组学分析策略11

组学分析策略组学分析基因组

有参考序列的基因组无参考序列的基因组转录组

数字基因表达谱(DGE)

转录组(RNA‐Seq)

SmallRNA测序降解组测序蛋白组代谢组

基因组

结构基因组学

基因定位基因组作图测定核苷酸序列功能基因组学

基因的识别、鉴定、克隆基因结构、功能及其相互关系基因表达调控的研究有参考基因组物种

个体基因组再测序。多种品系基因组重测序。群体遗传学分析。

图谱构建与家系连锁分析。

全基因组关联分析。基因组重测序开发新标记。简化基因组重测序开发新标记。

基因组

基因组

个体基因组再测序对于已测序的重要经济物种和模式物种的野生种、突变种或亚种进行基因组测序。策略：

1.近缘物种的denovo；

2.全基因组重测序+denovo。1.基因组denovo组装；近缘物种进化分析；2.序列比对+denovo组装；SNP、插入/缺失和结构变异鉴定；进化分析。栽培大豆基因组—第一个大豆基因组Genomesequenceofthepaleopolyploidsoybean.

Nature,2010,463:178-183.美国农业部

美国联合基因组研究中心华盛顿大学美国普渡大学等研究目的大豆基因组测序GS≈1.1Gb（2n=40）实验设计研究材料：栽培大豆Glycinemaxvar.Williams82测序策略：建库3

kb,

8

kb,fosmid

及

BAC；Sanger：6.5X研究结果1.组装：contigN50：189.4

Kb;

scaffoldN50：47.8

Mb；锚定染色体上。2.46,430个蛋白编码位点，283个豆科特有基因家族。3.两次基因组复制事件：5900万年前和1300万年前。4.结瘤基因：28个结瘤基因和24个关键调控基因。5.控油基因：脂类代谢相关基因远多于拟南芥，大豆具有更复杂的转录调控。野生大豆基因组—第二个大豆基因组Whole-genomesequencingandintensiveanalysisoftheundomesticatedsoybean(Glycine

soja

Sieb.andZucc.)genome.PNAS,2010.107:22032-22037.韩国首尔大学韩国生命工学研究院研究目的野生大豆与栽培大豆基因组比较。实验设计研究材料：野生大豆G.soja

IT182932植株纯合型。测序策略：454+Solexa序列比对+denovo组装。研究结果1、序列比对得到915.4M的G.soja

基因组，覆盖已发表大豆基因组序列的97.65%；2、软件分析发现复制区域占G.soja

基因组的80%，鉴定得到2.5millionSNPs；3、发现35.6%的高可信度基因都是受G.soja

基因组的非同义SNPs影响的；4、通过序列比对和软件计算，证明G.soja

和G.max基因组在27万年前产生分化，远远早于驯化得到G.max的时间（6000-9000年前）；栽培大豆来自于先于G.soja/G.max复合体存在的祖先。野生大豆与栽培大豆的进化关系野生大豆与栽培大豆分化时间早于大豆驯化时间。

G.max

本质上是G.soja的驯化形式.。G.soja/G.max

复合体至少在270,000y前就出现了。多种品系基因组重测序核心种质资源资源是育种家最为宝贵的财富。通过对核心种质资源进行重测序，可以实现：核心种质资源数据库（分子标记，材料间聚类关系）；研究与品种优良性状相关的分子机制。玉米重测序研究材料：6个中国重要玉米骨干亲本测序：Illumina

每株5xSOAPv2.18比对参考基因组序列发现了100多万个SNPs位点和3万多个IDPs位点，建立了高密度分子标记遗传图谱。发现了101个序列多态性较低的区域，在这些区域中含有大量在选择过程中与玉米性状改良有关的候选基因。实验设计研究发现玉米重测序

