已完成基因组测序的生物(植物部分)分析解析
植物基因组测序及功能解析技术研究及其在育种中的应用
植物基因组测序及功能解析技术研究及其在育种中的应用随着高通量测序技术的飞速发展，植物基因组测序技术已经成为了近年来广泛关注的研究领域之一。
通过测序和功能解析技术，可以更加深入地了解植物基因组的构成和功能，为探索植物优良性状的遗传机制提供了重要手段。
在植物育种中，这些技术的应用也越来越广泛，为加速植物品种改良提供了有力支撑。
一、植物基因组测序技术的发展和应用1.1 随着高通量测序技术的发展，植物基因组测序技术的效率和精度得到了大幅提升。
现在已经可以对多种植物进行全基因组测序，得到了高质量的基因组序列。
1.2 植物基因组测序技术已经广泛应用于遗传变异分析、基因功能解析、基因家族研究等领域。
这些应用不仅可以帮助我们了解植物基因组的构成和特征，也可以为人们深入探索植物生长发育、适应环境等问题提供依据。
二、植物基因功能解析技术的发展和应用2.1 随着功能基因组学技术的不断发展，越来越多的植物基因的功能得以被解析。
这些功能关联到植物的多种性状，如花期、产量、品质等，使得我们可以通过调节特定的基因来改良植物的性状。
2.2 CRISPR/Cas9、siRNA和miRNA是当前常用的三种植物基因编辑技术，可以实现对目标基因的精准编辑、调节或剪切，为研究基因功能和领域应用提供广阔的前景。
三、植物基因功能解析技术在植物育种中的应用3.1 植物基因功能解析技术可以帮助人们了解植物性状的遗传起源和形成机制。
例如，通过分析植物基因组中的产量相关基因，可以为育种工作提供依据。
3.2 利用技术手段对植物基因进行编辑，可以通过调节特定的基因来改良植物品种的质量、抗病能力、产量等性状。
CRISPR/Cas9技术已经广泛应用于多种植物品种的育种工作中。
3.3 除了直接编辑基因外，植物基因功能解析技术还可以利用组学技术、转录组学技术、代谢组学技术等手段分析生长发育过程中的转录水平、代谢途径、信号通路等关键因素，为育种提供更广阔的应用前景。
全基因组测序结果解读
全基因组测序结果解读自从1977年贝尔实验室发现基因序列后，数字科学家和生物学家们就开始持续做出重大发现。
进化实践的事实提高了人们对基因的认知，而微生物学、全基因组测序技术的开发，更是使全基因组测序结果得以解读，以及更好地理解基因和胚胎发育之间的关系。
全基因组测序技术旨在对全部基因进行完整的分析和研究，以更好地揭示遗传变异与功能之间的关系。
这一技术的建立使得科学家们可以更为全面地研究基因特征，了解它们之间的关系，以及它们如何影响生物体的表型，从而更好地理解基因组的功能和变异的作用机制。
对基因组的全面分析也有助于研究基因和发育之间的关系，以及揭示发生某种疾病的可能原因。
研究者可以利用全基因组测序技术，以及遗传基因分析等技术，来更准确地识别和定位某种疾病的原因，从而为临床治疗提供更有效的指导。
此外，全基因组测序的结果还有助于预测和识别疾病的基因型。
研究全基因组测序结果的另一个动机是分子进化和演化研究。
研究全基因组测序结果可以帮助我们发现影响细胞表型的基因，为研究物种之间的进化提供有用的信息，并发现生物群落分化、物种形成等过程中可能发挥重要作用的基因。
这种信息对当前的生物科学研究至关重要，从而更好地理解基因组的结构、调节机制和自然进化过程。
全基因组测序技术的发展也为基因定向治疗开辟了新的可能性，特别是在个体化治疗方面。
有利于预测患者病情发展变化的基因结构，能够帮助医生对患者问题进行更精准的治疗。
通过全基因组测序，医生可以从个体的基因结构中识别出具有特异性的基因变异，从而选择更加有效的个体化治疗方案，而用户可以更全面地了解自己的体质，从而进行更有效的预防性治疗。
总之，全基因组测序技术的发展对于精准医学、基因营养学、遗传健康和个体化治疗等领域都具有重大意义。
全基因组测序结果的解读，将为研究者和患者提供更多可能性，以深入探索基因与生物体表型之间的关系，以及预测和治疗疾病的可行性。
植物基因组的测序和分析
植物基因组的测序和分析
植物基因组的测序和分析是当前生命科学领域的热点之一。
随
着第一篇植物基因组测序文章的发表，植物基因组学进入了一个
全新的时代。
本文将从以下几个方面来探讨植物基因组的测序和
分析。
一. 植物基因组的测序方法
目前，植物基因组的测序方法主要有两种：一种是第二代测序
技术(Next-Generation Sequencing, NGS)，另一种是第三代测序技术。
第二代测序技术是指利用高通量测序平台进行大规模的并行
测序，在短时间内得到大量的DNA序列。
第三代测序技术则是指
使用单分子测序技术，使DNA序列更加准确和高质量。
二. 植物基因组的测序与分析应用
植物基因组的测序与分析应用现在已经非常广泛，从基础研究、农业到医学等多个领域都有其应用。
其中，生物信息学是植物基
因组测序的重要应用之一。
生物信息学涵盖了生物数据的存储、
管理、分享和分析等一系列技术和方法，其重要性不言而喻。
三. 植物基因组测序与分析的挑战
虽然植物基因组测序与分析的应用非常广泛，但是也面临着很多挑战。
其中最大的挑战之一就是数据处理的问题。
由于植物基因组的规模较大，因此在测序和分析过程中，需要对海量的数据进行处理。
此外，基因组中存在很多复杂结构和重复序列，这也增加了数据处理的难度。
总之，植物基因组的测序和分析是当前生命科学领域的热点和重要课题。
在未来，植物基因组测序和分析技术将会继续发展和应用，带来更多的领域突破和应用价值。
植物基因组测序完成结果初步分析报告
植物基因组测序完成结果初步分析报告简介：本报告基于对植物基因组测序完成结果的初步分析，旨在提供对测序数据的解读和分析，以及相关发现和未来研究的建议。
背景：随着高通量测序技术的迅速发展，植物基因组测序成为现代生物学的重要研究领域之一。
植物基因组测序的完成为我们理解植物基因组的结构、功能和进化提供了重要的工具和资源。
本次测序旨在获得某植物的完整基因组序列，为进一步研究该植物的功能基因提供参考。
结果分析：1. 基因组大小估计：通过对测序数据的初步分析，我们得出了该植物的基因组大小估计。
基因组大小是指一个生物体所有基因组成的总长，是评估基因组复杂性和特征的重要指标。
根据我们的分析，该植物预计的基因组大小为XX Mb。
2. 基因注释：我们利用已知的植物基因组数据库和基因预测软件对测序数据进行了基因注释。
通过比对已有的基因序列与我们测序结果的相似性，我们成功注释了一部分的基因，包括编码蛋白质的基因和非编码RNA基因。
同时，我们还发现了一些新的基因，这些新基因可能与该植物在特定环境中的适应性具有重要的联系。
3. 基因家族和表达谱研究：我们进一步对注释的基因进行了家族分析，发现了一些具有重要功能和进化意义的基因家族。
家族分析的结果有助于我们深入理解该植物基因组的起源和进化。
同时，我们还通过测序数据的表达谱研究，了解了该植物不同组织和时间点上基因的表达模式，为进一步研究该植物的发育和生理过程提供了线索。
4. 功能注释和通路分析：我们还对测序结果的基因进行了功能注释和通路分析。
通过比对已知的功能数据库，我们成功注释了一部分基因的功能。
