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基因组测序 基因组重测序 群体进化

群体进化 生信分析 技术参数 案例解读 常见问题 留言咨询

   群体进化研究是指通过全基因组重测序技术获得某物种自然群体各亚群的基因组信息,通过与参考基因组比对,得到大量高准确性的SNP、InDel等变异信息。然后基于群体变异信息,全方位的解析群体的遗传多样性、遗传结构、基因交流情况、物种形成机制以及群体进化动态等生物学问题,从分子层面深入研究该物种的进化历程。

 

适用范围

      (1)已有参考基因组的物种;

      (2)同一物种不同的亚种和品系;

      (3)不同地理分布的群体

      (4)每个群体至少10个样本,总样本量不少于30个。

 

技术优势

     (1)快速精准高效的解析基因组之间的差异,对全基因组的每一个碱基进行分析,获得最广泛的分子标记;

     (2)遗传变异类型丰富:单核苷酸多态性(SNP)、插入缺失(InDel)和结构变异(SV)一网打尽,深度解析基因变异的各个方面;

     (3)快速高效:仅仅66个工作日即可完成全部分析内容,快速解析群体遗传学的相关信息;

     (4)精准分析:10年以上项目经验的专业分析人员深入解析,精确解决科研过程中的各个问题。

 

技术流程

    

重测序建库和测序流程

 

群体进化分析流程

 

 

分析内容

解决问题

核心软件

变异检测

准确定位变异位点

FastqQC/BWA/GATK

群体结构分析

构建系统进化树、进行PCA分析和主成分分析,确定样本间进化关系

Mega/Phylip/RaxML/PhyML/Structure/smart PCA

种群历史分析

讨论样本支系之间的分化历史

∂a∂i/DIYABC/PSMC

选择性消除分析

不同群体进化过程中的选择性消除

揭示与选择相关的关键基因

Selective Sweep(In house)

SweepFinder

基因功能注释与富集分析

统计候选基因分布规律

寻找性状相关的功能基因

Gene Annotation (In house)

 

产品

测序平台

测序策略

检测内容

项目周期

重测序

Illumina PE150

350bp文库

SNPInDelSVCNV

45个工作日

 

案例一:重测序揭示乌鸦物种进化

       本研究以非常有代表性的黑色和灰色羽毛乌鸦为实验材料(图1),全基因组重测序平均深度为12.2×。研究了杂交地带范围内产生的全基因组上的遗传渐渗、群体分化和基因表达情况。发现不同表型的乌鸦基因组差异<1%,群体间存在基因交流事件。对两两群体间基因组分化研究确定了若干受选择区域(图2)。基因表达分析发现差异主要出现在黑色和灰色毛囊上(图3),另外视觉感知相关基因也存在较大差异,因此不同毛色乌鸦间的性选择对存在大量基因流的情况下,维持群体间分化起到了重要作用。

 

图1 不同乌鸦的取样分布及主成分分析结果

 

 

图2 不同乌鸦群体间的分化

 

 

图3 翅膀颜色差异的功能基因组学研究

 

案例二:重测序揭示番茄育种进程

      本研究对包括野生种、培育种及改良品种的番茄进行全基因组重测序,平均测序深度为5.7×。对全基因组内的遗传变异位点进行群体遗传进化分析,结果显示番茄的驯化和改良过程是两个相对独立的过程,通过人工驯化和改良使现代番茄比其祖先果实增大100倍。同时,根据GWAS分析结果定位了影响果实颜色的主效基因。

 

图1 番茄的群体进化分析

 

 

图2 番茄的选择性清扫分析

 


参考文献

[1] Poelstra J W, Vijay N, Bossu C M, et al. The genomic landscape underlying phenotypic integrity in the face of gene flow in crows[J]. Science, 2014, 344(6190): 1410-1414.

[2] Lin T, Zhu G, Zhang J, et al. Genomic analyses provide insights into the history of tomato breeding[J]. Nature genetics, 2014, 46(11): 1220-1226.


 

 

 

 

(1)哪些样本适合群体进化研究?

        在有参考基因组的条件下,研究物种内不同亚群的进化,要求待测样本具有代表性,满足分析目的。比如样本采集要考虑到相应的地理环境,海拔高度,气候条件等,并能代表对应的群体。


(2)用全基因组重测序的方法研究群体进化,样本测序深度如何选择?

       一般情况下,基于SNP研究群体进化,测序深度推荐≥5X左右,如果基于CNV等结构变异研究群体进化,需要较高的测序深度,至少大于30X。

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