4 基因组测序

4 基因组测序、序列组装

一、DNA测序的基本

方法

1、链终止法测序(the chain termination method)

制备单链模板

↓

将单链模板与一小段引物退火

↓

加入DNA多聚酶

4种脱氧核苷酸

分别加入少量4种双脱氧核苷酸

↓

将4种反应产物分别在4条泳道电泳

↓

根据4个碱基在4条泳道的终止位置读出基因序列2 化学降解法测序

?1987年，美国应用生物系统（A B I）公司推出快速、准确的自动测定D N A序列的新方法，即激光测序法和配套的自动测序仪。其基本原理仍是基于S a n g e r法。

?关键词：荧光染料、毛细管电泳

1）基本原理

与链终止法测序原理相同，只是用不同的荧光色彩标记ddNTP，如ddATP 标记红色荧光，ddTTP标记绿色荧光，

ddCTP标记蓝色荧光，ddGTP标记黄色荧光, 由于每种ddNTP带有各自特定的荧光颜色，而简化为由1个泳道同时判读4种碱基。反应混合物经变性聚丙烯酰胺电泳后经计算机软件分析，自动读出DNA序列。

什么是第二代测序技术?

●第一代测序技术

Sanger 法测序

●第二代测序技术

高通量的测序技术，一次对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定，使得对一个物种的转录组和基因组进

行细致全貌的分析成为可能。

第一代测序技术VS第二

代测序技术

四大高通量测序平台

Solexa，454 (GS-FLX)，

SOLiD和Polonator

?测序原理

合成法测序(Sequencing by Synthesis)

连接法测序(Sequencing by Ligation)

1）光点测序（焦磷酸测序，

Pyrosequencing）

焦磷酸测序技术(pyrosequencing)是一种新型的酶联级联测序技术，焦磷酸测序法适于对已知的短序列的测序分析。焦磷酸测序技术的反应体系由反应底物、待测单链、测序引物和4 种酶构成。反应底物为5’-磷酰硫酸(adenosine- 5’-phosphosulfat，APS)、荧光素(1uciferin)。

引物与模板DNA退火后，在DNA聚合酶、ATP硫酸化酶(ATP sulfurytase)、荧光素酶(1uciferase)和三磷酸腺苷双磷酸酶(Apyrase)4种酶的协同作用

下，将引物上每一个dNTP的聚合与一次荧光信号的释放偶联起来，通过检测荧光的释放和强度，达到实时测定DNA序列的目的。

通过CCD光学系统即可获得一个特异的检测峰，峰值的高低则和相匹配的碱基数成正比。反应体系中剩余的dNTP和残留的少量ATP在Apyrase的作用下发生降解。

加入另一种dNTP，使上述反应重复进行，根据获得的峰值图即可读取准确的DNA序列信息。

2）Roche 454（GS FLX Titanium System）

最近，番茄基因组计划委员会完成了一个农业种植西红柿品系Solanum lycopersicum的基因组图谱，以及一个野生型西红柿品系S. pimpinellifolium 的基因组图谱，并将其与已知的土豆基因组以及其他植物比较，寻找与水果有些特性相关的基因，相关文献在Nature 杂志作为封面文章发表。

The Tomato Genome Consortium.

2012. The tomato genome sequence provides insights into fleshy fruit evolution. Nature.

doi:10.1038/nature11119

1）样品输入并片段化：GS FLX系统支持各种不同来源的样品，包括基因组

DNA、PCR产物、BAC、cDNA、小分子RNA等等。大的样品例如基因组DNA 或者BAC等被打断成300－800 bp的片段；对于小分子的非编码RNA或者PCR 扩增产物，这一步则不需要。短的PCR 产物则可以直接跳到步骤3)。

