基因组水平的选择信号及其检测方法研究进展
水产动物营养基因组学的研究进展
蛋 白质 分离技 术 。
１２ ２ 质谱分 析技 术 ．．
质 谱 已成 为 连 接蛋 白质 与基 因 的重 要 技 术 ， 大 规模 自动化 鉴 定蛋 白质 的重 要 方 法 ， 是 因
行管 中测 其分 子 量 。另一 种 是 电喷雾 质谱 （ Ｓ ＥＩ
—
ＭＳ ， 一 连续 离 子 化 的 方 法 ， 液 相 中产 生 ）是 从
物 能广泛 的 、 靠 的 、 敏 的 分 析 。能成 功 检 测 可 灵 到１ ｇ牡蛎组 织匀 浆 中 １ Ｆ 的弧 菌 。基 因芯 片 ＣＵ 技术 不仅 在水 产 动 物病 原 检 测上 有 无 法 比拟 的
为蛋 白质 的酶解是 有规 律可 寻的 ， 每种蛋 白酶 针 对 特定 蛋 白的酶解 片断 的质量 和数 量都较 恒定 。
针 的位 置和序 列 就 可确 定 靶 序列 相 应 基 因 的序 列 或表 达及 突 变情 况 。该 技 术 可 以检 测 营养 素
对 整个 细胞 、 织甚 至整个 系统 及作用 方式 上 的 组
１ 水 产 动物营 养基 因组 学的主 要研 究技术 目前 应用 于水 产 动 物 营养 基 因组学 研 究 的 方法 主要 有 Ｄ Ａ芯 片技 术 、 白质组学 技术 、 Ｎ 蛋 标
飞速发展 的阶段， 主要研Байду номын сангаас 营养素在体 内代谢 、
一
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中国饲料 添加 剂
２１ ０ ２年第 ６期（ 总第 １０期 ） ２
１ １ Ｄ Ａ芯片技 术 ． Ｎ Ｄ Ａ芯 片 ， 称 基 因 芯 片 或 微 阵 列 （ ｉ Ｎ 又 ｍ． ｃｏｒ ｙ ） ｒａｒ ｓ 。其技 术 原 理 是 基 于 Ｄ Ａ 碱 基 的配 ａ Ｎ 对 和互 补 ， Ｄ Ａ或 Ｒ Ａ分解 为一 系列 碱 基数 把 Ｎ Ｎ 固定交 错且重 叠 的寡核 苷酸并进 行测 序 ， 然后进
功能基因筛选方法的研究进展-7页精选文档
功能基因筛选方法的研究进展摘要: 功能基因的筛选研究可为深入了解疾病的发生和发展过程,药物作用机制,建立新的疾病诊断、预防、治疗策略奠定基础,因而正在成为当今药物及药物靶点发现的重要途径。
该领域的迅速发展很大程度上借助于技术方法的不断提高和发展。
本文对功能基因筛选研究策略及主要技术方法,如表达谱分析法、高通量细胞筛选技术、反义核酸技术、转基因/ 基因敲除技术等的研究进展及应用进行了综述。
近年来,随着人类基因组计划的初步完成,后基因组时代蛋白质组学、功能基因组学等研究的深入开展给药物发现领域带来了革命。
基因组庞大规模序列的可利用性、高通量基因表达检测方法的发展及大规模数据分析能力的提高,为药物发现展现了广阔的前景。
然而,新基因不等于新药靶点或新药物。
目前,药物发现的主要挑战之一,就是要快速估测和了解新基因的生物学功能,确定该基因是否能够成为药物靶点或直接作为治疗药物(基因药物或蛋白质药物) ,即进行功能基因的筛选研究。
功能基因的筛选研究正在成为当今药物及药物靶点发现的重要途径,同时也为深入了解疾病的发生和发展过程、药物作用机制以及新的疾病诊断、预防、治疗策略的建立奠定了基础。
这一领域的迅速发展很大程度上借助于众多技术方法的发展和应用,本文对其中一些主要方法及其研究进展进行了综述。
1、功能基因筛选的基本策略目前,国内外进行功能基因筛选研究的基本策略包括: (1) 通过表达谱差异分析、生物信息学分析和基因克隆等途径获得候选基因; (2) 对候选基因进行功能评价(identification of function ,可在基因组、转录、蛋白质组和代谢产物等水平进行); (3) 基因功能确证(validation of function); (4) 决定开发战略。
1. 1 差异表达筛选功能基因获得候选基因的研究路线之一是通过正常和疾病组织的表达谱差异分析(expression profiling of normal and diseased tissues) 获得疾病的相关基因,进一步进行基因功能的筛选研究(图1) 。
全基因组重测序在鸡中的应用和研究进展
更高的需求，科研工作者开发了一些新的比对软件（如 MAQ），该软件通过使用复杂的概率模型，可以快速 准确地比对单个样本的短读长，缺点是比对速度慢，不 支持缺口比对，不适用于比对发生插入缺失的读长 [8]； SOAP 软件由深圳华大基因（BGI）自主研发，已写入 标准 C++ 语言，可以与许多应用程序兼容，支持多线程 并行计算，可以进行缺口比对，且拥有 DNA 双末端比对、 小 RNA 发现以及 mRNA 标签序列等特殊模块 [9]，缺点 是检出率比 MAQ 低，且错误率较高，也存在一定的弊 端；BWA 软件是基于 Burrows-Wheeler 转换背景而来， 可以将读长与参考基因组序列准确高效地比对，且允许 一定的错配和缺口，可以兼容二代测序平台 Illumina 和 SOLiD 的测序结果，运行速度比 MAQ 快 10~20 倍，准 确率也较高，是目前常用的二代测序比对分析软件 。 [10] 1.2 变异检测 变异检测是重测序过程中序列比对之后 更重要的一环。目前 GATK 是常用的分析工具 ， [11] 该 软件可以较好地兼容二代测序平台的数据，且可以对 质量值进行校正。可检出诸如 SNP、InDel、SV、CNV 等基因组水平的主要变异 。 [12-13] 现已发现 SNP 约占基 因组全部遗传变异的 90%，是目前遗传学领域基因组研 究的主要热点之一 。 [14] InDel 是新近发现的生物基因组 中的遗传变异形式，由于经常无法确定序列是插入还是 缺失，故将这两类变异合并为 InDel[15]。SV 包括的类 型较多，如 50 bp 以上长度碱基的缺失和插入、染色体 倒置、易位、串联重复、拷贝数变异等，也是导致基因 组遗传变异的主要因素之一，有时 SV 对生物体的表型 变异影响会比较显著 [16]。CNV 属于结构变异，仅在基 因组有大量片段重排时产生，是一种存在于不同个体或 群体中复杂的多等位变异 [17]，CNV 也是造成基因组遗 传变异的因素之一。 1.3 测序深度 测序深度是指测序获得的碱基总数与基 因组大小的比值或在基因组中测量每个碱基的平均次 数，是重测序的一个重要指标，也是影响变异检出的一 个关键因素 。 [18] 不同的测序深度，其测序成本和检出 结果也不同。近年来，测序成本虽已逐渐降低，但如果 大规模使用，对一些课题组来说，仍然是沉重的经济负 担。对于测序深度的选择，已有研究发现，低于 4X 时， 只覆盖整个基因组的 95%，且假阳性变体的数量偏多； 10X 的测序深度，覆盖度可达全基因组的 99%，可以达 到平稳期，是实现平台覆盖和发现准确变异比较理想的
茶树基因组与测序技术的研究进展
茶叶科学 2021，41（6）：743~752Journal of Tea Science 收稿日期：2021-07-27 修订日期：2021-08-31基金项目：福建省“2011协同创新中心”中国乌龙茶产业协同创新中心专项（闽教科〔2015〕75号）、福建农林大学茶产业链科技创新与服务体系建设项目（K1520005A01）作者简介：王鹏杰，男，博士，主要从事茶树遗传育种与生物技术研究。
*通信作者：********************；**************茶树基因组与测序技术的研究进展王鹏杰1,2，杨江帆1，张兴坦1,2*，叶乃兴1*1．福建农林大学园艺学院，茶学福建省高校重点实验室，福建 福州 350002；2. 中国农业科学院深圳农业基因组研究所，广东 深圳 518120摘要：茶树具有高度杂合、基因组庞大及高度重复等特点，这导致茶树基因组的前期研究进展缓慢。
基因组测序技术的迅速发展有力推动茶树基因组的解析与完善。
综述了基因组测序技术的发展，将近年来茶树基因组的组装与研究进展按照草图水平、染色体水平和单体型水平进行分类，探讨茶树基因组未来的应用与发展方向，为茶树功能基因组学研究和精确分子育种提供参考。
