群体进化-基于简化基因组测序

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诺禾致源2014产品手册

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CONTENTS
建库测序
06 建库测序服务
基因组测序
08 动植物基因组测序 10 基因组特征评估 11 基因组de novo测序 14 泛基因组测序（pan-genome） 16 动植物重测序 17 变异检测（基于全基因组重测序） 19 变异检测（基于简化基因组测序） 21 单个性状定位 24 遗传图谱（基于全基因组重测序） 26 遗传图谱（基于简化基因组测序） 28 群体进化（基于全基因组重测序） 30 群体进化（基于简化基因组测序）
[2] Zhi X Y, Yao J C, Li H W, et al. Genome-wide identification, domain architectures and phylogenetic analysis provide new insights into the early evolution of shikimate pathway in prokaryotes[J]. Molecular phylogenetics and evolution, 2014, 75: 154-164.
[8] Xu X, Dong G X, Hu X S, et al. The genetic basis of white tigers[J]. Current Biology, 2013, 23(11): 1031-1035. [9] Jiang W, Liu Y, Xia E, et al. Prevalent role of gene features in determining evolutionary fates of whole-genome duplication duplicated genes in flowering plants[J]. Plant physiology, 2013, 161(4): 1844-1861. [10] Zhang G, Cowled C, Shi Z, et al. Comparative analysis of bat genomes provides insight into the evolution of flight and immunity[J]. Science, 2013, 339(6118): 456-460. [11] Fan Y, Huang Z Y, Cao C C, et al. Genome of the Chinese tree shrew[J]. Nature communications, 2013, 4: 1426. [12] Wang M Y, Zhao P M, Cheng H Q, et al. The Cotton transcription factor TCP14 functions in auxin-mediated epidermal cell differentiation and elongation[J]. Plant physiology, 2013, 162(3): 1669-1680. [13] Lu S, Zong C, Fan W, et al. Probing meiotic recombination and aneuploidy of single sperm cells by wholegenome sequencing[J]. Science, 2012, 338(6114): 1627-1630. [14] Guo S, Zhang J, Sun H, et al. The draft genome of watermelon (Citrullus lanatus) and resequencing of 20 diverse accessions[J]. Nature genetics, 2013, 45(1): 51-58. [15] Li S, Li R, Li H, et al. SOAPindel: Efficient identification of indels from short paired reads[J]. Genome research, 2013, 23(1): 195-200. [16] Li M, Wu H, Luo Z, et al. An atlas of DNA methylomes in porcine adipose and muscle tissues[J]. Nature communications, 2012, 3: 850. [17] Fan W, Li R. Test driving genome assemblers[J]. Nature biotechnology, 2012, 30(4): 330. [18] Liu C M, Wong T, Wu E, et al. SOAP3: ultra-fast GPU-based parallel alignment tool for short reads[J]. Bioinformatics, 2012, 28(6): 878-879. [19] Hvilsom C, Qian Y, Bataillon T, et al. Extensive X-linked adaptive evolution in central chimpanzees[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2012, 109(6): 2054-2059. [20] Zhang G, Fang X, Guo X, et al. The oyster genome reveals stress adaptation and complexity of shell formation[J]. Nature, 2012, 490(7418): 49-54.