进一步地，通过通路分析，我们发现了一些显著富集的通路以及基因在这些通路中的参与度，有助于我们深入了解该植物的生理和代谢过程。
未来研究建议：1. 完整基因组组装：尽管我们完成了对该植物的基因组测序，但目前的结果仍存在一定的缺陷，例如基因组的碎片化程度和基因缺失的问题。
因此，今后的研究可以通过进一步优化测序方法和使用高级的组装算法来实现完整基因组的测序和组装。
植物基因组与转录组的分析
植物基因组与转录组的分析近年来，随着生物信息学和计算机科学的不断发展，对植物基因组和转录组的研究也越来越深入。
基因组是组成生物体的所有基因序列的集合，而转录组则是指一个物种所有被转录为RNA的基因集合。
对植物基因组和转录组的深入研究不仅可以帮助我们更加理解植物的生长发育和适应环境能力，还可以为植物育种和改良提供科学依据。
一、植物基因组的测序和注释测序是分析植物基因组的第一步，它可以帮助我们确定基因组的大小和基因的位置。
目前，测序技术主要包括第一代测序技术和第二代测序技术。
第一代测序技术包括Sanger测序技术和454测序技术，虽然精度较高，但是效率低下，成本较高。
而第二代测序技术，如Illumina、Ion Torrent、PacBio以及Oxford Nanopore 等，由于其高通量、高精度和低成本等优点，已经成为当前主流的测序技术。
在基因组测序完成后，需要对其进行注释。
基因组注释是指确定基因的具体序列和位置等信息，也包括预测调控元件、非编码RNA和之间的相互作用等方面的信息。
基因组注释的方法主要包括题目比对、转录组测序和结构预测等。
我们需要将不同来源的数据结合起来进行注释，以最大限度地减少错误预测和漏预测的概率。
二、植物转录组的分析一旦获得了植物基因组的序列信息，我们接着需要了解基因组是如何表达为蛋白质的。
转录组就是表达的基因的RNA序列的总和。
分析植物转录组可以帮助我们更深入地研究基因表达调控机制以及物种的适应性和进化。
对植物转录组的分析主要包括差异表达基因分析、异构体分析、基因共表达网络分析和功能注释等。
其中差异表达基因分析是最为常见的方法，它通过比较不同条件下基因的表达情况，筛选出在不同条件下表达量有显著变化的基因。
三、植物基因组和转录组的应用对植物基因组和转录组的深入研究可以在植物育种和改良方面提供科学依据。
以水稻为例，基因组和转录组的研究揭示了水稻中关键基因的功能和表达调控机制，可以帮助我们更好地理解水稻的生长发育和适应环境的能力，也为水稻的育种和改良提供了新思路。
生物信息学分析植物基因组的结构和特征
生物信息学分析植物基因组的结构和特征植物基因组是生物信息学中的一大研究方向，随着NGS技术的发展，越来越多的植物基因组被测序完成，为生物信息学家提供了极其丰富的研究素材。
在分析植物基因组的结构和特征时，生物信息学家主要关注以下几个方面。
一、基因组大小和复杂度植物基因组的大小和复杂度是其结构和特征的首要考虑因素。
植物基因组的大小是指其基因组的大小，可以通过比对到已知基因组的数据进行估算。
植物基因组的复杂度则是指植物基因组中的组分、基因簇、重复序列等的数量和作用方式。
基因组大小和复杂度对于基因功能和表达、基因重复、转录调控等重要的生物学问题有重要的影响。
因此，确定植物基因组的大小和复杂度是进行后续生物信息学分析的重要前提条件。
二、基因组组分和特征基因组组分指构成植物基因组的各种组成部分。
主要包括基因、启动子、转录因子结合位点、可变剪接位点、启动子甲基化等。
基因组特征指植物基因组中的各种特殊序列，例如转座子、碱基多样性、微卫星等。
基因组组分和特征对于基因功能和表达、基因重复、转录调控等重要的生物学问题具有重要的影响。
如基因启动子的甲基化状态和转录因子结合位点的分布对于基因表达的调控具有重要的作用。
三、基因组结构和染色体组装基因组结构和染色体组装是植物基因组结构和特征分析的重要内容。
基因组结构主要指植物基因组中各种组成部分的组织结构，例如基因簇、剪接变异、基因家族等。
染色体组装的过程则是基因组结构的展现，主要指如何利用NGS数据得到准确高效的染色体组装结果。
基因组结构和染色体组装对于基因功能和表达、基因重复、转录调控等重要的生物学问题具有重要的作用。
例如，基因簇的存在可能对于植物的进化和适应性具有重要的作用，染色体组装的质量则是基因组结构分析的前提。
四、重复DNA重复DNA是指植物基因组中重复序列的部分，包括长散在重复序列、短片段重复序列、反转录转座子等。
由于其大小和复杂性，重复DNA对于植物基因组分析的影响是不可忽略的。
植物基因组的测序与分析
植物基因组的测序与分析植物基因组的测序与分析，是一项重要的研究领域。
随着测序技术的发展，人们能够更深入地了解植物基因组的结构、功能和进化过程。
本文将介绍植物基因组测序的方法和分析的应用。
一、植物基因组测序的方法1. Sanger测序技术Sanger测序技术是最早发展的测序方法之一。
它基于DNA合成时添加的荧光标记的链终止剂，在PCR扩增的基础上进行，经过分离和扫描得到测序结果。
这种方法具有较高的准确性，但是成本较高且适用范围受限。
2. 下一代测序技术下一代测序技术的出现，使得植物基因组测序变得更加快速和经济。
常用的下一代测序技术包括 Illumina（HiSeq和MiSeq）、Ion Torrent和PacBio等。
这些方法具有高通量、高准确性和较低成本等优点，广泛应用于植物基因组的测序。
二、植物基因组测序的应用1. 基因功能研究植物基因组测序可以帮助研究人员识别基因组中的基因和调控元件，从而理解植物的生物学功能。
通过比对测序结果与已知的基因数据库，可以预测新的基因和非编码RNA，进一步研究其功能和调控机制。
2. 进化研究植物基因组测序可以揭示不同植物物种间的系统发育和进化关系。
通过比对多个植物基因组序列，可以研究它们之间的相似性和差异性，辨别出遗传变异和进化事件，深入了解植物的进化过程。
3. 基因组比较分析不同植物基因组序列的比较分析可以揭示基因组结构和功能的差异。
通过比较基因组序列中的基因家族、重复序列和单核苷酸多态性等特征，可以研究植物基因组的结构演化和功能分化。
4. 遗传改良与育种植物基因组测序可以加速植物的遗传改良和育种进程。
通过测序技术筛选出与农艺性状相关的基因，在育种中进行标记辅助选择和杂交设计，提高植物的抗逆性、产量和品质。
三、未来展望植物基因组的测序与分析在植物科研和农业领域具有广阔的应用前景。
随着测序技术的不断发展和降低成本，越来越多的植物基因组将被揭示出来，进一步推动植物生物学和农业科技的发展。
重要农作物基因组的测序和分析
重要农作物基因组的测序和分析近年来，随着生物科技的不断发展，基因测序和分析成为了热门话题。
对于人类来说，基因测序可以帮助医学研究和疾病诊断。
而对于农作物来说，基因测序可以帮助农业生产更加高效、安全和可持续。
重要农作物的基因测序和分析已经成为了全世界科学家们共同的目标。
通过基因组测序和分析，科学家们可以更加深入地了解农作物的基因信息，进而对农作物进行育种改良和提高农作物抗病性等方面提供依据。
在农作物中，小麦、水稻、玉米、大豆等是被人们认为最重要的农作物。
这些农作物的基因测序和分析已经引起了全球科学家们的高度关注。
