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
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