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动植物重测序-基于组装全面挖掘猪基因组的变异信息和缺失序列

诺禾致源科技服务团队携手四川农业大学、重庆畜牧科学院等单位研究人员，通过对不同品种猪进行个体全基因组组装，全面挖掘复杂区域变异信息并鉴定出新的序列和基因结构，提供了个体变异检测和群体遗传学新思路。该研究成果在线发表于2016年9月的Genome Research杂志（5years IF：14.381）。其中，四川农业大学李明洲教授，重庆畜牧科学院陈磊，诺禾致源首席技术官田仕林、诺禾致源信息分析主管林育，四川农业大学唐茜子副研究员，哈佛医学院周旭明博士为论文的共同第一作者，四川农业大学李明洲教授、重庆畜牧科学院王金勇研究员、诺禾致源李瑞强博士和四川农业大学李学伟教授为论文共同通讯作者。

诺禾致源动物遗传学最新力作

基于组装全面挖掘猪基因组的变异信息和缺失序列

NGS项目文章

研究背景

本研究首次在经济动物中以10只品种猪为代表，采用全基因组组装检测遗传变异的策略，解析欧亚大陆猪群体的遗传多样性，与传统的群体遗传学研究思路相比，能获得更多更全的复杂区域变异信息以及同时鉴定新的序列和基因结构。提供了个体变异检测和群体遗传学新思路。此外，本研究首次在经济动物基因组中引入了Relative Homozygous SNP Density （RSD）选择消除分析方法，解析了以单个个体为代表的品种特异性状机制，为经济动物的性状挖掘提供了新的分析方法。

研究方法

材料选取：9头不同品种的猪（5头欧洲品种猪和4头中国品种猪）＋1头藏猪（已测序）。

文库构建：小片段文库（180bp和500bp）和大片段文库（2kb、5kb、6kb和10 kb）。

测序策略：Illumina HiSeq 2500 测序，平均测序深度是100X。

研究结果

参考文献

Li M, Chen L, Tian S, et al. Comprehensive variation discovery and recovery of missing sequence in the pig genome using multiple de novo assemblies[J]. Genome Research, 2016

利用Illumina HiSeq 2500测序平台对9头不同品种的雌性猪进行

de novo 测序，获得的基因组全长为2.45-2.49Gb，contig N50达到

28.99-42.66kb, scaffold N50达到1.26-2.45Mb。

2、中国猪与欧洲猪的遗传多样性分析

利用9头不同地区的猪品种，并结合已测序的藏猪，对来自欧亚

地区的猪进行遗传多样性分析（图1）。在100万年前出现了欧洲猪

和亚洲猪的分化，这是导致欧亚猪遗传差异的重要原因。另外中国猪

的高SNP杂合率和短ROHs片段，证明了中国猪的遗传多样性明显高

于欧洲猪。此外通过PCA和IS分析也证实了这一结论。

3、基于RSD的选择消除分析

为了研究表型差异的遗传变异机制，利用品种个体基因组遗传信

息，基于RSD的选择消除分析手段来研究多环境选择力导致的品种特

异性（图2）。在受选择的情况下，检测到20.01Mb的受选择区域，

包含了分散在基因组不同区域的308个基因。

高脂肪的荣昌猪和金华猪是中国代表性地方品种，研究发现

18.37%和10.17%的受选择基因分别位于荣昌猪和金华猪的受选择区

域内或邻近区域，这些基因参与调节食物吸收和体内能量平衡、脂肪

新陈代谢、肥胖引起的高血压、炎症信号和胰岛素耐受性等过程。图1 中国猪与欧洲猪的遗传多样性分析

图2 基于RSD的选择消除分析4、缺失基因的选择消除分析通过全基因组组装检测参考基因组上缺失的序列及缺失基因，共检测到137.02Mb的缺失序列，包含1737个缺失基因。不同个体的缺失序列和缺失基因可能是导致欧亚猪遗传差异的重要来源，同时也可能是导致品种多样性的重要因素。

为了揭示选择导致的遗传变异机制，采用FDIST 分析中国野猪和7个中国驯化猪群体间缺失基因编码区SNP的差异。结果发现，在定向选择压力下导致了328个缺失基因中插入了605个非冗余的编码SNP。有趣的是，二花脸猪的71个基因与有性繁殖、胚胎发育等繁殖能力显著关联。

基因组重测序

基因组重测序背景介绍全基因组重测序，是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。与已知序列比对，寻找单核苷酸多态性位点（SNP ）、插入缺失位点（InDel ，Insertion/Deletion ）、结构变异位点（SV ，Structure Variation ）位点及拷贝数变化(CNV) 。可以寻找到大量基因差异，实现遗传进化分析及重要性状候选基因的预测。涉及临床医药研究、群体遗传学研究、关联分析、进化分析等众多应用领域。随着测序成本的大幅度降低以及测序效率的数量级提升，全基因组重测序已经成为研究人类疾病及动植物分子育种最为快速有效的方法之一。利用illumina Hiseq 2000 平台，将不同插入片段文库和双末端测序相结合，可以高效地挖掘基因序列差异和结构变异等信息，为客户进行疾病研究、分子育种等提供准确依据。重测序的两个条件：（1）该物种基因组序列已知；（2）所测序群体之间遗传性差异不大（ >99% 相似度）在已经完成的全基因组测序及其基因功能注释的基础上，采用全基因组鸟枪法（WGS ）对DNA 插入片段进行双末端测序。技术路线生物信息学分析

