功能。
2. VCFtools是一个专门用于VCF格式（Variant Call Format，常用于常见SNP格式）的SNP数据处理工具。
它可以用来过滤、格式转换、计算遗传群体统计信息等。
3. GATK（Genome Analysis Toolkit）是一个广泛使用的工具包，用于分析高通量测序数据。
它可以进行SNP/Indel检测、变异质量评估、基于家系或群体的SNP筛选等。
二、SNP关联分析SNP关联分析是通过比较个体的基因型和表型来寻找与表型相关的SNP。
这一步骤通常涉及人群结构分析、关联测试和多重比较校正等。
1. 人群结构分析可以帮助去除由于人群混合导致的伪关联。
常用的人群结构分析工具包括ADMIXTURE和STRUCTURE等。
这些工具可以将样本划分为亚群，并提供每个样本在亚群中的成分比例。
2. 关联测试是判断SNP与表型之间是否存在相关性的关键步骤。
一种常见的关联测试方法是单SNP关联分析，可以使用PLINK、SNPTEST或GEMMA等工具进行。
利用基因组简约法开发烟草SNP标记及遗传作图
Ｄｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐｍ ｅ ｎｔ ａ ｎｄ Ｇｅ ｎｅ ｔ ｉ ｃ Ｍ ａ ｐｐｉ ｎｇ ｏ ｆ ＳＮＰ Ｍ ａ ｒ ｋｅ ｒ ｓ ｖｉ ａ Ｇｅ ｎｏ ｍｅ Ｃｏｍ ｐｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ
Ｌｏ ｎｇ ． Ｊ ｉ ａ ｎｇ Ｙ ｕ ｎ ｎ ａ ｎ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍｙ ｏ ｆ Ｔ ｏ ｂ ａ ｃ ｃ ｏ Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ， Ｋｕ ｎ ｍｉ ｎ ｇ ６ ５ ０ ０ ２ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ａｇ ｒ ｏ ｎ ｏ ｍｙ ， Ｚ ｈ ｅ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｈａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ １ ０ ０ ５ ８
肖炳 光 ， 邱 杰 曹培健 。 桂 毅 杰 卢秀萍 李 永平 樊龙 江 ２
云南省 烟草农业 科学 研究 院，云南 昆明 ６ ５ ０ ０ ２ １ ； 浙 江大学农 学 系， 浙 江杭州 ３ １ ０ ０ ５ ８ ； 国家烟 草基 因研究 中心，河南郑 州 ４ ５ ０ ０ ０ １
Ｅ — ｍａ ｉ ｌ ： ｘ ｂ ｚ ｗ ＠ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ １ ． ｎ ｅ ｔ ． ｃ ａ
ＤｏＩ ：１ ０ ． ３ ７ ２ ４ ／ Ｓ Ｐ ． Ｊ ． １ ０ ０ ６ ． ２ ０１ ４ ． ０ ０ ３ ９ ７
利用基 因组简 约法开发烟草 Ｓ ＮＰ标记及 遗传作 图
Ｒｅ ｄｕｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ Ｔｏ ｂａ ｃ ｃ ｏ
ＸＩ ＡＯ Ｂｉ ｎ ｇ ． Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ＇ ，ＱＩ Ｕ Ｊ ｉ ｅ ，Ｃ ＡＯ Ｐ ｅ ｉ — Ｊ ｉ ａ ｎ ，ＧＵＩ Ｙ ｉ — Ｊ ｉ ｅ ，Ｌ Ｕ Ｘｉ ｕ ． Ｐ ｉ ｎ ｇ ，Ｌ Ｉ Ｙ ｏ ｎ ｇ Ｐ ｉ ｎ ｇ ，ａ ｎ ｄ Ｆ ＡＮ
211219428_黄鳍棘鲷SNP_标记开发与验证
热带海洋学报 JOURNAL OF TROPICAL OCEANOGRAPHY 2023年第42卷第2期: 78–86黄鳍棘鲷SNP标记开发与验证郑国彬, 赵虹博, 黄良敏, 张静, 刘贤德集美大学水产学院, 农业农村部东海海水养殖重点实验室, 福建厦门 361021摘要: 文章以我国东南沿海重要的经济鱼类黄鳍棘鲷(Acanthopagrus latus)为研究对象, 通过对50尾野生黄鳍棘鲷基因组重测序开发单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)标记, 并利用MassARRAY®质谱分析系统对部分SNP标记进行验证。
研究结果如下: 1) 50尾野生黄鳍棘鲷重测序共产生约233.48Gb原始数据(raw data), 过滤接头和低质量数据后, 共获得233.43Gb数据, 每个样品平均数据量为4.67Gb, 平均鸟嘌呤胞嘧啶(guanine cytosine, GC)含量为42.85%, Q20在96.56%以上, Q30在91.1%以上, 过滤后数据与参考基因组的比对率为98.06% ~ 99.47%; 2) 通过基因分析工具(genome analysis toolkit, GATK)分析, 从50个个体中共挖掘出13843766个SNP, 经过滤后获得6501个高质量SNP; 3) 从高质量的SNP标记中, 随机挑选30个SNP使用MassARRAY技术进行分型, 其检出率(可以分型的位点)为98%, MassARRAY分型结果与基因组重测序分型结果一致率为64.83%, 这说明两种技术在SNP分型方面存在差异。
综上所述, 本研究初步建立了黄鳍棘鲷SNP标记挖掘、过滤与验证的方法, 开发的SNP位点可用于后续黄鳍棘鲷增殖放流效果评估及基因组选择育种研究。
关键词: 黄鳍棘鲷; 重测序; 单核苷酸多态性; 质谱分析中图分类号: P735.541 文献标识码: A 文章编号: 1009-5470(2023)02-0078-09Discovery and verification of SNP in Acanthopagrus latusZHENG Guobin, ZHAO Hongbo, HUANG Liangmin, ZHANG Jing, LIU XiandeFishery College of Jimei University, Key Laboratory of Mariculture for the East China Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Xiamen 361021, ChinaAbstract: In this experiment, 'Acanthopagrus latus', an important economic fish in the southeast coast of China, was used as the experimental material. The SNPs were discovered by DNA re-sequencing in fifty A. latus, and partial SNPs were genotyped using MassARRAY® DNA mass spectrometry. The results are presented as followed: 1) the re-sequencing of 50 wild A. latus generated a total of about 233.48 GB raw data. After filtering adapters and low-quality data, 233.43 Gb clear data were obtained. The average data size of each sample was 4.67 GB, and the average GC content was 42.85%, Q20 is above 96.56%, Q30 is above 91.1%, and the comparison rate between the clear data and the reference genome is 98.06% ~99.47%; 2) a total of 13843766 SNPs were discovered from 50 individuals by GATK, and 6501 high-quality SNPs were obtained after filtering; 3) thirty SNPs from the high-quality SNP were selected randomly and genotyped using MassARRAY technology. The detection rate (loci that can be genotyped) was reached at 98%. The consistency between the genome re-sequencing and the MassARRAY results was 64.83%, which indicated that the two techniques were different in detecting SNPs. In summary, a method for mining, filtering and validating SNP markers of A. latus bream has been established in this study, and the developed SNP loci can be used in evaluation of proliferation and stocking effect and genome selection breeding of A. latus in the future.Key words: Acanthopagrus latus; Re-sequencing; SNP; MassARRAY收稿日期：2022-05-13; 修订日期：2022-07-09。