玉米自交系的重测序数据与玉米B73的基因组序列进行比对，发现不同的自交系中存在不同数量的基因丢失与获得性变异（PAVs）。材料选择样品数量30个以上物种内亚群的划分明确，且相同亚群的个体具有一定的代表性测序每个样品全基因组重测序5X-10X标准信息分析SNP的检测及注释InDel的检测及注释SV的检测及注释高级信息分析连锁不平衡分析群体进化分析群体结构分析选择分析等选择有代表性品种重测序，能够揭示物种在驯化过程中发生变化的机制，研究进化和驯化在基因组上留下的“痕迹”，重新找回因人工选择而流失的优秀基因。群体遗传学分析研究目的鉴定野生、栽培大豆的遗传分化和选择实验设计研究材料：17野生大豆14株栽培大豆测序策略：illumina

每个个体5X左右研究成果1、发现了630多万个SNP,筛选出20多万个tagSNP。2、鉴定出18多万个两种大豆中获得和缺失变异（PAVs）。3、鉴定了470个受选择的区域，分布在大概5%的基因组范围。4、发现大豆基因组存在较高程度的基因连锁不平衡和较高比例的单核苷酸非同义替换/同义替换比例。香港中文大学华大基因大豆重测序Resequencingof31wildandcultivatedsoybeangenomesidentifiespatternofgeneticdiversityandselection.Naturegenetics,2010,42(12):1053-1059材料选择RIL、DH系等作图群体子代个体在100个以上测序双亲10X以上重测序子代0.1-2X的全基因组重测序或芯片分型标准信息分析SNP的检测及注释InDel的检测及注释SV的检测及注释高级信息分析分子标记筛选子代基因分型遗传图谱构建和QTL分析图谱构建与家系连锁分析。遗传图谱是QTL定位的基础。对作图群体进行低深度重测序或者SNP分型，可以构建高分辨率的遗传图谱，通过连锁分析，进行QTL定位、进而辅助育种。研究目的通过全基因组重测序检测得到SNPs进行基因分型实验设计9311和日本晴构建的F11的150个RILs，每个RIL测0.02X数据，所得数据与2个亲本基因组数据相对比，找出SNPs研究成果以SNPs构建了高精度的基因分型图（binmap）。以bins为markers构建了全基因组高密度分子标记的连锁图谱。标记的平均密度为0.66cM。水稻重测序构建遗传图谱High-throughputgenotypingbywhole-genomeresequencing.GenomeResearch,2009,19:1068-1076全基因组关联分析通过对核心种质资源进行重测序，结合物种LD信息，构建物种HapMap，获得该物种大量TagSNPs，应用TagSNPs进行全基因组关联分析（GWAS)，从而挖掘功能相关基因。材料选择具备广泛代表性样品样本数量100个以上测序3X以上全基因组重测序

或30X以上外显子组测序标准信息分析SNP,Indel,SV检测及注释等高级信息分析TagSNP筛选，构建HapMap全基因组关联分析候选位点验证在大样本中用芯片验证候选位点剔除假阳性关联位点基因组重测序开发新标记无参考基因组物种

基因组denovo测序。简化基因组denovo测序开发SNP标记。

SNP分型构建遗传图谱。

基因组已发表植物基因组物种信息

已发表动物基因组物种信息

已发表动物基因组物种信息

基因表达研究进入数字时代数字基因表达谱

DIGITALGENEEXPRESSIONPROFILLING数字基因表达谱

DIGITALGENEEXPRESSIONPROFILLING数字基因表达谱

DIGITALGENEEXPRESSIONPROFILLINGＤＧＥ实验流程数据分析流程基本特点

测量准确度高通量高可重复性高独特优势

无需重复实验检测低丰度基因检测新转录本检测反义链转录本数字基因表达谱

DIGITALGENEEXPRESSIONPROFILLING

数字基因表达谱ＶＳ基因芯片检测率达98%(多少基因含CATG位点)21bpTag能唯一检测多少基因

转录组分析RNA‐SeqcDNA文库构建测序比对到参考序列RNA‐SeqRNA‐Seq数据分析流程WhyRNA‐Seq?•Redefinegenestructure•Det