基于简化基因组测序的大黄鱼耐高温性状全基因组关联分析

基于简化基因组测序的大黄鱼耐高温性状全基因组关联分析陈小明;李佳凯;王志勇;蔡明夷;韩芳;刘贤德【期刊名称】《水生生物学报》【年(卷),期】2017(041)004【摘要】利用Illumina HiSeqTM 2500测序平台,对通过高温胁迫实验筛选得到的20尾耐高温和20尾不耐高温的大黄鱼(Larimichthys crocea)进行了简化基因组测序(SLAF-seq),每个样本的平均测序深度达到10.26×,共获得419211个高质量的群体单核苷酸多态性(SNP)位点.利用TASSEL软件的混合线性模型(MLM)进行全基因组关联分析(GWAS),共筛选到38个与大黄鱼耐高温性状显著相关的SNP 位点(P<2.39E–08).利用BLAST程序定位每个SNP位点在大黄鱼基因组中的位置,并分析其周围的功能基因.结果在38个SNPs附近共找到26个已知的功能基因,这些基因主要与细胞转录、代谢、免疫等功能相关.研究结果可为下一步大黄鱼耐高温分子机制解析及耐高温品种的选育提供参考.%Twenty thermal-tolerant and twenty thermal-sensitive individuals ofLarimichthys crocea were sequenced using specific-locus amplified fragment (SLAF-seq) technology based on Illumina HiSeqTM2500 platform. 419211 SN-Ps were identified with an average read depth of 10.26× for each sample. Thirty-eight SNPs(P<2.39E–08) signifi-cantly related with thermal tolerance trait were identified according to association analysis. The SNP locations in large yellow croaker genome were identified using BLAST program, and functional genes around SNP were annotated. Twenty-six genes with known functions were discovered around 38 SNPs, which mainly regulatecell transcription, metabolism and immunity. These results provide basic information to analyze thermal-tolerant molecular mechanism and develop thermal-tolerant lines ofLarimichthys crocea in the future.【总页数】6页(P735-740)【作者】陈小明;李佳凯;王志勇;蔡明夷;韩芳;刘贤德【作者单位】集美大学水产学院,农业部东海海水健康养殖重点实验室,厦门361021;集美大学水产学院,农业部东海海水健康养殖重点实验室,厦门 361021;集美大学水产学院,农业部东海海水健康养殖重点实验室,厦门 361021;集美大学水产学院,农业部东海海水健康养殖重点实验室,厦门 361021;集美大学水产学院,农业部东海海水健康养殖重点实验室,厦门 361021;集美大学水产学院,农业部东海海水健康养殖重点实验室,厦门 361021【正文语种】中文【中图分类】Q344+.1【相关文献】1.基于简化基因组测序技术和基因芯片技术比较研究黄羽肉鸡基因组选择 [J], 刘天飞;罗成龙;王艳;周广源;马杰;舒鼎铭;苏国生;瞿浩2.基于MAGIC群体的水稻抽穗期和产量相关性状全基因组关联分析 [J], 魏秀彩;李小湘;刘金栋;刘利成;黎用朝;潘孝武;董铮;刘文强;熊海波;闵军3.基于50K SNP芯片技术对金华猪和嵊县花猪繁殖性状的全基因组关联分析 [J], 蔡薇;罗才玉;项云;章啸君;徐宁迎;郭晓令4.基于简化基因组测序的红罗非鱼低温体色变异全基因组关联分析 [J], 徐鸿飞;朱华平;陈诏;黄彩林;袁宗伟;赵何勇;李华;杨宾兰;周大颜;苏换换5.基于SNP标记的小麦籽粒性状全基因组关联分析 [J], 张芳;任毅;曹俊梅;李法计;夏先春;耿洪伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

简化基因组测序

CONTENTS
新一代高密度分子标记图谱实现基因资源的高效开发和利用
1
简化基因组深度测序技术——SLAF-seq
4
一．技术原理
4
二．技术应用过程
5
三．技术应用领域
8
四．技术优势
9
基于SLAF-seq技术分子标记图谱的功能基因组学研究解决方案 12
一．基于SLAF-seq技术的单体型图谱绘制
12
二．基于SLAF-seq技术的遗传图谱绘制
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GGAGTAATAAATTTATTACATCATCATCAGAGTTTTAGCAXXXXXXXXXXTTGGTTGCCAAAAGCACTAGCTGAGTCTAAAAATCAAGTT
三．技术应用领域
大规模种质资源研究
对目标物种的全部重要种质资源进行筛选，如整体选取1000个以上品种，在个体水平上开发全基因组分子标记，利用分子标记定义物种的重要单体型区段，一次性获得该物种全部重要种质资源的海量分子标记数据库，为该物种搭建分子遗传进化研究平台。
高密度遗传连锁图谱构建
...
图1. SLAF-seq基本技术流程图
BIOMARKER TECHNOLOGIES 4
二．技术应用过程
研究基础
整理目标物种已有的研究基础，包括基因组相关信息、转录组相关信息、群体材料性状调查信息及近缘物种相关信息等。
SLAF-SEQ TECHNOLOGY
基因组信息 BAC序列
DNA
Digestion
Fragment Selection
High-throughput Sequencing

群体进化-基于全基因组重测序

DNA样品总量: ≥3 μg 适用范围样品要求文库类型测序策略与深度分析内容项目周期群体进化（基于全基因组重测序）标准分析时间为120天，个性化分析需根据项目实际情况进行评估HiSeq PE150推荐测序深度≥5X/个体350 bp小片段DNA文库1. 已有参考基因组序列的物种中不同亚群（自然群体）2. 各亚群间划分明显，同一亚群内的个体有一定代表性3. 每个亚群选取10个样本左右（推荐动物≥10个，植物≥15个）4. 总体不少于30个样本与参考基因组比对群体SNP检测、注释及统计系统进化树构建群体遗传结构分析群体主成分分析连锁不平衡分析选择消除分析候选基因GO和KEGG富集构建单体型图谱种群历史和有效群体大小技术参数针对已有参考基因组的物种，对其各亚种进行全基因组重测序获得基因组信息，通过与参考基因组比对，得到大量高准确性的SNP、InDel、SV等变异信息，讨论群体的遗传结构、遗传平衡和影响遗传平衡的因素，从而从分子层面揭示该物种的进化机制、环境适应性等系列问题。

该技术能精准地得到全基因组内所有遗传信息，最大程度地挖掘出群体内遗传变异。

诺禾具有丰富的群体遗传学项目经验，研究成果发表于Nature Genetics（Li, M, et al. 2013& Zhou, XM,et al. 2014）等。

参考文献[1] Li M, Tian S, Jin L, et al . Genomic analyses identify distinct patterns of selection in domesticated pigs and Tibetan wild boars [J]. Nature genetics, 2013, 45(12): 1431-1438.[2] Zhan S, Zhang W, Niitepo ～ld K, et al . The genetics of monarch butterfly migration and warning colouration [J]. Nature, 2014.案例解析［案例一］家猪和藏猪的群体进化分析[1]2013年，诺禾致源科技服务团队与四川农业大学研究者合作发表该成果。