基因组学研究中SNP标记方法与数据分析
基因组学研究中SNP标记方法与数据分析SNP标记方法与数据分析在基因组学研究中起着重要的作用。
SNP（Single Nucleotide Polymorphism，单核苷酸多态性）是基因组中最常见的变异形式，是导致个体间遗传差异的主要原因之一。
因此，对SNP标记方法和数据分析的研究对于揭示基因与表型之间的关联、为功能基因组学研究提供有效工具具有重要意义。
SNP标记方法主要分为两种：基于技术平台的方法和计算预测的方法。
技术平台包括传统的基因测序、SNP芯片和下一代测序。
传统的基因测序方法通过测序反应来确定SNP位点上的碱基，虽然准确性高，但费时费力。
SNP芯片是一种高通量的方法，可以同时检测多个SNP位点，准确性相对较低。
下一代测序则是目前最常用的方法，具有高通量、高分辨率、低成本的特点。
在SNP标记方法的选择上，需要根据研究对象、目标和预算来权衡不同方法的优缺点。
在SNP标记数据的分析中，主要涉及到数据的预处理、基因型分型和遗传关联分析。
首先，数据的预处理包括对原始数据进行质量控制、过滤掉低质量的SNP位点和个体，以及进行数据标准化和归一化。
这一步骤对后续的分析至关重要，能够减少误报率和漏报率，提高结果的可靠性。
其次，基因型分型是确定每个个体在每个SNP位点上的基因型。
由于SNP位点的碱基组合较多，需要运用一系列的算法和统计模型来进行基因型分型，其中包括Bayes算法、混合模型和机器学习方法等。
最后，遗传关联分析是研究SNP位点与表型之间关联的主要方法，可以通过构建模型、计算单个SNP的关联程度，或者进行基因组广义关联分析（GWAS），来揭示SNP位点与表型之间的关系。
在进行SNP标记方法和数据分析时，还需注意一些常见的挑战和问题。
首先，SNP标记的质量控制和过滤是一个关键的步骤，需要选择合适的阈值来确保数据的准确性。
同时，样本大小也是一个重要的考虑因素，在样本量较小时，可能会出现较大的偏差。
另外，SNP位点之间的连锁不平衡（Linkage Disequilibrium，LD）也需要在分析中进行考虑，以减少虚假关联的可能性。
07 单核苷酸多态性(SNP)实验
单核苷酸多态性（SNP）实验SNP (Single Nucleotide Polymorphism)即单核苷酸多态性，是由于单个核苷酸改变而导致的核酸序列多态性(Polymorphism)。
据估计，在人类基因组中，大约每千个碱基中有一个SNP，无论是比较于度多态性(RFLP)分析还是微卫星标记(STR)，都要广泛得多。
实验方法原理：SNP (Single Nucleotide Polymorphism)即单核苷酸多态性，是由于单个核苷酸改变而导致的核酸序列多态性(Polymorphism)。
据估计，在人类基因组中，大约每千个碱基中有一个SNP，无论是比较于限制性片段长度多态性(RFLP)分析还是微卫星标记(STR)，都要广泛得多。
SNP是我们考察遗传变异的最小单位,据估计，人类的所有群体中大约存在一千万个SNP位点。
一般认为，相邻的SNPs倾向于一起遗传给后代。
于是，我们把位于染色体上某一区域的一组相关联的SNP等位位点称作单体型（haplotype）。
大多数染色体区域只有少数几个常见的单体型（每个具有至少5%的频率），它们代表了一个群体中人与人之间的大部分多态性。
一个染色体区域可以有很多SNP位点，但是我们一旦掌握了这个区域的单体型，就可以只使用少数几个标签SNPs(tagSNP)来进行基因分型，获取大部分的遗传多态模式。
实验材料：组织样品试剂、试剂盒：液氮、PBS、GA缓冲液、GB缓冲液、蛋白酶K、无水乙醇、蛋白液、漂洗液等仪器、耗材：离心管、离心机、废液收集管、吸附柱、水浴锅、分光光度计、低温冰箱等实验步骤：一、DNA抽提1. 取新鲜肌肉组织约100 mg，PBS漂洗干净，置于1.5 ml离心管中，加入液氮，迅速磨碎。
2. 加200 μl 缓冲液GA，震荡至彻底悬浮。
加入20 μl 蛋白酶K（20 mg/ml）溶液，混匀。
3. 加220 μl 缓冲液GB，充分混匀，37℃消化过夜，溶液变清亮。
SNP标记遗传图谱建立及作物遗传改良效果评估
SNP标记遗传图谱建立及作物遗传改良效果评估摘要：SNP标记遗传图谱的建立对于作物遗传改良具有重要意义。
本文将介绍SNP标记的定义和特点，以及建立SNP标记遗传图谱的方法和作物遗传改良效果的评估。
通过对SNP标记遗传图谱的建立和作物遗传改良效果的评估，可以为作物的遗传改良提供科学依据。
引言：随着生物技术的发展，SNP（单核苷酸多态性）标记成为了研究遗传变异和作物遗传改良的重要工具。
SNP标记是通过检测基因组中单个碱基的变异实现的，具有高度多态性和分辨率高的特点。
通过建立SNP标记遗传图谱并评估其作物遗传改良效果，可以加快作物遗传改良的进程。
一、SNP标记的定义和特点SNP标记是一种广泛存在于生物基因组中的遗传变异，它是由单个碱基的变异引起的。
相比于传统的遗传标记，如SSR和AFLP，SNP标记具有以下几个特点：1. 高度多态性：由于SNP标记是基因组中单个碱基的变异，因此它在物种中的分布广泛，具有高度多态性。
2. 分辨率高：SNP标记对于基因组的定位能力较强，可以实现较高的分辨率，能够精确地检测基因组中的变异。
3. 定量表达：SNP标记的变异是定量的，可以用于评估基因表达量和表达差异。
二、SNP标记遗传图谱的建立方法建立SNP标记遗传图谱是通过对大量的个体进行SNP标记的检测和分析而实现的。
目前常用的SNP标记遗传图谱建立方法主要包括：1. SNP芯片技术：SNP芯片是一种高通量的基因检测平台，可以同时检测和分析大量的SNP标记。
通过对样品中的DNA进行杂交反应，可以获得样品中SNP标记的基因型信息。
2. 基于测序技术的SNP标记检测：随着测序技术的发展，现在可以通过测序对个体的基因组进行全面的SNP标记检测。
这种方法可以获得更全面、更详细的SNP标记信息。
3. 关联分析方法：通过对大规模群体中的SNP标记和表型数据进行关联分析，可以确定SNP标记与某个表型特征之间的关系。
这种方法可以帮助我们确定与某个性状相关的SNP标记。
利用snp区分品种的方法
利用snp区分品种的方法SNP（单核苷酸多态性）是一种在基因组水平上的变异，表现为单个核苷酸的差异。
利用SNP进行品种区分的方法如下：1. 数据收集：首先需要收集不同品种的基因组数据，这些数据可以是来自公共数据库或通过实验测序获得。
2. 寻找SNP位点：通过比较不同品种的基因组数据，可以找到基因组中的SNP位点。
这些位点可能是整个基因组中的大量单碱基变异，也可能是基因编码区的功能性突变。
3. 建立SNP标记图谱：利用找到的SNP位点，可以构建每个品种的SNP 标记图谱。
这些图谱可以用于进一步的分析和比较。
4. 品种比较：通过比较不同品种的SNP标记图谱，可以发现它们之间的差异和相似性。
这些差异和相似性可以用来区分不同的品种。
5. 分类和聚类：根据SNP标记图谱的比较结果，可以通过分类和聚类的方法将不同的品种进行分组。
分类是基于已知的品种信息进行分类，而聚类则是基于基因组相似性进行自动分组。
6. 遗传分析：通过分析SNP标记图谱中的遗传信息，可以研究不同品种之间的亲缘关系、演化历程等。
这有助于理解不同品种之间的遗传差异和相似性。
7. 应用：利用SNP进行品种区分的方法在农业、生物多样性研究、医学等领域都有广泛的应用。
例如，在农业中可以通过SNP标记图谱来鉴别不同品种的农作物，以便进行良种选育和种质资源保护；在医学中可以通过SNP标记图谱来研究不同人种或地区的遗传差异，为精准医疗提供依据。
需要注意的是，利用SNP进行品种区分的方法虽然有效，但也需要考虑一些因素。
例如，SNP并不是唯一的遗传标记，其他类型的遗传标记如InDel、CNV等也可以用于品种区分；同时，还需要考虑基因组序列的覆盖度和测序深度等因素对结果的影响。
玉米品种鉴定技术规程 snp 分子标记法
玉米品种鉴定技术规程snp 分子标记法玉米品种鉴定是农业科研和生产中的重要环节，鉴定技术的准确性和高效性对品种鉴定结果的可靠性和可重复性具有重要意义。
SNP分子标记法作为一种高效的分子标记方法，在玉米品种鉴定中得到广泛应用。
首先，SNP分子标记法是一种基于DNA序列的分析方法，通过检测单核苷酸多态性(SNP)位点的差异来确定不同品种之间的遗传差异。
SNP位点是指不同个体间在基因组DNA序列上某个特定位置上具有不同的碱基。
SNP位点具有广泛的分布，并且在基因组中较为常见，因此被广泛应用于物种鉴定和遗传多样性研究中。
其次，SNP分子标记法具有多样性和高效性的优点。
相对于传统的分子标记方法，如RAPD和SSR等，SNP分子标记法具有高度多态性和高效性的特点。
SNP 位点的多态性较高，因此可以更准确地鉴定不同品种之间的遗传差异。
此外，SNP 分子标记法还具有高通量的特点，可以同时对大量SNP位点进行检测，提高了鉴定效率和准确性。
在玉米品种鉴定中，SNP分子标记法可以通过两种主要的方法进行。
一种是基于PCR扩增的SNP分子标记法，另一种是基于测序技术的SNP分子标记法。
PCR扩增的SNP分子标记法通常使用引物对SNP位点进行扩增，并通过凝胶电泳等方法检测PCR产物的大小差异。
这种方法有着操作简单、成本低廉、适用于大规模鉴定等优点。
PCR扩增的SNP分子标记法适用于已知SNP位点的鉴定，但对未知SNP位点的检测能力相对较弱。
基于测序技术的SNP分子标记法可以通过对DNA样本进行测序并比较差异来鉴定不同品种之间的SNP位点。
这种方法克服了传统PCR方法的不足，可以同时检测大量的SNP位点。
此外，随着测序技术的发展，高通量测序技术的应用使得SNP分子标记法更加高效和准确。
在玉米品种鉴定中，使用SNP分子标记法有助于准确鉴定不同品种之间的遗传差异，判断杂交种的纯度和杂交组合的准确性。