首先，小麦是世界上三大主要粮食作物之一，全球有超过20亿人依靠小麦作为主要食物来源。
近年来，科学家们通过对小麦基因组的测序研究，发现了许多与小麦相关的基因，推动了小麦的育种改良。
例如，通过对小麦的高密度基因图谱绘制和功能基因筛选，科学家们发现了水稻稻瘟病的抗性基因Lr67。
这个发现将为小麦抗病性育种提供依据。
与小麦相似，水稻也是全世界两亿人的主要食物来源。
水稻基因组的测序研究已经取得了重大突破。
例如，在水稻基因组测序的过程中，中国科学院遗传与发育生物学研究所的科学家发现了水稻重要基因——d1。
d1是一个调控水稻植株高度的基因，对于水稻育种改良具有重要作用。
通过筛选d1，科学家们最终培育出了高度相对较低、更加耐候性较强的水稻品种。
另外，大豆是世界上蛋白质最丰富的作物之一，广泛用来作为人类和家畜的食品和饲料。
目前，大豆基因组测序的工作也已经取得了很大的进展。
最近有研究发现，大豆的Si locus基因(fan输肽基转移酶基因)是大豆品质形成和营养价值的关键基因。
此外，作为世界上最广泛种植的作物之一，玉米的基因测序尤为重要。
通过对玉米基因组的测序研究，科学家们不仅可以了解到玉米的基因组信息，还可以挖掘出玉米中的药用植物成分、新型农药等有益成分。
玉米基因组测序研究还可以加速玉米病害抗性品种的育种改良过程。
基因测序数据的分析与解释方法
基因测序数据的分析与解释方法近年来，随着技术的进步和成本的降低，基因测序已经逐渐成为了一种常规的检测手段，被广泛应用于生物医学研究、临床诊断和个性化医疗等领域。
但是，仅仅得到一组基因测序数据并不意味着研究成功，更重要的是对这些数据进行分析和解释，从而得到有意义的结论。
本文将介绍基因测序数据的分析和解释方法，帮助读者理解这个领域的基本知识和方法。
一、拼接和比对基因测序的第一步是将原始碱基序列数据进行处理，得到完整的基因序列，这需要使用一种称为“拼接（assembly）”的方法。
简单来说，拼接就是将不同的短序列拼接成一个完整的序列，这需要使用一些特定的软件来实现。
比如，SPAdes和MIRA是比较常用的拼接软件，它们可以根据不同的序列相似性、覆盖度和质量等信息，将原始序列拼接成一个完整的序列。
接下来，得到的序列需要进行“比对（alignment）”来确定其中的基因区域，这需要使用比对软件。
比对是指将测序序列与一个参考序列进行比较，找到它们的相似之处。
通常情况下，我们可以选择BLAST、Bowtie和BWA等软件，它们可以根据不同的匹配算法、罚分标准和效率等因素，对测序序列进行精确的定位。
二、注释和表达分析得到了比对的结果和基因序列信息之后，我们就需要对这些基因进行“注释（annotation）”，即对一个基因序列进行功能和结构等方面的描述，这有助于我们进一步理解基因的生物学作用。
常用的注释方法包括基因本体论（Gene Ontology）、Kyoto大学基因和通路数据库（KEGG）等。
除此之外，我们还需要进行基因的表达分析，即测序数据中不同基因的表达水平分析。
这需要对基因转录本进行分析，找出不同基因的不同转录本，并计算它们的表达量。
通常情况下，我们可以使用Cufflinks、HTSeq和DESeq等分析工具，对测序数据进行表达分析并绘制相关的图形。
三、变异分析和功能预测基因测序数据还可以用于研究基因的遗传变异，如外显子、内含子、剪切位点等的变异。
植物基因组的测序和解析
植物基因组的测序和解析一、引言随着基因组学技术的飞速发展，对植物基因组的测序和解析也越来越深入。
通过对植物基因组的研究，不仅能够深入了解植物生长发育和适应环境的机理，也为植物育种和农业生产提供了重要的理论和技术支持。
本文将着重介绍植物基因组的测序和解析技术及其应用。
二、植物基因组测序对于植物基因组的测序，一般采用两种主要的方法：全基因组测序（WGS）和转录组测序。
目前已经完成了大量植物的全基因组测序工作，包括拟南芥、水稻、小麦、玉米、大豆、苹果等，这些测序数据为植物基因组研究提供了基础。
而转录组测序则可以在不同生物学阶段或不同环境条件下，对植物基因表达情况做出深入分析。
1. 全基因组测序WGS是指对物种整个基因组DNA序列的测序，包括基因区域和非基因区域。
全基因组测序技术通常会采用高通量测序平台，如Illumina、PacBio等。
基因组大小和复杂性是影响测序花费和时间的主要因素。
在植物基因组测序中，由于植物基因组的大小和复杂性较高，因此一般需要使用多平台组合测序的方式。
例如，可以先使用Illumina短读长度（150bp左右）测序高覆盖度，然后用PacBio长读长度（10kb以上）来填补基因组中的重复区域、插入元件和复杂重读区域等。
2. 转录组测序转录组测序是指对某个生物在特定环境或生物阶段的mRNA进行测序，一般分为总RNA测序和mRNA测序两种。
总RNA测序可以同时得到注释基因和非编码RNA等的全面信息，而mRNA 测序则会选择性地测序已经被转录核糖体识别和选择的信息。
此外，转录组测序也包括甲基化RNA的测序，可以获得DNA甲基化的空间分布和转录水平的相关性等信息。
三、植物基因组解析植物基因组测序仅仅是一个开始，如何处理和分析这些海量的基因组数据，才能更好地理解植物基因组结构与功能呢？这就需要应用各种生物信息学分析方法来进行解析，包括基因注释、结构预测、基因家族分析、进化分析、基因功能预测等。
植物和微生物基因组数据分析和处理的研究
植物和微生物基因组数据分析和处理的研究随着生物技术的飞速发展，越来越多的生物数据被测序并上传至公共数据库中，其中包括植物和微生物的基因组数据。
这些数据的分析和处理在植物和微生物学研究中起着重要作用，可以帮助研究人员深入了解这些生物的基因组组成和功能。
本文将介绍植物和微生物基因组数据分析和处理的研究进展和应用。
植物基因组数据分析和处理植物基因组是复杂的，包含大量的基因和非编码区域。
植物基因组数据的分析和处理需要解决三个主要问题：序列质量控制、基因注释和基因表达分析。
序列质量控制是基因组数据分析的第一步。
因为测序错误会对后续的数据分析和处理造成影响，所以需要对序列数据进行质量控制。
一般通过序列比对、K-mer分析、GC含量分析、重复序列过滤等方法来处理和控制序列质量。
基因注释是基因组数据分析的重要步骤。
基因注释是对基因组序列中的基因和非编码序列进行识别和注释。
常用的方法包括基于Comparative Genomics（比较基因组学）和基于实验数据的方法。
其中比较基因组学方法是基于比较已知物种中的基因和基因组结构相似性来找到植物基因组中的相似序列，从而注释基因。
而基于实验数据的方法是利用RNA-Seq等实验数据来确定基因位置和剪接模式，从而注释基因。
基因表达分析是基因组数据分析中的最后步骤。
基因表达分析可以评估植物基因组序列中的基因在不同的生长和发育阶段以及不同的环境条件下的表达级别。
常用的方法包括差异表达分析、功能分析和通路分析等。
这些方法可以帮助研究人员深入了解植物基因的功能和在生长发育和环境响应中的作用。
微生物基因组数据分析和处理微生物基因组是相对较小的基因组，一般只包含一个或几个染色体。
与植物基因组相比，微生物基因组数据量较小，但数据分析的难度不小。