动植物全基因组重测序简介

全基因组重测序是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因组测序，并在此基础上对个体或群体进行差异性分析。

基于全基因组重测序技术，人们可以快速进行资源普查筛选，寻找到大量遗传变异，实现遗传进化分析及重要性状候选基因的预测。

随着测序成本降低和拥有参考基因组序列物种增多，全基因组重测序成为动植物育种和群体进化研究迅速有效的方法。

简化基因组测序技术是对与限制性核酸内切酶识别位点相关的DNA进行高通量测序。

RAD-seq（Restriction-site Associated DNA Sequence）和GBS （Genotyping-by-Sequencing）技术是目前应用最为广泛的简化基因组技术，可大幅降低基因组的复杂度，操作简便，同时不受参考基因组的限制，可快速鉴定出高密度的SNP位点，从而实现遗传进化分析及重要性状候选基因的预测。

简化基因组技术尤其适合于大样本量的研究，可以为利用全基因组重测序技术做深度信息挖掘奠定坚实的基础。

全基因组重测序和简化基因组测序技术可广泛应用于变异检测、遗传图谱构建、功能基因挖掘、群体进化等研究，具有重大的科研和产业价值。

产品脉络图。

基于简化基因组测序的大黄鱼耐高温性状全基因组关联分析

doi: 10.7541/2017.91基于简化基因组测序的大黄鱼耐高温性状全基因组关联分析陈小明李佳凯王志勇蔡明夷韩芳刘贤德(集美大学水产学院, 农业部东海海水健康养殖重点实验室, 厦门 361021)摘要: 利用Illumina HiSeq TM 2500测序平台, 对通过高温胁迫实验筛选得到的20尾耐高温和20尾不耐高温的大黄鱼(Larimichthys crocea)进行了简化基因组测序(SLAF-seq), 每个样本的平均测序深度达到10.26×, 共获得419211个高质量的群体单核苷酸多态性(SNP)位点。

利用TASSEL软件的混合线性模型(MLM)进行全基因组关联分析(GWAS), 共筛选到38个与大黄鱼耐高温性状显著相关的SNP位点(P<2.39E–08)。

利用BLAST程序定位每个SNP位点在大黄鱼基因组中的位置, 并分析其周围的功能基因。

结果在38个SNPs附近共找到26个已知的功能基因, 这些基因主要与细胞转录、代谢、免疫等功能相关。

研究结果可为下一步大黄鱼耐高温分子机制解析及耐高温品种的选育提供参考。

关键词: 大黄鱼; 高温胁迫; 简化基因组测序; 单核苷酸多态性; 全基因组关联分析中图分类号: Q344+.1 文献标识码: A 文章编号: 1000-3207(2017)04-0735-06大黄鱼(Larimichthys crocea)是我国重要的海洋经济鱼类, 在自然海区分布于30—60 m水深, 适应温度在10—32℃, 最适生长温度在18—25℃[1, 2]。

当前, 大黄鱼的养殖模式仍以浅海网箱养殖为主,网箱深度为4—6 m。

由于水深较浅, 夏季大黄鱼处在(或接近)其可耐受高温的时间较长, 持续高温会导致大黄鱼生长减缓、抗病力下降, 加上病原生物感染, 常常引发大黄鱼大量发病死亡。

因此, 开展大黄鱼耐高温选育的研究, 对提高养殖大黄鱼的度夏成活率具有重要的参考意义。

全基因组关联分析-基于全基因组重测序

图2 重要性状GWAS结果
参考文献
[1] Chen W, Gao Y, Xie W, et al. Genome-wide association analyses provide genetic and biochemical insights into natural variation in rice metabolism [J]. Nature genetics, 2014, 46(7): 714-721.
对已有参考基因组的物种群体进行全基因组重测序，检测分布于全基因组范围内的SNP标记，基于它们与分析性状的连锁不平衡关系，通过各种统计分析方法，获得与这些性状关联的候选基因或基因组区域。与简化基因组及芯片技术相比，全基因组重测序可以更全面的挖掘基因组的变异信息，开发更多的分子标记，因此可更精确的找到与性状关联的候选基因或基因区域。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
与参考基因组比对群体SNP检测、统计与注释
构建系统进化树群体主成分分析
连锁不平衡分析性状关联分析
目标性状相关区域基因功能注释构建单体型图谱
标准分析时间为120天，个性化分析需根据项目实际情况进行评估
案例解析
［案例一］水稻代谢性状关联分析[1]
通过对有840种代谢产物的529份水稻进行全基因组重测序，结合已知的950份水稻数据，获得6,428,770个SNP。通过群体分层分析，分为Indica和Japonica两个亚群，对两个亚群水稻代谢性状进行全基因组关联分析，鉴定出2947个与634个基因相关的主导 SNP位点。随后，在210个Indica的RILs群体中进行验证，定位出36个候选基因与代谢相关。对36个候选基因进行实验验证，最终确定了5个候选基因。