通过SNP分子标记法，可以快速鉴定出玉米种质资源中的杂交后代，辅助育种工作。
SNP分子标记简介
6. SNP在水产动物中的应用
1.群体遗传学中种群进化和亲缘关系的鉴定
2.构建水产动物遗传连锁图谱
3.运用于水产动物关联分析、QTL 定位和遗 传多样性研究的重要工具。
谢谢
4.SNP的不足
• 开发成本较高，标记量少。在海洋水产养殖动物中，SNP 标记的开发和应用处于初级阶段，目前还未广泛应用于遗 传连锁图谱的构建。
5.SNP的筛选
1.大规模基因组测序
2. EST、GSS等公共数据库中发掘
5.SNP的常用分型鉴定方法
1.基于酶切的 SNP 分型方法 2.基于杂交的 SNP 分型方法 3. 基于测序技术的 SNP 分型方法 4. 基于等位基因特异性扩增的 SNP 分型方法
SNP分子标记简介
目录
1.SNP的定义 2.SNP的研究意义 3.SNP的分类和特点 4.SNP的不足 5.SNP的筛选及常用分型方法 6.SNP在水产动物中的应用
1otide polymorphisms， SNP）
• 主要是指由于单个核苷酸的变异而引起基因组水平上DNA 序列多态性，形式包括单碱基的缺失、插入、转换及颠换 等。
• 原理上分析，突变处的碱基可以是C、G、A、T，而实际 上SNP多发生在T和C之间。
2.研究意义
1.作为第三代分子标记，用于疾病基因的定 位、克隆和鉴定。
2.基因多态性研究：研究SNPS本身对机体的 影响（生理特征、病理条件下的差异）
3.SNP的分类
1.根据基因组分布位置： 基 因 编 码 区 SNPs（cSNPs） 基 因 间 SNPs (iSNPs) 基 因 周 边 SNPs(pSNPs)
3. 基于测序技术的 SNP 分型方法
PCR 扩增目的片段
snp分子标记的原理及应用
SNP分子标记的原理及应用概述单核苷酸多态性（SNP）是一种常见的基因组变异，它在基因组中占据重要地位。
SNP作为一种重要的分子标记，具有许多应用。
本文将从SNP的基本原理开始介绍，然后探讨SNP分子标记在遗传研究、医学诊断、农业育种等领域的应用。
SNP的原理SNP是指在基因组中单个核苷酸处发生的变异。
这些变异可以导致个体间的遗传差异，可能与疾病易感性、药物反应性、表型特征等相关。
SNP的形成有多种机制，包括突变、重组、等位基因演化等。
SNP的检测方法SNP的检测可以采用多种方法，其中最常用的方法包括：1.基于PCR的方法：通过特异性引物扩增目标SNP区域，并使用限制性内切酶或测序等技术进行检测。
2.基于芯片的方法：利用芯片上固定的DNA探针与样品DNA杂交，通过检测信号强度来确定SNP的基因型。
3.基于测序的方法：利用高通量测序技术对样品DNA进行测序，通过分析碱基对应位置碱基的差异来确定SNP。
4.基于大规模变异分析的方法：利用高通量基因分型技术，如SNP芯片、全基因组关联研究等，进行全基因组范围的SNP检测。
SNP分子标记的应用遗传研究SNP分子标记在遗传研究中发挥着重要的作用。
它可以用于构建遗传连锁图谱、进行群体遗传结构分析以及进行复杂疾病的关联分析。
通过分析SNP与特定性状的关系，可以探索人类遗传变异与疾病发生发展的相关性。
医学诊断SNP分子标记在医学诊断中具有潜在的应用。
通过分析个体SNP的基因型，可以帮助预测个体对某些药物的反应性以及易感性疾病的风险。
此外，SNP分子标记也可以用于亲子鉴定以及疾病致病基因的筛查。
农业育种SNP分子标记在农业育种中被广泛应用。
通过分析作物或家畜的SNP基因型，可以鉴定优良品种、预测物种的遗传背景、进行种质资源保护和遗传改良。
SNP分子标记的应用可以有效提高育种工作的效率和准确性。
DNA人身鉴定SNP分子标记在人身鉴定领域也起到了重要作用。
通过对个体的SNP基因型进行分析，可以确定个体的遗传信息，用于刑事侦破、亲子关系鉴定以及基因地理学研究等方面。
snp分子标记的原理及应用解读课件_概述说明
snp分子标记的原理及应用解读课件概述说明1. 引言1.1 概述SNP（Single Nucleotide Polymorphism）是指基因组中存在的单核苷酸变异，是一种常见的遗传变异形式。
由于SNP在基因组中广泛存在且具有高度稳定性，因此被广泛应用于生物多样性研究、遗传疾病研究和农业育种等领域。
本文旨在介绍SNP分子标记的原理及其在生物学领域的应用。
首先，我们将详细解释SNP分子标记的原理，包括SNP的定义、形成原因以及检测方法概述。
随后，我们将探讨SNP分子标记在生物多样性研究、遗传疾病研究和农业育种中的应用。
最后，本文将通过实例分析与讨论来展示SNPs在人类进化研究、种子质量评估和作物抗性育种中的应用案例，并对未来SNP分子标记研究方向进行展望。
1.2 文章结构本文共包括五个主要部分。
除了本引言外，第二部分将介绍SNP分子标记的原理，包括对SNP的定义、形成原因以及检测方法的概述。
第三部分将探讨SNP 分子标记在生物多样性研究、遗传疾病研究和农业育种中的应用。
第四部分将通过具体案例分析来展示SNPs在人类进化研究、种子质量评估和作物抗性育种中的应用。
最后，第五部分将总结文章的主要观点，并对未来SNP分子标记研究方向进行展望。
1.3 目的本文旨在全面介绍SNP分子标记的原理及其在生物学领域的应用。
通过对SNP 的定义和形成原因的解析，读者可以深入了解SNP这一遗传变异形式。
接下来，我们将详细描述SNP检测方法以及其在生物多样性研究、遗传疾病研究和农业育种方面的应用。
通过具体案例分析，读者可以更好地理解SNPs在不同领域中的实际应用价值。
最后，我们将对当前SNP分子标记研究领域存在的问题进行剖析，并对未来可能出现的发展方向提出展望。
这样，读者可以完整而系统地了解SNP分子标记的原理及应用，并进一步探索其在生物学研究和实践中的潜力。
2. SNP分子标记的原理:2.1 SNP的定义:SNP（Single Nucleotide Polymorphism）指的是基因组中单个核苷酸发生变异的现象。
SNP分子标记的原理及应用
药物基因组学研究
SNPs 可以精细地反映个体的遗传差异,SNPs 位点与个 体的药物反应进行相关分析,从而确定基因在药物作用 中的功能和意义。这样既可以根据患者的遗传特性设 计治疗方案,实现“个性化治疗”,提高药效，降低药物 的毒副作用,又可以在临床试验阶段为特定的药物选择 合适的受试者,提高效率,减少费用。
7.飞行质谱仪 (MALDI- TOFMS )检测
原理：是将变性的单链PCR产物通过与硅芯片上的化合 物共价结合后, 在硅芯片上进行引物的退火,延伸反应,
突变部位配对的碱基与正常配对的碱基不相同。根据引
物在延伸反应中所结合的不同碱基的不同质量在质谱仪 上显示不同峰而检测SNP。
SNP分型的方法多种多样，MassARRAY分子量阵列技 术是Sequenom公司推出的世界上领先的基因分析工具，
SNP 的特点
（1）密度高 S N P在人类基因组的平均密度估计为 1\1000 bp , 在整个基因组的分布达 3×106个。 （2）富有代表性 某些位于基因内部的S N P 有可能 直接影响蛋白质结构或表达水平, 因此, 它们可能代 表疾病遗传机理中的某些作用因素。 （3）遗传稳定性 与微卫星等重复序列多态性标记相 比, SNP 具有更高的遗传稳定性。 （4）易实现分析的自动化 SNP标记在人群中只有两 种等位型(allele) 。这样在检测时只需一个“ + \- ”或 “全\无”的方式,这使得基于S N P的检测分析方法易实 现自动化。
位点已经确定的情况。
MassARRAY技术原理:
先通过P C R扩增目标序列，然后加入S N P序列特异延伸引
物，在 S N P 位点上，延伸 1个碱基，在反应体系中以
ddNTP替代dNTP，使探针仅在SNP位点处延伸一个碱基即 终止。根据SNP位点的不同，探针将结合不同的ddNTP， 从而具有不同的分子量。 将制备的样品分析物与芯片基质共结晶后在质谱仪的真空
玉米品种鉴定技术规程 snp 分子标记法
玉米品种鉴定技术规程一、引言玉米是我国重要的粮食作物之一，而对于玉米的种质资源鉴定与保护具有重要意义。
传统的玉米品种鉴定方法往往依赖于形态学特征和遗传学性状，但这些方法存在一定的局限性，因此迫切需要引入新的鉴定技术，其中snp 分子标记法是一种全基因组基础的玉米品种鉴定技术，具有高通量、高分辨率和高灵敏度等特点，能够有效地解决传统鉴定方法存在的问题。
本文即将介绍玉米品种鉴定技术规程中的snp 分子标记法。
二、snp 分子标记法的基本原理snp （single nucleotide polymorphisms）是一种常见的DNA序列变异类型，是基因组中地位较为稳定的核苷酸多态性，是DNA分子在个体间存在的一种常见差异。
snp 分子标记法通过检测DNA序列中snp位点的变异情况，从而进行玉米品种的鉴定。
其基本原理包括：通过PCR技术扩增目标DNA片段，然后对扩增产物进行SNP位点检测，并通过测序、杂交或其他方法判断样品间的差异，最终进行品种鉴定。
三、snp 分子标记法在玉米品种鉴定中的应用1. 样品的DNA提取在进行snp 分子标记法鉴定之前，需要进行样品的DNA提取工作。
通常可以采用CTAB法、硅胶柱法、磁珠法等方法进行DNA提取，确保所提取的DNA质量和纯度适合于后续的PCR扩增和序列检测。
2. PCR扩增PCR扩增是snp 分子标记法的关键步骤之一，可以选择合适的引物设计，按照PCR扩增的优化条件进行反应，扩增目标DNA片段。
在PCR扩增中，需要注意反应体系的准确配制、反应条件的控制和PCR 产物的纯化等工作。
3. SNP位点检测在获得PCR产物之后，需要进行SNP位点的检测工作。
可以通过测序、引物延伸、核酸芯片或者其他方法进行SNP位点的检测，从而确定样品间的差异情况。
4. 数据分析与鉴定结果获得SNP位点的检测数据之后，需要进行数据分析工作，可以利用生物信息学软件或其他统计学方法进行数据的处理和分析，最终得出品种鉴定的结果。
一种快速挖掘鸡品种特征性SNP标记集合的方法
