【正文】 證數(shù)據(jù)分析的清晰， 全基因組高分辨率中國(guó)（東亞）人群遺傳變異圖譜的繪制 需要收集大量人類家系，通過(guò)家系回溯確保其遺傳背景對(duì)相應(yīng)族群的代表性（ Fst1%）。 研究?jī)?nèi)容 預(yù)期目標(biāo) 第 四 年 1） 根據(jù)產(chǎn)出數(shù)據(jù)，進(jìn)一步完善各 種建庫(kù)技術(shù)，并進(jìn)行流程化標(biāo)準(zhǔn)化； 2） 根據(jù)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析結(jié)果，進(jìn)一步進(jìn)行多態(tài)性檢出軟件的優(yōu)化 3） 大規(guī)模多態(tài)性分析標(biāo)準(zhǔn)流程的建立 4） 對(duì)新發(fā)現(xiàn)的 SV和 indel進(jìn)行 PCR測(cè)序驗(yàn)證 5） 產(chǎn)出各種大規(guī)模多態(tài)性數(shù)據(jù)，包括 SNP、 indel，以及 SV。子課 題三是對(duì)子課題一、二所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和分析方法的綜合應(yīng)用。完成群體遺傳學(xué)分析。 針對(duì)生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)，定制高性能計(jì)算機(jī)解決方案，事先大規(guī)模重測(cè)序數(shù)據(jù)的管理、展示與共 享。 2）全基因組序列組裝軟件開(kāi)發(fā)。 1）文庫(kù)制備。包括質(zhì)量控制、序列比對(duì)、 SNP 檢出、 SV 檢出、 CNV 檢出、 indel 檢出等。 。另一方面， 20xx 年 11 月，本課題小組在世界著名的 Nature 雜志上，以封面文章的形式發(fā)表了第一個(gè)亞洲人基因組的重測(cè)序和數(shù)據(jù)分析工作，發(fā)現(xiàn)了超過(guò) 300 萬(wàn) SNP 位點(diǎn) 13 萬(wàn)插入刪除位點(diǎn)及 2682 例結(jié)構(gòu)性變異位點(diǎn)，也進(jìn)一步證實(shí)了使用這一技術(shù)對(duì)人類個(gè)體進(jìn)行測(cè)序并檢出多態(tài)性的可行性。如果對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行 4 倍基因組深度測(cè)序，在考慮測(cè)序錯(cuò)誤率，序列比對(duì)錯(cuò)誤率及分布均勻性等實(shí)際因素的情況下，仍然能夠準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)在人群 中頻率為 1%的多態(tài)性位點(diǎn)；在基因區(qū)所能有效檢測(cè)到的最低頻率甚至可達(dá) %。 、群體間的基因組變異研究提供支持。預(yù)計(jì)將申請(qǐng) 5 個(gè)以上軟件著作權(quán)，發(fā)表 10 篇以上 SCI 文章，其中包括 Nature、 Science 級(jí)別文章， 培養(yǎng) 20 名研究生 和一支年輕的、 國(guó)際 一流團(tuán)隊(duì)（百人以上）， 其中 30 名技術(shù)骨干 。 項(xiàng)目名稱： 全基因組高分辨率中國(guó)（東亞）人群遺傳變異圖譜的繪制 首席科學(xué)家： 王俊 深圳華大基因研究院 起止年限： 至 依托部門： 深圳市科技局 二、預(yù)期目標(biāo) 本項(xiàng)目的總體目標(biāo)： 全基因組高分辨率中國(guó)（東亞）人群遺傳變異圖譜的繪制 項(xiàng)目 旨在集中頂尖基因組中心的測(cè)序和數(shù)據(jù)分析能力，基于新一代測(cè)序技術(shù)平臺(tái)，通過(guò)對(duì) 400 個(gè)人類個(gè)體黃種人低深度全基因組重測(cè)序并結(jié)合少數(shù)個(gè)體和家系高深度測(cè)序的方法，繪制一張 黃種人 的人類遺傳變異圖譜，建立起一套基于重測(cè)序技術(shù)構(gòu)建重大疾病分 子標(biāo)記集的研究思路和技術(shù)路線，極大加速人類常見(jiàn)復(fù)雜疾病的研究。 