番茄遗传图谱与基因定位研究进展

ＤＯＩ：１０．３９６９／Ｊ．ＩＳＳＮ．１６７２７９８３．２０２０．０３．００４番茄遗传图谱与基因定位研究进展杜海东，游　茜，李毅丰，毛秀杰，张　宁，王　帅（河北科技师范学院园艺科技学院，河北秦皇岛，０６６６００）摘要：对国内外关于番茄遗传图谱的构建以及叶色突变、果实质量、果实形态、果实品质、抗病性等重要性状基因定位研究进行了归纳总结，并对今后的研究趋势进行了展望。

关键词：番茄；遗传图谱；基因定位；研究进展中图分类号：Ｓ６４１．２０１文献标志码：Ａ文章编号：１６７２７９８３（２０２０）０３００２００６番茄（ＳｏｌａｎｕｍｌｙｃｏｐｅｒｓｉｃｕｍＬ．）是研究植物遗传学、分类学、生理学、分子生物学等学科的重要实验材料。

现阶段番茄育种目标主要集中在：增产量、提品质、多抗性、促早熟等［１］。

但传统育种技术对土地面积需求较大、容易受外界环境条件影响、育种效率低、周期长；而分子标记辅助选择（ＭｏｌｅｃｕｌａｒＭａｒｋｅｒＡｓｓｉｓｔｅｄＳｅｌｅｃｔｉｏｎ，ＭＡＳ）育种可以在分子水平上直接反应遗传本质的优点，快速、准确地筛选出目标性状，缩短育种时间，加快种质资源创新进程。

分子标记辅助选择育种将会成为现代作物遗传育种的主要潮流，而获得与目的基因紧密连锁的分子标记是分子标记辅助选择育种的重要基础，实现这一目标的主要手段便是构建高密度遗传图谱［２］。

遗传图谱是依据染色体交换与重组，以多态性的遗传标记为“路标”，以标记间重组率为“图距”，确定不同多态性标记位点在每条连锁群上排列顺序和遗传距离的线性连锁图谱［３，４］。

高密度、高分辨率遗传图谱的构建是进行基因定位、基因克隆、基因结构与功能研究和标记辅助选择育种的前提。

构建遗传图谱包括：（１）选择用于建立作图群体的亲本组合；（２）构建研究所需的暂时或永久性作图群体；（３）选择合适的对群体基因型进行鉴定的多态性分子标记；（４）对标记基因型数据进行连锁分析，应用作图软件绘制遗传图谱［５］。

SLAF-seq技术原理及应用

基因型频率差异分析
数量性状：
Super BSA
Super BSA信息分析内容
1. 标记筛选
SLAF分布图 Marker分布图差异标记分布图
2. 关联分析
基因定位及注释
案例1：大豆抗病性状候选基因筛选
项目概况：
− − − − 群体类型：RILs群体混池规模：抗病（30株）+感病（30株）预计开发标签数量：50,000 完成时间：3个月
该方法既适合简单性状又适合复杂性状
• a图为简单性状（质量性状）
• b图为复杂性状（数量性状）
高通量测序解析酵母极端分离群体复杂性状
• 定位精细，通过基因注释，可以直接确定候选基因；
• 定位灵敏、准确，将 RM亲本中的RAD5RM 替换为RAD5BY，重新杂交产生后代， RAD5峰消失（如 RAD5 Fixed所示）。
SLAF片段均匀分布整个基因组
玉米
谷子
水稻
大豆
桃
苹果
有效避开多数重复序列
简化前后重复序列对比
90.00%
80.00%
70.00% 重复序列比例 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00%
0.00%
Repeat in genome Repeat in SLAF-tag
•亲本间多态性仅为3.7%， SLAF-seq技术依然成功构建了4,578个标记的遗传图谱，标记间平均距离仅0.69cM。 •这是大豆密度最高的遗传图谱，小于1cM的标记间隔可以将QTL锁定在一个相对较小的区间，从而实现QTL的精细定位。
SLAF 多态性标记图上标记多态性比例标签数量数量数量

诺禾致源资料

[7] Qu Y, Zhao H, Han N, et al. Ground tit genome reveals avian adaptation to living at high altitudes in the Tibetan plateau[J]. Nature communications, 2013, 4.
CONTENTS
目录
建库测序
06 建库测序服务
基因组测序
08 动植物基因组测序 10 基因组特征评估 11 基因组de novo测序 14 泛基因组测序（pan-genome） 17 动植物重测序 18 变异检测（基于全基因组重测序） 20 变异检测（基于简化基因组测序） 22 单个性状定位 25 遗传图谱（基于全基因组重测序） 27 遗传图谱（基于RAD-seq简化基因组技术） 29 遗传图谱（基于GBS简化基因组技术） 31 群体进化（基于全基因组重测序） 33 群体进化（基于简化基因组测序）
测序策略
每台仪器数据产出
最低测序量
Q30
项目周期
建
PE300
13Gb data / 1 Run 13Gb data (1 Run)
微生物
55 16S/18S/ITS等扩增子测序 58 宏基因组测序 61 细菌基因组测序 64 真菌基因组测序 67 小基因组测序
1
诺禾致源北京诺禾致源生物信息科技有限公司于2011年3月15日在北京中关村生命科学园注册成立，以基因组学研究与应用开发为发展方向，致力于成为全球领先的基因组学研究解决方案提供者。专注于开拓生物学、计算机科学和信息技术在动植物研究以及人类健康领域的应用。
[4] Li M, Tian S, Jin L, et al. Genomic analyses identify distinct patterns of selection in domesticated pigs and Tibetan wild boars[J]. Nature genetics, 2013, 45(12): 1431-1438.