畜牧兽医学报 2023,54(8):3252-3261A c t a V e t e r i n a r i a e t Z o o t e c h n i c a S i n i c ad o i :10.11843/j.i s s n .0366-6964.2023.08.012开放科学(资源服务)标识码(O S I D ):一种快速挖掘鸡品种特征性S N P 标记集合的方法白 露,王梦杰,马小春,何政肖,谭晓冬,刘 杰,赵桂苹,文 杰,刘冉冉*(中国农业科学院北京畜牧兽医研究所畜禽营养与饲养全国重点实验室农业农村部动物遗传育种与繁殖(家禽)重点实验室,北京100193)摘 要:旨在建立一种快速挖掘鸡品种/品系特征性S N P 标记集合的方法,实现通过少量S N P 标记将目标品种/品系与其他品种/品系区分的目标㊂本研究以北京油鸡㊁京星黄鸡㊁7个山东地方鸡种㊁5个云南地方品种㊁藏鸡和白羽肉鸡专门化品系等19个品种/品系全基因组重测序数据为素材,通过群体分化指数分析后,提取M E A N _F A S Tȡ0.65的S N P 标记,进一步通过连锁不平衡分析提取独立S N P 来缩减特征性S N P 标记集合㊂随机选择6个品种/品系对该方法进行检验,结果表明,通过一次群体分化指数和连锁不平衡分析后进行位点筛选后,即可分别获得白羽肉鸡品系㊁京星黄鸡H 系和京星黄鸡D 2系的114㊁220和226个特征性S N P s 位点,将目标品系与其它共18个代表性品种分开㊂对于在主成分和聚类分析中聚集在同一个分支的武定鸡和瓢鸡,通过该方法可分别获得204和178个特征性S N P s 标记,将之与其它代表性品种分开㊂综上,通过本方法,可得到目标品种114~226个S N P s 标记构成的集合,进一步利用主成分分析即可将目标品种/品系与其它代表性品种进行区分㊂该方法流程简便,获得的特征性S N P 标记相对较少,有利于控制检测成本,可应用于地方品种或商业化品系的 分子身份证 构建,辅助种质资源保护和鉴定工作㊂关键词:鸡;主成分分析;群体分化指数分析;连锁不平衡;特征性S N P 标记集合中图分类号:S 831.2 文献标志码:A 文章编号:0366-6964(2023)08-3252-10收稿日期:2023-02-17基金项目:国家重点研发计划项目(2022Y F D 1301600);国家肉鸡产业技术体系(C A R S -41);核心种源攻关项目(J B G S 2021 107)作者简介:白 露(1999-),女,宁夏石嘴山人,硕士生,主要从事鸡遗传育种研究,E -m a i l :b l u 1130@163.c o m *通信作者:刘冉冉,主要从事家禽遗传育种研究,E -m a i l :l i u r a n r a n @c a a s .c nA M e t h o d f o r Q u i c k l y M i n i n gt h e C h a r a c t e r i s t i c S N P M a r k e r s S e t o f C h i c k e n B A I L u ,WA N G M e n g j i e ,MA X i a o c h u n ,H E Z h e n g x i a o ,T A N X i a o d o n g,L I U J i e ,Z H A O G u i p i n g,W E N J i e ,L I U R a n r a n *(K e y L a b o r a t o r y o f A n i m a l (P o u l t r y )G e n e t i c s ,B r e e d i n g a n d R e p r o d u c t i o n o f M i n i s t r y o f A gr i c u l t u r e a n d R u r a l A f f a i r s ,N a t i o n a l K e y L a b o r a t o r y o f L i v e s t o c k a n d P o u l t r y N u t r i t i o n a n d F e e d i n g ,I n s t i t u t e o f A n i m a l S c i e n c e s ,C h i n e s e A c a d e m y o f A g r i c u l t u r a l S c i e n c e s ,B e i j i n g 100193,C h i n a )A b s t r a c t :T h e p u r p o s e o f t h i s s t u d y w a s t o e s t a b l i s h a m e t h o d t o r a p i d l y mi n e a f e w S N P s m a r k -e r s t h a t c a n d i s t i n g u i s h t h e t a r ge t b r e e d s o r s t r a i n sf r o m o t h e r b r e e d s o r s t r a i n s .T h eg o a l i s t o d e v e l o p a t e ch ni q u e f o r q u i c k l y m i n i n g th e c h a r a c t e r i s t i c S N P m a r k e r s s e t o f c h i c k e n b r e e d s o r s t r a i n s .T h e s t u d y u s e d w h o l e g e n o m e r e s e q u e n c i n g d a t a o f 19b r e e d s o r s t r a i n s ,i n c l u d i n g Be i -j i n g y e l l o w c h i c k e n ,J i n g x i n g y e l l o w c h i c k e n ,7S h a n d o n g lo c a l b r e e d s ,5Y u n n a n l o c a l b r e e d s ,T i b e t a n c h i c k e n ,a n d t h e f a s t -g r o w i n g wh i t e f e a t h e r b r o i l e r t e r m i n a l .A f t e r f i x a t i o n i n d i c e s a n a l -ys i s ,S N P m a r k e r s w i t h M E A N _F A S Tȡ0.65w e r e e x t r a c t e d .T h e S N P m a r k e r s s e t w a s f u r t h e r r e d u c e d b y e x t r a c t i n g i n d e p e n d e n t S N P t h r o u g h l i n k a g e d i s e q u i l i b r i u m a n a l y s i s .S i x b r e e d s o r s t r a i n s w e r e c h o s e n r a n d o m l y t o t e s t t h i s m e t h o d .T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t ,a f t e r l o c i s c r e e n i n gb y o nc e f i x a t i o n i nd i ce s a n a l y s i s a n d l i n k a g e d i s e q u i l i b r i u m a n a l y s i s ,t h ef a s tg r o w i n g wh i t e8期白露等:一种快速挖掘鸡品种特征性S N P标记集合的方法f e a t h e r b r o i l e r,J i ng x i n g y e l l o w chi c k e n s e l e c t i v e l i n e H a n d J i n g x i n g y e l l o w c h i c k e n s e l e c t i v e l i n e D2c o u l d b e s e p a r a t e d f r o m o t h e r18r e p r e s e n t a t i v e b r e e d s b y114,220a n d226S N P s,r e-s p e c t i v e l y;W u d i n g c h i c k e n a n d P i a o c h i c k e n,w h i c h w e r e c l u s t e r e d i n o n e b r a n c h b y p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s a n d N e i g h b o u r J o i n i n g t r e e,c o u l d b e s e p a r a t e d f r o m o t h e r r e p r e s e n t a t i v e b r e e d s b y204a n d178S N P s,r e s p e c t i v e l y.O b t a i n e d t h e s e t o