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高效率的简化基因组技术:2b-RAD

     2b-RAD是2012年wang等推出基于II B型限制性内切酶的大规模SNP标记开发和分型的技术(Nature Methods(Wang et al, 2012))。该技术克服了RAD-Seq、GBS等技术的缺点,通过基因组酶切产生等长的33-36bp的酶切标签,标签富集后测序分析,实现全基因组范围高通量SNP筛查和分型分析。


技术特点

·   具有极强的灵活性,标签数目多少可控

·   标签长度一致,PCR时具有一致的扩增效率

·   标签具有位置特异性,不依赖于参考序列和组装结果

·   除可利用共显性标记SNP之外,还可以利用显性标记

·   基于混合泊松分布模型的de novo SNP分型新算法(iML),可有效去除重复序列对分型的干扰,分型准确率明显优于目前已有算法,假阳性降低高达20%


应用领域

·   高密度遗传图谱构建及QTL精细定位

·   群体遗传学研究

·   群体进化分析

·   全基因组关联分析


技术流程


技术指标

·   基因组标签平均密度~2kb

·   标签平均深度≥20X

·   分型准确率≥95%


样品要求

·   物种

待测样品为二倍体生物,对于多倍体物种暂不适用


·   样品需求量

每次样品制备需要1.0µg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×1.0µg


·   样品DNA浓度

>25ng/ul,推荐浓度为200ng/ul


·   样品背景

明确的作图群体间的亲缘关系,检测子代个体数≥100


服务周期

获得合格的基因组DNA后60个工作日。


服务完成时提供内容

1. 详细的实验报告;

2. 测序结果;

3. SNP位点分型结果。


生物信息学分析

A. 标准信息分析

a)   基本数据分析

·   数据预处理

·   高质量标签获取

·   标签聚类


b) 高级数据分析

·   基于iML算法的SNP分型

·   标记分离分析

·   遗传图谱构建


B. 定制信息分析

a) QTL定位(需客户提供表型数据)

b) 遗传图谱整合(需客户提供原图谱数据)

c) 全基因组关联分析


参考图示

图一:横轴显示,2b-RAD标签在染色体上的分布非常均匀;纵轴表明,不同位置2b-RAD标签测序深度非常一致。



图二:2b-RAD标签分型策略(共显性标记、显性标记)


图三:QTL定位和关联分析结果


参考文献

[1]   Wang S, Meyer E, McKay J, et al. 2b-RAD: a simple and flexible method for genome-wide genotyping. Nature Methods, 2012, 9: 808-810

[2]   Davey JW, Cezard T, Fuentes-Utrilla P, et al. Special features of RAD sequencing data: inplications for genotyping.Molecular Ecology, 2013, 22(11): 3151-3164.

[3]   Dou J, Zhao X, Fu X, et al. Reference-free SNP calling: Improved accuracy by preventing incorrect calls from repetitive genome regions. Biology Direct, 2012, 7(1):17.

[4]   Jiao W, Fu X, Dou J, et al. High-resolution linkage and quantitative trait locus mapping aided by genome survey sequencing: building up an integrative genomic framework for a bivalve mollusc. DNA Research, 2013, doi: 10.1093/dnares/dst043.

[5]   Fu X, Dou J, Mao J, et al. RADtyping: an integrated package for accurate de novo codominant and dominant RAD genotyping in mapping populations. Plos One, 2013, 8(11): e79960.

文章分类: SNP检测