送样要求 1.样品总量：每次样品制备需要大于5ug 的样品。为保证实验质量及延续性，请一次性提供至少20ug的样品。如需多次制备样品，按照制备次数计算样品总量。 2.样品纯度：OD值260/280应在1.8～2.0 之间；无蛋白质、RNA或肉眼可见杂质污染。 3.样品浓度：不低于50 ng/μL。 4.样品质量：基因组完整、无降解，电泳结果基因组DNA主带应在λ‐Hind III digest 最大条带23 Kb以上且主带清晰，无弥散。 5.样品保存：限选择干粉、酒精、TE buffer或超纯水一种，请在样品信息单中注明。 6.样品运输：样品请置于1.5 ml管中，做好标记，使用封口膜封好；基因组DNA如果用乙醇沉淀，可以常温运输；否则建议使用干冰或冰袋运输，并选择较快的运输方式。提供结果根据客户需求，提供不同深度的信息分析结果。

诺禾致源高分文章集锦-植物基因组

陆地棉基因组测序揭示四倍体棉进化与纤维发育机制Sequencing of allotetraploid cotton (Gossypium hirsutum L. acc. TM-1) provides a resource for fiber improvement 研究对象：陆地棉遗传标准系TM-1 期刊：Nature Biotechnology 影响因子：41.514 合作单位：南京农业大学发表时间：2015年4月摘要 Upland cotton is a model for polyploid crop domestication and transgenic improvement. Here we sequenced the allotetraploid Gossypium hirsutum L. acc. TM-1 genome by integrating whole-genome shotgun reads, bacterial artificial chromosome (BAC)-end sequences and genotype-by-sequencing genetic maps. We assembled and annotated 32,032 A-subgenome genes and 34,402 D-subgenome genes. Structural rearrangements, gene loss, disrupted genes and sequence divergence were more common in the A subgenome than in the D subgenome, suggesting asymmetric evolution. However, no genome-wide expression dominance was found between the subgenomes. Genomic signatures of selection and domestication are associated with positively selected genes (PSGs) for fiber improvement in the A subgenome and for stress tolerance in the D subgenome. This draft genome sequence provides a resource for engineering superior cotton lines.关键词陆地棉；de novo；四倍体研究背景陆地棉（Gossypium hirsutum L.）隶属锦葵目（Malvales），锦葵科（Malvaceae），棉属（Gossypium），因最早在美洲大陆种植而得名，是世界上最重要的棉花栽培品种，占全球棉花种植面积的90%以上。尽管陆地棉在棉花产业中占据核心地位，但由于其为异源四倍体，相关的全基因组测序工作一直难以开展。来自南京农业大学、北京诺禾致源、美国德克斯大学的国际团队，利用最新测序技术，成功构建了高质量的陆地棉全基因组图谱，为进一步改良棉花的农艺性状提供了基础，同时也为多倍体植物的形成和演化机制提供了新的启示。

植物数量性状全基因组选择研究进展

４期吴永升等：植物数量性状全基因组选择研究进展１５１１全基因组选择的概念和原理全基因组选择（Ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ＧＷＳ），又称基因组选择（Ｇｅｎｏｍｉｃｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ＧＳ），由Ｍｅｕ—ｗｉｓｓｅｎ于２００１年首先提出∞Ｊ。主要是通过全基因组中大量的分子标记和参照群体（ｔｒａｉｎｉｎｇｐｏｐｕｌａ—ｔｉｏｎ）的表型数据建立ＢＬＵＰ模型估计出每一标记的育种值，然后仅利用同样的分子标记估计出后代个体育种值并进行选择［７】。全基因组选择理论主要利用连锁不平衡信息，即假设标记与其相邻的ＱＴＬ处于连锁不平衡状态，因而由相同标记估计的不同群体的染色体片段效应是相同的，这就要求标记密度足够高以使所有的ＱＴＬ与标记处于连锁不平衡（ＬＤ）状态哺Ｊ。而目前随着拟南芥、水稻、玉米等植物基因组序列图谱及ＳＮＰ图谱的完成或即将完成，提供了大量的ＳＮＰ标记用于基因组研究。而随着ＳＮＰ芯片等大规模高通量ＳＮＰ检测技术的发展和成本的降低，使得全基因组选择应用成为可能。２全基因组选择的基本方法及案例说明２．１全基因组选择的基本方法全基因组选择在实施过程中应该包括以下几个基本步骤：在需要实行选择的参照群体中获取参照群体的基因型数据和表现型数据；然后，通过ＢＬＵＰ程序估计出每个标记位点的标记效应值，从而获得育种值；最后，在接下来每一轮的选择中，不再需要表型数据，根据每一轮次群体基因型信息估计育种值，直接选择群体的优良单株【９ｊ。全基因组选择的核心过程就是用从参照群体中每一个体的表现型数据和基因型数据建立的数学模型来估算接下来的育种群体中仅有基因型数据的个体的ＧＥＢＶ值。由既有表现型数据又有基因型数据的每一个体组成的群体被成为参照群体。参照群体用来估计数学模型的参数，这个参数接着用来计算仅有基因型数据的育种个体ＧＥＢＶ值，然后根据计算的ＧＥＢＶ值对育种群体进行选择并提升到下一轮次的选择中。因此，通过模型来预测个体的育种值，可以不进行表型鉴定就直接对育种群体的个体进行选择（Ｍｅｕｖｉｓｓｅｎ，２００１）。为了使估算的ＧＥＢＶ值尽可能地准确，参照群体必须具有代表性，尽可能地代表接下来在育种过程中用全基因组选择方法来进行选择的分离群体。２．２全基因组选择方法案例如图ｌ所示，在这个例子中，笔者的目标是把外来种质中的优良性状基因（包括产量、矮杆、抗逆等）导入本地优良的自交系，从而实现种质的改良图１在玉米中利用全基因组选择方法导入外源种质Ｆｉｇ．１Ｇｅｎｏｍｅｗｉｄｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｔｏｉｎｔｒｏｇｒ％ｅｘｏｔｉｃｔｒａｉｔｓｉｎｔｏａｄａｐｔｅｄｍａｉｚｅ