微生物基因组数据分析包括序列拼接、基因注释、基因比较和功能分析等步骤。
序列拼接是微生物基因组数据分析的第一步。
大多数微生物基因组都是利用测序技术通过多次测序生成的短序列来拼接成较长的序列。
已完成基因组测序的生物(植物部分)
水稻、玉米、大豆、甘蓝、白菜、高粱、黄瓜、西瓜、马铃薯、番茄、拟南芥、杨树、麻风树、苹果、桃、葡萄、花生拟南芥籼稻粳稻葡萄番木瓜高粱黄瓜玉米栽培大豆苹果蓖麻野草莓马铃薯白菜野生番茄番茄梨甜瓜香蕉亚麻大麦普通小麦西瓜甜橙陆地棉梅毛竹桃芝麻杨树麻风树卷柏狗尾草属花生甘蓝物种基因组大小和开放阅读框文献Sesamum indicum L. Sesame 芝麻（2n = 26）293.7 Mb, 10,656 orfs 1Oryza brachyantha短药野生稻261 Mb, 32,038 orfs 2Chondrus crispus Red seaweed爱尔兰海藻105 Mb, 9,606 orfs 3Pyropia yezoensis susabi-nori海苔43 Mb, 10,327 orfs 4Prunus persica Peach 桃226.6 of 265 Mb 27,852 orfs 5Aegilops tauschii 山羊草（DD）4.23 Gb (97% of the 4.36), 43,150 orfs 6 Triticum urartu 乌拉尔图小麦（AA）4.66 Gb (94.3 % of 4.94 Gb, 34,879 orfs 7 moso bamboo (Phyllostachys heterocycla) 毛竹2.05 Gb (95%) 31,987 orfs 8Cicer arietinum Chickpea鹰嘴豆~738-Mb，28,269 orfs 9 520 Mb (70% of 740 Mb), 27,571 orfs 10Prunus mume 梅280 Mb, 31,390 orfs 11Gossypium hirsutum L.陆地棉2.425 Gb 12Gossypium hirsutum L. 雷蒙德氏棉761.8 Mb 13Citrus sinensis甜橙87.3% of ~367 Mb, 29,445 orfs 14甜橙367 Mb 15Citrullus lanatus watermelon 西瓜353.5 of ~425 Mb (83.2%) 23,440 orfs 16 Betula nana dwarf birch，矮桦450 Mb 17Nannochloropsis oceanica CCMP1779微绿球藻（产油藻类之一）28.7 Mb，11,973 orfs 18Triticum aestivum bread wheat普通小麦17 Gb, 94,000 and 96,000 orfs 19 Hordeum vulgare L. barley 大麦1.13 Gb of 5.1 Gb，26,159 high confidence orfs，53,000 low confidence orfs 20Gossypium raimondii cotton 雷蒙德氏棉D subgenome,88% of 880 Mb 40,976 orfs 21Linum usitatissimum flax 亚麻302 mb (81%), 43,384 orfs 22Musa acuminata banana 香蕉472.2 of 523 Mb, 36,542 orfs 23Cucumis melo L. melon 甜瓜375 Mb（83.3%）27,427 orfs 24Pyrus bretschneideri Rehd. cv. Dangshansuli 梨（砀山酥梨）512.0 Mb (97.1%), 42,812 orfs 25,26Solanum lycopersicum 番茄760/900 Mb，34727 orfs 27S. pimpinellifolium LA1589野生番茄739 MbSetaria 狗尾草属（谷子、青狗尾草）400 Mb，25000-29000 orfs 28,29 Cajanus cajan pigeonpea木豆833 Mb，48,680 orfs 30Nannochloropis gaditana 一种海藻~29 Mb, 9,052 orfs 31Medicago truncatula蒺藜苜蓿350.2 Mb, 62,388 orfs 32Brassica rapa 白菜485 Mb 33Solanum tuberosum 马铃薯0.73 Mb,39031 orfs 34Thellungiella parvula条叶蓝芥13.08 Mb 29,338 orfs 35Arabidopsis lyrata lyrata 玉山筷子芥? 183.7 Mb, 32670 orfs 36Fragaria vesca 野草莓240 Mb，34,809 orfs 37Theobroma cacao 可可76% of 430 Mb, 28,798 orfs 38Aureococcus anophagefferens褐潮藻32 Mb, 11501 orfs 39Selaginella moellendorfii江南卷柏208.5 Mb, 34782 orfs 40Jatropha curcas Palawan麻疯树285.9 Mb, 40929 orfs 41Oryza glaberrima 光稃稻（非洲栽培稻）206.3 Mb (0.6x), 10 080 orfs (>70% coverage) 42Phoenix dactylifera 棕枣380 Mb of 658 Mb, 25,059 orfs 43Chlorella sp. NC64A小球藻属40000 Kb, 9791 orfs 44Ricinus communis蓖麻325 Mb, 31,237 orfs 45Malus domestica (Malus x domestica)苹果742.3 Mb 46Volvox carteri f. nagariensis 69-1b一种团藻120 Mb, 14437 orfs 47 Brachypodium distachyon 短柄草272 Mb，25,532 orfs 48Glycine max cultivar Williams 82栽培大豆1.1 Gb, 46430 orfs 49Zea mays ssp. Mays Zea mays ssp. Parviglumis Zea mays ssp. Mexicana Tripsacum dactyloides var. meridionale 无法下载附表50Zea mays mays cv. B73玉米2.06 Gb, 106046 orfs 51Cucumis sativus 9930 黄瓜243.5 Mb, 63312 orfs 52Micromonas pusilla金藻21.7 Mb, 10248 orfs 53Sorghum bicolor 高粱697.6 Mb, 32886 orfs 54Phaeodactylum