2）文库制备：借助一系列标准的分子生物学技术，将A和B接头（3’和5’端具有特异性）连接到DNA片段上。接头也将用于后续的纯化，扩增和测序步骤。

具有A、B接头的单链DNA片段组成了样品文库。

3）一个DNA片段＝一个磁珠：单链DNA 文库被固定在特别设计的DNA捕获磁

珠上。每一个磁珠携带了一个独特的单链DNA片段。磁珠结合的文库被扩增试剂乳化，形成油包水的混合物，这样就形成了只包含一个磁珠和一个独特片

段的微反应器。

4）乳液PCR扩增：每个独特的片段在自己的微反应器里进行独立的扩增，而没有其他的竞争性或者污染性序列的

影响。整个片段文库的扩增平行进行。

对于每一个片段而言，扩增后产生了几百万个相同的拷贝。随后，乳液混合物被打破，扩增的片段仍然结合在磁珠

上。

5）一个磁珠＝一条读长：携带DNA的捕获磁珠随后放入PTP板中进行后继

的测序。PTP孔的直径（29um）只能容纳一个磁珠（20um）。然后将PTP板放置在GS FLX中，测序开始。

第三代测序技术原理主要分为两大技术阵营

第一大阵营是单分子荧光测序，代表性的技术为美国螺旋生物(Helicos)的SMS技术和美国太平洋生物(Pacific Bioscience)的SMRT技术。

脱氧核苷酸用荧光标记，显微镜可以实时记录荧光的强度变化。当荧光标记的脱氧核苷酸被掺入DNA链的时候，它的荧光就同时能在DNA链上探测到。当它与DNA链形成化学键的时候，它的荧光基团就被DNA聚合酶切除，

荧光消失。这种荧光标记的脱氧核苷酸不会影响DNA 聚合酶的活性，并且在荧光被切除之后，合成的DNA链和天然的DNA链完全一样。

第二大阵营为纳米孔测序，代表性的公司为英国牛津纳米孔公司。 新型纳米孔测序法

（nanopore sequencing）是采用电泳技术，借助电泳驱动单个分子逐一通过纳米孔来实现测序的。由于纳米孔的直径非常细小，仅允许单个核酸聚合物通过，而ATCG单个碱基的带电性质不一样，通过电信号的差异就能检测出通

过的碱基类别，从而实现测序。

单分子测序法

single-molecule

seguencing

单分子测序法是美国Los Alames国家

实验室(LANL )发展的一种通过检测标记在单个分子上的荧光进行DNA快速测序的方法。模板DNA分子首先通过酶法修饰或合成，使不同的荧光素标记不同的碱基，然后，用两个激光束(或称激光镊子lasertweezer)夹住标记的DNA 分子，将其置于液流系统，从被固定的核苷酸上游端开始用外切酶逐一切下被标记的核苷酸，通过单分子荧光探测器检测液流中切下的标记核苷酸，再根据检测到的信号序列确定DNA顺序。

原子探针显微镜测序法(atomic

probe microscopy)

3. 序列间隙与物理间

隙

测序后将DNA序列进行组装，可能会发现存在不连续的区段。

序列间隙

序列。这些序列仍然保留在尚未挑选到的克隆中。

物理间隙

库时被丢失的DNA序列。已从已有的克隆群体中永久性消失。

序列间隙缝合

物理间隙缝合

物理间隙的缝合需要利用其他载体或者宿主菌重新构建一个基因组文库，然后利用间隙两侧的序列作为探针，或者制备相应的PCR引物，从新文库筛选阳性克隆，重新测序。

?基因组序列组装

1) 克隆测序的结果称为读序(read)。

2) BAC末端序列(BAC-end sequenced) ：

一个BAC克隆插入片段两端的已测

序的序列,不包括内部序列。可用于确

定BAC的排列方向以及重叠群

(contig)在支架(scaffold)中的排列方

向。

3) 重叠群(contig) ：基因组测序中将许多

序列片段经过比对找到重叠区，从而

连接成长片段，称重叠连续群，简称

重叠群。拼接软件基于reads之间的

overlap区，拼接获得的序列称为

Contig（重叠群）。

differences between scaffold an

d contigs

Contig The result of joining an overlapping collection of sequences or clones. A contig is a contiguous length of genomic sequence in which the order of bases is known to a high

confidence level.