f114-226S N P s m a r k e r s,a n d t h a t t h e t a r g e t b r e e d s o r s t r a i n s c o u l d b e d i s t i n g u i s h e d f r o m o t h e r r e p r e s e n t a t i v e v a r i e t i e s b y p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s.T h e p r o c e d u r e i s s t r a i g h t f o r w a r d,a n d t h e q u a n t i t y o f S N P m a r k e r s o b t a i n e d i s q u i t e l o w,w h i c h h e l p s f o r m a n a g e d e t e c t i o n c o s t s.I t c a n b e a p p l i e d t o c o n s t r u c t t h e"m o l e c u-l a r i d e n t i t y c a r d s"o f l o c a l v a r i a t i e s o r c o mm e r c i a l s t r a i r n s t o a s s i s t t h e p r o t e c t i o n a n d i d e n t i f i c a-t i o n o f g e r m p l a s m r e s o u r c e s.K e y w o r d s:c h i c k e n;p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s;f i x a t i o n i n d i c e s a n a l y s i s;l i n k a g e d i s e q u i l i b r i u m;c h a r a c t e r i s t i c S N P m a r k e r s s e t*C o r r e s p o n d i n g a u t h o r:L I U R a n r a n,E-m a i l:l i u r a n r a n@c a a s.c n我国是世界上地方鸡种资源最丰富的国家之一,‘国家畜禽遗传资源品种名录(2021版)“显示,我国现有地方鸡品种115个㊂地方鸡种大多具有外貌特征多样㊁适应性强㊁肉质风味独特㊁蛋品质优良等特点[1-3],符合我国传统消费习惯,为培育地方特色肉鸡和蛋鸡新品种提供了丰富的育种素材㊂然而,大量品种的精准鉴定和保种方法仍然有较大的提升空间㊂利用特征性分子标记对地方品种和商业化品系进行精准标识,对推动畜禽种质资源保护和商业化利用具有重要意义㊂单核苷酸多态性(s i n g l e n u c l e o t i d e p o l y m o r-p h i s m,S N P)位点作为第三代遗传标记与其他分子标记相比具有数量多㊁分布广泛等优越性[4],已有技术可对其进行快速和规模化筛查,进而实现基因分型[5]㊂随着二代基因组测序成本降低,全基因组重测序成为种质资源研究[6]㊁群体进化[7]㊁基因组育种[8]等研究的常规技术方法,可以挖掘到大量目标性状相关的S N P标记[9-10]㊂然而,针对家禽具有地方品种和专门化品系众多的特点,需要筛选数量较少的S N P集合进行品种/品系区分,建立简便快速的鉴定方法,辅助种质资源保护和鉴定工作㊂目前,中低密度S N P标记集合的检测方法主要包括S N P固相芯片㊁基于靶向S N P标记集合检测的液相芯片㊁基于质谱原理的S N P标记集合检测方法等[11-14]㊂中国农业科学院北京畜牧兽医研究所已研发55K S N P芯片 京芯一号 [15],中国农业大学研发50K S N P芯片 凤芯一号 [16],江苏省家禽科学研究所研发23K液相芯片 酉芯一号 ,山东省农业科学院家禽研究所研发11K液相芯片 鲁芯一号 等,主要服务于经济性状功能基因和分子标记挖掘[17-19]㊁基因组育种工作[20-21]和种质资源鉴定[22]㊂群体分化指数(f i x a t i o n i n d e x,F s t)是检测群体受到自然或人工选择基因组变异的常用方法,是群体间分化程度的衡量指标,可筛选受到选择压力影响的S N P标记[23-26]㊂连锁不平衡(l i n k a g e d i s e-q u i l i b r i u m,L D)分析常应用于独立S N P提取[27-29],快速型白羽肉鸡父系L D衰变距离390k b,京星黄鸡专门化品系L D衰变距离129k b,不同品系L D 差异较大,可通过各品种/品系的L D分析对S N P 标记进行缩减[16,30]㊂综上,本研究通过群体分化指数分析和连锁不平衡分析获得少量S N P标记,可以将目标品种与其它代表性品种区分,从而建立目标品种特征性S N P 标记集合,为挖掘鸡品种/品系特征性S N P标记集合提供快速有效的方案㊂1材料与方法1.1试验数据试验数据选取来源于中国农业科学院北京畜牧兽医研究所的北京油鸡群体(B J Y A C(n=59))㊁B J Y E(n=40)㊁B J Y F(n=40))㊁京星黄鸡选育系D2系(J X H.D2(n=49))㊁京星黄鸡选育系H系(J X H.H(n=59))㊁茶花鸡(C H(n=30))㊁大围山微型鸡(DW S(n=24))㊁武定鸡(WD(n=21)㊁藏鸡(Z J(n=10))㊁大骨鸡(D G(n=7))和瓢鸡(P (n=21))重测序数据;来源于佛山高明区新广农牧有限公司的快速型白羽肉鸡(B(n=60))重测序数据;来源于山东农业科学院家禽研究所的7个山东3523畜牧兽医学报54卷地方鸡品种A㊁B㊁B R G㊁B R M㊁D㊁L和S(S D A (n=10)㊁S D B(n=10)㊁S D B R G(n=10)㊁S D B R M(n=10)㊁S D D(n=20)㊁S D L(n=80)㊁S D S (n=20))重测序数据㊂试验数据共涉及19个品种/品系共580个个体㊂1.2数据质控基于10x以上的全基因组重测数据,利用P L I N K(V1.90)[31]软件对S N P进行标准的质量控制,删除缺失率>0.1的个体㊁删除缺失率>0.1的S N P以及删除次等位基因频率<0.05的个体(--m i n d0.1--g e n o0.1--m a f0.05),并将19个品种品系测序数据合并为一个37.14G数据量的v c f 文件㊂保留1~28号染色体上的位点,共保留16927197个S N P s标记位点用于后续分析㊂1.3主成分分析和系统进化树使用G C T A64(V1.93.2)[32]软件构建亲缘关系矩阵(--m a k e-g r m)后计算P C A,计算每个主成分解释百分比,选择前2个主成分,用R S t u d i o (V1.1.463)绘制主成分分析(p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s,P C A)平面图㊂随机提取19个品种/品系各10个个体,大骨鸡7个个体,共187个个体,利用P L I N K(V1.90)软件对S N P频率构建遗传距离矩阵(--d i s t a n c e-m a-t r i x)㊂通过M E G A(V7.0.26)[33]软件,采用领接法(N e i g h b o u r J o i n i n g,N J)绘制进化树㊂1.4群体分化指数分析以1个品种/品系作为目标品种/品系,利用V C F T o o l s(V0.1.13)[34]软件计算采用1对N的方式进行F s t分析,以1k b为窗口大小㊁1k b为步长计算S N P单点F s t值(--f s t-w i n d o w-s i z e1--f s t-w i n d o w-s t e p1)㊂1.5连锁不平衡分析利用P L I N K(V1.90)软件提取群体分化指数分析结果中M E A N_F A S Tȡ0.65S N P位点形成S N P标记集合,对S N P标记位点进行L D分析(--b l o c k s n o-p h e n o-r e q)㊂提取全部非L D S N P标记位点以及每个L D中1个S N P标记位点,作为独立S N P标记位点㊂2结果2.1遗传结构分析对19个品种/品系质控后16927197个S N P s 进行P C A(图1a)和N J进化树(图1b)分析,结果表明北京油鸡㊁快速型白羽肉鸡品系㊁京星黄鸡H系a.多品种主成分分析;b.N J进化树结果㊂B.快速型白羽肉鸡;B J Y A C㊁B J Y E㊁B J Y F.北京油鸡;C H.茶花鸡;D G.大骨鸡; DW S.大围山微型鸡;J X H.D2.京星黄鸡选育系D2系;J X H.H.京星黄鸡选育系H系;P.瓢鸡;S D A㊁S D B㊁S D B R G㊁S D B R M㊁S D D㊁S D L㊁S D S.山东地方鸡品种品系A㊁B㊁B R G㊁B R M㊁D㊁L㊁S;WD.武定鸡;Z J.