关键词：茶树；测序技术；基因组；染色体水平；单体型中图分类号：S571.1；Q52 文献标识码：A 文章编号：1000-369X(2021)06-743-10Research Advance of Tea Plant Genomeand Sequencing TechnologiesWANG Pengjie 1,2, YANG Jiangfan 1, ZHANG Xingtan 1,2*, YE Naixing 1*1. College of Horticulture, Fujian Agriculture and Forestry University, Key Laboratory of Tea Science at Universities in Fujian, Fuzhou 350002, China;2. China Agricultural Genome Institute at Shenzhen, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Shenzhen 518120, ChinaAbstract: The tea plant has the characteristics of high heterozygosity, large genome and high duplication, which has led to the slow progress of the preliminary research on the tea plant genomes. The rapid development of genome sequencing technologies has strongly promoted the deciphering and improvement of the tea plant genomes. This article reviewed the development of genome sequencing technologies, and classified the assembly and research progress of tea plant genomes in recent years according to the draft level, chromosome level and haplotype level. By discussing the future application and development direction of tea plant genomes, it provided a reference for the functional genomics research and precision molecular breeding in tea plants.Keywords: Camellia sinensis , sequencing technology, genome, chromosome level, haplotype茶树[Camellia sinensis (L.) O. Kuntze]是我国重要的经济作物，我国是世界上最早栽培茶树和利用茶叶的国家[1]。
生物序列数据分析中的突变检测和信号分析研究
生物序列数据分析中的突变检测和信号分析研究随着生物学研究的不断深入，越来越多的生物序列数据被生成并积累下来。
这些数据包含大量的信息，对于揭示生物进化、疾病机制等方面有着重要的意义。
但是，这些数据也存在着一些问题，如噪声、测序错误等，这些问题对分析结果的准确性造成了影响。
在生物序列数据分析中，突变检测和信号分析是两个重要的研究领域。
本文将分别介绍这两个方向的研究进展和方法。
一、突变检测突变是指基因组序列发生改变，包括单核苷酸多态性（SNP）、插入/缺失（InDel）和结构变异（SV）等。
突变检测可以帮助我们了解不同物种的进化关系、研究疾病的发生机制等。
虽然现在有很多方法可以进行突变检测，但是由于生物序列数据一般比较大，算法复杂度较高，因此如何准确、高效地检测出突变点一直是研究人员的热点问题。
在目前的研究中，主要有两种突变检测的思路：比对法和非比对法。
比对法是将待检测序列与已知参考序列进行比对，找出相应的突变点。
常用的比对工具包括BWA、Bowtie、BLAST等。
非比对法则是直接对序列进行统计和分析，不需要参考序列。
常见的非比对工具有GATK、FreeBayes、VarScan等等。
虽然比对法和非比对法各有优缺点，但是随着技术的不断革新，两种方法之间的差距正在逐渐缩小。
一些研究人员建议，根据不同的应用场景，选择合适的突变检测思路和工具进行分析。
二、信号分析信号分析是指对比较小的生物序列（如RNA测序或蛋白质质谱分析等）进行分析，从中提取相关的信号特征。
这种技术可以用于研究转录组的表达、疾病的机制等方面。
相比较于DNA序列数据，RNA或蛋白质序列数据的特点是长度较短，高度变异。
对于信号数据的处理，目前常用的方法有以下几种：1.差异表达分析差异表达分析可以帮助我们比较不同样本之间的RNA或蛋白质表达水平是否有显著差异。
这种方法的基本流程是对数据进行预处理，如对序列进行去除低质量序列、去除适配体等质量控制步骤，然后利用一些统计学方法（如DESeq2、edgeR）计算不同表达水平的基因或蛋白质。
基因组学研究进展
基因组学研究进展基因组学是研究生物个体基因组的组成、结构、功能和调控等方面的学科。
自从“人类基因组计划”(Human Genome Project)启动以来，基因组学领域取得了长足的进展，包括第一代测序技术的快速发展、第二代测序技术的出现、人类基因组及其他物种基因组的测序、基因组的组装和注释等方面。
本文将在此基础上，介绍目前基因组学研究的一些前沿进展和应用领域。
一、第三代测序技术第一代测序技术基于Sanger测序原理，能够获取极高质量的测序结果，但速度较慢、成本较高以及不能同时处理大量样品。
第二代测序技术则利用高通量并行测序技术，实现了快速、便宜和高通量的基因组测序，迅速推动了基因组学研究的发展。
然而，第二代测序技术存在测序长度过短、错配率高、GC偏差等问题，难以有效应对基因组的结构、重复序列等复杂性。
因此，第三代测序技术应运而生。
第三代测序技术的代表是单分子测序技术，其核心技术是通过将DNA单分子固定在纳米孔中，并通过电子信号检测技术实现对DNA序列的读取。
与第二代测序不同，第三代测序技术具有单分子、长读长、高准确性和低偏差等优点，可以对基因组的结构、变异、重复序列等问题进行更加深入的研究，对生命科学领域的研究具有重要价值。
二、人类基因组变异研究人类基因组研究是基因组学领域的一大研究方向。
近年来，随着测序技术的发展和降低成本，人类基因组研究获得了突破性进展。
目前，全球已经完成了大量人类基因组测序工作，如1000 Genomes Project，iChinese Project，UK Biobank等，这些项目提供了全球范围内的人类基因组变异数据。
基于这些数据，研究人员对人类基因组的单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism, SNP)、结构变异、重复序列、基因组分析等进行深入研究，发现了大量人类基因组中与重要生理和疾病相关的变异。
通过这些分析，可以更好地理解人类基因组的进化历史以及在遗传疾病诊断、预防和治疗等方面的应用。
山东小毛驴全基因组选择信号检测
河南农业科学,2021,50(2):145-150Journal of Henan Agricultural Sciencesdoi :10.15933/ki.1004-3268.2021.02.018收稿日期:2020-08-11基金项目:山东省农业良种工程重大课题(2013lz016,2017LZGC020,2017LZN022);山东省现代农业产业技术体系驴创新团队建设专项(SDAIT -27);山东省重点区域引进急需人才项目(2019-58);山东省农业重大应用技术创新项目(SD2019XM 008);2019年乡村振兴重大专项(S190503110001-lcy );内蒙古自治区科技厅关键技术攻关计划项目(2019GG381)作者简介:陈建兴(1980-),男,山西运城人,副教授,博士,主要从事马属动物资源开发利用研究㊂E -mail:kuaihuilai2004@通信作者:孙玉江(1963-),男,山东烟台人,教授,博士,主要从事马属动物分子遗传育种与繁殖研究㊂E -mail:s36s@山东小毛驴全基因组选择信号检测陈建兴1,2,童家兴1,张孝忠2,张向阳3,王宇鑫4,孙玉江2,5(1.赤峰学院化学与生命科学学院,内蒙古赤峰024000;2.青岛农业大学动物科技学院,山东青岛266109;3.内蒙古东阿黑毛驴牧业有限公司,内蒙古赤峰024328;4.东阿阿胶股份有限公司,山东聊城252200;5.东营职业学院,山东东营257091)摘要:为研究不同驴品种间的群体分化程度,检测全基因组选择信号,以挖掘山东小毛驴(SDL )重要性状相关的候选基因,基于山东小毛驴和德州驴的三粉类群(DZS )㊁德州驴的乌头类群(DZW )㊁广灵驴(GL )以及华北驴(NC )等5个驴群体共计60个个体全基因组重测序数据,利用群体遗传分化系数(F st )和核苷酸多样性比值(πratio )方法检测山东小毛驴与其他驴群体间的选择信号,共找到39个落入选择信号区域的候选基因㊂与DZS 群体相比,检测出强选择信号候选基因5个,分别是Fsip1㊁AHNAK2㊁CTAGE2㊁CYP3A12㊁LOC106830441;与DZW 群体相比,检测出强选择信号候选基因5个,分别是NKG2DL1㊁KLK1E2㊁CTAGE2㊁FAM170A ㊁LOC106823932;与GL 群体相比,检测出强选择信号候选基因6个,分别是NKG2DL1㊁AHNAK2㊁CTAGE2㊁FAM170A ㊁LOC106823932㊁LOC106848008;与NC 群体相比,检测出强选择信号候选基因2个,分别是CTAGE2㊁FAM170A ㊂这些候选基因主要在免疫㊁生殖㊁细胞作用等通路中发挥重要的作用,说明山东小毛驴在免疫力和生殖能力等性状上经历了人工选择㊂关键词:山东小毛驴;基因组重测序;选择信号;候选基因;遗传分化系数中图分类号:S822㊀㊀文献标志码:A㊀㊀文章编号:1004-3268(2021)02-0145-06Detection of Selection Signatures of