Scaffold The result of connecting contigs by linking information from paired-end reads from plasmids, paired-end reads from BACs, known messenger RNAs or other sources.

The contigs in a scaffold are ordered and oriented with respect to one another.

鸟枪法序列组装流程

１）由自动测序仪记录的测序序列经Phred Q20软件判断采用。筛查过滤重复序列: 如rRNA基因, 转座子等。

2) 重叠序列组装: 两段序列重叠的认

可标准为,至少40 bp的重叠, 差异率

小于6%。

3) Unitigger(重叠单元)建立: 一组彼此

重叠的DNA序列, 其中不存在争议的

或不确定的重叠关系, 为独立的重叠

群。

4) 支架(scaffold)搭建: 由一组

Unitigger相互叠合以及由BAC克隆末

端序列指认彼此相邻的重叠群, 内部

可能有间隙。

随机法测序

用于测序的流感嗜血杆菌基因

组文库

构建了两套基因组文库:

1) 1.6-2 kb大小插入子基因组文库. 2

kb大小插入子可减少扩增时的变异

率. 此外, 2 kb大小降低了克隆片段

含有完整基因的可能性,有些完整基

因的表达产物对宿主菌是有害的。2) 15-20 kb大小插入子文库, 用于支架

搭建。

上述两套基因组文库的克隆测序均为两端测序。

超声波打断纯化的基因组DNA

↓

琼脂糖电泳收集1.6～2.0Kb的区段、纯化

↓

构建到质粒载体中

↓

随机挑选19687个克隆,进行28643次测序,得到可读序列为11 631 485 bp，相当于基因组总长的6倍

↓

组装成140个覆盖全基因组范围的独立的序列重叠群

↓

各重叠群当中有42个物理间隙和99个序列间隙

流感嗜血杆菌基因组测序结果1) 两端测序的结果称为读序(read), 每个

读序长约400 bp.

2) 在DNA序列组装前,由自动测序仪给出

的每个读序都必须经Phred软件处理,

以确定给出的序列质量与可靠性。这

一步为序列认可(calling for)。

3) 流感嗜血杆菌基因组测序共组装了

24304个片段,建立了140个重叠群

DNA测序常见问题及分析

DNA测序过程可能遇到的问题及分析 对于一些生物测序公司（如Invitrogen等），我们的菌液或质粒经过PCR和酶切鉴定都没问题，但几天后的测序结果却无法另人满意。 为什么呢？ PCR产物直接进行测序，在PCR产物长度以后将无反应信号，机器将产生许多N值。这是由于Taq酶能够在PCR反应的末端非特异性地加上一个A碱基，我们所用的T载体克隆PCR产物就是应用该原理，通常PCR产物结束的位点，PCR产物测序一般末端的一个碱基为A（绿峰），也就是双脱氧核甘酸ddNTP终止反应的位置之前的A,A后的信号会迅速减弱。 N值情况一般是由于有未去除的染料单体造成的干扰峰。该干扰峰和正常序列峰重叠在一起，有时机器377以下的测序仪无法正确判断出为何碱基。有时，在序列的起始端的小片段容易丢失，导致起始区信号过低，机器有时也无法正确判读。在序列的3’端易产生N值。一个测序反应一般可以读出900bp以上的碱基（ABI3730可以达到1200bp），但是，只有一般600bp以前的碱基是可靠的，理想条件下，多至700bp的碱基都是可以用的。一般在650bp以后的序列，由于测序毛细管胶的分辩率问题，会有许多碱基分不开，就会产生N值。测序模板本身含杂合序列，该情况主要发生在PCR产物直接测序，由于PCR产物本身有突变或含等位基因，会造成在某些位置上有重叠峰，产生N值。这种情况很容易判断，那就是整个序列信号都非常好，只有在个别位置有明显的重叠峰，视杂合度不同N值也不同。 测序列是从引物3’末端后第一个碱基开始的，所以就看不到引物序列。有两种方法可以得到引物序列。1.对于较短的PCR产物 （<600bp），可以用另一端的引物进行测序，从另一端测序可以一直测通，可以在序列的末端得到该引物的反向互补序列。对于较长的序列，一个测序反应测不通，就只能将PCR产物片段克隆到载体中，用载体上的通用引物(T7/SP6)进行测序。载体上的通用引物与所插入序列间