模樣品收集流程，表型定義清楚、收集方法規(guī)范統(tǒng)一、個(gè)人信息記錄完整且保密。進(jìn)一步揭示人類基因組突變和遺傳重組發(fā)生的內(nèi)在機(jī)理。在基本的群體基因組學(xué)結(jié)構(gòu)的假定下，預(yù)期將發(fā)現(xiàn)至少 1500 萬(wàn)例以上的單核甘酸多態(tài)性位點(diǎn)和 100 萬(wàn)例以上的插入刪除多態(tài)性位點(diǎn)。通過(guò)第一個(gè)亞洲人基因組重測(cè)序項(xiàng)目（即“炎黃一號(hào)”）的順利開(kāi)展，目前我們課題組已經(jīng)建立了一套針對(duì)新一代測(cè)序儀的數(shù)據(jù)產(chǎn)生、數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。自主搭建專門的信息化管理系統(tǒng)，用于所有測(cè)序數(shù)據(jù)的電子信息化管理和質(zhì)量控制。 、詳盡的新一代人類遺傳多態(tài)性圖譜。根據(jù)需求，將分別構(gòu)建不同插入片段長(zhǎng)度的文庫(kù)，包括 200～500bp， 2～ 5kb 等。實(shí)現(xiàn)獨(dú)立于參考基因組，直接對(duì)特定數(shù)據(jù)進(jìn)行組裝的功能。 1）數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)與分析。提供超大規(guī)模數(shù)據(jù)的傳輸、展示與共享的解決方案。運(yùn)用子課題二中開(kāi)發(fā)的分析流程分析子課題一產(chǎn)出的大規(guī)模數(shù)據(jù)，并完成數(shù)據(jù)展示、共享工作。 6） 優(yōu)化查詢效率和任務(wù)調(diào)度； 7） 開(kāi)展群體遺傳學(xué)分析 1） 完善大片段文庫(kù)制備與 exome捕獲文庫(kù)制備技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)流程。如此大規(guī)模、高標(biāo)準(zhǔn)、多方協(xié)作的樣品收集工作，是前所未有的。在先前的研究中，我們通過(guò)“炎黃計(jì)劃”，完成了對(duì)第一個(gè)亞洲人基因組的測(cè)序和分析，建立起一套針對(duì)新一代測(cè)序數(shù)據(jù)的全基因組重測(cè)序分析流程。 目前的群體遺傳學(xué)分析方法，對(duì)于 indel 的利用并不十分充分，主要是由于基于之前的基因分型數(shù)據(jù)無(wú)法開(kāi)發(fā)出高效準(zhǔn)確的 indel 檢出方法。長(zhǎng)期以來(lái)，人類的歷史發(fā)展一直是人們熱衷于討論的一個(gè)話題。本課題產(chǎn)生的全基因組重測(cè)序數(shù)據(jù)、全基因組多態(tài)性數(shù)據(jù)，將提供給人們一份最為豐富的遺傳圖譜，將人與人之間基因組種種細(xì)微差異盡收其中。 （ 2） 第二項(xiàng)先導(dǎo)實(shí)驗(yàn)將選擇 60 個(gè)來(lái)自 HapMap3 個(gè)主要樣本人群的獨(dú)立個(gè)體，每個(gè)個(gè)體 2 倍測(cè)序深度，測(cè)序量相當(dāng)于 180 個(gè)二倍體基因組。繪制高密度、高分辨率的中國(guó)人群遺傳多態(tài)性圖譜，最終用于群體進(jìn)化歷史的回溯、多態(tài)性位點(diǎn)的注釋等。 建立 水稻、小麥、玉米 候選 骨干親本 選育以及 最佳親本組配的分子設(shè)計(jì)模型 ；提出綜合評(píng)估候選骨干親本和改良現(xiàn)有骨干親本的技術(shù)方法，指導(dǎo)并提高親本組配和育種效率。由我國(guó)科學(xué)家完成有關(guān)的基礎(chǔ)研究，具有明顯的原始創(chuàng)新特色。 （ 3）技術(shù)路線保障： 本項(xiàng)目所采用的技術(shù)路線充分反映了本學(xué)科領(lǐng)域的研究特色和前沿研究趨勢(shì)，具有雄厚的研究基礎(chǔ)，又體現(xiàn)了研究思路的創(chuàng)新，能夠保障獲得原始創(chuàng)新性成果。 候選骨干親本篩選、創(chuàng)制與利用 根據(jù)不同時(shí)期、不同生態(tài)區(qū)骨干親本遺傳構(gòu)成特點(diǎn)， 結(jié)合骨干親本 基礎(chǔ) 遺傳 圖譜 以及 重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因變異類型及其不同組合方式的遺傳效應(yīng)，篩選、創(chuàng)制對(duì)未來(lái) 5～ 10年 水稻、小麥、玉米等 主要糧食作物育種與生產(chǎn)具 有重要促進(jìn)作用的候選骨干親本， 并通過(guò)育種實(shí)踐 予以驗(yàn)證 。 第二年度： 研究?jī)?nèi)容： 骨干親本 關(guān)鍵基因組區(qū)段 構(gòu) 成的 解析與演變趨勢(shì) 以骨干親本（包括已有的骨干親本和正在形成的骨干親本）及其衍生品種為材料， 開(kāi)展多個(gè)生態(tài)環(huán)境下的表型鑒定和基因型鑒定，以 系統(tǒng)研究不同時(shí)期骨干親本中發(fā)揮關(guān)鍵作用的基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因的構(gòu)成及其組合方式，闡明不同時(shí)期、不同生態(tài)區(qū)骨干親本中重要基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因的演變趨勢(shì)，構(gòu)建骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜。 提出利用骨干親本基因型數(shù)據(jù)和表型數(shù)據(jù)開(kāi)展 水稻、小麥、玉米 候選 骨干親本 選育以及 最佳親本組配的 算法 ；提出綜合評(píng)估候選骨干親本和改良現(xiàn)有骨干親本的技術(shù)方法， 并付諸實(shí)踐 。 候選骨干親本篩選、創(chuàng)制與利用 根據(jù)不同時(shí)期、不同生態(tài)區(qū)骨干親本遺傳構(gòu)成特點(diǎn)， 結(jié)合骨干親本 基礎(chǔ) 遺傳 圖譜 以及 重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因變異類型及其不同組合方式的遺傳效應(yīng)和 分子設(shè)計(jì)模型，篩選、創(chuàng)制對(duì)未來(lái) 5～ 10年 水稻、小麥、玉米等 主要糧食作物育種與生產(chǎn)具有重要促進(jìn)作用的候選骨干親本， 并通過(guò)育種實(shí)踐 予以驗(yàn)證 。 第四年度： 研究?jī)?nèi)容： 骨干親本 關(guān)鍵基因組區(qū)段 構(gòu) 成的 解析與演變趨勢(shì) 以骨干親本（包括已有的骨干親本和正在形成的骨干親本）及其衍生品種為材料，采用表型組學(xué) 、遺傳學(xué) 和基因組學(xué)等分析技術(shù)，研究不同時(shí)期骨干親本中發(fā)揮關(guān)鍵作用的基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因的構(gòu)成及其組合方式， 初步 闡明不同時(shí)期、不同生態(tài)區(qū)骨干 親本中重要基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因的演變趨勢(shì)，構(gòu)建骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜，為基于全基因組分子設(shè)計(jì)育種提供依據(jù)。 建立 水稻、小麥、玉米 候選 骨干親本 選育以及 最佳親本組配的分子設(shè)計(jì) 模型 ；提出綜合評(píng)估候選骨干親本和改良現(xiàn)有骨干親本的技術(shù)方法， 并付諸實(shí)踐 。 