Population-Specific Whole-GenomicRegions Selected in Shandong Little DonkeyCHEN Jianxing 1,2,TONG Jiaxing 1,ZHANG Xiaozhong 2,ZHANG Xiangyang 3,WANG Yuxin 4,SUN Yujiang 2,5(1.College of Chemistry and Life Science,Chifeng University,Chifeng 024000,China;2.College of Animal Science andTechnology,Qingdao Agricultural University,Qingdao 266109,China;3.Inner Mongolia Dong E Black DonkeyAnimal Husbandry Co.,Ltd.,Chifeng 024328,China;4.Dong E E Jiao Co.,Ltd.,Liaocheng 252200,China;5.Vocational College of Dongying,Dongying 257091,China)Abstract :This experiment was conducted to study genetic differentiation among different donkeypopulations by genome-wide detection of selection signatures and search the candidate genes related toimportant traits of Shandong little donkey (SDL ).This study was based on the whole genome re-sequencing data of 60donkeys from 5donkey populations including SDL,Dezhou Sanfen donkey(DZS),Dezhou Wutou donkey (DZW ),Guangling donkey (GL)and North China donkey (NC ).The selectionsignals between SDL and other donkey populations were detected by population genetic differentiationindex(F st )and ratio of nucleotide diversity (πratio )method.As a result,39candidate genes were河南农业科学第50卷detected in the positive selection signal pared with DZS,five candidate genes with strong selection signals were detected,including Fsip1,AHNAK2,CTAGE2,CYP3A12and LOC106830441. Compared with DZW,five candidate genes with strong selection signals were detected,including NKG2DL1,KLK1E2,CTAGE2,FAM170A and pared with GL,six candidate genes within strong selection signals were detected,including NKG2DL1,AHNAK2,CTAGE2,FAM170A, LOC106823932and pared with NC,only two candidate genes with strong selection signals were detected,including CTAGE2and FAM170A.These candidate genes mainly played important roles in the immune,reproductive,cellular and other pathways,revealing that SDL experienced artificial selection in the traits of immunity and reproductive traits.Key words:Shandong little donkey;Whole-genome re-sequencing;Selective signal;Candidate gene; Genetic differentiation index㊀㊀山东小毛驴(SDL)过去主要产地在胶东半岛㊁沂蒙山区和鲁中平原[1],旧称胶东小毛驴,因现在中心产区在海阳等地,又称海阳小毛驴[2]㊂山东小毛驴体质外形与华北驴类同,属小型驴,具有体型小㊁挽力大㊁耐粗饲㊁抗逆性强等特点[2]㊂现代农业机械化和交通业的快速发展,驴的役用地位迅速降低,使得山东小毛驴种质资源迅速衰减,遗传多样性下降,育种潜力逐渐丧失㊂家畜遗传资源问题是全球性生物资源问题的组成部分,与人类未来的生存与发展紧密相关[3]㊂驴产业又是我国的特色产业㊁民生产业和创新产业[4],随着我国社会经济发展和中国特色社会主义建设的不断推进,独特的驴遗传资源将会越来越珍贵,对山东小毛驴的种质资源的保护开发将会日趋重要㊂不同品种驴在体型外貌㊁生长性能㊁抗病力和适应性等方面存在较大差异,这些差异是自然选择与人工选择共同作用于一些目标基因定向选择出来的结果,而选择信号是与选择相对应的基因组信息,是选择在基因组上留下的印迹,通常表现为受选择的DNA片段或位点多态的降低或者基因的纯合[5]㊂随着单核苷酸多态性(SNP)芯片和第二代测序技术成本的不断降低,利用选择信号分析来揭示引起畜禽性状表型差异的遗传机制的相关研究日益普遍㊂吕世杰等[6]利用选择性清除方法筛选郏县红牛和中国荷斯坦奶牛2个品种间差异的基因组区域,通过与动物数量性状座位(QTL)数据库中牛繁殖性状相关QTLs进行比对,认为CFDP1㊁CFDP2和FAM204A基因可优先作为牛繁殖性状相关候选基因㊂PETERSEN等[7]使用固定指数分析寻找了马的基因组的选择信号,研究结果表明,MSTN㊁ECA11和DMRT3基因受到了选择,另外通过关联分析发现,MSTN内含子的1个SNP和启动子的1个InDel 与肌纤维比例有关㊂樊英智[8]通过对我国6个不同类型的家驴品种群体(共57头)进行全基因组混池重测序,分析了不同类群基因组间的选择信号,找到与驴品种表型如体尺㊁毛色等性状有关联的11个候选基因㊂通过对不同驴品种进行基因组重测序,检测不同驴品种群体间基因组的选择信号的差异,有助于揭示品种群体的进化历史,了解重要表型性状形成的遗传基础㊂目前,对山东小毛驴基因组选择信号的检测还未见报道㊂利用群体遗传分化系数(F st)和核苷酸多样性比值(πratio)方法,对山东小毛驴与德州驴的三粉类群(DZS)㊁德州驴的乌头类群(DZW)㊁广灵驴(GL)㊁华北驴(NC)等4个驴群体间的选择信号差异进行分析,以期筛选出山东小毛驴的选择信号区域,探讨山东小毛驴特性的形成原因,旨在为山东小毛驴的保护和利用提供参考㊂1㊀材料和方法1.1㊀供试动物及样品本研究采用4个驴品种(5个群体)共60头驴作为供试动物(表1)㊂对所有样本均采集颈静脉血液10mL于EDTA抗凝管中,置于-20ħ冰箱短暂保存后于干冰保鲜盒中快递至美吉生物公司(上海)进行后续研究㊂1.2㊀测序数据利用超声波将检测合格的样品基因组DNA片段化形成随机片段,对片段化的DNA进行末端修复㊁3ᶄ端加A㊁连接测序接头后,再利用磁珠吸附富集400bp左右的随机片段,经PCR扩增形成测序文库㊂构建好的测序文库通过Illumina HiSeq TM平台进行测序,测序策略为Illumina PE150㊂测序数据已上传到NCBI的SRA数据库,SRA号为SAMN14484743 SAMN14484802㊂1.3㊀SNP、InDel检测与注释本研究采用BWA软件[9]将高质量测序数据比对到参考基因组序列(https://www.ncbi.nlm.nih.641㊀第2期陈建兴等:山东小毛驴全基因组选择信号检测gov/genome/7038)上,利用GATK软件[10]进行比对后校正,并进行SNP和Small InDel标记的检测;利用SnpEff软件[11]和参考基因组的基因预测信息进行变异功能注释,得到SNP㊁InDel的功能注释信息㊂表1㊀供试驴信息Tab.1㊀Information of donkey samples群体Population体型Body size毛色Coat color产地Locality of growth数量/头Number SDL小型灰色山东省烟台市海阳市10 DZS大型三粉山东省聊城市东阿县14 DZW大型黑色山东省德州市禹城市11 GL大型三粉山西省大同市广灵县12 NC小型灰色内蒙古赤峰市阿鲁科尔沁旗131.4㊀Fst 与πratio计算F st计算公式:F