全基因组关联分析的原理和方法

全基因组关联分析(Genome-wide association study;GWAS)是应用基因组中 数以百万计的单核苷酸多态性(single nucleotide ploymorphism ，SNP)为分子 遗传标记，进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析，通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略。 随着基因组学研究以及基因芯片技术的发展，人们已通过GWAS方法发现并鉴定了大量与复杂性状相关联的遗传变异。近年来，这种方法在农业动物重要经济性状主效基因的筛查和鉴定中得到了应用。 全基因组关联方法首先在人类医学领域的研究中得到了极大的重视和应用，尤其是其在复杂疾病研究领域中的应用，使许多重要的复杂疾病的研究取得了突破性进展，因而，全基因组关联分析研究方法的设计原理得到重视。 人类的疾病分为单基因疾病和复杂性疾病。单基因疾病是指由于单个基因的突变导致的疾病，通过家系连锁分析的定位克隆方法，人们已发现了囊性纤维化、亨廷顿病等大量单基因疾病的致病基因，这些单基因的突变改变了相应的编码蛋白氨基酸序列或者产量，从而产生了符合孟德尔遗传方式的疾病表型。复杂性疾病是指由于遗传和环境因素的共同作用引起的疾病。目前已经鉴定出的与人类复杂性疾病相关联的SNP位点有439 个。全基因组关联分析技术的重大革新及其应用，极大地推动了基因组医学的发展。(2005年, Science 杂志首次报道了年龄相关性视网膜黄斑变性GWAS结果,在医学界和遗传学界引起了极大的轰动, 此后一系列GWAS陆续展开。2006 年, 波士顿大学医学院联合哈佛大学等多个研究机构报道了基于佛明翰心脏研究样本关于肥胖的GWAS结果(Herbert 等. 2006);2007 年, Saxena 等多个研究组联合报道了与2 型糖尿病( T2D ) 关联的多个位点, Samani 等则发表了冠心病GWAS结果( Samani 等. 2007); 2008 年, Barrett 等通过GWAS发现了30 个与克罗恩病( Crohns ' disrease) 相关的易感位点; 2009 年, W e is s 等通过GWAS发现了与具有高度遗传性的神经发育疾病——自闭症关联的染色体区域。我国学者则通过对12 000 多名汉族系统性红斑狼疮患者以及健康对照者的GWAS发现了5 个红斑狼疮易感基因, 并确定了4 个新的易感位点( Han 等. 2009) 。截至2009 年10 月, 已经陆续报道了关于人类身高、体重、 血压等主要性状, 以及视网膜黄斑、乳腺癌、前列腺癌、白血病、冠心病、肥胖症、糖尿病、精神分 裂症、风湿性关节炎等几十种威胁人类健康的常见疾病的GWAS结果, 累计发表了近万篇 论文, 确定了一系列疾病发病的致病基因、相关基因、易感区域和SNP变异。) 标记基因的选择： 1)Hap Map是展示人类常见遗传变异的一个图谱, 第1 阶段完成后提供了 4 个人类种族[ Yoruban ,Northern and Western European , and Asian ( Chinese and Japanese) ] 共269 个个体基因组, 超过100 万个SNP( 约1