作物种质资源学期末考试简答题答案

作物种质资源学期末考试简答题答案答：（1）作物野生种质资源的考察收集要以“居群”为单位采集；（2）居群内有亚居群分化的，每个亚居群都要取样，亚居群内随机取样；（3）取样原那么：在不影响该居群正常生长发育前提下，尽量多取样。

但不同作物野生种取样居群数和单株数都有差异；（4）野生资源的居群取样可以根据实际情况予以调整，不能机械照搬理论，目的是能把该居群携带的各类基因都能包含在内答：种质资源面临的问题：遗传多样性丧失严重（老旧品种为新品种所取代，环境恶化，极端环境条件的危害，古老农家种正在丧失（生境的改变），城市、交通及水库等建立），遗传一致性的危险（遗传根底单一造成的病害大爆发），保存资源已发挥重要作用（农业生产，促进了种质资源的有效利用，是培育未来新兴品种的物质宝库）①种质资源是现代育种的物质根底②稀有特异种质对育种成效具有决定性的作用③新的育种目标能否实现决定于所拥有的种质资源④种质资源是生物学理论研究的重要根底材料答：种质库种子保存与一般的良种贮藏的不同之处有1）种子入库前处理技术包括生活力检测，破除种子休眠，种子枯燥，种子的密闭包装技术2）种子贮藏过程中平安保存技术包括生活力、活力检测，种子寿命预测及种子衰老预警，遗传完整性检测，繁殖更新技术3）种子保存质量标准与管理技术1）真空贮藏，目前比拟先进的贮藏手段。

把种子放在真空、密闭、低温的环境下。

2）枯燥器贮藏，把种子放在纸袋或布袋中，装入盛有枯燥剂的枯燥容器内，然后加盖密闭放在阴凉枯燥处。

此方法保存的种子时间长，发芽率高，但贮藏量小，只限于少量良种保存。

3）仓库贮藏，种子数量较大时使用此法。

仓库的类型有四种：一是普通贮藏库，不设空调只安装换气扇。

二是枯燥贮藏库，不调节温度只调节湿度。

三是冷却除湿库，能调节气温湿度。

四是低温枯燥库，温度在0以下，空气相对湿度在30%。

4）挂藏，成熟后不易落粒的荚果和鳞茎等成株捆扎成把，挂在阴凉通风处逐渐枯燥，至农闲时或使用时脱粒。

基于简化基因组测序的油菜高通量SNP分析及白菜基因组DNA甲基化解析

研究材料与方法
研究材料与方法
本研究选用的小麦和紫茎泽兰样品分别取自农田和野外自然环llumina HiSeq X Ten，生成的数据包括原始读数和基因组装后的连续序列。数据分析流程包括质量控制、基因组组装、基因家族分析、基因突变检测和基因表达模式分析等步骤。
高通量测序技术在微生物基因组学研究中的应用与前景
总之，高通量测序技术在微生物基因组学研究中发挥着越来越重要的作用。尽管仍存在一些挑战，但随着技术的不断进步和应用的深入，我们有理由相信，高通量测序技术将在未来微生物基因组学研究中创造更多的价值。
引言
引言
基因组学是研究生物基因组的结构、功能和进化的学科，对于生物科学、医学和农学等领域具有重要意义。高通量测序技术是近年来发展迅速的基因组学研究方法，能够在短时间内生成大量的序列数据，提高了基因组研究的效率和精度。本次演示旨在利用高通量测序技术对小麦和紫茎泽兰的基因组进行初步研究，探讨其基因组学特征和进化关系。
基于简化基因组测序的油菜高通量SNP分析及白菜基因组DNA
甲基化解析
01 引言
03 SNP分析 05 结论与展望
目录
02 研究目的与方法
04
白菜基因组DNA甲基化解析
06 参考内容
引言
引言
随着生物技术的不断发展，基因组测序已成为研究生物遗传学的重要手段。近年来，简化基因组测序技术以其高通量、低成本的特点，在植物遗传研究中得到了广泛应用。本次演示以油菜和白菜为研究对象，采用简化基因组测序技术进行SNP分析，并结合DNA甲基化解析，探讨两者之间的关系。
高通量测序技术常用的技术包括第二代测序技术和第三代测序技术。第二代测序技术以 Illumina平台为代表，具有高通量、高分辨率的特点，适用于大部分研究场景。第三代测序技术以 PacBio和 Oxford Nanopore为代表，具有单分子、长读长的优势，适用于复杂度和长度较高的基因组研究。在肠道微生物宏基因组学研究中，通常采用第二代测序技术。