st=(MSP-MSG)/[MSP+(n-1) MSG][12]㊂其中,MSP为群体间均方差,MSG为群体内均方差,n为校正后平均样本大小㊂F st可用来评价群体间的分化程度,该值越接近1说明两群体间分化程度越高,越接近于0说明两群体间分化程度非常有限㊂对于高质量SNP(次等位基因频率maf不低于0.05,缺失率miss为0,样本测序深度不低于5),利用VCFtools软件[13]计算了两两群体间的F st值(2Mb窗口,10kb步长滑窗)㊂Π= ij x i x jπij,其中,x i x j分别代表第i个和第j个序列的对应频率,πij则为2个序列之间不同位点所占百分比㊂Π是遗传变异的1个量化值,用于表征某一种群多态性的强弱,通常用于衡量种群内或种群间的多样性,该值不依赖于样本大小[14]㊂每个群体的πratio值也使用VCFtools软件[13]进行计算,同样是2Mb窗口,10kb步长滑窗㊂1.5㊀群体间选择信号检测本研究采用基于F st和πratio的方法对5个驴群体间的选择信号进行检测㊂F st和πratio分别选取阈值0.95和0.05(分位数),关联F st和πratio提取相应候选区域(取重叠区域),并提取相应区域内的变异位点信息㊂采用选择性清除方法,分别对SDL与其余4个驴群体进行比较分析,检测到相应的选择信号区域㊂选择信号强弱的判定,根据VCFtools软件筛选出有选择性消除位点相应的注释,选择注释级别为HIGH而排除MODERATE和LOW的结果㊂对选择信号区域中存在的基因,通过在GeneCards数据库()或NCBI Gene(/gene/?term=)中查询基因注释来确定基因功能㊂2㊀结果与分析2.1㊀5个驴群体变异检测结果5个驴群体的全基因组重测序,共获得740.57G 高质量数据,平均每个样本获得了12.34G的数据㊂将高质量测序数据比对到参考基因组之后,总共获得了10096033个SNP(SDL㊁DZS㊁DZW㊁NC㊁GL分别占72.03%㊁77.01%㊁71.62%㊁74.99%和70.34%)和1311358个InDel(SDL㊁DZS㊁DZW㊁NC㊁GL分别占75.50%㊁79.71%㊁74.46%㊁76.86%和73.48%)㊂整体来看,2种变异(SNP和InDel)的最大比例均出现在德州驴的三粉类群中,而最小比例出现在广灵驴群体中(表2)㊂然而,杂合SNP和InDel数目以及πratio的最大值都出现在山东小毛驴群体中,而最低值都出现在华北驴群体中㊂观测杂合度和杂合SNP数㊁杂合InDel数一样,最大值出现在山东小毛驴群体中,最低值出现在华北驴群体中㊂转换颠换比(Ts/Tv)的最大值出现在山东小毛驴群体中,最低值出现在德州驴的三粉类群中(表2)㊂表2㊀5个驴群体的变异和遗传多样性指数Tab.2㊀Summary of variants and genetic diversity index from five donkey populations群体Population SNP数SNPnumber杂合SNP数Het SNPInDel数InDelnumber杂合InDel数Het InDel观测杂合度Obs Het期望杂合度Exp Het转换颠换比Ts/Tv核苷酸多样性比值πratioSDL DZS DZW GL NC 7272628777495972303177101408757108315191331402028136313012975431246848990056104522897648396357310078691824301647481595241495201425010.693880.690310.676880.680910.676720.404450.405810.398590.401790.400812.0872.0832.0842.0852.0850.425730.420840.417570.419260.41684741河南农业科学第50卷2.2㊀群体间遗传分化分析通过计算F st ,群体间的遗传分化程度能够得到估量,计算结果见表3㊂F st 值从DZS 和NC 群体间的0.00780到DZW 和SDL 群体间的0.011460㊂显然,各F st 值都非常低,接近于0(WRIGHT 认为[15],表3㊀5个驴群体间遗传分化系数Tab.3㊀F st estimates among five donkey populations群体Population DZWNCGLSDLDZS 0.0089500.0078000.0088770.009011DZW 0.0092150.0107710.011460NC 0.0095160.010029GL0.010716该值处于0~0.05,表明群体间遗传分化很小,可以不用考虑),表明这5个驴群体间的分化水平极低㊂2.3㊀山东小毛驴与其他4个驴群体的选择性清除结果选择性清除指新的有利突变会增加其频率并固定下来,导致其相邻核苷酸序列的差异下降或消除的过程[16]㊂为了检测到可能的选择性消除位点,采用基于F st 和πratio 的方法搜索寻找了驴的基因组中的高度固定的区域,筛选过程见图1,选择F st 值大于0.95分位阈值并且πratio 值小于0.05分位阈值的区域,筛选的具体结果见表4㊂蓝色点是筛选的候选区域,F st 值大于0.95分位阈值并且πratio 值小于0.05分位阈值Blue dots mean the regions with F st values greater than 0.95percentile and πratio values lessthan 0.05percentile of genome-wide values图1㊀F st 和πratio 选择的候选位点Fig.1㊀Candidate loci selected with F st and πratio㊀㊀由表4可知,山东小毛驴与其他4个驴群体共检测到正向选择区域95个,德州驴的乌头类群最多,共30个,华北驴最少,只有17个㊂为进一步了解这些信号选择区域的功能,对落入选择信号区域的39个基因及基因功能进行了生物信息学分析㊂山东小毛驴与德州驴的乌头类群比较,群体间信号选择区落入的基因数最多,有13个,与华北驴群体比较信号选择区落入的基因数最少,只有5个(表4)㊂经统计,与德州驴的三粉类群相比,群体间检测出强选择信号候选基因5个,分别是Fsip1㊁AHNAK2㊁841㊀第2期陈建兴等:山东小毛驴全基因组选择信号检测表4㊀山东小毛驴与其他驴群体信号选择区域Tab.4㊀Genomic regions of selection signatures between SDL and other donkey populations群体Population 正向选择区域数量Region numbers ofadaptive selection基因数Gene number强选择信号基因Genes of strongsignal selection基因功能Gene functionDZS2410Fsip1神经发育㊁生殖AHNAK2细胞作用㊁钙信号调节CTAGE2免疫CYP3A12药物代谢㊁脂肪代谢LOC106830441未知DZW3013NKG2DL1免疫KLK1E2免疫CTAGE2免疫FAM170A细胞作用㊁生殖LOC106823932未知GL2411NKG2DL1免疫AHNAK2细胞作用㊁钙信号调节CTAGE2免疫LOC106848008未知FAM170A细胞作用㊁生殖LOC106823932未知NC175CTAGE2免疫FAM170A细胞作用㊁生殖㊀注:基因名称只列出了强信号选择的位点㊂㊀Note:Only the genes of strong signal selection showed in this table.CTAGE2㊁CYP3A12㊁LOC106830441;与德州驴的乌头类群相比,群体间检测出强选择信号候选基因5个,分别是NKG2DL1㊁KLK1E2㊁CTAGE2㊁FAM170A㊁LOC106823932;与广灵驴相比,群体间检测出强选择信号候选基因6个,分别是NKG2DL1㊁AHNAK2㊁CTAGE2㊁FAM170A㊁LOC106823932㊁LOC106848008;与华北驴相比,群体间检测出强选择信号候选基因2个,分别是CTAGE2㊁FAM170A㊂落入强选择信号的10个基因(表4中强选择信号基因列中显示的所有基因),大多与免疫㊁生殖以及细胞作用和代谢相关㊂3㊀结论与讨论本研究采用基于F st和πratio的方法对山东小毛驴和德州驴的三粉类群㊁德州驴的乌头类群㊁广灵驴㊁华北驴等5个驴群体进行了选择信号分析㊂SNP和InDel的最大比例出现在德州驴的三粉类群中,这可能与德州驴自古以来都是优秀大型驴种有关[17],一直与各地驴种之间存在交流,不断有优秀的个体引入该群体,而SNP和InDel的最小比例出现在广灵驴群体中,这与广灵驴目前处于保种状态是相一致的㊂因为处于保种状态,很少有其他驴品种与之交流,必然导致群体近交系数增大,纯合度提高,而群体多样性以及SNP和InDel的比例下降㊂然而,杂合SNP和InDel数目以及πratio的最大值都出现在山东小毛驴群体中㊂尽管山东小毛驴各驴体高明显较德州驴小,而且毛色多为灰色,但很可能与其地理位置相近的德州驴有杂交,也可能与地缘位置较近的河北省的一些驴种有基因交流,而杂合SNP和InDel数目以及πratio的最低值都出现在华北驴群体中,可能与华北驴距离各驴种都较远,而且也可能与采集的样本来自偏远的蒙古族村子有关,与其余驴种很少有杂交,几乎没有外源基因导入该群体㊂遗传分化通常是生物长期进化的产物,受交配系统㊁生物历史和基因流等生物特征的影响㊂WRIGHT[15]认为,如果F