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。

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。

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

Ion torrent微生物(细菌)全基因组重测序文库构建实验方案

微生物（细菌）全基因组重测序文库构建实验方案 一、重测序原理 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组测序，并在此基础上对个体或群体进行差异性分析。 二、技术路线 ↓基因组DNA提取 细菌DNA（纯化） ↓超声波打断 DNA片段化 ↓ 文库构建 ↓Ion OneTouch 乳液PCR、ES ↓Ion PGM、Ion Proton 上机测序 ↓ 生物信息学分析 三、实验方案 1.细菌总DNA的提取 液氮速冻、干冰保存的细菌菌液：若本实验室可以提供该细菌生长的条件，则对菌液进行活化，培养至对数期时，对该细菌进行DNA提取；若本实验室不能提供该细菌的生长条件，则应要求客户提供尽可能多的样本，以保证需要的DNA量。 细菌DNA采用试剂盒提取法（如TianGen细菌基因组提取试剂盒）。 取对数生长期的菌液，按照细菌DNA提取试剂盒操作步骤进行操作。提取完成后，对基因组DNA进行纯度和浓度的检测。通过测定OD260/280，范围在1.8-2.0之间则DNA较纯，使用Qubit对提取的DNA进行定量，确定提取的DNA 浓度达到文库构建的量。

2.DNA片段化 采用Covaris System超声波打断仪（Covaris M220），将待测DNA打断 步骤： 1）对待打断的DNA进行定量，将含量控制在100ng或者1μg 2）打开Covaris M220安全盖，将Covaris AFA-grade Water充入水浴容器内，至液面到最高刻度线（约15mL），软件界面显示为绿色 3）将待打断DNA装入Ep LoBind管中，其中DNA为100ng或1μg，加入Low TE 至总体积为50mL 4）将稀释的DNA转移至旋钮盖的Covaris管中（200bp规格），转移过程中不能将气泡带入，完成后旋紧盖子 5）选择Ion_Torrent_200bp_50μL_ScrewCap_microTube，将对应的小管放入卡口，关上安全盖，点击软件界面“RUN” 6）打断结束后，将混合液转移至一支新的1.5mL离心管中 3.末端修复及接头连接 3.1 末端修复 使用Ion Plus Fragment Kit进行，以100ng DNA量为例，各组分使用前瞬时离心2s 步骤： 1）加入核酸酶free水至装有DNA片段的1.5mL离心管中，至总体积为79μL 2）向体系中加入20μL 5×末端修复buffer，1μL末端修复酶，总体积为100μL 3）室温放置20min 3.2 片段纯化 片段纯化使用Agencourt AMpure XP Kit进行 步骤： 1）加入180μL Agencourt AMpure XP Reagent beads于经过末端修复的1.5mL离心管中，充分混匀，室温放置5min

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/de1917687.html,/nature/journal/v463/n7278/full/nature08670.html 191

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/de1917687.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/de1917687.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