候選骨干親本篩選、創(chuàng)制與利用 根據(jù)不同時(shí)期、不同生態(tài)區(qū)骨干 親本遺傳構(gòu)成特點(diǎn)， 結(jié)合骨干親本 基礎(chǔ) 遺傳 圖譜 以及 重要基因組區(qū)段、關(guān)鍵基因變異類型及其不同組合方式的遺傳效應(yīng)和 分子設(shè)計(jì)模型，篩選、創(chuàng)制對(duì)未來(lái) 5～ 10年 水稻、小麥、玉米等 主要糧食作物育種與生產(chǎn)具有重要促進(jìn)作用的候選骨干親本， 并通過(guò)育種實(shí)踐 予以驗(yàn)證 ， 為創(chuàng)立骨干親本育種理論奠定基礎(chǔ)。 一、研究?jī)?nèi)容 骨干親本 關(guān)鍵基因組區(qū)段 構(gòu) 成的 解析與演變趨勢(shì) 以骨干親本（包括已有的骨干親本和正在形成的骨干親本）及其衍生品種為材料，采用表型組學(xué) 、遺傳學(xué) 和基因組學(xué)等分 析技術(shù)，系統(tǒng)研究不同時(shí)期骨干親本中發(fā)揮關(guān)鍵作用的基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因的構(gòu)成及其組合方式，闡明不同時(shí)期、不同生態(tài)區(qū)骨干親本中重要基因組區(qū)段 /基因簇 /基因 /等位基因的演變趨勢(shì)，構(gòu)建骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜，為基于全基因組分子設(shè)計(jì)育種提供依據(jù)。 一般配合力對(duì)骨干親本形成的作用及其遺傳基礎(chǔ) 以骨干親本與典型非骨干親本構(gòu)建的測(cè)交群體或完全雙列雜交群體為材料，利用分子標(biāo)記、轉(zhuǎn)錄組學(xué)等技術(shù)，以穗粒數(shù)、粒重等產(chǎn)量性狀形成為主體，定位與產(chǎn)量相關(guān)性狀一般配合力密切相關(guān)的基因組區(qū)段，研究相關(guān)產(chǎn)量性狀一般配合力的傳遞規(guī)律，探討一般配合力對(duì)骨干親本形成的作用以 及骨干親本能夠衍生出大量主栽品種的遺傳學(xué)基礎(chǔ)；闡明 控制 一般配合力基因組區(qū)段與骨干親本的基礎(chǔ)遺傳 圖譜的關(guān)系。 闡明 水稻 、小麥、玉米 骨干親本的基礎(chǔ) 遺傳 圖譜的遺傳與 育種 效應(yīng)； 分析重要基因 和基因序列變異 5~6 個(gè)， 闡明 2~3 個(gè) 基因 /等位基因的功能 ； 發(fā)掘?qū)?shí)現(xiàn) 水稻、小麥、玉米 未來(lái)育種目標(biāo)具有重要價(jià)值的 關(guān)鍵 基因組區(qū)段 /基因簇 /基因各 2~3 個(gè) 。 培養(yǎng)博士研究生 7～ 9 名，碩士研究生 12～ 14 名。 一般配合力對(duì)骨干親本形成的作用及其遺傳基礎(chǔ) 以骨干親本與典型非骨干親本構(gòu)建的測(cè)交群體或完全雙列雜交群體為材料，開(kāi)展多個(gè)生態(tài)環(huán)境下的表型鑒定和基因型鑒定，以 定位與產(chǎn)量相關(guān)性狀一般配合力密切相關(guān)的基因組區(qū)段，研究相關(guān)產(chǎn)量性狀一般配合力的傳遞規(guī)律。 分析重要基因 和基因序列變異 3~4 個(gè)， 闡明 1~2 個(gè) 基因 /等位基因的功能。 培養(yǎng)博士研究生 5～ 7 名，碩士研究生 8～ 10 名。 一般配合力對(duì)骨干親本形成的作用及其遺傳基礎(chǔ) 以骨干親本與典型非骨干親 本構(gòu)建的測(cè)交群體或完全雙列雜交群體為材料，開(kāi)展多個(gè)生態(tài)環(huán)境下的表型鑒定和基因型鑒定，以 定位與產(chǎn)量相關(guān)性狀一般配合力密切相關(guān)的基因組區(qū)段，研究相關(guān)產(chǎn)量性狀一般配合力的傳遞規(guī)律。 分析重要基因 和基因序列變異 2~3 個(gè) 。 （ 5）條件保障： 骨干親本研究涉及到很多高技術(shù)的手段，要求有較先進(jìn)的儀器設(shè)備、大田和溫室設(shè)施。本項(xiàng)目通過(guò)解析骨干親本形成與利用規(guī)律，將豐富和完善農(nóng)作物品種高效改良理論，架起從育種材料