st<0.0500,各群体间就几乎没有分化㊂本研究中,各驴群体间的F st值介于0.00780~0.011460,明显低于具有混合交配系统或几年寿命的物种的F st值,表明各驴群体在遗传上很相似㊂这也凸显了对这些驴品种进行保护的必要性,不及时进行保护,现今犹存的一些群体特征会随着群体间杂交而逐渐消失㊂Fsip1是一种生精细胞特异性表达蛋白,也是精子鞭毛纤维鞘的成分,在成年动物的睾丸组织有超高水平的表达,其次为中枢神经系统也有一定表达,已知参与组装AKAP4辅助调节蛋白激酶A (PKA)㊂LIU等[18]发现,Fsip1在HER2过表达型乳腺癌中能够与HER2直接结合调控乳腺癌细胞的生长和侵袭㊂随后,LIU等[19]发现,Fsip1能够通过诱导自噬,减少线粒体生成及增强和激活AMPK途径来调节三阴性乳腺癌细胞的耐药性㊂AHNAK2是AHNAK2基因编码的1个较大的核蛋白,该蛋白质可能通过与钙通道蛋白相结合在钙信号调节中发挥重要作用[20]㊂NKG2DL1是NKG2D这种免疫受体蛋白的配体,该受体因为具有抗病毒和抗肿瘤功能近些年引起了广泛关注[21]㊂KLK1E2基因编码的是丝氨酸蛋白酶的1个亚基,该酶具有广泛的生理941河南农业科学第50卷功能,越来越多的证据表明其参与癌症发生,有些分子具有作为癌症和其他疾病新的生物标志物的潜力㊂有研究表明,KLK1在流感病毒感染早期就干预抗病毒防御,调节流感感染的严重程度,慢性阻塞性肺病患者KLK1表达降低可能导致流感恶化[22]㊂或许受到选择的这些基因对于山东小毛驴适应严酷环境的能力至关重要,这些基因才会在山东小毛驴群体内逐渐固定下来㊂这暗示山东小毛驴可能在免疫相关过程中经历了一定的选择作用,对揭示山东小毛驴免疫性状的遗传机制具有一定的意义㊂这也说明相对于其他驴种,山东小毛驴在抗病力强㊁繁殖力强这些优良性状上经历了较强的人工选择㊂本研究利用5个驴群体共计60个个体的全基因组重测序数据,对山东小毛驴群体选择信号进行了检测分析,检测到选择信号的区域共计95个,落入这些区域并且选择信号强的候选基因有10个㊂相比于其他4个驴群体,山东小毛驴在免疫㊁生殖等性状上经历了人工选择㊂致谢:感谢内蒙古阿鲁科尔沁旗太极天驴集团有限公司的钟勇先生和舒蕾先生在采集华北驴样本时的大力支持;感谢国家级广灵驴保种场姜正广先生和许增孝先生在采集广灵驴样本时的大力支持;感谢东阿阿胶股份有限公司嵇传良先生在采集德州驴样本时提供的大力支持;感谢山东海阳小毛驴保种繁育基地由松利先生在采集山东小毛驴样本时提供的大力支持㊂参考文献:[1]㊀中国马驴品种志编写组.中国马驴品种志[M].上海:上海科学技术出版社,1987.Editorial Section of the Horse and Ass Breeds in China.Horse and ass breeds in China[M].Shanghai:ShanghaiScientific&Technical Publishers,1987.[2]㊀张孝忠,陈建兴,张国梁,等.山东小毛驴概述[J].农业科学,2019,9(9):770-775.ZHANG X Z,CHEN J X,ZHANG G L,et al.Overview ofthe Shandong little donkey[J].Hans Journal ofAgricultural Sciences,2019,9(9):770-775. 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功能基因组学的研究进展
功能基因组学的研究进展近年来，功能基因组学成为了生物学研究的热点之一。
功能基因组学是一门综合性学科，涉及基因的表达、转录、翻译、修饰和调控等多个层面。
在这个领域中，着眼于理解基因组信息的功能与基因组上下游元素之间的相互作用。
随着高通量测序技术的发展，大量数据的获得为功能基因组学的发展提供了巨大助力。
本文将介绍功能基因组学的研究进展，包括学科的定义、研究方法、研究的内容以及未来趋势。
一、功能基因组学的定义功能基因组学也称为功能基因组学，是一门研究细胞和生物体生物大分子（例如DNA、RNA、蛋白质）的功能和相互作用的学科。
它是一门相对较新的学科，是传统基因组学的延伸。
传统基因组学研究基因的序列、组成和功能，而功能基因组学强调研究基因组的功能。
与传统基因组学相比，功能基因组学关注的不只是基因本身，而是注重挖掘基因与其他分子之间的相互作用，细致分析基因行使功能的生物学机制。
二、功能基因组学的研究方法1.基因芯片技术基因芯片技术作为一种有效的高通量研究方法，可以同时监测几千至数万个生物学分子的表达变化。
基于基因芯片技术，研究者可以通过检测基因的表达量来鉴定基因，以及确定其调节和表达机制，有用于研究从基因表达调控到代谢生物过程等。
2.基于基因型的关联分析基于基因型的关联分析（GWAS）是一种探访特定性状（例如疾病）的表型和一个或多个基因型之间的关联的方法。
通过全基因组关联分析，可以识别与表型相关的SNP（单核苷酸多态性），并确定哪些SNP与表型相关，这可以有助于解释表型的遗传学基础，发现序列变异与疾病的关系，从而推理出疾病的机制。
3. 高通量测序技术随着高通量测序技术的发展，功能基因组学研究的信号和拆解被彻底重构。
通过测序，可以产生高度重复的数据，比如大肠杆菌和百足鼠肯德基的真菌基因组。
此外，性能分子可以在单个单细胞水平进行研究，来研究细胞异质性，并获得更多信息。
经过测序，转录组数据可以准确地说明基因的表达模式，长非编码RNA和是否被转录。
功能基因组学的研究内容与方法
基因组学的研究从结构基因组学
法 基 本 原 理 是 从 转 录 本 特 定 位 置（靠 近 % 端） & 分离出短核苷酸序列（ ，它包含了能代 ’ (） 表该转录本的足够信息 将一个体系的所有转录本 中这一短序列分离并连接到一个克隆载体中进行测 序，便可以得到该体系所有转录本的表达情况 这 种方法在正常、癌旁、癌组织中基因的差异表达研 究方 面 有 独 到 的 优 点，有 助 于 发 现 肿 瘤 特 异 基
行，而且反过来又有助于对基因组的进一步了解 它有效地补充了差异显示、微点阵、表达序列标签 （ "）分析、直接或间接消减杂交、染色体连锁 ［ ］ 分析及核酸测序等研究基因组的方法 与蛋白质组分析相应的一个领域是癌发生学 （ ） 对一个特定细胞基因组表达的所 有蛋白质进行质量和数量分析，可确定全部蛋白质 表达谱
生物信息学在功能基因组学中的应用
生物信息学（ ）是用数理和信息 科学的观点、理论和方法去研究生命现象，组织和 分析呈指数增长的生物学数据的一门学科 研究 和蛋白质，以计算机为主要工具，发展各种 软件，对日益增长的 和蛋白质的序列和结构 进行收集、整理、储存、发布、提取、加工、分析 和发现生物信息学由数据库、计算机网络和应用 软件三大部分组成结构基因组学提供了巨大的 和蛋白质数据，功能基因组学的一个任务就 是如何充分利用数据库去研究基因功能 综上可见，虽然 最初目标的实现已指日 可待，结构基因组研究已接近尾声，但后基因组时 代的功能基因组学已经来临，其内容丰富繁杂，需 要我们不断地创造新方法、开发新技术去完成这个 跨世纪任务 参
个基因组的办法来寻找新的显性或隐性突变该方 法需要大量的小鼠杂交群体，工作量较大，但这种 全基因组扫描法是筛查整个基因组中单一突变的最 好方法，因为任何一个导致一定表型的可能突变都 可以被检测出来
禽白血病病毒基因组和检测方法研究进展
禽白血病病毒基因组和检测方法研究进展作者：曾依翎相雪莲许丹宁曹楠来源：《乡村科技》2019年第16期[摘要] 禽白血病病毒（ALV）可引起患病禽类恶性肿瘤，造成严重的经济损失。
对于ALV的监控以及快速灵敏诊断方法的开发是防控ALV的关键。
基于此，本文介绍ALV的基因组结构以及当前常用的ALV检测方法，为进一步深入研究ALV的致病机理以及开发诊断试剂提供依据。
[关键词] 禽白血病病毒;基因结构;诊断方法[中图分类号] S855.3 [文献标识码] A [文章编号] 1674-7909（2019）16-98-4禽白血病病毒（Avian Leukosis Vius，ALV）可以引起禽类多种具有传染性的良性和恶性肿瘤性疾病，具有感染率高但发病率低的特点[1]。
感染禽白血病病毒的临床表现包括血管瘤、髓细胞样白血病、成髓细胞白血病、成红细胞性白血病、结缔组织性肿瘤、骨硬化病及淋巴细胞性白血病等[2-3]。
ALV对养禽业造成的危害是多方面的：一是直接发病，病鸡产生肿瘤，最终死亡;二是免疫抑制，发病鸡继发多种疾病，对疫苗免疫应答差，生产性能受到严重影响[4-5];三是危害子代鸡，祖代或父母代鸡一旦发病，将严重影响雏鸡的质量[6]。
ALV可以通过母鸡的生殖系统传染给子代，使雏鸡在出生时便带毒，排出的胎粪又能水平传播，传染整个雏鸡群，因此日龄越小的鸡群越容易通过水平传播感染。
更有报道从鸡场工作人员体内检测出了ALV抗体，说明ALV对公共卫生存在潜在威胁[7]。