简化基因组测序RAD技术

基于酶切的简化基因组测序(RAD)
1. 对于群体进化研究，个体的混样策略是怎样的？
答：如果更关注群体间的遗传多样性差异，希望消除群体内个体遗传差异带来的干扰，可以采用群体内个体混样的策略，我们会进一步在生物信息分析流程中采用优化的群体内SNP纠错与过滤程序达到分析目的。

2. 我们的RAD-Seq建库测序策略是怎样的？
答：建库策略选择基于综合考虑序列碱基质量、测序成本和物种基因组情况，主要有Single‐end 50 bp和Pair‐end 90 bp。

对于有参考基因组的物种，我们建议采用PE90文库测序。

对于无参考基因组的物种，则建议采用SE50文库测序。

3. RAD-Seq测序结果受哪些因素影响？测序成功的标准是什么？
答：设备、耗材、操作问题等方面都会对测序的结果造成影响。

测序成功标准包括：reads 数达标，错误率低，Q20高等。

动植物重测序

全基因组重测序是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因组测序，并在此基础上对个体或群体进行差异性分析。

基于全基因组重测序技术，人们可以快速进行资源普查筛选，寻找到大量遗传变异，实现遗传进化分析及重要性状候选基因的预测。

随着测序成本降低和拥有参考基因组序列物种增多，全基因组重测序成为动植物育种和群体进化研究迅速有效的方法。

简化基因组测序技术是对与限制性核酸内切酶识别位点相关的DNA进行高通量测序。

RAD-seq（Restriction-site Associated DNA Sequence）和GBS（Genotyping-by-Sequencing）技术是目前应用最为广泛的简化基因组技术，可大幅降低基因组的复杂度，操作简便，同时不受参考基因组的限制，可快速鉴定出高密度的SNP位点，从而实现遗传进化分析及重要性状候选基因的预测。

简化基因组技术尤其适合于大样本量的研究，可以为利用全基因组重测序技术做深度信息挖掘奠定坚实的基础。

全基因组重测序和简化基因组测序技术可广泛应用于变异检测、遗传图谱构建、功能基因挖掘、群体进化等研究，具有重大的科研和产业价值。

产品脉络图动植物重测序建库测序单个性状家系群体自然群体SNP/InDel/SV/CNV/转座子基因组DNA有效SNP性状定位群体进化群体进化（基于简化基因组测序）群体进化（基于全基因组重测序）变异检测（基于简化基因组测序）SNP检测/SSR检测遗传图谱全基因组关联分析（GWAS）功能基因挖掘变异检测（基于全基因组重测序） QTL定位BSA性状定位多个性状动植物重测序动植物重测序概述SNP检测、注释及统计基因组DNA350 bp小片段文库HiSeq PE150测序数据质控与参考基因组比对利用全基因组重测序技术对某一物种个体或群体的基因组进行测序及差异分析，可获得SNP、InDel、SV、CNV、PAV、转座子等大量的遗传多态性信息，建立遗传多态性数据库，为后续揭示进化关系、功能基因挖掘等奠定基础。

基于简化基因组测序评估陇南山羊群体遗传多样性和群体结构

基于简化基因组测序评估陇南山羊群体遗传多样性和群体结构马克岩;刘占经;白雅琴;马友记【期刊名称】《中国畜禽种业》【年(卷),期】2024(20)4【摘要】该试验旨在利用简化基因组测序(specific-locus amplified fragment sequencing, SLAF-seq)分析陇南山羊群体遗传多样和群体结构,为陇南山羊后续保种计划的制订提供依据。

该研究对50只陇南山羊(公、母各25只)进行全基因组SNP检测;计算观测杂合度(Ho)、期望杂合度(He)、多态信息含量(PIC)、香浓维纳指数(SHI)、基因多样性指数(Nei)及次要等位基因频率(MAF)等6个指标进行遗传多样性评估。

结果表明,50只陇南山羊共检测到655514个SNPs位点。

陇南山羊的Ho、 He、 PIC、 SHI、 Nei及MAF指标值分别为0.193、0.286、0.236、 0.449、 0.290、 0.200,说明该群体遗传多样性较低。

陇南山羊群体LD 值较低,衰退速度较快,说明该群体并未受到过强烈的人工选择压力。

此外,PCA与系统发育树结果均表明陇南山羊群体内部出现分化,可分为2个大的亚群。

陇南山羊群体平均IBS遗传距离为0.7391,结合亲缘关系G矩阵热图,表明陇南山羊群体大部分个体亲缘关系较远。

50只陇南山羊个体共检测到47206个ROH,平均ROH 长度37.86 Mb,基于ROH的近交系数FROH范围为0.0535~0.2574,平均FROH 值为0.1472,说明陇南山羊群体存在近交风险。