植物功能基因组学及其研究技术_崔兴国

第9卷　第1期2007年3月衡水学院学报 J o u r n a l o f H e n g s h u i U n i v e r s i t y V o l.9,N o.1 Ma r.2007植物功能基因组学及其研究技术崔兴国 (衡水学院　生命科学系,河北　衡水053000) 摘　要:植物基因组的研究已经由以全基因组测序为目标的结构基因组学转向以基因功能鉴定为目标的功能基因组学研究.植物功能基因组学研究是利用结构基因组学积累的数据,从中得到有价值的信息,阐述D N A序列的功能,从而对所有基因如何行使其职能并控制各种生命现象的问题作出回答.近年来植物功能基因组学的研究技术主要包括表达序列标签、基因表达的系列分析、D N A微阵列和反向遗传学等.对植物功能基因组学的研究将有利于我们对基因功能的理解和对植物形状的定性改造和利用. 关键词:植物;功能基因组学;研究技术中图分类号:Q3-3 文献标识码:A 文章编号:1673-2065(2007)01-0023-04 基因是细胞的遗传物质,决定细胞的生物学形状,细胞的生物学功能最终是由大量的基因表达完成的.随着人类基因组“工作框架图”的完成,生命科学研究的重点已经从结构基因组学转移到了功能基因组学的研究,特别是模式植物拟南芥(A r a b i d o p-s i s t h a l i a n a)和水稻(O r y z a s a t i v a)基因组测序的完成,公共数据库中已经积累了大量基因序列信息,获得了许多与植物发育相关的功能基因,在此基础上应用实验分析方法并结合统计和计算机分析来研究基因的表达、调控与功能,并相应诞生和发展了一批新的研究技术,为功能基因组学的研究提供了必要而有效的技术支撑.功能基因组学研究的最终目标是解析所有基因的功能,即从基因水平上大规模批量鉴定基因的功能,进而全面研究控制植物生长发育及响应环境变化的遗传机制,在基因组序列与细胞学行为之间起到桥梁作用,共同承担起从整体水平上解析生命现象的重任. 1　植物功能基因组学研究植物的生长和发育是一个有机体或有机体的一部分形态建成和功能按一定次序而进行的一系列生化代谢反应的总合,反应在分子水平上,它要求相应的遗传代谢途径必须按照特定的时空次序严格进行以保证正常发育.植物功能基因组研究就是要利用植物全基因组序列的信息,通过发展和应用系统基因组水平的实验方法来研究和鉴别基因组序列的作用;研究基因组的结构、组织与植物功能在细胞、有机体和进化上的关系以及基因与基因间的调控关系;从表达时间、表达部位和表达水平3个方面对目的基因在植物中的精细调控进行系统研究.当前植物功能基因组学研究主要集中于一年生的拟南芥与水稻两个物种上,这主要是由于它们的遗传背景清楚,基因组较小,基因结构简单而且易于进行分子生物学操作.拟南芥研究组“2010计划”的宏伟目标是充分利用拟南芥基因组计划获得的序列信息并结合功能基因组研究技术来获知其25000个基因的全部功能,例如开花的诱导过程是植物生活周期中最奇妙的过程,目前从拟南芥中鉴定了提早开花和延迟开花的多种突变体,显示植物开花受多个遗传基因的控制,如延迟开花的两个突变体是由等位基因 C O(C O N S T A N S)和L D(C O L D L U M I N I D E P E N- D E N S)突变引起,这两个基因均已被克隆,并使其在转基因植物的叶片中进行表达,将C O基因转移到拟南芥中,高效表达C O蛋白的转基因植株即使处于短日照条件下也会开花,这说明C O基因具有激活开花基因的作用.对模式植物功能基因组的研究将有助于整个植物基因组学的研究. 目前的功能基因组研究主要包括以下几个方面:(1)c D N A全长克隆与测序;(2)获得D N A芯片 ①收稿日期:2006-10-12 作者简介:崔兴国(1963-),女,河北冀州市人,衡水学院生命科学系副教授.