1 禽白血病病毒基因组研究进展ALV属于禽α反转录病毒属，根据病毒的囊膜蛋白特性等将ALV分为A～J 10个亚群[8]，以及新发现的K亚群[9]。
其中，从鸡分离到的有7个亚群[10]，分别为A、B、C、D、E、J、K亚群。
ALV对热不稳定，对脂溶性溶剂敏感，对紫外线有一定抗性。
电镜下病毒颗粒为球形，直径80～145 nm，表面有约8 nm纤突，外层由囊膜包裹，囊膜表面有穿膜蛋白和表面蛋白，决定病毒的宿主范围，致密的核心呈二十面体，含二倍体RNA、反转录酶、整合酶等复制所需组分。
分子医学检测方法的研究进展
分子医学检测方法的研究进展摘要：分子医学是一门快速发展的新兴领域，在疾病的早期诊断和治疗中起到了重要作用。
本文将重点介绍分子医学检测方法的研究进展，包括PCR技术、基因芯片技术和单细胞测序技术等。
引言：分子医学是通过研究和应用细胞和分子水平的生物学原理和技术来诊断、治疗和预防疾病的一门学科。
近年来，随着基因组学和生物技术的迅速发展，分子医学检测方法逐渐成为疾病诊断和治疗的重要手段。
本文将对分子医学检测方法的研究进展进行综述。
一、PCR技术的研究进展PCR（聚合酶链式反应）技术是一种基于DNA复制的技术，通过复制和扩增DNA片段，使其达到可检测的水平。
近年来，PCR技术在分子医学中的应用得到了广泛开展。
例如，在病原体检测方面，PCR技术可以快速、准确地检测出微生物感染，如病毒、细菌或寄生虫。
此外，PCR技术还可以应用于肿瘤诊断，通过检测肿瘤细胞中特定基因的突变情况，实现早期肿瘤的诊断和治疗。
二、基因芯片技术的研究进展基因芯片技术是一种基于DNA序列的高通量分析技术，可以快速检测上万个基因的表达水平。
目前，基因芯片技术在分子医学领域有广泛的应用。
例如，在肿瘤研究中，基因芯片技术可以帮助鉴定肿瘤的亚型、分析预后预测因子以及筛选靶向治疗的药物。
此外，基因芯片技术还可以用于个体化医学和药物研发等方面的研究。
三、单细胞测序技术的研究进展单细胞测序技术是一种能够在单个细胞水平上进行基因组学和转录组学分析的技术。
随着技术的不断发展，单细胞测序技术越来越成为分子医学检测的研究热点。
通过单细胞测序技术，研究者可以深入了解单个细胞的功能状态、基因表达以及细胞类型和组织结构等信息，进而揭示疾病的发生机制和治疗靶点。
特别是在癌症研究中，单细胞测序技术有助于发现肿瘤内部的异质性，为个体化治疗提供依据。
结论：分子医学检测方法的研究进展为疾病的诊断和治疗提供了重要的工具和理论基础。
PCR技术、基因芯片技术和单细胞测序技术等新兴技术的应用，不仅提高了疾病的早期诊断率和准确性，还为个体化医学和精准治疗奠定了基础。
晋南牛遗传结构特征及选择信号分析
晋南牛遗传结构特征及选择信号分析戎艳花;贾雪纯;李鹏飞;田国富;朱芷葳【期刊名称】《中国畜牧兽医》【年(卷),期】2024(51)1【摘要】【目的】阐明晋南牛的遗传结构特征,通过选择信号检测挖掘与晋南牛经济性状相关的候选基因,探究其在进化过程中的受选择情况。
【方法】对晋南牛和红安格斯牛全基因组测序数据进行分析,鉴定2个群体的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)标记,分析其在基因组的位置及其结构特征,基于SNP信息进行主成分分析(PCA)、构建状态同源矩阵(IBS);采用群体遗传分化指数(Fst)和核苷酸多样性比值(θπ)方法联合筛选晋南牛基因组受到强烈选择的区域,并对筛选到的受选择基因进行数量性状基因座(QTL)定位、GO功能和KEGG通路富集分析。
【结果】晋南牛群体SNPs位点主要分布于基因间区域,其次位于内含子区域。
PCA和IBS分析结果表明,晋南牛和红安格斯牛2个群体间不存在杂交现象,且晋南牛群体中个体间遗传距离较远。
通过Fst和θπ联合分析共筛选到188个潜在受选择区域。
QTL分析结果表明晋南牛的选择信号多与生长、肉质及抗病性状相关。
GO功能和KEGG通路富集分析显示,筛选到晋南牛强受选择的与经济性状相关的候选基因11个,包括组织蛋白酶1(CATHL1)、CATHL3、组织蛋白酶抗菌肽(CAMP)、CATHL4、RAS1激酶抑制因子(KSR1)、梅氏同源框1(MEIS1)、不规则片段极性蛋白1(DVL1)、多梳组无名指1(PCGF1)、RB转录辅助抑制因子1(RB1)、再生家族成员4(REG4)和卷曲类受体7(FZD7),在其外显子区域均检测到了SNP位点;除MEIS1、PCGF1、PZD7基因外,其他基因均存在非同义突变位点,且KSR1基因存在获得终止密码子的突变,CAMP基因存在获得终止密码子的突变和缺失终止密码子的突变;与红安格斯牛相比,晋南牛存在6个特有的受选择基因:CATHL1、CATHL4、CAMP、MEIS1、PCGF1、PZD7,主要与抗病性、生长和骨骼肌发育等相关。
生物信息学专业毕业论文选题参考基因组学数据分析与癌症研究进展综述
生物信息学专业毕业论文选题参考基因组学数据分析与癌症研究进展综述1.引言在现代医学领域中，癌症一直是世界各地医学研究的焦点。
随着技术的不断进步，特别是基因组学数据分析技术的发展，研究人员能够更深入地了解癌症的发病机制和治疗方法。
本综述将针对基因组学数据分析与癌症研究之间的关系进行综合分析，并探讨其在癌症研究中的应用。
2.基因组学数据分析概述2.1 基因组学数据的获取通过高通量测序技术，研究人员可以获取到大量的基因组数据，如基因表达数据、DNA甲基化数据、基因突变数据等。
这些数据为癌症研究提供了重要的信息，并成为深入研究癌症发病机制的基础。
2.2 基因组学数据的处理与分析对于获取到的基因组数据，研究人员需要进行一系列的处理与分析，以提取出有用的信息。
数据预处理、数据归一化、差异表达基因的筛选等是基因组学数据分析的常见步骤。
3.基因组学数据分析在癌症研究中的应用3.1 癌症的基因突变分析基因突变是癌症发生发展的重要因素之一。
通过基因组学数据分析，研究人员可以鉴定与癌症相关的突变基因，并研究其在癌症中的功能和作用机制。
3.2 癌症的基因表达分析基因表达分析通过比较正常组织和癌症组织的基因表达水平差异，可以发现参与癌症发生发展的关键基因。
这些差异表达基因可以用于癌症的分类、预后评估和治疗靶点的筛选等方面。
3.3 癌症的DNA甲基化分析DNA甲基化是一种常见的表观遗传修饰方式，在癌症中起着重要的作用。
通过基因组学数据分析，可以揭示DNA甲基化在癌症中的变化模式，并探究其与基因表达调控和肿瘤发生发展的关系。
4.基因组学数据分析挑战与发展趋势4.1 数据存储与管理挑战随着基因组学数据规模的不断扩大，数据存储和管理成为一个亟待解决的问题。
研究人员需要开发更高效的数据存储与管理系统，以确保数据的安全性和可靠性。
4.2 方法与算法改进基因组学数据分析中的方法和算法也需要不断改进和创新。
例如，开发更准确的差异表达基因筛选方法，提高基因突变检测的灵敏度和特异性等，这些都是当前亟需解决的问题。
植物功能基因组的主要研究方法及其应用
植物功能基因组的主要研究方法及其应用摘要概述了植物基因功能的主要研究方法，并论述了主要技术如cDNA微阵列与基因芯片技术、反向遗传学技术、表达序列标签(EST)、蛋白质组学、生物信息学等及其应用。
关键词植物功能基因组；方法；应用基因组学(genomics)指对所有基因进行基因组作图、核苷酸序列分析、基因定位和基因功能分析的一门科学[1，2]。
许多生物全基因组的破译，使基因组学的研究有了一次质的突破：从结构基因组学开始过渡到功能基因组学。
结构基因组学(structural genomics)是通过基因作图、核苷酸序列分析以确定基因组成、基因定位的一门科学。
功能基因组学(functional genomics)代表基因组分析的新阶段，被称为后基因组学(post genomics)，旨在利用结构基因组学丰富的信息资源，应用高通量、大规模的实验分析方法，结合统计和计算机分析来研究基因的表达、调控与功能，基因间、基因与蛋白质、蛋白质与底物、蛋白质与蛋白质之间的相互作用以及生物的生长、发育等规律[3]。
传统的遗传学的方法已不能适应现在基因组学的发展，cDNA微阵列(cDNA micro-array)和基因芯片(gene chip)法、反向遗传学、表达序列标签(expressed sequence Tag，EST)、蛋白质组学、生物信息学等方法相继诞生，为基因组学的研究奠定了坚实的基础。
1cDNA微阵列与基因芯片法cDNA微阵列和基因芯片都是基于Reverse Northern杂交以检测基因表达差异的技术。
二者的基本原理是利用光导化学合成、照相平板印刷以及固相表面化学合成等技术，在固相支持物上固定成千上万个cDNA、EST或基因特异的寡核苷酸探针，并与放射性同位素或荧光标记的靶DNA进行杂交，然后用相应的检测系统进行检测，根据杂交信号强弱及探针的位置和序列，即可确定靶DNA的表达情况以及突变和多态性的存在。
该技术优点在于可以同时对大量基因，甚至整个基因组基因的表达差异进行对比分析。
《2024年MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究进展》范文
《MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究进展》篇一一、引言MicroRNA（miRNA）是一类内源性的、非编码的小RNA分子，它们在生物体内起着重要的调控作用，通过与靶基因的mRNA进行碱基互补配对，进而抑制基因的表达。