tricornutum 三角褐指藻24.6 Mb, 9479 orfs 55Carica papaya L. papaya 番木瓜271 Mb (75%), 28,629 orfs 56 Physcomitrella patens patens小立碗藓454 Mb, 35805 orfs 57Vitis vinifera L. Pinot Noir, clone ENTAV 115葡萄504.6 Mb, 29585 orfs 58 Vitis vinifera PN40024葡萄475 Mb 59Ostreococcus lucimarinus绿色鞭毛藻13.2 Mb, 7640 orfs 60 Chlamydomonas reinhardtii 莱茵衣藻100 Mb, 15256 orfs 61Populus trichocarpa黑三角叶杨550 Mb, 45000 orfs 62Ostreococcus tauri 绿藻12.6 Mb, 7892 orfs 63Oryza sativa ssp. japonica 粳稻360.8 Mb, 37544 orfs 64Thalassiosira pseudonana 硅藻25 Mb, 11242 orfs 65Cyanidioschyzon merolae 10D红藻16.5 Mb, 5331 orfs 66Oryza sativa ssp. japonica粳稻420 Mb, 50000 orfs 67Oryza sativa L. ssp. Indica籼稻420 Mb, 59855 orfs 68Guillardia theta -蓝隐藻，551 Kb, 553 orfs 69Arabidopsis thaliana Columbia拟南芥119.7 Mb, 31392 orfs 70参考文献1 Zhang, H. et al. Genome sequencing of the important oilseed crop Sesamum indicum L. Genome Biology 14, 401 (2013).2 Chen, J. et al. Whole-genome sequencing of Oryza brachyantha reveals mechanisms underlying Oryza genome evolution. Nat Commun 4, 1595 (2013).3 Collén, J. et al. 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水稻基因组的测序与分析
水稻基因组的测序与分析水稻是世界上最主要的粮食作物之一，也是人类生活中不可或缺的重要来源。
近些年来，随着科技的不断进步，水稻基因组的测序和分析技术也取得了重要的进展。
本文将对水稻基因组的测序和分析进行介绍和讨论，以期更好地了解其研究进展和应用前景。
测序技术的发展首先，我们需要了解测序技术的发展过程。
早期的测序技术主要采用Sanger技术，这种方法需要大量的时间和费用，但是准确度相对较高。
然而，随着“无序”测序技术的诞生，如Illumina和454等方法，测序速度和效率得以巨大的提升，这两种技术均采用高通量的并行测序方法，大大提高了测序的效率。
目前，通过测序技术可以获得水稻基因组的完整序列信息，其3亿多个碱基对的序列已经被测序出来。
不仅如此，新的第三代测序技术，如PacBio和Oxford Nanopore等也取得了长读长序列，这一技术可以更好地解决基因组中复杂区域的测序，增加了基因组数据的质量和准确性。
不过，第三代测序技术在读长和错误率上还有诸多不足，需要在以后的技术研发中不断改进和完善。
水稻基因组的分析水稻基因组测序只是一个开始，更重要的是对其进行分析。
水稻基因组分析可以通过多种方式进行，包括比对、拼接、注释、进化分析和功能分析等。
比对是将测序结果与已有的基因组序列进行比较，从而确定碱基序列和结构的变异情况，寻找潜在的突变位点，可以大大帮助我们了解水稻基因组的特点和变异情况。
拼接是将多个碱基序列组合在一起，以形成一个更完整和准确的基因组序列，通过拼接可以获得更准确的基因组序列数据，从而更好地了解水稻基因组的特点和变异情况。
注释是将比对和拼接结果转化为基因组学特征，如基因、转录本和外显子等，然后以此来验证和补充水稻基因组的核心数据信息。
进化分析是从物种进化角度出发，通过比较水稻与其它相关物种的基因组序列，来了解物种的进化历史和基因家族的形成。
功能分析主要是利用生物信息学方法和实验技术，来进一步研究水稻基因的功能和作用机制，例如蛋白质组学、转录组学、代谢组学和表观遗传学等技术。
全基因组测序技术的原理与分析
全基因组测序技术的原理与分析近年来，全基因组测序技术成为了基因研究的主要手段之一，其在医学、农业、动植物基因遗传与演化等领域都得到了广泛的应用。
本文将围绕全基因组测序技术的原理和分析方法进行探讨。
一、全基因组测序技术的原理全基因组测序技术是指将包括人类、动物或植物在内的所有生物体的基因组中的所有DNA序列拍摄下来的过程。
通俗来讲，就是把所有的基因序列测出来。
全基因组测序技术的基本原理是DNA测序。
DNA测序是指通过化学或物理手段进行段扩增后测出DNA的碱基序列。
DNA测序技术的发展经历了多个阶段，从早期的Sanger测序法到最新的Next Generation Sequencing（NGS）技术。
下面将分别介绍这些技术的原理。
1、Sanger测序法Sanger测序法是最初的DNA测序技术，也称为链终止法或二进制测序法。
它是通过在PCR扩增过程中使用针对DNA模板的脱氧肌酸毒素（ddNTPs）来终止DNA链合成，再通过电泳分离产生不同长度的DNA片段，不断重复这个过程来得到DNA序列信息。
Sanger测序法可获得准确的序列信息，但需要大量的时间和财力。
因此，它在测序突变等小范围的DNA变化方面还有广泛应用。
2、Next Generation Sequencing（NGS）NGS技术是一系列基于核酸混合液的建立DNA大量复制，检测与测序的技术，包括Illumina Solexa、Roche 454、Ion Torrent PGM、Pacific Biosciences SMRT等。
NGS技术的原理是将DNA 片段规整至少数百份，将单个片段子剖成只有50-100碱基长度的小片段，多次抽取这些小片段进行测序。
NGS技术与Sanger技术相比较，具有更快的处理速度和较低的成本，且它可以同时检测大量的DNA序列。
但由于NGS技术测序错误率较高，因此对于数据的分析和解析也更加复杂。
二、全基因组测序技术的分析全基因组测序技术的数据分析和解读是后测序分析中一个非常关键的步骤。
生物某种植物的基因组测序研究报告
生物某种植物的基因组测序研究报告一、引言基因组测序是生物学研究中的关键技术之一，它能够揭示生物体遗传信息的全貌。
本研究旨在对某种植物的基因组进行测序，并通过分析其基因组结构和功能，进一步探索该植物的遗传特征和可能的应用领域。
二、材料与方法1. 样本采集与提取：本研究选取XX植物的叶片作为样本，采用常规方法提取DNA。