可见,陇南山羊内部存在分化,可分为2个大的亚群,陇南山羊群体遗传多样性较低,部分个体间存在较大的近交风险,可能需要采取保种措施保护陇南山羊遗传资源。

【总页数】10页(P8-17)【作者】马克岩;刘占经;白雅琴;马友记【作者单位】甘肃农业大学动物科学技术学院;天祝县动物疫病预防控制中心;甘肃省畜牧技术推广总站【正文语种】中文【中图分类】S813.9【相关文献】1.基于2b-RAD简化基因组测序的半滑舌鳎群体遗传多样性分析2.基于2b-RAD 简化基因组测序的三门湾海域3种优势鱼类群体遗传多样性分析3.基于重测序数据的昌都黑山羊遗传多样性及群体结构分析4.基于简化基因组测序的永登七山羊遗传多样性分析5.基于低深度全基因组测序分析内江猪群体结构和遗传多样性因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于简化基因组测序技术的油茶SNP标记开发及指纹图谱构建

基于简化基因组测序技术的油茶SNP标记开发及指纹图谱构建廖宏泽;孙曼曼;黄小娟;郝丙青;孙佳星;江泽鹏;王东雪;刘凯【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2024(44)4【摘要】【目的】基于简化基因组,挖掘油茶单核苷酸多态性(SNP)位点,筛选可用于油茶种质鉴定的简化SNP组合位点,构建SNP指纹图谱,建立一种快速准确鉴定广西油茶主栽良种苗木的SNP分子标记方法。

【方法】以12个油茶无性系种质的两个重复共24份油茶标准样本为材料,采用ddRADseq流程进行文库构建,使用BWA将过滤后的测序数据比对到已发布的南荣油茶Camellia oleiferavar.“Nanyongensis”参考基因组上,利用GATK进行SNP位点筛选,ANNOVAR 软件进行SNP位点注释,STRUCTURE软件进行群体结果分析,使用PLINK进行主成分分析;利用R语言,使用条件随机筛选法(CRS),筛选能够区分出油茶种质的最简SNP组合,绘制指纹图谱。

【结果】测序数据质量良好,可用于SNP分子标记位点的开发筛选。

与参考基因组比对后,共获得622064个为SNP标记位点,其中无基因型缺失的SNP位点40147个,多态性信息含量(PIC)大于0.35的SNP位点2094个,前后60 bp碱基保守无变异的SNP位点共184个。

最终筛选出可以将12个油茶无性系种质区分开的15个核心SNP标记位点组合,并以此绘制出SNP 指纹图谱。

【结论】基于简化基因组,建立了广西主要栽培油茶种质的SNP标记开发和指纹图谱绘制的方法,为苗期油茶种质的快速准确鉴定提供了理论依据和技术指导,助力规范油茶苗木市场,促进油茶产业健康发展。

【总页数】10页(P128-137)【作者】廖宏泽;孙曼曼;黄小娟;郝丙青;孙佳星;江泽鹏;王东雪;刘凯【作者单位】广西民族大学海洋与生物技术学院;广西壮族自治区林业科学研究院广西特色经济林培育与利用重点实验室【正文语种】中文【中图分类】S794.4【相关文献】1.甘蓝SNP标记开发及主要品种的DNA指纹图谱构建2.基于地黄转录组数据的SNP标记开发与地黄指纹图谱构建3.基于简化基因组测序技术的甘薯HRM分子标记开发及其应用4.基于全基因组SNP构建甘蓝型油菜指纹图谱5.基于KASP技术的SNP标记用于西瓜品种指纹图谱构建和种子纯度检测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基因组测序的概念

基因组测序的概念1. 概念定义基因组测序是指对生物体的全部基因组进行测序的过程。

基因组是一个生物体所有基因的集合，包括编码蛋白质的基因和调控基因等。

基因组测序可以揭示生物体的遗传信息，帮助我们了解生物体的遗传特征、进化历史和疾病相关性等。

2. 重要性2.1 揭示生物多样性和进化关系通过对不同物种的基因组进行测序比较，可以揭示不同物种之间的遗传差异和相似性，进而推断它们之间的进化关系。

例如，通过对人类与其他灵长类动物（如黑猩猩、大猩猩）基因组进行比较，可以揭示人类与这些动物之间的亲缘关系。

2.2 揭示疾病相关基因和个体风险通过对人类个体或群体的基因组进行测序分析，可以发现与特定疾病相关的遗传变异。

这些变异可能涉及某个单一基因或多个基因之间的相互作用。

对于常见疾病（如癌症、心血管疾病）的遗传风险因素的了解，有助于早期预防、诊断和治疗。

2.3 促进个性化医学发展基因组测序可以揭示个体的遗传变异，包括药物代谢能力、易感基因等。

这些信息对于制定个性化治疗方案非常重要。

通过基因组测序，可以预测某些药物在患者体内的代谢速度和效果，从而指导选择最合适的药物和剂量。

2.4 推动科学研究进展基因组测序为科学家提供了大量的遗传信息，有助于推动生物学、医学等领域的科学研究。

通过对不同物种或群体进行大规模基因组测序，可以发现新基因、新功能以及新的生物过程，并深入理解它们在生物系统中的作用。

3. 测序技术目前常用的基因组测序技术主要包括以下几种：3.1 Sanger测序Sanger测序是一种经典且可靠的DNA测序方法。

它通过利用DNA聚合酶合成DNA链的特性，以及加入带有荧光标记的二进制链终止核苷酸（ddNTPs），从而实现对DNA序列的测定。

Sanger测序具有高准确性和较长读长的优点，但其测序速度较慢，且成本较高。

3.2 下一代测序（NGS）下一代测序是指一系列新型高通量测序技术，包括 Illumina HiSeq、Ion Torrent PGM、Pacific Biosciences等。