随着基因组学和生物信息学的发展，miRNA靶基因的寻找及鉴定方法日益受到研究者的关注。
本文旨在探讨当前MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法的研究进展。
二、MicroRNA靶基因的寻找方法1. 生物信息学预测法生物信息学预测法是当前最常用的miRNA靶基因寻找方法。
通过分析miRNA与mRNA的序列互补性，结合各种算法和软件，如TargetScan、miRanda、PicTar等，可以预测出潜在的miRNA 靶基因。
这些算法的准确性和灵敏度随着技术的发展而不断提高，使得预测的靶基因更为精确。
2. 基因芯片技术基因芯片技术可用于检测特定细胞或组织中miRNA的表达情况，结合已知的miRNA序列，可确定哪些基因可能是miRNA 的潜在靶基因。
此技术具有高通量、高灵敏度的特点，为大规模筛选miRNA靶基因提供了可能。
3. 报告基因法报告基因法是一种通过构建含有miRNA靶位点的报告基因载体，检测miRNA对报告基因表达的影响，从而确定miRNA的靶基因的方法。
此方法具有较高的灵敏度和特异性，但操作相对复杂。
三、MicroRNA靶基因的鉴定方法1. 荧光素酶报告实验荧光素酶报告实验是一种常用的鉴定miRNA靶基因的方法。
通过构建含有miRNA靶位点的荧光素酶报告载体，检测miRNA 对荧光素酶活性的影响，从而确定miRNA的靶基因。
此方法具有较高的准确性和灵敏度。
2. 突变体分析突变体分析是通过构建miRNA靶位点的突变体，观察突变后对miRNA调控的影响，从而确定miRNA的靶基因。
此方法可以验证生物信息学预测结果的准确性。
3. 蛋白质印迹法蛋白质印迹法是一种通过检测蛋白质表达水平的变化来确定miRNA靶基因的方法。
选择信号在黄牛身上的应用研究发展
文献综述题目: 选择信号在黄牛身上的应用研究发展研究综述姓名:专业:班级:学号:指导老师: 职称:年月日选择信号在黄牛身上的应用研究发展张三指导教师：摘要：本文归纳了选择信号技术在黄牛身上的应用进展的主要内容，概括了国内外关于选择信号在黄牛身上应用的观点，总结了选择信号目前在黄牛身上的研究成果，指出了选择信号在黄牛身上应用的的研究需求，提出了今后的研究方向。
关键字：选择信号；黄牛；基因测序1 研究背景人类驯化畜禽的历史悠久，驯化使人们不再仅靠狩猎和采集生活，也形成了适于不同地理环境的品种，丰富了地方遗传资源的多样性[1]。
由于自然选择和人工选择，黄牛在基因组上留下了不同的遗传印记，这些遗传印记即为选择信号，通过黄牛的遗传印记可以了解其遗传多样性，也更有利于选育品种和保护资源。
随着分子标记与计算机技术的迅猛发展，目前畜禽全基因组选择信号的研究已经成为畜禽群体基因组学研究的热点。
运用基因组学不仅可以分析动物的表型变异，而且可以获得生物的分子遗传标记[2]。
全基因组选择信号的研究主要有两个目标：第一，探索物种进化的分子机制；第二，寻找基因组区域与生物学功能或表型之间的关联性。
因为这些选择区域可能存在一些生物功能或适应上的潜在关系[3]。
本文主要对黄牛的选择信号研究进展进行综述。
黄牛属于我国固有的普通牛种，角短，毛短，皮毛有黄褐色、黑色或杂色。
遗传性状稳定, 头部略粗大，角形不同。
体质粗壮，构造紧密，肌肉发达，四肢强健，蹄质坚实。
研究黄牛生长发育相关基因，可对黄牛特性及品种标准, 并确定由役用兼用型向肉用兼用型发展的选育方向，促进了黄牛数量的发展和质量的提高[4]。
随着科学技术的不断进步，基因测序技术的日臻完善和普及，使得人们全面的了解黄牛的基因构成，人们了解黄牛的遗传多样性。
基因测序技术在对黄牛的信号选择研究上提供了理论基础。
2 国内与国外研究2.1 国内研究2.1.1 国内研究牛种种质资源在全世界范围都是一项十分珍贵的财富，在人类历史的演变中发挥了非常重要的作用。
基因信号的分析及其在疾病预测中的应用
基因信号的分析及其在疾病预测中的应用随着生物科技的不断发展和进步，基因信号的分析已经成为了一种非常重要的手段。
通过对基因信号的分析，我们可以更好地理解生物体内发生的过程，也可以提前预测某些疾病的发生。
一、基因信号的分析方法基因信号的分析方法一般可以分为两种：基于DNA测序技术的方法和基于表达水平的方法。
1. 基于DNA测序技术的方法DNA测序技术已经非常成熟，可以用来确定普通人类基因组的序列。
通过对基因组序列的比对和分析，我们可以找到人类基因组中位点的数量，以及每个位点的等位基因。
在基于DNA测序技术的基因信号分析中，我们可以使用单核苷酸多态性（SNP）检测方法和基因组结构变异检测方法来获得特定位点的信息。
2. 基于表达水平的方法基于表达水平的方法通常需要对RNA进行分析。
该方法可以帮助我们了解基因在特定时刻和特定环境下的表达情况。
在这种方法中，我们通常使用微阵列技术或RNA测序技术来收集RNA信息，进而研究基因表达。
二、基因信号在疾病预测中的应用基因信号的分析可以为疾病预测和治疗提供极大的帮助。
1. 遗传性疾病预测对遗传性疾病的预测是基因信号分析最常见的应用之一。
通过基因信号的分析，我们可以确定哪些基因可能与疾病相关，并提前诊断出患有遗传性疾病的风险。
2. 肿瘤预测和治疗肿瘤是一个高度复杂的疾病，因此需要使用多种基因信号分析方法来识别肿瘤相关基因。
通过对肿瘤相关基因的分析和比对，我们可以确定特定肿瘤类型的基因表达模式。
3. 药物反应和剂量预测基因信号的分析还可以预测药物对特定个体以及特定疾病的反应。
通过基因信号分析，我们可以确定特定基因的变异是否会影响药物吸收、代谢和清除，从而预测特定剂量对疾病的实际疗效。
三、基因信号分析面临的挑战基因信号分析面临着一些挑战。
其中最关键的挑战之一是分析和解释大规模基因数据。
目前，科学家们能够在非常短的时间内生成大量的基因数据，但是解读这些数据的工作却非常耗时费力。
基于群体分化指数fst的绵羊全基因组选择信号检测
52020.01·试验研究 | Experimental research 图1 灌注后的肾血管 图2 肾血管铸型标本 2.2 讨论2.2.1 脏器取材与灌注材料选取为保证制作标本能很好地体现器官的真实结构，应选用新鲜未固定的标本。
摘取肾脏时为方便清洗与灌注，应尽量靠近动静脉起始处剪断肾动脉与肾静脉，保留较长的血管蒂，并保留较长的输尿管。
常见的灌注材料——过氯乙烯溶液虽具有较好的流动性和爽滑性，但过氯乙烯溶液挥发后，其收缩力大需要多次灌注，操作烦琐。
选用自凝牙托材料作为填充剂，其具有可在预聚时任意调整灌注液的浓度，聚合反应成型后材料的收缩率小，不用补注[3]，流动性好，能灌注到非常微细的管道的优点。
使用自凝牙托材料制成的标本精美，饱满。
2.2.2 对器官组织采用合适的灌注浓度和方法制作肾脏血管灌注标本时由于毛细血管官腔细小，为能使标本充分地表现出其应有的立体结构，灌注时应采用较低浓度的灌注材料进行灌注，其适宜灌注比例为1∶1.5～1∶2.5。
从解剖学的角度分析，家兔的肾脏有特殊动脉供血系统，肾动脉在肾内的分布具有节段性，通常分为5个节段，各个节段的交通支缺乏，具有脉多支变异或畸形、狭窄、硬化等缺点增加灌注的难度。
而肾静脉在肾内无节段性，且各个肾段之间吻合度高，若遇到多支肾静脉，即使一支静脉太细或损害，还可通过另一支静脉进行灌注，并且能弥补肾动脉多支变异或畸形、狭窄、硬化等而引起的不易灌注的缺点[4]。
3 结论采用从静脉进行灌注的逆行灌注的方法对肾脏血管进行灌注[5]。
通过逆行灌注的方法进行灌注，可以让填充剂快速充满整个肾脏血管管腔，保证标本的完整性。
采用家兔肾脏作为灌注器官，灌注时的工作量较小，所用灌注材料少，且不需要重复灌注，因此不再需要提前插管，可直接将注射器针头固定在血管上，用注射器进行清洗与灌注。
运用针头灌注时，应该迅速的完成灌注，若灌注时间太长，针头会被自凝牙托材料填充剂阻塞，影响灌注效果。
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第40卷第5期2019年5月家畜生态学报Vol.40No.5 Acta Ecologiae Animalis Domastici May2019o学科动态氥因组水平的选择信号及其检测方法研究进展王宇占，赵毅强(中国农业大学生物学院，北京100193)［摘要］在进化过程中，自然或人工选择在基因组上留下了各种选择信号的印迹。
探究不同物种或同一物种不同种群之间的选择信号有助于我们研究物种的进化历史，筛选优势等位基因并应用于遗传育种之中。
本文详细介绍了各种经典的选择信号检测方法及其适用场景,并讨论了各自的优缺r和未来的发展方向。
［关键词］选择信号；单核｛酸多态性；生物进化［中图分类号］S811.5［文献标识码］A［文章编号］1005-5228(2019)05-0001-06 doi：10.3969/j.issn.1673-1182.2019.05.00119世纪中叶，英国生物学家达尔文提出了生物进化论学说，认为选择可以改变个体之间的适应性和繁殖力匚1〕，十年后，孟德尔发现了遗传定律，随后摩尔根揭示了染色体的遗传机制，20世纪中叶，沃森和克里克发现了DNA双螺旋结构。