微生物基因组研究进展及意义

微生物基因组研究进展及其意义 近年来，病原微生物的基因组研究取得了飞速的进展。所谓基因组研究是指对微生物的全基因进行核苷酸测序，在了解全基因的结构基础上，研究各个基因单独或数个基因间相互作用的功能。由于过去人们大多从表型分析入手，寻找已知功能的编码基因，实际只了解微生物中极少数的基因，如链球菌的链激酶基因、结核杆菌编码的热休克蛋白基因等。还有大量未知基因未被发现。通过基因组研究，则从根本上揭示了微生物的全部基因，不仅可发现新的基因，还可发现新的基因间相互作用、新的调控因子等。这一研究将使人类从更高层次上掌握病原微生物的致病机制及其规律，从而得以发展新的诊断、预防及治疗微生物感染的制剂、疫苗及药品。此外，新发现的微生物酶及蛋白还可能有在工农业生产上的应用价值。因此，全球除已完成了70余株覆盖重要病毒科的病毒代表株全基因组研究外，据美国基因组研究所（The Institute for Genomic Research, TIGR）报道，目前已完成了19种微生物基因组测序，其中11种与人类及疾病相关（嗜血流感杆菌，生殖道支原体，肺炎支原体，幽门螺杆菌，枯草杆菌，伯氏疏螺旋体，结核杆菌，梅毒螺旋体，沙眼衣原体，普氏立克次体）。另外，还有40余种微生物已被登记正在进行测序，预计在1999～2000年完成〔1〕。 病毒基因组研究进展 病毒因其基因组小，是进行基因组研究最早的生物体。早在1977 年已完成了噬菌体DNA的全基因测序。存在于脊髓灰质炎疫苗中的SV40，是最早完成全基因测序的与疾病相关的病毒；此后，许多病毒均已完成了全基因测序，并根据序列的开放阅读框架（ORF）对编码蛋白进行了推导。已对相当一些病毒蛋白进行了重组表达，还对一些病毒基因编码的调控序列进行了研究。除一般大小的病毒已完成了基因组测序，对大基因组病毒，疱疹病毒科，如水痘病毒基因组为0.125Mb(Mega-basepair,兆碱基对)〔2〕。巨细胞病毒，基因组为0.229Mb〔3〕。我国已对痘苗病毒天坛株（约0.2Mb）进行了全基因测序，发现与国外的痘苗毒株序列有明显的差异〔4〕。我国还对甲、乙、丙、丁、戊、庚型肝炎病毒进行了国内毒株的全基因测序。近来还对国内2株发现的虫媒病毒毒株完成了全基因测序。我国从不同来源的标本中发现了不少乙肝病毒变异株，有的具有特殊的生物学特性〔5〕。对病毒基因中调控因子的分析，发现了与乙肝病毒增强子作用的新细胞核因子〔6〕。 因此，目前对病毒的基因组研究已进入了后基因组阶段，即从全基因水平研究病毒的生物学功能，同时发现新的基因功能。对于医学病毒学当前主要方向是研究病毒基因组中与致病及诱生免疫应答相关的基因，从而揭示和解决迄今尚未解决的问题，以达到控制或消灭一些重要病毒感染的目的。 建议目前可进行后基因组研究的领域为： 1．病毒持续性感染：基因组中与持续性感染相关的基因，基因变异或调控因子研究。已报道的乙肝病毒的前核心基因出现终止密码突变，

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？

(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

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。

重测序-产品类-GBS遗传图谱