已完成基因组测序的生物(植物部分)分析解析

水稻、玉米、大豆、甘蓝、白菜、高粱、黄瓜、西瓜、马铃薯、番茄、拟南芥、杨树、麻风树、苹果、桃、葡萄、花生拟南芥籼稻粳稻葡萄番木瓜高粱黄瓜玉米栽培大豆苹果蓖麻野草莓马铃薯白菜野生番茄番茄梨甜瓜香蕉亚麻大麦普通小麦西瓜甜橙陆地棉梅毛竹桃芝麻杨树麻风树卷柏狗尾草属花生甘蓝物种基因组大小和开放阅读框文献 Sesamum indicum L. Sesame 芝麻（2n = 26）293.7 Mb, 10,656 orfs 1 Oryza brachyantha短药野生稻261 Mb, 32,038 orfs 2 Chondrus crispus Red seaweed爱尔兰海藻105 Mb, 9,606 orfs 3 Pyropia yezoensis susabi-nori海苔43 Mb, 10,327 orfs 4 Prunus persica Peach 桃226.6 of 265 Mb 27,852 orfs 5 Aegilops tauschii 山羊草（DD）4.23 Gb (97% of the 4.36), 43,150 orfs 6 Triticum urartu 乌拉尔图小麦（AA）4.66 Gb (94.3 % of 4.94 Gb, 34,879 orfs 7 moso bamboo (Phyllostachys heterocycla) 毛竹2.05 Gb (95%) 31,987 orfs 8 Cicer arietinum Chickpea鹰嘴豆~738-Mb，28,269 orfs 9 520 Mb (70% of 740 Mb), 27,571 orfs 10 Prunus mume 梅280 Mb, 31,390 orfs 11 Gossypium hirsutum L.陆地棉2.425 Gb 12 Gossypium hirsutum L. 雷蒙德氏棉761.8?Mb 13 Citrus sinensis甜橙87.3% of ~367 Mb, 29,445 orfs 14 甜橙367 Mb 15 Citrullus lanatus watermelon 西瓜353.5 of ~425 Mb (83.2%) 23,440 orfs 16 Betula nana dwarf birch，矮桦450 Mb 17

全基因组重测序数据分析

全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。实验设计与样本（1）Case-Control 对照组设计；（2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）；初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。

植物基因组测序

千年基因将应邀参加第十六届全国植物基因组学大会第十六届全国植物基因组学大会将于2015年8月19日-22日在陕西杨凌召开，千年基因应邀参加此次会议，并将在会场学术交流区设立展台。届时千年基因的技术团队会向大家展示我们最全面的测序平台、一站式的基因组学解决方案以及近年来在植物基因组学领域取得的科研成果，欢迎广大科研人员莅临指导交流！在测序平台方面，千年基因目前拥有国内最全面的测序平台，能够为科研人员提供一站式解决方案。以PacBio RS II三代平台为例，千年基因自去年提供PacBio RS II测序以来，通过项目经验的积累及严格的质量控制，目前各项数据指标已达国内最高水平。数据产出已稳步升级至1.4Gb/ SMRT cell，读长最长可达42 Kb，reads N50高达18Kb，远超PacBio官方提供的数据标准！在植物基因组de novo测序的研究中，千年基因提供的超长读长测序可更好地跨越基因组高重复序列、转座子区域以及大的拷贝数变异区域和结构变异区，从而实现对高杂合及高重复基因组的完美组装。在植物转录组测序的研究中，千年基因提供的超长读长测序无需拼接即可获得全长转录组序列信息，同时可获得全面的可变剪切、融合基因以及Isoform信息。另外，千年基因提供的HiSeq 4000及HiSeq 2000/2500测序可解决研究人员在植物基因组重测序、转录组测序、小RNA测序等方面的科研需求。在项目经验方面，千年基因与来自全球的科研人员合作开展了大量植物基因组项目，相关成果已发表于Nature、Nature Genetics、Science等杂志。例如，油棕榈基因组项目在Nature 杂志同时发表两篇文章，辣椒基因组项目的成果发表于Nature Genetics，玉米基因组项目的成果发表于Science。在国外合作方面，千年基因与美国爱荷华州立大学Patrick Schnable教授领导的国际玉米基因组团队合作开展的上万份玉米样本重测序项目也正在进行中；千年基因与国际半干旱热带作物研究所建立长期战略合作关系，正在开展上千份木豆、鹰嘴豆及高粱样本的群体遗传学研究；同时千年基因与华盛顿大学的Evan Eugene Eichler院士及佐治亚大学的Jeffrey Lynn Bennetzen院士也有大量基因组项目合作。在国内合作方面，千年基因与广东省农科院、山东省农科院共同启动的花生基因组项目已全部完成de novo测序及数据挖掘，同时与中国科学院、北京大学、中国农业大学、中国科学技术大学、上海交通大学、