基于达尔文等人的进化学、遗传定律等学说，科学家结合数理统计等数学知识提出了现代综合进化论，认为自然选择的作用单位是群体，强调渐进式的进化。
化物化中了、物体自然选择，强烈的人工选择。
随着二代测序技术的成熟和快速发展，累积了越来越多的测序数据，可大范围检测基因组上留下的选择印记，这些印记称为选择信号(signature of selection)［2］。
通过分析基因组上的选择信号了解种群的进化历史，并对研究生物进化以及遗传育种等问题提供帮助。
比如检测选择信号可以帮助我们确定基因组上哪些优势等位基因受到了选择的青睐，哪些在进化过程中被逐渐淘汰，一些研究选择信号知名的例子如人类不同族群的乳糖耐受性变化3、水稻稻芒的选择等⑷。
1选择作用于DNA变异在DNA序列水平上可检测到的遗传变异主要包括染色体结构变异(structural variants，SVs)、小片段序列的插入缺失(indel)和单核@酸多态(single nucleotide polymorphism,SNP)［5］。
单核@酸多态主要指基因组在单个核昔酸水平上的变异。
相比于染色体结构变异，单核@酸多态性在基因组上数量更多，分布更广泛，且易于进行分型，目前分析大多基于单核@酸多态选择主要包括正选择，负选择，平衡选择几个类型。
正选择(positive selection)指适应性高的等位基因受到选择，频率增大［7\负选择(negative selection)又称纯化选择，是指突变的等位基因适应性较低，在选择中处于劣势，因此该等位基因在群体中会被淘汰8。
平衡选择(balanced selection)是指杂合子相比于纯合子具有更高的适应性，选择压力有助于维持等位基因在群体中的平衡⑼。
研究结果表明，大部分的新发突变是有害的，只有很少一部分是有益的。
有害的突变经自然或人工选择下其频率逐渐在群体中降低直到消失，有益的突变频率则会在群体中上升，甚至达到固定。
由于 突变位点与周围的位点存在连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)，位点被选择后该位点周围多态性下降，这种现象称为选择性清除(selection sweep)10〕。
由于正选择是生物适应性进化的主要机制，且往往在基因组上留下明显的选择信号，目前大多数研究都集中在寻找正选择信号上。
故本文主要介绍正选择信号的检测方法。
［收稿日期］2018-07-19修改日期;2019-01-08［基金项目］国家自然科学基金(U1704233)［作者简介］王宇占(1994—)，男，山西长治人，硕士，主要从事生物信息学研究。
E-mail：yuzhanwang@头［通讯作者］赵毅强(1980—)，男，湖南常德人，副教授，博士生导师，主要从事生物信息学研究。
E-mail：yiqiangz@2家畜生态学报第40卷2正选择信号的检测方法目前检验正选择信号的方法，大部分通过比较观测到的基因组特征与中性模型下的特征的差异来做出结论。
如果差异显著则排除中性，认为可能受到了选择。
经典的检测方法可以分为如下几类：2. 1物种间的比较方法HKA(Hudson-Kreitman Aguade test)检验由Hudson等人于1987年提出，认为在中性进化模型下种内多态性(polymorphism)和种间分歧度(divergence)成正相关关系。
如果在进化过程中有自然选择发生，则会发生种内多态性小于种间分歧度的情况。
HKA检验的应用有许多前提条件，需要比较两个基因(一个为参考基因，另一个为待检验的是否受选择的基因)，且至少需要两个群体，并要求几个不同的等位基因需是独立的即不存在连锁关系。
HKA检验的统计量构建如下：—YL-“(SA—宜(SA))2|YL-1)(sf—E(sf))2V ar(S A)十V ar(S f)十Y L-1)(D—E(D i))2“、V ar(D)⑴式中：S A表示A物种的第i个基因座位的多态性位点数目，S f表示B物种的第i个基因座位的多态性位点数目，D表示A、B两物种在第i个基因座位的多态性位点数目。
HKA检验本质上是对种内多态性和种间分歧度的卡方检验。
Hudson等利用HKA检验对黑腹果蝇和果蝇的Adh基因和5，Adh侧翼序列进行了分析，并发现Adh基因受到了选择。
Adh基因转录翻译形成，物体的关键酶。
K a/K s(又称d z/d s或3)是非同义取代率与同义取代率的比值［12］。
非同义取代是指编码区核@酸的改变引起了氨基酸的变化，反之则为同义取彳^0一般认为，同义取代是中性的，其取代率用来反映中性情况下的变化速率。
Yang等「13〕提出了利用最大似然法用一个密码子置换的马尔可夫来适配两条序列的数据，然后通过模拟的模型参数计算d N和d S。
：—dN—P n/p s3、cy-d S-p N/p S(2)式中：P n/P s表示发生的同义和非同义取代数目的比率，p N/p S表示蛋白质上没有发生选择时对应的比率［14］0当3〉1时，非同义取代率高于同义率，提示同的改变了境青睐。
当3-1时，非同义取代率与同义取代率相同，是中性进化理论的典型特征。
当3<1时，非同义取代率低于同义取代率，提示非同义取代受到了负选择，也是大多数情况下能观测到的现象。
Chen等〔15〕利用K a/K s量化八个驯化动物的选择效率，结合历史有效群体大小，验证了在驯化过程中有效群体大小的改变会对选择效率产生重要影响，并强调了维持有效群体大小对提高动物育种效率的重要性。
2.2基于基因频谱的方法Tajimas D是基于中性突变理论的一种检测方法。
该方法首先计算群体多态性位点数S和平均非匹配数兀。
多态性位点定义为任一序列任一碱基上和其他序列该位点存在区别，该位点就称为多态性位点。
平均非匹配数是指两条序列之间存在的非匹配位点的个数，最后在总体中计算平均值［16\在计算多态性位点数时，只进行位点计数并不考虑不同等位基因频率高低。
而在计算平均非匹配数时由于综合了多个两两比较的结果，实际上考虑到了不同等位基因频率高低。
将多态性位点数和平均非匹配数两者联系起来，在某种程度上就可以反映不同情况下差异位点数和等位基因频率差的关系。
Tajima s D检验的统计量计算公式如下：(3)式中：n表示平均非匹配数，S表示多态性位点数,a为Y(n—?1，n表示n个用于分析的DNA序列。
当Tajimas D-0时，表明群体处于中性进化状态。
当Tajimas D<0时，提示低频变异位点多于中性预期，表明群体经历了负选择事件或者群体扩张。
当Tajimas D〉0时，提示高频变异位点多于中性预期，表明群体处于平衡选择［17\Tajimas D根据多点基因频率进行检测，但当某一个点因为周围的位点受到选择而出现基因搭车效应时，该点也会表现为负。
灰斑鸠广泛分布于世界各地「18〕，已有人从生态学方面研究了其扩张过程「19〕，但对灰斑鸠的遗传多样性方面知之甚少。
Bagi等囱对欧亚大陆的143只灰斑鸠的mtDNA进行了测序，发现了52种不同的单倍型。
将单倍群树分为两组分别为A和B,利第5期王宇占，等：基因组水平的选择信号及其检测方法研究进展3用Tajima'sD中性检验发现，A组D=-2.606(P< 0.001)、B组D=0.674(P〉0.05)。
作者分析认为携带了A组单倍群的灰斑鸠经历了群体扩张事件。
2.3基于连锁不平衡的方法EHH(extended haplotype homozygosity)由Sabeti等血〕于2002年提出。
该方法首先对一个群体划分核心单倍型，接着由不同核心单倍型向外扩展,计算其与外围SNP组成的扩展单倍型占其相应核心单倍型的比率。
总的来说，EHH被定义为两个随机选择的携带相同的核心单倍型的染色体，在从核心区域到x点(附近某一SNP)的整个区域相同的概率。
其本质反映了核心单倍型与周围SNP 的连锁不平衡程度。
当某一核心单倍型的EHH值相比于其他核心单倍型较高时，则认为该核心单倍型受到了正选择。
总结EHH的计算公式如下：EHH t=⑷式中：C t表'核心单倍型t的总数，e t h'代表核心单倍型t为基础向两端扩展形成的第i个扩展单倍型在群体中的总数，s是基于核心单倍型t构成的所有扩展的单倍型总数「22〕。
Sabeti等s在亚欧非三个人群中对G6PD这一基因划分了核心单倍型，通过前人研究发现其中G6PD-CH8这一核心单倍型具有对疟疾的抗性，具有这一核心单倍型的人群患疟疾的风险减少了50%。
通过对该核心单倍型的扩展单倍型计算EHH值发现,G6PD-CH8这一核心单倍型相对应的扩展单倍型EHH值高于其它核心单倍型，说明G6PD-CH8的扩展单倍型受到了选择，表现出了较高的连锁不平衡程度。
为了进一步判断G6PD-CH8较高的EHH值相比于其他核心单倍型的EHH值是否显著，Sabeti 等加又引入了REHH这一概念。
REHH是该位点某一核心单倍型的EHH与不包括该核心单元型的其它所有核心单倍型组合的EHH的比率。
Sabe-ti等发现G6PD-CH8的REHH值显著偏离其他扩展单倍型的REHH。
REHH计算公式如下：iHS是Voight等曲于2006年提出的一种单倍型选择信号检验方法。
Voight等曲通过对EHH线下面积的积分提出了1HS。
首先利用划窗的方法对窗口内要检验的SNP位点进行祖先(ancestral core allele)或衍生等位基因划分(derived core allele)。