方案设计诺禾致源最新发表GBS遗传图谱文章 123 微生物基因组测序16S/18S/ITS等扩增子测序细菌基因组 de novo 测序真菌基因组 de novo 测序微生物重测序宏基因组测序动植物基因组测序全基因组survey 全基因组 de novo 测序泛基因组测序变异检测BSA性状定位遗传图谱全基因组关联分析群体进化Hi-C测序人类基因组测序全基因组测序外显子测序目标区域测序单细胞基因组测序建库测序建库测序诺禾致源微信文章精彩阅读 >> 版权所有：北京诺禾致源科技股份有限公司 转录调控测序 真核有参转录组测序 医学转录组测序 真核无参转录组测序 比较转录组与泛转录组测序 原核转录组测序 宏转录组测序 单细胞转录组测序 LncRNA测序 circRNA测序 small RNA测序 ChiP-seq RIP-seq 全基因组甲基化测序图1 亲本间多态性SNP在全基因组及外显子区域的分布 图4 遗传图谱与物理图谱共线性分析 图2 玉米 bin map (横轴表示染色体编号，纵轴表示样本数； 红色表示与亲本Qi319基因型相同，蓝色表示与亲本Ye478相同； 黄色：杂合基因型) 图3 三个环境下的PH性状相关QTL在染色体上的分布GBS遗传图谱代表文献 中国农业科学院作物研究所研究人员携手诺禾致源重测序团队， 采用GBS技术，利用Illumina HiSeq 2500测序平台，对314株高 世代群体（RILs）进行双末端PE125低深度测序（平均测序深度 0.07×），检测群体SNP，并进行遗传标记开发，亲本间多态性 SNP标记分布如右图所示（图1）。 基于该图谱，对玉米3个株型相关的性状进行了定位，并且在3个 环境中定位出了主效QTL。通过这些定位出的QTL，预测到2个候 选基因，为后续进行基因的准确鉴定奠定了基础（图3）。案例1 基于GBS技术的玉米高密度遗传图谱构建和株型相关性状定位 案例西北农林科技大学研究人员与诺禾致源重测序团队合作，采用GBS技术，对枣树F 1群体的145个个体利用Illumina HiSeq PE150平台测序，检测群体SNP，并进行遗传标记开发，构建遗传图谱。本研究共得到12个连锁群，上图标记数为2540个，遗传距离总长为1456.53cM，标记间平均距离为0.88cM。 2 基于GBS技术构建枣树F 1代高密度遗传图谱 本研究通过亲本及子代SNP基因分型，开发bin 标记，基于4183个 bin 标记构建玉米高密度遗传图谱，遗传距离总长为1545.65cM， 标记间平均距离为0.37cM, 平均物理距离为0.51Mb（图2）。 类 别作物类林木类作物类作物类林木类作物类作物类发表时间2016201620152015201420132013发表刊物BMC Genomics Tree Genetics & Genomes Molecular Breeding BMC Genomics G3:Gene Genomes Genetics BMC Genomics Plos Genetics IF 3.8672.1322.1083.8672.913.8676.661策 略GBS GBS GBS GBS GBS GBS GBS link link link link link link link 物 种 玉米[1] 枣树[2] 狼尾草[3] 木薯[4] 苹果[5] 覆盆子[6] 柳枝稷[7]