基因组组装数学建模

基因组组装摘要基因组测序是生物信息学的核心，有着极其重要的应用价值。新的测序技术大量涌现，产生的reads长度更短，数量更多，覆盖率更大，能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组长度。所以测序之前DNA分子要经过复制若干份、随机打断成短片段。要获取整个DNA片段，需要把这些片段利用重合部分信息组织连接。如何在保证组装序列的连续性、完整性和准确性的同时设计耗时短、内存小的组装算法是本题的关键。本文建立改进后OLC算法模型。该模型首先使用了特定的编码规定，通过C++程序对庞大的数据先后进行十进制和二进制的处理，不改变数据准确性的前提下尽可能减小内存和缩短计算机操作时间，并引入解决碱基识别错误问题的一般思路消除初始reads中的碱基错误。然后通过深度优先算法，设定适当的阈值，找出具有重叠关系的碱基片段并形成一有向赋权图，其中点是碱基片段，边代表具有重叠关系，权值代表片段重叠的多少，将问题转化为图论中寻找最大赋权通路的问题，从而对OLC算法进行改进，采用图论的方法更直观和更具操作性的解决DNA的拼接问题，从而对OLC算法进行改进。最后再根据OLC算法对Hamilton 路劲进行拼接，生成共有序列，通过多序列比对等方法，获得最终的基因组序列。关键词：基因组测序 OLC算法深度优先算法Hamilton路径

一问题的重述 1.1 问题背景快速和准确地获取生物体的遗传信息对于生命科学研究具有重要的意义。对每个生物体来说，基因组包含了整个生物体的遗传信息，这些信息通常由组成基因组的DNA或RNA分子中碱基对的排列顺序所决定。获得目标生物基因组的序列信息，进而比较全面地揭示基因组的复杂性和多样性，成为生命科学领域的重要研究内容。 1.2 问题提出确定基因组碱基对序列的过程称为测序。目前能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组序列长度，因此需要利用一定的方法将测序得到的短片段序列组装成更长的序列。通常的做法是，将基因组复制若干份，无规律地分断成短片段后进行测序，然后寻找测得的不同短片段序列之间的重合部分，并利用这些信息进行组装。例如，若有两个短片段序列分别为 ATACCTT GCTAGCGT GCTAGCGT AGGTCTGA 则有可能基因组序列中包含有ATACCTT GCTAGCGT AGGTCTGA这一段。由于技术的限制和实际情况的复杂性，最终组装得到的序列与真实基因组序列之间仍可能存在差异，甚至只能得到若干条无法进一步连接起来的序列。对组装效果的评价主要依据组装序列的连续性、完整性和准确性。连续性要求组装得到的（多条）序列长度尽可能长；完整性要求组装序列的总长度占基因组序列长度的比例尽可能大；准确性要求组装序列与真实序列尽可能符合。利用现有的测序技术，可按一定的测序策略获得长度约为50–100个碱基对的序列，称为读长（reads）。基因组复制份数约为50–100。基因组组装软件可根据得到的所有读长组装成基因组，这些软件的核心是某个组装算法。一个好的算法应具备组装效果好、时间短、内存小等特点。新一代测序技术在高通量、低成本的同时也带来了错误率略有增加、读长较短等缺点，现有算法的性能还有较大的改善空间。具体解决问题如下： (1)建立数学模型，设计算法并编制程序，将读长序列组装成基因组。你的算法和程序应能较好地解决测序中可能出现的个别碱基对识别错误、基因组中存在重复片段等复杂情况。 (2)现有一个全长约为120,000个碱基对的细菌人工染色体，采用Hiseq2000测序仪进行测序，测序策略以及数据格式的简要说明见附录一和附录二，测得的读长数据见附录三，测序深度约为70×，即基因组每个位置平均被测到约70次。试利用你的算法和程序进行组装，并使之具有良好的组装效果。