藏鸡a.R e s u l t s o f m u l t i-v a r i e t y p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s;b.R e s u l t s o f n e i g h b o u r j o i n i n g t r e e.B.T h e f a s t g r o w i n g w h i t e f e a t h e r b r o i l e r;B J Y A C,B J Y E,B J Y F.B e i j i n g y e l l o w c h i c k e n;C H.C h a h u a c h i c k e n;D G.D a g u c h i c k e n;DW S.D a w e i s-h a n m i n i c h i c k e n;J X H.D2.J i n g x i n g y e l l o w c h i c k e n s e l e c t i v e l i n e D2;J X H.H.J i n g x i n g y e l l o w c h i c k e n s e l e c t i v e l i n e H;P. P i a o c h i c k e n;S D A,S D B,S D B R G,S D B R M,S D D,S D L,S D S.S h a n d o n g l o c a l c h i c k e n b r e e d A,B,B R G,B R M,D, L,S;WD.W u d i n g c h i c k e n;Z J.T i b e t a n c h i c k e n图1多品种主成分分析和N J进化树结果F i g.1R e s u l t s o f m u l t i-v a r i e t y p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s a n d n e i g h b o u r j o i n i n g t r e e45238期白露等:一种快速挖掘鸡品种特征性S N P标记集合的方法和京星黄鸡D2系与其它品种遗传距离较远,分层明显㊂茶花鸡和大围山微型鸡聚成一支,武定鸡和瓢鸡聚成一支,山东地方品种/品系聚在一起㊂2.2目标群体品种/品系特征性S N P标记集合筛选根据遗传结构分析结果挑选独立于其它群体的北京油鸡㊁快速型白羽肉鸡㊁京星黄鸡H系和京星黄鸡D2系,分别通过单位点F s t分析和L D分析筛选特征性S N P标记集合㊂以快速型白羽肉鸡为目标品种进行单位点F s t分析(图2a),结果表明,与其他品种/品系显著差异的S N P标记主要位于1㊁5㊁18和28号染色体上㊂提取M E A N_F A S Tȡ0.80共346个S N P s标记进行P C A分析,可将快速型白羽肉鸡与其它群体分开(图2b)㊂对346个S N P s标记进行L D分析,提取所有不连锁的S N P s 和每个L D中1个S N P标记,共114个S N P s标记进行群体P C A分析,结果表明114个S N P s标记可将快速型白羽肉鸡与其它品种/品系分开(图2c)㊂a.快速型白羽肉鸡v s.其它品种/品系群体分化指数分析结果;b.选择性清除分析筛选M E A N_F A S Tȡ0.80S N P标记主成分分析结果;c.连锁不平衡分析筛选的S N P标记主成分分析结果a.T h e r e s u l t o f F s t b e t w e e n t h e f a s t g r o w i n g w h i t e f e a t h e r b r o i l e r w i t h o t h e r b r e e d a n d s t r a i n s;b.T h e r e s u l t o f P C Aa n a l y s i s t h a t s e l e c t e d t h e M E A N_F A S Tȡ0.80S N P m a r k e r s;c.T h e r e s u l t o f P C A a n a l y s i s t h a t s e l e c t e d t h e S N P m a r k e r sb y L D a n a l y s i s图2快速型白羽肉鸡v s.其它品种品系F s t和P C A结果F i g.2T h e r e s u l t o f F s t a n d P C A b e t w e e n t h e f a s t g r o w i n g w h i t e f e a t h e r b r o i l e r w i t h o t h e r b r e e d s a n d s t r a i n s以京星黄鸡选育系H系为目标品系进行单位点F s t分析(图3a),结果表明,与其他品种显著差异的S N P标记主要位于1㊁2㊁3和4号染色体上㊂提取M E A N_F A S Tȡ0.76共356个S N P s标记进行P C A分析,可将京星黄鸡选育系H系与其它群体分开(图3b)㊂对356个S N P s标记进行L D分析,提取所有不连锁的S N P s和每个L D中1个S N P标记,共220个S N P s标记进行群体P C A分析,结果表明220个S N P s标记可将京星黄鸡选育系H系与其它品种分开(图3c)㊂以京星黄鸡选育系D2系为目标品系进行单位点F s t分析(图4a),结果表明,与其他品种/品系显5523畜 牧 兽 医 学 报54卷a .京星黄鸡选育系H 系v s .其它品种/品系群体分化指数分析结果;b .选择性清除分析筛选M E A N _F A S Tȡ0.76S N P 标记主成分分析结果;c .连锁不平衡分析筛选的S N P 标记主成分分析结果a .T h e r e s u l t o f F s tb e t w e e n J i n g x i n g ye l l o w c h i c k e n s e l e c t i v e l i n e H w i t h o t h e r b r e e d s a n d s t r a i n s ;b .T h e r e s u l t of P C A a -n a l y s i s t h a t s e l e c t e d t h e M E A N _F A S Tȡ0.76S N P m a r k e r s ;c .T h e r e s u l t o f P C A a n a l ys i s t h a t s e l e c t e d t h e S N P m a r k e r s b y L D a n a l ys i s 图3 京星黄鸡选育系H 系v s .其它品种品系F s t 和P C A 结果F i g .3 T h e r e s u l t o f F s t a n d P C A b e t w e e n J i n g x i n g ye l l o w c h i c k e n s e l e c t i v e l i n e H w i t h o t h e r b r e e d s a n d s t r a i n s 著差异的S N P 标记主要位于1㊁2㊁4㊁7㊁14和23号染色体上㊂提取M E A N _F A S Tȡ0.76共321个S N P s 标记进行P C A 分析,可将京星黄鸡选育系D 2与其它群体分开(图4b )㊂对321个S N P s 标记进行L D 分析,提取所有不连锁的S N P s 和每个L D 中1个S N P 标记,共226个S N P s 标记进行群体P C A 分析,结果表明226个S N P s 标记可将京星黄鸡选育系D 2系与其它品种/品系分开(图4c )㊂2.3 遗传距离较近品种/品系特征性S N P 标记集合筛选根据遗传结构分析结果挑选聚集在一个分支的武定鸡和瓢鸡,分别通过单位点F s t 分析和L D 分析筛选特征性S N P 标记集合㊂以武定鸡为目标品种进行单位点F s t 分析(图5a ),结果表明,与其他品种显著差异的S N P 标记主要位于1㊁2㊁4㊁5和15号染色体上㊂提取M E A N _F A S Tȡ0.70共368个S N P s 标记进行P C A 分析,可将武定鸡与其它群体分开(图5b )㊂对368个S N P s 标记进行L D分析,提取所有不连锁的S N P s 和每个L D 中1个S N P 标记,共204个S N P s 标记进行群体P C A 分析,结果表明204个S N P s 标记可将武定鸡与其它品种分开(图5c)㊂以瓢鸡为目标品种进行单位点F s t 分析(图6a ),结果表明,与其他品种显著差异的S N P 标记主要位于1㊁2和4号染色体上㊂提取M E A N _F A S T ȡ0.65共1178个S N P s 标记进行P C A 分析,可将瓢鸡与其它群体分开(图6b )㊂对1178个S N P s 标记进行L D 分析,提取所有不连锁的S N P s 和每个L D 中1个S N P 标记,共178个S N P s 标记进行群体P C A 分析,结果表明178个S N P s 标记可将瓢鸡65238期白 露等:一种快速挖掘鸡品种特征性S N P 标记集合的方法a .京星黄鸡选育系D 2系v s .其它品种/品系群体分化指数分析结果;b .选择性清除分析筛选M E A N _F A S Tȡ0.76S N P 标记主成分分析结果;c .连锁不平衡分析筛选的S N P 标记主成分分析结果a .T h e r e s u l t o f F s tb e t w e e n J i n g x i n g ye l l o w c h i c k e n s e l e c t i v e l i n e D 2w i t h o t h e r b r e e d s a n d s t r a i n s ;b .T h e r e s u l t of P C A a n a l y s i s t h a t s e l e c t e d t h e M E A N _F A S Tȡ0.76S N P m a r k e r s ;c .T h e r e s u l t o f P C A a n a l ys i s t h a t s e l e c t e d t h e S N P m a r k e r s b y L D a n a l ys i s 图4 京星黄鸡选育系D 2v s .