2. 文库构建：将提取的DNA进行打断和修复，然后利用连接酶将DNA连接到测序接头上，构建DNA文库。
3. 测序平台与方法：本研究选择XXX测序平台进行测序，并遵循其推荐的测序方法。
4. 基因组拼装：通过拼装算法将测序得到的reads进行组装，得到初始的基因组序列。
5. 结果校正与评估：对拼装结果进行错误校正和质量评估，以提高基因组序列的准确性和可靠性。
三、结果与讨论1. 基因组大小：经过测序与拼装，我们得到了XX植物的基因组序列，其大小约为XGB。
2. 基因预测与注释：利用生物信息学工具，对基因组序列进行基因预测与注释。
我们发现，该植物基因组中包含了大量的编码基因和非编码基因，其中编码基因涉及多个功能类别，如光合作用、抗逆性等。
3. 基因家族分析：通过比对已知基因家族数据库，我们确定了该植物基因组中的多个家族成员，其中包括关键的转录因子家族和信号传导家族。
4. 基因组结构分析：对基因组序列进行结构分析，我们观察到该植物基因组中存在大量的重复序列和嵌合基因。
这些结构特征可能与该植物特有的生物学特性和进化历史相关。
5. 功能基因组学分析：通过对基因组中的功能区域进行挖掘和分析，我们发现了一些与重要生物过程相关的功能位点，这对于进一步研究该植物的生长发育和适应环境的机制具有重要意义。
四、应用前景及展望基于对该植物基因组的深入研究，我们可以进一步探索该植物的遗传特性与生物学功能，并为未来的育种和基因改良提供理论依据。
同时，该基因组序列的发布和共享将为其他研究人员提供重要的资源，促进该植物研究领域的进一步发展。
植物基因组解析及功能基因挖掘
植物基因组解析及功能基因挖掘植物基因组解析及功能基因挖掘是生物学领域的重要研究方向之一。
随着高通量测序技术的发展，我们能够快速、高效地获取植物基因组的序列信息，并进一步挖掘其中的功能基因。
本文将以植物基因组解析与功能基因挖掘为主题，介绍其重要性、方法和应用。
一、植物基因组解析的重要性植物基因组解析的重要性在于为我们深入了解植物的基因组结构和功能基因提供了重要的基础。
通过解析植物基因组，我们可以揭示植物基因的组织和调控方式，进而了解植物的形态特征、适应环境的机制以及与其他生物的亲缘关系等。
此外，植物基因组解析还可以为植物育种和基因工程提供理论依据和技术支持，推动农业领域的发展。
二、植物基因组解析的方法目前，植物基因组解析的主要方法是高通量测序技术。
高通量测序技术的出现，使得我们能够在较短的时间内获取大量的基因组序列数据，快速解析植物基因组。
其中，最常用的高通量测序技术包括Illumina测序和PacBio测序。
Illumina测序以其高通量、低成本和高准确性的特点，成为了目前最常用的测序平台。
而PacBio测序则以其长读长的特点，可以提供更长的基因组序列，对植物基因组解析中的复杂区域具有重要意义。
此外，还有一些其他的测序技术，如Nanopore测序和454测序，也在植物基因组解析中得到了一定的应用。
三、功能基因挖掘的意义和方法功能基因挖掘是在植物基因组解析的基础上，进一步分析和挖掘基因的功能和作用。
功能基因挖掘的意义在于揭示植物基因的功能，理解植物生长发育和适应环境的分子机制，为农业生产和基因工程研究提供理论和技术支持。
功能基因挖掘的方法主要有三种：生物信息学分析、转基因和基因敲除实验。
生物信息学分析是通过基因组序列数据进行计算，预测基因的结构和功能。
转基因是通过外源基因的导入，观察基因功能的变化和效果。
基因敲除则是通过基因编辑技术来删去某个特定基因，观察植物表型的变化，并进一步分析这个基因在植物生长和发育过程中的功能。
植物ppr基因家族的鉴定与进化分析
摘要随着近年来DNA测序技术的快速发展，越来越多的物种已完成基因组测序，因此从全基因组层面鉴定和研究基因家族的分类、序列特点、进化特征及分子功能预测等已成为生物学领域需要关注的重要问题和研究手段。
本文主要关注植物进化分支中的Pentatricopeptide repeat proteins (PPR)基因。
此基因家族作为植物基因组中最庞大的家族之一（占总基因数目百分比，1-2%），及具有非常多样性的对植物表型的影响和特殊的定向绑定、调控靶标基因的分子机制及潜在的巨大生物工程应用价值，近年来正吸引大量研究者从不同角度及方式研究此基因家族,而基因、蛋白结构域的鉴定就自然成为了后续研究的重中之重。
随着大量植物基因组数据的公布，准确、自动化、高效的计算机预测方法成为急需的研究部分。
优秀的鉴定方法、高质量的结果直接影响到基因家族后续的比较进化分析、靶标基因的预测。
在本研究中，首先在18个代表性植物基因组中，用生物信息方法准确、高效鉴定PPR 家族基因及其内部一级序列结构；再借用比较基因组学、系统分子发育学方法，比较PPR 基因及其所含蛋白结构域的结构特征、序列变化、及基因家族的进化等。
研究目标首先是，在大范围的植物分支中，为此领域其他研究者，提供最全面、可靠的PPR基因、所含蛋白结构域的注释信息；接着，展示此类基因家族的基本概况、数量分布、基因结构、序列特征及进化历程；同时，期望能解释PPR家族在高等植物中的拷贝数量巨大的原因；最后，结合上述各种分析、结果，进一步推测其蕴含的分子生物学意义，深化人们对该蛋白家族的认识，为进一步研究PPR蛋白的分子功能及其作为调控靶标基因表达的工具在生物技术领域的应用提供参考。
研究结果：建立了一个高效、准确的生物信息学鉴定流程。
通过比较分析，发现了此基因家族在整个植物领域中快速膨胀现象，但出人意料PLS、E1、E2、E+、DYW亚族仅仅存在于高等植物中。
再通过物种之间、物种内部对此基因家族的比较分析，我们可以勾画出PPR基因家族可能的进化路；同时揭开此基因家族迅速扩张的可能原因：基因的反转录复制事件，而后产生大量的单外显子拷贝。
植物基因组测序与分析
植物基因组测序与分析I. 前言植物基因组测序与分析是一项快速发展的技术，已经广泛应用于农业、生命科学、医药等领域，为解决复杂问题和推动科学进步作出了重要贡献。
本文将从测序方法、数据分析和应用三个方面进行讲解，旨在为读者提供一份初步了解植物基因组测序及其应用的指南。
II. 植物基因组测序方法1. 整体基因组测序（WGS）整体基因组测序是指对整个基因组的测序，可用于检测单核苷酸多态性（SNPs）、拷贝数变异、结构变异等。
目前，最常用的平台是Illumina HiSeq和Novaseq系统。
整体基因组测序也可以通过建立基因组文库和文库扩增、高通量测序、reads质控和拼接等步骤进行。
2. RNA测序RNA测序是检测转录本的表达水平、剪接变异、可转录区域及功能元件等的技术。
RNA可以通过多种方式进行分离，比如mRNA分离、全长RNA分离和小RNA分离等。
RNA测序的主要平台是Illumina HiSeq和Novaseq系统，也可以使用PacBio和Nanopore等第三代测序技术。
3. 重测序重测序技术包括目标区域重测序、外显子重测序、基因重测序等。
它比整体基因组测序更加经济，因为它只关注特定的区域。
主要平台包括Illumina HiSeq和Novaseq系统。
III. 数据分析数据处理包括序列质控、序列过滤、序列比对和重组等步骤。
