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  • 项目名称: 动植物全基因组重测序

概述

  随着测序成本降低和已知基因组序列物种增多,全基因组重测序已经成为动植物基因挖掘和研究群体进化的最为迅速、有效的方法之一。全基因组重测序对基因组序列已知物种的样品进行测序,并在个体或群体水平进行全基因组水平的差异性分析,可以全面的挖掘基因序列差异和结构变异。同时,在全基因组水平上扫描并检测与生物体重要性状相关的基因位点,具有重大的科研价值和产业价值。

技术优势

  1. 全基因组扫描,检测全基因组范围的变异信息,并开发高密度SNP标记

  2. 数据偏差小、高均一性,真实反应样本基因组信息

  3. 可检测到基因组内较大的结构性变异及基因拷贝数变化等

  4. 根据不同的研究目的,提供个性化分析方案并完成信息分析

生物信息分析

一. 标准信息分析内容

  测序数据基本分析;

  比对;

  产出数据统计;

  一致性序列生成;

  SNP检测、注释及统计。

二. 不同研究目的下信息分析内容

  变异检测

    SNP/InDel/SV检测、注释、统计

  遗传图谱构建

    BinMap/遗传图谱构建

    QTL定位

  群体进化研究

    群体进化树

    群体结构分析

    主成份分析

    连锁不平衡分析

    多态性分析

    选择分析

    种群历史研究

  HapMap构建

    群体结构分析

    连锁不平衡分析

    HapMap构建

  全基因组关联分析

    群体结构分析

    连锁不平衡分析

    全基因组关联分析

  点突变检测

  个性化分析

研究案例和参考文献

  1. Qi J, Liu X, Shen D, et al. A genomic variation map provides insights into the genetic basis of cucumber 

domestication and diversity. Nature genetics, 2013. 

 案例描述

  利用重测序技术对115个黄瓜品种进行重测序,揭开进化及多样性谜题。

研究方法

  30个印度品种、29个欧亚品种、37个东亚品种和19个西双版纳品种共4大类115个黄瓜品种,测序深度平均18.3X。

 研究结果

  印度品种表现出了更多的基因多样性;

  在驯化过程中,果蔬比谷物的基因多样性下降趋势更大;

  检测到112个候选驯化清除,黄瓜的味苦性状基因Bt上发现了一个长度为442kb富含67个基因的选择性区域;

  发现西双版纳品种中ore基因的CsaBCH1片段上第257个氨基酸发生了改变,这导致编码β-胡萝卜素羟化酶的基因失效。

 

  2. JM Chia, C Song,TZ Rong, RS Sekhon, et al..Maize HapMap2 identifies extant variation from a genome

 in flux. Nature Genetics, 2012, 44, 803–807 

 发表单位

  美国冷泉港实验室、华大基因等

 案例描述

  利用高通量测序技术构建第二代玉米HapMap,并进行遗传学分析。 

 研究方法

  103 株玉米(包括驯化前与驯化品系和一个代表性的近缘属Tripsacum),测序深度平均4.2X。

 研究结果

  构建了一张含5500万个SNP位点的第二代玉米HapMap;

  发现染色体结的存在或缺失造成了"种内"玉米基因组大小出现很大的差异;种间玉米基因组大小的变化主要与大量的转座子有关;

  综合利用玉米两代HapMap的标记数据对5个重要的农艺性状进行GWAS分析,与HapMap1结果保持一致,且关联更紧密。

技术参数

样品要求

  样品类型:DNA 样品;

  样品需求量:小片段文库,≥ 5μg

  样品浓度:≥ 25 ng/μL

  样品纯度:OD260/280 =1.82.0

测序平台

  HiSeq X PE150

项目周期

  1Gb以下基因组,样本量小于10个,每个样本10X基因组覆盖度的数据,标准流程运转周期约为50个工作日

技术路线