【文章內(nèi)容簡介】 重測序研究的運用1. SNP分子標記開 發(fā)2. 遺 傳圖譜構 建3. 群 體遺傳學分 析4. HapMap構建及 GWAS5. 突 變位點的定位材料選擇?RIL、 DH系等作圖群體?子代個體在100個以上測序?雙親 10X以上重測序?子代 的全基因組重測序或芯片分型標準信息分析SNP的檢測及注釋InDel的檢測及注釋SV的檢測及注釋高級信息分析?分子標記篩選?子代基因分型?遺傳圖譜構建和 QTL分析2 遺傳圖譜構建遺傳圖譜是 QTL定位的基礎。對作圖群體進行 低深度重測序或者 SNP分型 ，可以構建高分辨率的遺傳圖譜，通過連鎖分析，進行 QTL定位、進而輔助育種。應用：應用： 水稻重測序構建遺傳圖譜 大豆 SNP分型構建遺傳圖譜 火雞 SNP分型構建遺傳圖譜2 遺傳圖譜構建研究目的通過全基因組重測序檢測得到 SNPs進行基因分型實驗設計材料： 931日本晴， 150RIL測序策略： 每個RIL測 ，所得數(shù)據(jù)與 2個親本基因組數(shù)據(jù)相對比，找出 SNPs研究成果以 SNPs構建了高精度的 基因分型圖（ bin map） 。以 bins 為markers 構建了全基因組 高密度分子標記的連鎖圖譜 。標記的平均密度為 。案 例 —水稻重測序構建遺傳圖譜Huang X, Feng Q, Qian Q, et al. Highthroughput genotyping by wholegenome resequencing. Genome Research,2022,19:1068107610 RILs的 bin map理想 結 果示意圖 。 紅 色或 藍 色片段分 別 代表該 片段來自父本或母本利用高 質(zhì) 量的 SNP構建的 RIL群體 bin mapBin Map 研究目的利用 NGS開發(fā) SNP標記構，建遺傳圖譜將 scafford錨定回染色體。實驗設計材料： 大豆 RIL群體（ 444株） 、親本（ PI 46891William82）方法：對 PI468916 大豆進行酶切 ， illumina GA測序，然后用 golden gate array 進行子代分型研究成果選取 1,790個SNPs用于構建遺傳圖譜 。最終圖譜結果將97%的序列錨定回染色體。Hyten DL, Cannon SB, Song Q, et al. Highthroughput SNP discovery through deep resequencing of a reduced representation library to anchor and orient scaffolds in the soybean whole genome sequence. BMC Genomics. 2022, 11:38案 例 —大豆 SNP分型構建遺傳圖譜——輔助 Scaffold組裝到染色體研究目的SNP分型構建高密度遺傳圖譜實驗設計研究材料：18個全同胞家系火雞，含有 1008只 （35只 F1和 973只 F2）策略：SNP基因分型研究成果在 775個 SNP中， 570個 SNP的信息被采用而構建了一張 火雞的連鎖圖 。該圖含有 531個標記定位到 28個連鎖群 上，覆蓋基因組長度為 2,324cM，平均間隔為 ，其中最大的連鎖群（含 81個 loci）為 326cM。比較火雞和家雞的圖譜顯示在兩種家禽中存在 2個染色體間和 57個染色體內(nèi)的 基因組重組事件 。案 例 —火雞 SNP分型構建遺傳圖譜 Asianm ML, Bastiaansen JW, Crooijmans RP, et al. A SNP based linkage map of the turkey genome reveals multiple intrachromosomal rearrangements between the Turkey and Chinken genomes. BMC Genomics, 2022,11:647 重測序研究的運用1. SNP分子標記開 發(fā)2. 遺 傳圖譜構 建3. 群 體遺傳學分 析4. HapMap構建及 GWAS5. 突 變位點的定位材料選擇?樣品數(shù)量 30個以上?物種內(nèi)亞群的劃分明確，且相同亞群的個體具有一定的代表性測序?每個樣品全基因組重測序5X10X標準信息分析SNP的檢測及注釋InDel的檢測及注釋SV的檢測及注釋高級信息分析?連鎖不平衡分析?群體進化分析?群體結構分析?選擇分析等3 群體遺傳學分析選擇有 代表性品種 重測序，能夠 揭示物種在馴化過程中發(fā)生變化的機制 ，研究進化和馴化在基因組上留下的 “ 痕跡” ，重新找回因人工選擇而流失的優(yōu)秀基因。應用：應用：研究目的鑒定野生、栽培大豆的遺傳分化和選擇實驗設計研究材料：17野生大豆和 14株栽培大豆測序策略：illumina 每個個體 5X左右研究成果發(fā)現(xiàn)了 630多萬個 SNP, 篩選出 20多萬個 tag SNP.發(fā)現(xiàn)大豆基因組存在 較高程度的基因連鎖不平衡 和較高比例的單核苷酸非同義替換 /同義替換比例。香港中文大學 華大基因案 例 —大豆重測序Lam HM, Xu X, Liu X, et al. Resequencing of 31 wild and cultivated soybean genomes identifies pattern of geic diversity and selection. Nature geics, 2022,42(12):10531059研究目的通過全基因組重測序來識別 SNPs，InDel， SVs以及在馴化過程中起重要作用的候選基因?qū)嶒炘O計研究材料：29只家蠶和 11只野蠶測序策略： Solexa每個個體 3X左右研究成果家蠶和野蠶的 SNPs數(shù)分別是 14,023,573和13,237,865.確定了在馴化過程中可能起重要作用的 354個有選擇信號候選基因 。其中一個選擇信號區(qū)域僅含有一個基因 Sgf1， 而 Sgf1與產(chǎn)絲密切相關。西南大學 華大基因案 例 —家蠶重測序Xia QY, Guo YR,Zhang Z, et al. Complete Resequencing of 40 Genomes reveals domestication events and genes in silkworm (Bombyx). Science, 2022, 326: 433454家蠶 重測序發(fā)現(xiàn)的 354個候選馴化相關重要基因 表現(xiàn)出強烈的選擇信號，如產(chǎn)絲相關的重要基因 Sgf1 重測序研究的運用1. SNP分子標記開 發(fā)2. 遺 傳圖譜構 建3. 群 體遺傳學分 析4. HapMap構建及 GWAS5. 突 變位點的定位材料選擇?代表性自然群體 100個以上測序?3X以上重測序?或 30以上外顯子組重測序標準信息分析SNP的檢測及注釋InDel的檢測及注釋SV的檢測及注釋高級信息分析?TagSNP篩選，構建Hapmap?全基因組關聯(lián)分析4 HapMap構建及 GWAS通過對 核心種質(zhì)資源 進行重測序，結合物種 LD信息，構建物種 HapMap，獲得該物種 大量 Tag SNPs，應用 Tag SNPs進行 全基因組關聯(lián)分析（ GWAS)，從而挖掘功能相關基因。應用：應用：研究目的采用 GWAS的方法對水稻的 14個農(nóng)藝性狀進行分析。實驗設計材料： 517株水稻地方品種方法：所有個體進行 1X全 基因組重測序研究成果1. 構建了一張含 360萬個 SNP位點的水稻Haplotype map； ：將517株水稻分為了 3個亞群； 14個農(nóng)藝性狀進行全 基因組關聯(lián)分析 ，解釋 36%的表型變異。Huang X, Wei X, Sang T, et al. Genomewide association studies of 14 agronomic traits.Nature Geics,2022 ,42(11):961967案例 —水稻 GWAS 重測序研究的運用1. SNP