基因组测序>
建库测序>
人类基因组测序>
动植物基因组测序>
微生物基因组测序>
转录调控测序>
表观组测序>
单细胞测序>
空间转录组>
基因分型>
质谱分析>
蛋白组学分析>
代谢组学分析>
免疫定量>
多组学联合分析>
分子育种>
基因合成>
全基因组关联分析—实现多个目标性状基因高效定位
全基因组关联分析(GWAS)是将群体中个体的变异信息与性状的表型信息结合,以基因(位点)间连锁不平衡(LD)为基础, 将目标性状表型的多样性与基因(位点)的多态性进行统计学关联分析的方法,最终定位目标性状关联的位点和基因,具有“材料来源广、遗传变异多、性状定位全”的优势。 图1 GWAS一次定位多种性状关联分析方法
1.SNP based GWAS
基于单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)与表型数据关联分析。 图2 SNP-GWAS分析示意图2.Haplotype based GWAS
单倍型块( haplotype block )指染色体上存在着的连续的、稳定的、几乎不被重组所打断的单倍型区域。一个单倍型块有几个常见 的单倍型。以单倍型块为基础,进行性状与基因的关联分析。3.SV based GWAS
结构变异(Structural Variation ,sv)包括缺失、插入、重复和反转,是基因组变异的主要来源,大量研究已证实SV广泛存在于物 种基因组内,且对表型影响广泛。 图4 SV-GWAS分析示意图4.K-mer based GWAS
常规GWAS分析方法是利用测序数据比对参考基因组来完成遗传变异的检测,在基因组组装效果不理想的情况下,可以通过相互比较 来自不同样本的恒定长度k的序列(称为k-mers)集,来识别更广泛的遗传变异类型,如SVs等。 图5 K-mer-GWAS分析示意图诺禾优势
1.一次实验实现多性状定位
40天
项目周期GENE
性状定位2000
样品并行分析2.三代测序提升SV-关联分析
三代关联分析是利用三代重测序技术获得群体的结构变异信息,筛选与目标性状相关的结构变异。并与二代GWAS分析结果相结合,从而达到更精确的性状关联基因定位效果。120天+
项目周期10 kb起
测序读长SV-GWAS
分析内容3.快速、稳定、高质量测序数据
全基因组关联分析采用先进的Illumina测序平台,快速、高效地读取高质量的测序数据。 诺禾致源高性能计算平台(High Performance Computing,HPC)采用DELL计算节点和Isilon存储的高效组合,实现快速稳定的测序数 据分析及交付。随着公司业务的发展,高性能计算平台将会持续更新并扩容,以保证高效的数据处理和安全的数据存储。PE150
测序读长≥80%
测序质量Q3020,280个
物理核数1,727T flops
计算峰值速度400TB
总内存58.6PB
总存储4.科学方案设计
从材料选取,建库测序,到数据分析,每一步都需要科学、缜密的设计,以保障高质量研究成果。材料选取
DNA样品
二代≥1.0μg
三代≥10μg
群体大小
≥200个
二代PE150
三代Pacbio或Nanopore
信息分析
5.出色完成每一个项目环节
至2021年12月,诺禾致源已对畜牧、作物、果蔬、花卉、普通植物、水产等上百个物种进行了关联分析。“科学的方案设计,严格的质控管理,专业的分析团队,丰富的项目经验,优质的项目服务”确保每一个环节都能出色完成,助力科学研究。50人
分析团队10年
项目经验800+
结题项目1对1
项目服务信息分析
全基因组关联分析首先进行群体分层,分析了解材料的分层信息;然后进行连锁不平衡分析,连锁不平衡的水平可决定关联分析的精度、所选标记的数 目;最后结合群体基因型和表型数据,使用基于混合线性模型进行全基因组关联分析,对分析所得的与目标性状强关联的位点进行基因功能注释。全基因组重测序(三代+二代WGS) | 全基因组重测序(WGS) | 简化基因组测序(GBS) | |
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1. 已有参考基因组序列的动植物自然群体; 2. 样本间无明显的亚群分化(如生殖隔离等); 3. 所研究表型性状遗传力较强,有多年多点表型记录数据。 | |||
≥200个样本(WGS); 挑选至少10个代表性个体做三代 | ≥200个样本 | ||
三代(Pacbio&Nanopore):≥30X 二代(WGS):≥10X | 基于SNP:≥10 X/个体 基于CNV:≥30X/个体 | 10~20W Tags平均8 X/Tag | |
测序数据质量评估 | |||
与参考基因组比对 | |||
SNP、CNV、SV检测及注释 | SNP、CNV检测及注释 | SNP检测及注释 | |
差异SV分析 群体SV分型 构建系统进化树 群体主成分分析 连锁不平衡分析 性状关联分析 目标性状相关区域基因功能注释 构建单体型图谱 |
构建系统进化树 群体主成分分析 连锁不平衡分析 性状关联分析 目标性状相关区域基因功能注释 构建单体型图谱 |
构建系统进化树 群体主成分分析 性状关联分析 目标性状相关区域基因功能注 |
常见问题
1. GWAS所需的最低样本数是多少?
2. 是否需要多年多点的表型鉴定实验消除环境对表型的影响?
3. 不同区域的样本需要人工驯化消除生长背景差异吗?
4. 不同性状可在一个个体上交叉吗?
5. 无参考基因组可以做GWAS吗?
参考文献
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