DNA测序结果分析比对(实例)

DNA测序结果分析比对（实例） 关键词：dna测序结果2013-08-22 11:59来源：互联网点击次数：14423 从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图两个文件，下面是一份测序结果的实例： CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1 CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq .seq文件可以用系统自带的记事本程序打开，.ab1文件需要用专门的软件打开。软件名称：Chromas 软件Chromas下载 .seq文件打开后如下图： .ab1文件打开后如下图： 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。测序图的两端（下图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱

基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。一般认为等位基因位点假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。实际比对后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下：

说明： 第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面 1~2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。 一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。 通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份 PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。对于一个未知突变位点的发现，通常还需要用到更精确的酶切技术。 (责任编辑：大汉昆仑王)

动物基因组学重测序的应用研究进展

畜牧兽医学报 2016，47（10）：1947-1953 A c t aV e t e r i n a r i a e tZ o o t e c h n i c aS i n i c a d o i ：10.11843/j .i s s n .0366-6964.2016.10.001动物基因组学重测序的应用研究进展 汪文强1，2，赵生国2，马利青3，郭继军4，马月辉1*，赵倩君1* （1.中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，北京100193；2.甘肃农业大学动物科学技术学院，兰州730070； 3.青海省畜牧兽医科学院，西宁810016； 4.青海省畜牧总站，西宁810001 ）摘 要：随着第二代测序技术的研发和应用，基因组学的研究不断出新，为其带来了更新的科研方法和解决方案。基因组测序可以更深地了解一个物种的分子进化、基因组成和基因调控等特点，特别基因组重测序技术的发展和应用，将基因组学的研究推向了多领域、多样化、多功能的新阶段。现已从变异检测、性状定位、遗传图谱构建、群体进化分析等方面取得丰硕成果。文章阐述了动物基因组重测序学领域中全基因组测序技术和简化基因组测序技术的应用现状和发展趋势。关键词：重测序； 群体进化；变异检测；性状定位；遗传图谱中图分类号：S 813.3 文献标志码：A 文章编号：0366-6964（2016）10-1947-07收稿日期：2015-12-30 基金项目：中国农业科学院科技创新工程（A S T I P -I A S 01）；国家自然科学基金项目（31201765）；国家绒毛用羊产业技术体系（C A R S -40-01 ）作者简介：汪文强（1991-），男，甘肃天水人，硕士生，主要从事动物遗传育种与繁殖研究，E -m a i l ：187931128479@163.c o m *通信作者：赵倩君，副研究员，E -m a i l ：z h a o q i a n j u n @c a a s .c n ；马月辉，研究员，E -m a i l ：y u e h u i .m a @263.n e t T h eR e s e a r c hP r o g r e s s a n dA p p l i c a t i o no fR e s e q u e n c i n g B a s e d o nA n i m a lG e n o m i c s W A N G W e n -q i a n g 1，2，Z H A OS h e n g -g u o 2，M AL i -q i n g 3，G U OJ i -j u n 4，M A Y u e -h u i 1*，Z H A O Q i a n -j u n 1*（1.I n s t i t u t e o f A n i m a l S c i e n c e ，C h i n e s e A c a d e m y o f A g r i c u l t u r a l S c i e n c e s ，B e i j i n g 1 00193，C h i n a ；2.C o l l e g e o f A n i m a l S c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ，G a n s uA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y ，L a n z h o u 730070，C h i n a ；3.Q i n g h a i A c a d e m y o f A n i m a l S c i e n c e a n dV e t e r i n a r y M e d i c i n e ，X i n i n g 8 10016，C h i n a ；4.A n i m a lH u s b a n d r y S t a t i o n o f Q i n g h a i ，X i n i n g 8 10001，C h i n a ）A b s t r a c t ：W i t h t h e a p p l i c a t i o na n dd e v e l o p m e n t o f t h en e x t g e n e r a t i o ns e q u e n c i n g t e c h n i q u e ，t h e r e s e a r c h e so f g e n o m i c s a r e c o n s t a n t l y u p d a t i n g ，w h i c h f i n d s o u t n e ws o l u t i o n s a n d t e c h n o l o g i e s t o g e n o m i c s .T h e g e n o m e s e q u e n c i n g i s c o m p e t e n t t o l e a r nt h e p o p u l a t i o ne v o l u t i o n ，g e n ec o m p o s i -t i o na n d g e n e r e g u l a t i o nd e e p l y ，e s p e c i a l l y t h e a p p l i c a t i o na n dd e v e l o p m e n t o f g e n o m e r e s e q u e n c -i n g t e c h n o l o g y ，w h i c hm a k e s t h e g e n o m e r e s e a r c h c o m e i n t o b e i n g a n e we r a i nm u l t i r e g i o n ，d i v e r -s i f i c a t i o na n dm u l t i f u n c t i o n .N o w a d a y s t h e n e x t g e n e r a t i o n s e q u e n c i n g t e c h n i q u e h a sm a d e a l a r g e p r o g r e s s i nm u t a t i o nd e t e c t i o n ， f i n em a p p i n g o f i m p o r t a n t g e n e s ，g e n e t i cm a p c o n s t r u c t i o n ，a n a l y -s i s o f p o p u l a t i o n e v o l u t i o n ，a n d s oo n .T h e r e v i e ws t a t e s a p p l i c a t i o n s t a t u s a n dd e v e l o p m e n t t e n d -e n c y o fw h o l e g e n o m e s e q u e n c i n g t e c h n o l o g y a n d r e d u c e d -r e p r e s e n t a t i o n g e n o m e s e q u e n c i n g t e c h -n o l o g y i na n i m a l g e n o m e r e s e q u e n c i n g .K e y w o r d s ：r e s e q u e n c i n g ；p o p u l a t i o ne v o l u t i o n ；m u t a t i o n d e t e c t i o n ；f i n e m a p p i n g o fi m p o r t a n t g e n e s ；g e n e t i cm a p 随着S a n g e r 测序技术的限制性，第二代测序技术（N e x t g e n e r a t i o ns e q u e n c i n g ，N G S ）的优势逐渐凸显，对重测序技术的发展起到了重要的作用。N G S 的核心思想是边合成边测序，即通过捕捉新合成的末端的标记来确定D N A 的序列，测序技术成本低、高通量、快速、高效等特点能有效地鉴别单核