美科学家完成大豆基因组测序

Animal Reproduction,Prague(C),Blackwell Publishing Inc, November23-25 Ptak G.,Tischer M.,Bernabo N.,and Loi P.,2003,Donor-depen-dent developmental competence of oocytes from lambs sub-jected to repeated hormonal stimulation,Biology of Repro-duction,69:278-285 Revel F.,Mermillod P.,Peynot N.,Renard J.P.,and Heyman Y., 1995,Low developmental capacity of in vitro matured and fertilize oocytes from calves compared with that of cows, Journal of Reproduction and Fertility,103:115-120Salkamone D.F.,Damiani P.,Fissore R.A.,Robl J.M.,and Duby R.T.,2001,Biochemical and developmental evidence that ooplasmic maturation of prepubertal bovine oocytes is com-promised,Biology of Reproduction,64:1761-1768 Taneja M.,Bols P.E.J.,van de Velde A.,Ju J.C.,Schreiber D., Tripp M.W.,Levine H.,Echelard Y.,Riesen J.,and Yang X. Z.,2000,Developmental competence of juvenile calf oocytes in vitro and in vivo:Influence of donor animal varia-tion and repeated gonadotropin stimulation1,Biology of Re-production,62:206-213 幼畜繁殖(JIVET)技术在性成熟前奶牛上的应用 Application of Juvenile in intro Embryo Transfer(JIVET)Technology on Prepubertal Dairy Cattle !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 美科学家完成大豆基因组测序 US Scientists Sequenced the Genome of Soybean 期待已久的大豆基因组序列终于测通。在2010年1月14日的《Nature》杂志上，公布了由美国农业部、美国能源部联合基因组研究所和普渡大学等多家科研机构联合完成的豆科植物最重要的物种大豆的完整基因组序列草图。科学家门利用全基因组鸟枪测序法对大豆基因组的1.1GB的序列进行了测序，结合物理图谱和高密度遗传图谱，获得了大豆基因组的序列拼接草图。研究结果表明大豆中有46320个编码蛋白的臆测基因，约78%的臆测基因位于染色体末端，这些基因在数量上不到染色体基因组的一半，但几乎全部发生了遗传重组。大豆基因组的编码蛋白比双子叶模式植物拟南芥多70%，与同为“古老的多倍体”的杨树的基因组大小相似。研究人员推测大豆基因组的复制至少发生了两次，一次大约是在5900万年前，另一次则可能发生在1300万年前，由此引起了整个基因组的高度重复，约75%的基因以多拷贝形式出现。两次复制发生后紧接着出现了基因多样化和基因丢失，大量的染色体发生重排。毫无疑问，精确的大豆基因组序列图谱将为更多的大豆性状遗传基础的鉴定提供便利，并加快大豆品种改良的步伐。大豆是人类最重要的食用油来源作物，研究人员通过对大豆基因组基因序列的分析，发现了约1110个基因与脂代谢有关，这些基因及其相关通路对大豆油含量有重要的影响，通过对某些基因的修饰和调控，或许可增加大豆的油脂产量。作者：Courtney H.Wilcox,本刊通讯员本文引用格式：Courtney Wilcox,2010,美科学家完成大豆基因组测序,农业生物技术学报,18(1):191 信息来源：https://www.wendangku.net/doc/0d17146903.html,/nature/journal/v463/n7278/full/nature08670.html 191

高通量基因组测序中测序深度,覆盖度

高通量基因组测序中，什么是测序深度和覆盖度？ 1G=1024M 测序深度是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。(测序深度=总数据量20M/基因组大小2M=10X) 覆盖度是指测序获得的序列占整个基因组的比例。由于基因组中的高GC、重复序列等复杂结构的存在，测序最终拼接组装获得的序列往往无法覆盖有所的区域，这部分没有获得的区域就称为Gap。例如一个细菌基因组测序，覆盖度是98%，那么还有2%的序列区域是没有通过测序获得的。 1、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序的个体，通过序列比对，可以找到大量的单核苷酸多态性位点(SNP)，插入缺失位点(InDel，Insertion/Deletion)、结构变异位点(SV，技术路线提取基因组DNA，利用Covaris进行随机打断，电泳回收所需长度的DNA片段(0.2~5Kb)，加上接头, 进行cluster制备(Solexa)或E-PCR (SOLiD)，最后利用Paired-End(Solexa)或者Mate-Pair(SOLiD)的方法对插入片段进行重测序。图1-1，以SOLiD为例，说明整个实验方案。

也称目标外显子组捕获，是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA 捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。是一种选择基因组的编码序列的高效策略，外显子测序相对于基因组重测序成本较低，对研究已知基因的SNP、Indel 等具有较大的优势。外显子(expressed region)是真核生物基因的一部分，它在剪接(Splicing)后仍会被保存下来，并可在蛋白质生物合成过程中被表达为蛋白质。外显子是最后出现在成熟RNA中的基因序列，又称表达序列。既存在于最初的转录产物中，也存在于成熟的RNA分子中的核苷酸序列。在人类基因中大约有180,000外显子，占人类基因组的1%，约30MB。

全基因组从头测序(de novo测序)