其它品种品系F s t 和P C A 结果F i g .4 T h e r e s u l t o f F s t a n d P C A b e t w e e n J i n g x i n g ye l l o w c h i c k e n s e l e c t i v e l i n e D 2w i t h o t h e r b r e e d s a n d s t r a i n s 与其它品种分开(图6c)㊂3 讨 论目前S N P 标记集可以基于单倍型分析[35]㊁连锁不平衡分析[36]㊁全基因组关联分析[37]等方法获得㊂J u d ge 等[38]基于有系谱和重测序数据的大群体以及中等密度S N P 芯片的大群体,利用D e l t a 统计㊁F s t 统计㊁结合D e l t a 统计和成对F s t 值的索引进行计算等方法识别信息量最大的S N P s,通过300个以上S N P s 标记精准量化生物样本中安格斯牛和赫里福德牛的比例㊂S e o 等[39]基于鸡600KS N P 芯片,GWA S 分析后,对病例组和对照组进行L D 修剪,得到96个S N P s 标记可以将目标鸡与其它鸡群分开㊂这些基于系谱与GWA S 分析的研究可进行少量群体特征性S N P 集合的挖掘,但是均需要较大群体的表型信息与测序,而本研究方法仅需要试验群体代表性个体的重测序数据,一般30个左右个体可代表一个品种的遗传多样性,数量较少的个体可作为背景,在试验材料和数据准备上更为简便㊂B e r t o l i n i 等[40]基于奶牛大群体B o v i n e S N P 50v 1B e a d C h i p 芯片,利用基于De l t a ㊁F s t ㊁P C A -c h r o m 和P C A -w h o l e 等技术,通过品种分配和随机森林筛选出96个S N P s 组成的S N P -s e t 可以将品种区分开㊂S c h i a v o 等[41]基于猪大群体P o r -c i n e S N P 60B e a d C h i p 芯片,保留L D 分析中所有r 2<0.3的S N P 和1个L D 中任一S N P ,然后使用D e l t a ㊁F i x a t i o n 指数㊁主成分分析统计和两种随机森林分类方法筛选到96个S N P s 标记位点可进行目标品种鉴定㊂C h o 等[42]基于鸡大群体600K S N P芯片,通过GWA S 和L D 分析筛选,得到初步的7523畜 牧 兽 医 学 报54卷a .武定鸡v s .其它品种/品系群体分化指数分析结果;b .选择性清除分析筛选M E A N _F A S Tȡ0.70S N P 标记主成分分析结果;c .连锁不平衡分析筛选的S N P 标记主成分分析结果a .T h e r e s u l t o f F s tb e t w e e n W u d i n gc h i c k e n w i t h o t h e r b r e ed s a n d s t r a i n s ;b .T he r e s u l t of P C A a n a l ys i s t h a t s e l e c t e d t h e M E A N _F A S Tȡ0.70S N P m a r k e r s ;c .T h e r e s u l t o f P C A a n a l y s i s t h a t s e l e c t e d t h e S N P m a r k e r s b y L D a n a l ys i s 图5 武定鸡v s .其它品种品系F s t 和P C A 结果F i g .5 T h e r e s u l t o f F s t a n d P C A b e t w e e n W u d i n g ch i c k e n w i t h o t h e r b r e e d s a n d s t r a i n s S N P 标记集合,然后通过随机森林(R F )和A d a -B o o s t (A B )两种机器学习算法,筛选到Y e o n s a nO g ye 鸡群的38(R F )和43(A B )个共81个最佳S N P s 标记集合,在品种区分上显示了100%的准确性㊂K u m a r 等[43]基于小等位基因频率连锁不平衡的方法,鉴定到591个品种特异性S N P s 组成的集合,适用于鉴别牛的亲缘关系的分配㊂G a o 等[44]基于24个猪品种的62822个S N P s 基因型文件,通过L D ㊁P C A ㊁随机森林及相应的包外误差估计(O O B )和M D A 筛选方法获得1000个S N P s 可将目标品种区分㊂利用随机森林等一系列方法可筛选出较少的品种特征性S N P 标记,是未来发展的重点,但需要较强的方法学作为基础㊂而本方法仅通过一次单点群体分化指数分析和连锁不平衡分析,即可挖掘到114~226个S N P s 标记将目标品种与其它代表性品种区分开,更为快捷㊂4 结 论本研究应用19个鸡品种/品系全基因重测序数据进行1对N 的单位点群体分化指数分析,以M E A N _F A S Tȡ0.65为筛选标准,对筛选得到的S N P 标记进行连锁不平衡分析,在多个品种中确定了114~226个不同染色体上S N P s 标记可以将目标品种与其它代表性品种区分开来,从而建立目标品种特征性S N P 标记集合㊂该S N P 标记集合筛选方法是实现低成本和快速品种鉴定的基础㊂85238期白 露等:一种快速挖掘鸡品种特征性S N P标记集合的方法a .瓢鸡v s .其它品种/品系群体分化指数分析结果;b .选择性清除分析筛选M E A N _F A S Tȡ0.65S N P 标记主成分分析结果;c .连锁不平衡分析筛选的S N P 标记主成分分析结果a .T h e r e s u l t o f F s tb e t w e e n P i a oc h i c k e n w i t h o t h e r b r e ed s a n d s t r a i n s ;b .T he r e s u l t of P C A a n a l ys i s t h a t s e l e c t e d t h e M E A N _F A S Tȡ0.65S N P m a r k e r s ;c .T h e r e s u l t o f P C A a n a l y s i s t h a t s e l e c t e d t h e S N P m a r k e r s b y L D a n a l ys i s 图6 瓢鸡v s .其它品种品系F s t 和P C A 结果F i g.6 T h e r e s u l t o f F s t a n d P C A b e t w e e n P i a o c h i c k e n w i t h o t h e r b r e e d s a n d s t r a i n s 参考文献(R e f e r e n c e s):[1] 张小波.地方鸡品种特性及规模化高效养殖技术[J ].中国畜牧业,2022(20):62-63.Z HA N G X B .L o c a l c h i c k e n b r e e d c h a r a c t e r i s t i c s a n ds c a l e u p e f f i c i e n t b r e e d i n g t e c h n o l o g y [J ].C h i n a A n i m a l I n d u s t r y ,2022(20):62-63.(i n C h i n e s e )[2] 陈力力,张爱琼,王可人.乌蒙凤鸡的品种特性与饲养管理概述[J ].吉林畜牧兽医,2022,43(7):61-62.C H E N L L ,Z HA N G A Q ,WA N G K R.O v e r v i e w o fb r e e dc h a r a c t e r i s t i c s a nd fe e d i n g m a n a g e m e n t of W u m e ng cr e s t e d c h i c k e n [J ].J i l i n A n i m a l H u s b a n d r y a n d V e t e r i n a r y Me d i c i n e ,2022,43(7):61-62.(i n C h i n e s e)[3] 霍献强,杨祝良,邹乐勤,等.广西6个地方鸡肉品质测定及差异性分析[J ].家畜生态学报,2022,43(5):47-51.HU O X Q ,Y A N G Z L ,Z O U L Q ,e t a l .M e a t q u a l i t yd e t e r m i n a t i o n a n d d i f f e r e n c e a n a l ys i s o f s i x l o c a l c h i c k e n b r e e d s i n G u a n g x i [J 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n s e r t i o n/d e l e t i o na n d s t r u c t u r e v a r i a t i o n r e l a t e d t o h y p o x i a i n T ib e t a nc h i c k e n s[J].G e n e E x p r P a t t e r n s,2021,40:119181.