1. 序列质控序列质控是指对原始序列质量进行评测的过程。
在这一过程中，需要对序列质量进行过滤，去掉低质量、低复杂度、含有接头处理等杂质。
2. 序列过滤过滤可使数据更为整洁，剔除重复的序列，从日积月累量中提高对数据的分析。
3. 序列比对序列比对是指将测序数据与已知的基因组或转录组比对的过程。
比对有两种基本形态：全局比对和本地比对。
4. 重组重组是指将序列拼接成连续的序列。
IV. 应用植物基因组测序和分析技术在许多领域都有应用，其中包括：种子基因组学、趋同分析、功能分析和基因定位等。
银杏全基因组测序及生物信息学分析
银杏全基因组测序及生物信息学分析1. 本文概述随着生物科学技术的飞速发展，基因组测序已成为解析生物种类遗传特征、生长发育机制及进化历史的重要手段。
银杏（Ginkgo biloba L.），作为一种古老的植物，具有极高的科学研究价值。
银杏全基因组测序及生物信息学分析的研究，不仅有助于揭示银杏独特的生物学特性，而且对于理解植物进化历程具有重要意义。
本文通过对银杏全基因组进行测序，并运用生物信息学方法进行深入分析，旨在为银杏的遗传改良、种质资源保护以及相关药物开发等领域提供科学依据。
本文首先介绍了银杏全基因组测序的方法和结果，然后对银杏基因组的结构特征进行了详细分析，最后探讨了银杏基因在生长发育、逆境响应等方面的功能。
本研究不仅丰富了我们对银杏这一古老植物的了解，也为植物基因组学研究提供了新的视角和数据资源。
2. 材料与方法银杏样本来源：本研究选取成年银杏植株作为实验材料，所有样本均来自我国某银杏种植基地。
样本采集：在银杏生长期，采集健康叶片样本，立即冻存于液氮中，并转移至80C冰箱保存，以备后续基因组DNA提取。
基因组DNA提取：采用改良的CTAB法提取银杏基因组DNA，并通过琼脂糖凝胶电泳和紫外分光光度计对DNA的质量和浓度进行评估。
测序策略：采用高通量测序技术，包括Illumina HiSeq Ten平台和PacBio SMRT技术，进行银杏全基因组测序。
文库构建与测序：将提取的基因组DNA进行片段化、末端修复、加A尾，然后连接测序接头，构建测序文库。
通过Illumina HiSeq Ten 平台进行双端测序，利用PacBio SMRT技术进行长片段测序。
质量控制：对原始测序数据进行质量控制，包括去除接头序列、低质量序列等，确保后续分析的准确性。
组装策略：采用从头组装和辅助组装相结合的策略，利用Illumina短读序列和PacBio长读序列进行组装。
组装软件：使用如Canu、Flye等软件进行初步组装，然后利用Pilon、NextPolish等进行优化。
基因测序数据分析的方法介绍
基因测序数据分析的方法介绍基因测序是一项关键的生物技术，它可以帮助科学家了解生物体内的基因组成和基因功能。
随着高通量测序技术的不断发展，产生的基因测序数据越来越庞大和复杂。
为了从数据中得出有意义的信息，科学家们开发了一系列的方法来分析基因测序数据。
本文将介绍一些常用的基因测序数据分析方法。
首先，基因测序数据分析的第一步是质量控制。
由于测序技术的误差和随机噪声，测序数据常常包含各种杂质。
因此，质量控制是保证后续分析结果可靠性的重要步骤。
常见的质量控制方法包括评估序列质量分数、检查测序数据的长度分布、过滤低质量的序列和去除接头序列等。
接下来的步骤是测序数据的比对。
比对是将测序数据与参考基因组进行对比，以确定测序数据中的碱基在参考基因组中的位置。
对于这项任务，研究人员开发了一系列的比对算法和工具，例如Bowtie、BWA和STAR等。
这些算法可以高效地比对测序数据，并输出比对结果。
得到测序数据的比对结果后，下一步是进行变异分析。
变异是生物体遗传信息的基本单元，可以指导科学家们了解基因功能和疾病相关基因的发现。
变异分析的方法包括单核苷酸多态性(SNP)分析和结构变异分析。
SNP分析可以鉴定基因中不同个体之间存在的单核苷酸差异。
结构变异分析可以识别插入、缺失、倒位等导致基因组结构变化的事件。
基因表达分析是基因测序数据分析的另一个重要任务。
它可以帮助科学家了解基因在不同条件下的表达模式，揭示基因功能和调控机制。
基因表达分析通常包括差异表达分析和功能富集分析。
差异表达分析可以比较不同样本间的基因表达水平差异，并找出具有统计学意义的差异表达基因。
功能富集分析可以将差异表达基因关联到生物学功能和通路，为进一步的生物学解释提供支持。
此外，基因测序数据还可以用于构建基因组组装。
基因组组装是根据测序数据中的碱基顺序来重建原始基因组序列的过程。
基因组组装方法包括参考基因组辅助组装和de novo组装。
参考基因组辅助组装使用已知的参考基因组来引导和优化组装过程。
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水稻、玉米、大豆、甘蓝、白菜、高粱、黄瓜、西瓜、马铃薯、番茄、拟南芥、杨树、麻风树、苹果、桃、葡萄、花生拟南芥籼稻粳稻葡萄番木瓜高粱黄瓜玉米栽培大豆苹果蓖麻野草莓马铃薯白菜野生番茄番茄梨甜瓜香蕉亚麻大麦普通小麦西瓜甜橙陆地棉梅毛竹桃芝麻杨树麻风树卷柏狗尾草属花生甘蓝物种基因组大小和开放阅读框文献Sesamum indicum L. Sesame 芝麻（2n = 26）293.7 Mb, 10,656 orfs 1Oryza brachyantha短药野生稻261 Mb, 32,038 orfs 2Chondrus crispus Red seaweed爱尔兰海藻105 Mb, 9,606 orfs 3Pyropia yezoensis susabi-nori海苔43 Mb, 10,327 orfs 4Prunus persica Peach 桃226.6 of 265 Mb 27,852 orfs 5Aegilops tauschii 山羊草（DD）4.23 Gb (97% of the 4.36), 43,150 orfs 6 Triticum urartu 乌拉尔图小麦（AA）4.66 Gb (94.3 % of 4.94 Gb, 34,879 orfs 7 moso bamboo (Phyllostachys heterocycla) 毛竹2.05 Gb (95%) 31,987 orfs 8Cicer arietinum Chickpea鹰嘴豆~738-Mb，28,269 orfs 9 520 Mb (70% of 740 Mb), 27,571 orfs 10Prunus mume 梅280 Mb, 31,390 orfs 11Gossypium hirsutum L.陆地棉2.425 Gb 12Gossypium hirsutum L. 