07-RAD试卷答案.pdf

一、名词解释1.系统发育树（phylogenetic tree，又称evolutionary tree进化树）：是描述群体间进化顺序的分支图或树，表示群体间的进化关系。

2.主成分分析（PCA）：是指将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，能够反映原始变量的绝大部分信息。

3.群体结构：是指一个群体内部的基因频率在不同子群体之间存在着系统性的差异。

二、填空题1.我们公司现有的两种简化基因组测序技术分别是RAD和dd-GBS。

2.简化基因组的主要应用有SNP标记的开发、遗传图谱的构建、群体遗传学分析和QTL 分析。

3.目前用于做RAD测序数据的SNP calling的软件是Stacks。

4.遗传图谱中的遗传距离用厘摩（cM）来表示，1 cM的大小大致符合1%的重组率。

三、选择题1.在构建遗传图谱的时候，通常推荐样本数量至少在B个以上。

A. 50B. 100C. 150D. 2002.遗传图谱是指基因或者DNA标记在染色体上以A表示相对位置的图。

A. 遗传距离B. 物理距离3.常见的暂时性分离群体有A和B；常见的永久性分离群体有C和D。

A. F2B. BC1C. RILD. DH4.为了达到彼此相当的作图精度，所需的群体大小顺序为A>C>B≈D。

A. F2B. BC1C. RILD. DH5.我们公司目前的测序平台有（多选）：A. Hiseq2000B. Hiseq2500C. Hiseq4000四、问答题1.RAD 技术的主要流程包括哪几个方面？抽提DNA，质检，建库，测序2.RAD 技术有什么特点和优势？特点：（1）通过酶切作用对基因组特定区域进行测序；（2）反映部分基因组序列结构（变异）信息。

优势：（1）测序量低，价格便宜；（2）数据利用率高，性价比高；（3）实验操作简单；（4）能够构建高密度的分子图谱；（5）不依赖参考基因组，物种适用范围广。

3.RAD 技术和 dd-GBS 技术的主要区别是什么？dd-GBS 技术不对 DNA 片段打断，不需要挖胶和纯化，实验周期比较短。

RAD-seq简介及其应用

RAD-seq简介及其应⽤1. RADseq简介：RADseq (Restriction-site associated DNA sequencing)是在第⼆代测序基础上发展⽽来的⼀项基于全基因组酶切位点的简化的基因组测序技术，是简化基因组测序技术的总称。

RADseq不仅实验操作简单，性价⽐⾼，更为重要的是它并不依赖参考基因组的信息，⼀次测序即可获得数以万计的多态性遗传标记，已然⼴泛⽤于⽣态学、遗传学、基因组学等研究领域。

2. RAD-seq 技术RADseq技术是对特定的酶切⽚段进⾏⾼通量测序，根据使⽤的限制性内切酶的种类和数量，可以将RADseq分为Original RADseq，2b-RADseq，ddRAD, ezRAD, GBS等技术⽅法。

由于采⽤pooling建库的⽅式，与Paired-end和Mate-pair⽂库相⽐，RADseq技术⼀次可以构建多⾄96个测序⽂库，实验操作相当便利。

不同的RADseq技术所获得的loci的数量差异较⼤，总体来说：相⽐于GBS技术，Original RADseq和2b-RADseq可以获得更多的loci，因此，普遍认为这两种⽅法更适合⽤于探讨种群的进化关系，种群结构，gene flow等相关问题。

3. RADseq的⽣物信息学分析软件：常⽤RADseq的⽣物信息学软件主要有Stacks，pyRAD，TASSEL。

其中，Stacks因其可以适⽤各种类型的RADseq数据⽂件，获得更多的输出⽂件格式，更为⼴阔的适应性⽽被研究⼈员⼴泛使⽤，成为⽬前最为主流的RADseq分析软件。

⽽pyRAD的优势在于其可以进⾏Small_InDel的检测和注释。

TASSEL的优点在于其分析操作相对简单，有可视化窗⼝，并且可以进⾏PCA分析，LD分析以及关联分析等内容。

但它仅适⽤于GBS测序技术，并且输出的⽂件格式较为单⼀，限制了其适⽤的⼴泛性。

4. RADseq在⽣物进化研究中的应⽤：1) ⽣物的适应性基于RADseq数据，利⽤GWAS和Fst outlier两种分析⽅法发现了与蝴蝶翅膀模式相关的loci，揭⽰了蝴蝶对⽣长环境的适应机制。