全基因组从头测序(de novo测序) https://www.wendangku.net/doc/0d17146903.html,/view/351686f19e3143323968936a.html 从头测序即de novo 测序，不需要任何参考序列资料即可对某个物种进行测序，用生物信息学分析方法进行拼接、组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。利用全基因组从头测序技术，可以获得动物、植物、细菌、真菌的全基因组序列，从而推进该物种的研究。一个物种基因组序列图谱的完成，意味着这个物种学科和产业的新开端！这也将带动这个物种下游一系列研究的开展。全基因组序列图谱完成后，可以构建该物种的基因组数据库，为该物种的后基因组学研究搭建一个高效的平台；为后续的基因挖掘、功能验证提供DNA序列信息。华大科技利用新一代高通量测序技术，可以高效、低成本地完成所有物种的基因组序列图谱。包括研究内容、案例、技术流程、技术参数等，摘自深圳华大科技网站 https://www.wendangku.net/doc/0d17146903.html,/service-solutions/ngs/genomics/de-novo-sequencing/ 技术优势: 高通量测序：效率高，成本低；高深度测序：准确率高；全球领先的基因组组装软件：采用华大基因研究院自主研发的SOAPdenovo软件；经验丰富：华大科技已经成功完成上百个物种的全基因组从头测序。研究内容: 基因组组装■K-mer分析以及基因组大小估计；■基因组杂合模拟（出现杂合时使用）； ■初步组装；■GC-Depth分布分析；■测序深度分析。基因组注释■Repeat注释； ■基因预测；■基因功能注释；■ ncRNA 注释。动植物进化分析■基因家族鉴定（动物TreeFam；植物OrthoMCL）；■物种系统发育树构建； ■物种分歧时间估算（需要标定时间信息）；■基因组共线性分析； ■全基因组复制分析（动物WGAC；植物WGD）。微生物高级分析 ■基因组圈图；■共线性分析；■基因家族分析； ■CRISPR预测；■基因岛预测（毒力岛）； ■前噬菌体预测；■分泌蛋白预测。熊猫基因组图谱Nature. 2010.463:311-317. 案例描述大熊猫有21对染色体，基因组大小2.4 Gb，重复序列含量36%，基因2万多个。熊猫基因组图谱是世界上第一个完全采用新一代测序技术完成的基因组图谱，样品取自北京奥运会吉祥物大熊猫“晶晶”。部分研究成果测序分析结果表明，大熊猫不喜欢吃肉主要是因为T1R1基因失活，无法感觉到肉的鲜味。大熊猫基因组仍然具备很高的杂合率，从而推断具有较高的遗传多态性，不会濒于灭绝。研究人员全面掌握了大熊猫的基因资源，对其在分子水平上的保护具有重要意义。黄瓜基因组图谱黄三文, 李瑞强, 王俊等. Nature Genetics. 2009. 案例描述国际黄瓜基因组计划是由中国农业科学院蔬菜花卉研究所于2007年初发起并组织，并由深圳华大基因研究院承担基因组测序和组装等技术工作。部分研究成果黄瓜基因组是世界上第一个蔬菜作物的基因组图谱。该项目首次将传

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。本研究对6个代表性藏猪群体、5个四川盆地特有猪种，共48个样本进行全基因组重测序，并结合55个欧亚野猪及家猪的基因组数据进行群体遗传学分析。在藏猪中鉴定出低氧适应、能量代谢等共268个适应高原环境的快速进化基因，揭示了藏猪高原适应性的遗传机制。与自然选择相比，人工选择可更有效地塑造驯养动物基因组；欧亚猪种存在明显的遗传背景差异，欧亚地理隔离造成的遗传结构差异甚至超过了野生和驯化的差异。［案例二］帝王蝶长距离迁飞遗传机制被解密[2] 北美地区的帝王蝶具有迁飞习性，而分布于热带地区的帝王蝶及其近缘种不具有迁飞特性。该研究从涵盖当今世界上主要的帝王蝶分布区域中，选取了包括迁飞型和非迁飞型的22个地理种群、 5个近缘种的101只班蝶属蝴蝶进行了全基因组重测序和群体遗传学分析。结果表明，现存的帝王蝶起源于北美地区，且祖先属于迁飞型，打破了先前认为包括鸟类等在内的迁飞物种均是热带起源的普遍认知。其次，利用群体遗传学分析对全基因组进行精细扫描发现，与飞行相关的肌肉发育进化是帝王蝶实现长距离迁飞的主要适应性选择。图1 藏猪及其它猪种的群体遗传结构图2 帝王蝶样本分布及系统进化树

植物功能基因组学概述

植物功能基因组学概述 XXX* (XXXXX) 摘要：植物功能基因组学是从整体水平研究基因的功能及表达规律的科学。对植物功能基因组学的研究将助于我们对基因功能的理解和对植物性状的定性改造和利用。本文简要介绍了植物功能基因组学的概念、研究内容和研究方法。关键词：植物；功能基因组学；ESTs；SAGE Summarize of Plant Functional Genomics XXX （XXXXX） Abstract：Plant functional genomics studies provide a novel approach to the identification of genome-wide gene expression. It is currently being widely focused on the gene expression by transcript profiling and takes us rapidly forward in our understanding of plant biological traits. In this review, comprehensive of concepts, research contents and methodologies regarding plant functional genomics and transcript profiling are described. Key words: Plant; functional genomics; ESTs; SAGE 1 植物功能基因组学基因组学(Genomics)是20世纪最后10年研究最活跃的领域之一。基因组学是指对所有基因的结构和功能进行分析的一门学科, 1986年由美国科学家Thomas Roderick提出, 兴起于20世纪90年代[1]。基因组学研究分为结构基因组学( structural genomics) 和功能基因组学( functional genomics)。结构基因组学代表基因组分析的早期阶段, 以建立生物体高分辨率遗传、物理和转录图谱为主, 以研究基因序列为目标。功能基因组学(Functional genomics)的研究又被称为后基因组学(Post genomics)研究，它是利用结构基因组学提供的信息和产物，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使得生物学研究从对单一基因或蛋白质的研究转向对多个基因或蛋白质同时进行系统研究。植物功能基因组学是植物后基因时代研究的核心内容,它强调发展和应用整体的(基因组水平或系统水平)实验方法分析基因组序列信息、阐明基因功能,其特点是采用高通量的实验方法结合大规模的数据统计计算方法进行研究。基本策略是从研究单一基因或蛋白质上升到从系统角度研究所有基因或蛋白质。在植物功能基因组学的研究中，拟南芥和水稻是两种最常用的模式植物。目前, 功能基因组学在水稻、拟南芥等模式植物中取得了较快进展, 主要原因在于这两种植物已完成全基因组测序工作[2], 获得了结构基因组数据, 且遗传背景清楚, 易于开展分子生物学研究, 已率先步入后基因组时代。 2 植物功能基因组学研究内容 2、1基因组多样性研究[1] *联系人Tel：XXXXX；E-mail：XXXXX