雷蒙德氏棉761.8 Mb 13Citrus sinensis甜橙87.3% of ~367 Mb, 29,445 orfs 14甜橙367 Mb 15Citrullus lanatus watermelon 西瓜353.5 of ~425 Mb (83.2%) 23,440 orfs 16 Betula nana dwarf birch，矮桦450 Mb 17Nannochloropsis oceanica CCMP1779微绿球藻（产油藻类之一）28.7 Mb，11,973 orfs 18Triticum aestivum bread wheat普通小麦17 Gb, 94,000 and 96,000 orfs 19 Hordeum vulgare L. barley 大麦1.13 Gb of 5.1 Gb，26,159 high confidence orfs，53,000 low confidence orfs 20Gossypium raimondii cotton 雷蒙德氏棉D subgenome,88% of 880 Mb 40,976 orfs 21Linum usitatissimum flax 亚麻302 mb (81%), 43,384 orfs 22Musa acuminata banana 香蕉472.2 of 523 Mb, 36,542 orfs 23Cucumis melo L. melon 甜瓜375 Mb（83.3%）27,427 orfs 24Pyrus bretschneideri Rehd. cv. Dangshansuli 梨（砀山酥梨）512.0 Mb (97.1%), 42,812 orfs 25,26Solanum lycopersicum 番茄760/900 Mb，34727 orfs 27S. pimpinellifolium LA1589野生番茄739 MbSetaria 狗尾草属（谷子、青狗尾草）400 Mb，25000-29000 orfs 28,29 Cajanus cajan pigeonpea木豆833 Mb，48,680 orfs 30Nannochloropis gaditana 一种海藻~29 Mb, 9,052 orfs 31Medicago truncatula蒺藜苜蓿350.2 Mb, 62,388 orfs 32Brassica rapa 白菜485 Mb 33Solanum tuberosum 马铃薯0.73 Mb,39031 orfs 34Thellungiella parvula条叶蓝芥13.08 Mb 29,338 orfs 35Arabidopsis lyrata lyrata 玉山筷子芥? 183.7 Mb, 32670 orfs 36Fragaria vesca 野草莓240 Mb，34,809 orfs 37Theobroma cacao 可可76% of 430 Mb, 28,798 orfs 38Aureococcus anophagefferens褐潮藻32 Mb, 11501 orfs 39Selaginella moellendorfii江南卷柏208.5 Mb, 34782 orfs 40Jatropha curcas Palawan麻疯树285.9 Mb, 40929 orfs 41Oryza glaberrima 光稃稻（非洲栽培稻）206.3 Mb (0.6x), 10 080 orfs (>70% coverage) 42Phoenix dactylifera 棕枣380 Mb of 658 Mb, 25,059 orfs 43Chlorella sp. NC64A小球藻属40000 Kb, 9791 orfs 44Ricinus communis蓖麻325 Mb, 31,237 orfs 45Malus domestica (Malus x domestica)苹果742.3 Mb 46Volvox carteri f. nagariensis 69-1b一种团藻120 Mb, 14437 orfs 47 Brachypodium distachyon 短柄草272 Mb，25,532 orfs 48Glycine max cultivar Williams 82栽培大豆1.1 Gb, 46430 orfs 49Zea mays ssp. Mays Zea mays ssp. Parviglumis Zea mays ssp. Mexicana Tripsacum dactyloides var. meridionale 无法下载附表50Zea mays mays cv. B73玉米2.06 Gb, 106046 orfs 51Cucumis sativus 9930 黄瓜243.5 Mb, 63312 orfs 52Micromonas pusilla金藻21.7 Mb, 10248 orfs 53Sorghum bicolor 高粱697.6 Mb, 32886 orfs 54Phaeodactylum tricornutum 三角褐指藻24.6 Mb, 9479 orfs 55Carica papaya L. papaya 番木瓜271 Mb (75%), 28,629 orfs 56 Physcomitrella patens patens小立碗藓454 Mb, 35805 orfs 57Vitis vinifera L. Pinot Noir, clone ENTAV 115葡萄504.6 Mb, 29585 orfs 58 Vitis vinifera PN40024葡萄475 Mb 59Ostreococcus lucimarinus绿色鞭毛藻13.2 Mb, 7640 orfs 60 Chlamydomonas reinhardtii 莱茵衣藻100 Mb, 15256 orfs 61Populus trichocarpa黑三角叶杨550 Mb, 45000 orfs 62Ostreococcus tauri 绿藻12.6 Mb, 7892 orfs 63Oryza sativa ssp. japonica 粳稻360.8 Mb, 37544 orfs 64Thalassiosira pseudonana 硅藻25 Mb, 11242 orfs 65Cyanidioschyzon merolae 10D红藻16.5 Mb, 5331 orfs 66Oryza sativa ssp. japonica粳稻420 Mb, 50000 orfs 67Oryza sativa L. ssp. Indica籼稻420 Mb, 59855 orfs 68Guillardia theta -蓝隐藻，551 Kb, 553 orfs 69Arabidopsis thaliana Columbia拟南芥119.7 Mb, 31392 orfs 70参考文献1 Zhang, H. et al. Genome sequencing of the important oilseed crop Sesamum indicum L. Genome Biology 14, 401 (2013).2 Chen, J. et al. Whole-genome sequencing of Oryza brachyantha reveals mechanisms underlying Oryza genome evolution. Nat Commun 4, 1595 (2013).3 Collén, J. et al. 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