[11] KWO K P Y,C H E N X N.D e t e c t i o n o f s i n g l en u c l e o t i d e p o l y m o r p h i s m s[J].C u r r I s s u e s M o l B i o l,2003,5(2):43-60.[12]汪琳,赖平安,张鹤晓,等.液相芯片 高通量检测技术的新亮点[J].检验检疫科学,2005,15(6):55-56.WA N G L,L A I P A,Z HA N G H X,e t a l.L i q u i c h i p-an e w h i g h l i g h t o f h i g h t h r o u g h p u t d e t e c t i o nt e c h n o l o g y[J].Q u a l i t y S a f e t y I n s p e c t i o n a n dT e s t i n g,2005,15(6):55-56.(i n C h i n e s e) [13]岳龙涛,高雪芹,樊景凤.固相生物芯片表面处理及化学修饰的研究进展[J].中国生物制品学杂志,2008,21(8):727-731.Y U E L T,G A O X Q,F A N J F.A d v a n c e s i n s u r f a c et r e a t m e n t a n d c h e m i c a l m o d i f i c a t i o n o f s o l i d-p h a s eb i oc h i p s[J].C h i n e s e J o u r n a l o f B i o l o g i c a l s,2008,21(8):727-731.(i n C h i n e s 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如何进行标签SNP(Tag SNP)的选择(haploview与hapmap)
A better description is needed that includes the tagging algorithm, the LD(r2) cut-off and the version of the HapMap CHB reference data used.用hapmap载入基因后，用Haploview来选Tag SNP的，但是发现和某些文献报道的Tag SNP不同，这个很正常，在参数不改变的前提下，Haploview选择tagSNP存在一定的随机性。
例如，假设位点A，B，C，D处于同一个单倍域内，通过运行Haploview的tagger program，你会发现A被选为tagSNP，并且位点A可以capture位点B,C,D。
但是如果你再运行一次tagger program，可能位点B被选择为tagSNP。
在这种情况下，你其实可以选择A,B,C,D中任何一个位点作为tagSNP（理想状态下）。
在这里，如果位点A是一个导致氨基酸改变的SNP位点，或者有功能研究认为该位点存在一定的功能时，你最好选择该位点，这样有利于你文章的讨论部分的说明。
貌似在运行“run tagger”前将r2值设定为1，就可以了。
hapmap上的数据一直在更新，所以如果你根据hapmap上的数据来选择tagsnp，必须提供数据库的版本号码：具体查询版本号的方法如图所示.tagging algorithm指的是什么？是什么公式啊？这是我投稿后审稿人给的我修稿意见。
他的意思是让我从这几方面描述如何选择tagging SNPs：A better description is needed that includes the tagging algorithm, the LD(r2) cut-off and the version of the HapMap CHB reference data used你说我怎么说呢？还有，我是不是得用Hapmap phase II genotype data？de Bakker PI, Yelensky R, Pe’er I, Gabriel SB, Daly MJ, et al. (2005) Efficiencyand power in genetic association studies. Nat Genet 37: 1217–1223.文章链接如下：http://good.gd/540445.htm爱番茄/Category/study/page/2挑选标签单核苷酸多态性（SNP tagging）是在疾病关联研究中节省费用的一个重要的策略，而且随着高密度HapMap计划的完成它变得更为重要。
SNP分子标记简介
2.研究意义
1.作为第三代分子标记，用于疾病基因的定 位、克隆和鉴定。
2.基因多态性研究：研究SNPS本身对机体的 影响（生理特征、病理条件下的差异）
3.SNP的分类
1.根据基因组分布位置： 基 因 编 码 区 SNPs（cSNPs） 基 因 间 SNPs (iSNPs) 基 因 周 边 SNPs(pSNPs)
5.1 SNP的常用分型鉴定方法
1.基于酶切的 SNP 分型方法
聚合酶链式反应-限制性片段长度多态性(PCR-RFLP)
一种或一种以上的限制性内切酶 DNA片段
存在SNP位点
酶切片段大小和数目出现差异
5.2 SNP的常用分型鉴定方法
2.基于杂交的分型方法
TaqMan 技术
5.3 SNP的常用分型鉴定方法
2.根据对生物遗传性状的影响： 蛋白编码SNP 非蛋白编码SNP
3.SNP的特点
1.遗传稳定性高
相比串联重复微卫星等多态性标记，SNP是基于单核苷酸的突变，突变频率较低，遗传 稳定性相对较高。
2.位点丰富且分布广泛
一般认为，在含30亿个碱基的人类基因组中，估计每1000个碱基可出现1个,那么整个基 因组中有超过300万个核苷酸多态位点。可以在任何已知或未知的基因内及其附近找到 SNP位点。
4.SNP的不足
• 开发成本较高，标记量少。在海洋水产养殖动物中，SNP 标记的开发和应用处于初级阶段，目前还未广泛应用于遗 传连锁图谱的构建。
5.SNP的筛选
1.大规模基因组测序
2. EST、GSSБайду номын сангаас公共数据库中发掘
5.SNP的常用分型鉴定方法
利用转录组测序开发甘蔗SNP分子标记
利用转录组测序开发甘蔗SNP分子标记胡小文;孔冉;刘洋;徐志军;苏俊波【期刊名称】《南方农业学报》【年(卷),期】2022(53)9【摘要】【目的】利用转录组测序开发甘蔗SNP分子标记,为甘蔗建立一种高效和低成本的分子标记开发方法。
【方法】以40个甘蔗栽培品种为试验材料,使用高通量测序平台获得其转录组数据,经质控后将其匹配到参考基因组,然后使用GATK软件检测和过滤SNP分子标记,并使用snpEff对SNP进行注释及统计分析。
利用这些SNP分子标记进行系统发生分析、主成分分析和群体结构分析。
最后,开发KASP标记并随机验证其有效性。
【结果】转录组数据经质控后平均每个样本获得6.5 Gb的序列。
通过变异分析和多重过滤筛选后,共获得220397个注释到染色体上的双等位基因SNP位点,平均密度为3 SNP/kb。
SNP类型及分布特征分析结果表明,编码区错义突变与沉默突变的比值(N/S)为1.05,转换类型和颠换类型的比值(Ts/Tv)为1.89,杂合SNP占38.66%~49.91%,位于转录本的SNP比例为44.74%。
系统发生分析、主成分分析和群体结构分析结果均表明,甘蔗栽培品种遗传来源较为单一,但群体分化较大。
开发了11176个KASP分子标记,并随机合成25组KASP引物进行多态性验证,共有23组(92%)引物能检测到扩增产物,7组(28%)在40个甘蔗材料中呈现多态性,进一步验证了这些标记有效性。
【结论】与传统SSR 分子标记和基于GBS(Genotyping-by-sequencing)简化基因组测序的SNP分子标记开发方法相比,基于转录组测序的甘蔗SNP分子标记开发方法在保证质量和数量的情况下能获得更大比例的有效SNP,更有利于发掘功能SNP位点,为甘蔗分子SNP标记的开发提供了新的途径。
【总页数】10页(P2527-2536)【作者】胡小文;孔冉;刘洋;徐志军;苏俊波【作者单位】中国热带农业科学院南亚热带作物研究所;中国热带农业科学院湛江实验站;嘉兴职业技术学院【正文语种】中文【中图分类】S566.103.53【相关文献】1.马氏珠母贝(Pinctada fucata)血细胞转录组测序数据中SNP标记的开发及其功能注释分析2.基于转录组测序的牧草分子标记开发研究进展3.基于苦楝转录组测序的SSR分子标记开发4.小麦中基于转录组测序SNP的dCAPS标记的高通量开发及验证5.基于转录组测序的棘胸蛙SSR和SNP分子标记开发因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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我们使用比对软件BWA（Li, H. and Durbin, R., 2009）将clean reads比对到参考基因组，使用Mem将clean reads比对到参考基因。
一般而言，比对率越高，表明测序的样本与参考物种的亲缘关系越近。
比对率低可能由于测序样品同参考物种相似度低，或者有其他污染造成。
童超波老师2016/3/24 17:07:27
1. SNP检测结果
根据BWA比对结果BAM文件，利用samtools、Picard-tools和Reseqtools对比对结果进行处理（排序、去重复、加ID等），然后应用GATK的unifiedGenotyper完成样品的个体SNP检测。
在一致序列（即经比对后获得的样本的所有SNP信息）的基础上，将检测到的基因型与参考序列之间存在多态性的位点进行过滤，得到高可信度的SNP数据集。