科学家完成马铃薯基因组测序

中国科技通讯中华人民共和国科学技术部第625期 2011年7月20日《国家“十二五”科学和技术发展规划》正式发布科技部会同发改委、财政部、教育部、中科院、工程院、国家自然科学基金会、中国科协、国防科工局等有关部门和单位编制完成的《国家“十二五”科学和技术发展规划》近日正式发布实施。《规划》提出“十二五”科技发展的总体目标是：自主创新能力大幅提升，科技竞争力和国际影响力显著增强，重点领域核心关键技术取得重大突破，为加快经济发展方式转变提供有力支撑，基本建成功能明确、结构合理、良性互动、运行高效的国家创新体系，国家综合创新能力世界排名由目前第21位上升至前18位，科技进步贡献率力争达到55%，创新型国家建设取得实质性进展。同时，从研发投入强度、原始创新能力、科技与经济结合、科技惠及民生、创新基地建设布局、科技人才队伍建设、体制机制创新等方面提出了具体目标和指标。《规划》对未来五年我国科技发展和自主创新的战略任务进行了部署，突出以下重点：一是加快实施国家科技重大专项，二是大力培育和发展战略性新兴产业，三是推进重点领域核心关键技术突破，四是前瞻部署基础研究和前沿技术研究，五是加强科技创新基地和平台建设，六是大力培养造就创新型科技人才，七是提升科技开放与合作水平。科技部发布《关于加快发展民生科技的意见》 7月18日，第四次全国社会发展科技工作会议在京召开，科技部发布了《关于加快发展民生科技的意见》。科技部表示，将根据《关于加快发展民生科技的意见》，组织实施国家民生科技行动，重点围绕人口健康、生态环境、公共安全、防灾减灾四个领域大力推进相关科技工作。全国政协副主席、科技部长万钢提出了具体要求：全面加强民生科技的领导；切实加大民生科技的投入；加快民生科技创新和能力建设；加强民生科技的国际合作；加强民生相关的科学知识宣传和技术成果的应用普及。会上，科技部副部长王伟中对“十一五”我国社会发展科技工作的成就进行了全面回顾，对“十二五”社会发展科技工作的重点任务进行了部署。王伟中说，在“十二五”期间，我国社会发展科技工作将把保障和改善民生放在突出位置，重点围绕六个方面开展工作：一是加强科技管理体制机制创新；二是加快组织实施国家科技重大专项；三是加快实施社会发展科技专项规划和计划；四是组织实施国家民生科技行动；五是加强可持续发展实验区建设；六是积极开展社会发展科技领域的国际合作。 “十二五”粮食丰产工程启动科技部、农业部、财政部和国家粮食局近日在北京分别与湖南等13个粮食主产省（区）签订协议，实施新一轮“国家粮食丰产科技工程”，“十二五”国家粮食丰产科技工程正式启动实施。科技部在“十一五”期间牵头组织实施了粮食丰产工程。五年来，在国家粮食丰产工程带动下，各相关省市自治区发挥以科技创新为核心，政府引导和市场为主体有机结合，使国家粮食丰产科技工程取得显著成效。工程实施过程中，突出了水稻、小麦和玉米“三大作物”增产，立足东北、华北、长江中下游“三大平原”，强化攻关田、核心区、示范区、辐射区“一田三区”建设。工程的实施为全国粮食大面积高产树立了典范，也为实现粮食增产、保障国家粮食安全提供了强有力的技术支撑。全国政协副主席、科技部长万钢指出，要促进粮食丰产技术集成和大面积均衡增产；要强化粮食科技服务，鼓励和支持科技人员深入农村基层一线，组织实施好“百千万科技特派员”专项行动，在粮食主产省建立新型科技服务体系；要积极创造条件，强化粮食丰产科技基地、平台、人才队伍建设，稳步推进粮食丰产科技工作；要增加粮食科技投入，逐步完善粮食科技稳定支持的长效机制。