基因组步行法扩增3'及5'侧翼序列
一．原理
基因组步行技术是一种新发展的利用已知序列(cDNA或基因组DNA)从基因组中获得基因的上游(如启动子) 或下游序列的方法。
其原理如下：首先利用不同的具有平末端的 DNA 限制性内切酶消化基因组 DNA，然后将预先设计好的 DNA 接头连接在 DNA 的两端, 这样的一组两端带有接头的 DNA 片段就称为所谓的无载体的 DNA 文库；根据接头和目的基因的序列设计两组引物，以上述的DNA为模板，先以外侧的一组引物进行第一轮 TD-PCR ( touchdownPCR ) 扩增，然后以内侧的一组引物进行巢式 TD-PCR 扩增，扩增产物即为所需的DNA片段。在接头中，由于2条链中较短的一链的3’末端被
2NH2 封闭，使得引物 AP1 在第一次 PCR 之前没有结合位点，在 PCR 的第一循环过程中只能从 GSP1 延伸，没有 AP1 的延伸产物。而GSP1 的延伸产物产生了 AP1 的结合位点，在第二循环就开始从两端进行延伸反应。这样，就减少了非特异性扩增，从而提高了 PCR 的特异性.基因组步行由 2 轮 TD-PCR 反应组成。在 TD-PCR 的初始循环中，所采用的退火和延伸温度比引物的 Tm 值略高，在这种情况下引物退火的效率会下降，但是特异性将增加；另外，在极少数情况下接头的 2NH2 也会延伸，补平接头，这样也产生了 AP1 的结合位点，从而增加了非特异性扩增，但在高温下，接头的自我退火比引物与接头退火的效率高，就提高了针对于 AP1 的 PCR 抑制效应，减少非特异性扩增。在随后的循环中，退火和延伸温度比 Tm 值略低，有利于特异性产物的指数增长。基因组步行技术主要应用于一些只知部分 cDNA 序列的基因的启动子或其他上游调控序列的快速克隆，该技术也可用于确定内元/外元的连接以及从任何序列标签位点(Sequence2tagged site, STS) 或 EST 两端进行扩增获得相应的序列。尽管一次步行获得的片段长度短于 6 kb，但可通过多次反应获得更长的片段。该方法对于填补基因组中的一些间隙，特别是当这些缺失的克隆通过常规的筛选文库很难得到时非常有
一、高质量基因组DNA 的提取
1 材料
实验鱼，尾静脉取血100 μl(含抗凝剂)
2 试剂
QIAGEN Genomic 20/G；Tip Holders；Buffer C1；Buffer QBT；Buffer QF 抗凝剂 : 0.48%柠檬酸，1.32%柠檬酸钠，1.47%葡萄糖
3. 方法
1）样品的处理和裂解
(1) 将100μl鱼血用PBS稀释至1ml
(2) 加入1倍体积冰冷的Buffer C1，3倍体积（3ml）的ddH
O 。
2
(3) 翻转数次至悬冷液成半透明
(4) 冰浴10min。
(5) 4℃，1300g离心15min，弃上清液。
(6) 加入250μl冰冷的Buffer C1，750μl冰冷的ddH2O。
(7) 轻弹，溶解沉淀。
(8) 4℃，1300g离心15min，弃上清液（如沉淀不是白色，重复洗涤步骤）。
(9) 加入1ml Buffer G2，最大速漩涡10-30s，充分重悬核酸沉淀物（时间要控
制得很严格）。
(10) 加入25ul QIAGEN Protease，50℃保育30-60min（如有必要可延长保育时间）。
2）DNA的提取
二、基因组步行法扩增5’及3’侧翼序列
1 材料
基因组DNA
2．仪器、用具
离心机、PCR仪
3．试剂
(1) 30μl DraⅠ(10units/μl)
(2) 10ul T4 DNA Ligase (6units/μl)
(3) 10×Ligation Buffer
(4) BD Genome walker Adaptor (25 UM )
(5) Adaptor Primer1 (AP1, 10uM)
(6) Nested Adaptor Primer2 (AP2, 10μM)
(7) 酚
(8) 氯仿
(9) 3M 醋酸钠
(10) 95%乙醇
(11) 80%乙醇
(12) TE: 10 mM Tris, 0.1mM EDTA (10/0.1, ph7.5)
(13) TE: 10 mM Tris, 1mM EDTA (10/1, ph7.5)
4．方法
1）电泳检测基因组DNA质量
取1μl Genomic DNA (0.1μg/μl) 和1 μl Control genomic DNA (0.1 μg/μl)，0.8%凝胶电
泳检测基因组DNA质量。
2）DraⅠ酶切检测Genomic DNA质量
(1) 于0.5ml离心管中加入
(2) 轻轻翻转离心管混匀(不要旋涡)。
(3) 37oC过夜。
(4) 取5μl反应液于0.8%凝胶进行检测，1 μl genomic DNA作对照。3）基因DNA Dra I 酶切
(1) 于1.5ml离心管中加入以下试剂：
(2) 轻轻摇匀。
(3) 37oC保育2hr。
(4) 低速旋涡5-10s。
(5) 37oC温育过夜(16hr -18hr)。
(6) 取5 μl酶切产物于0.8%凝胶上进行电泳检测。
4）DraⅠ酶切DNA 的纯化
(1)于1.5ml 离心管中加入等体积的(95 μl) 酚。
(2)低速旋涡5-10s。
(3)短暂离心分离水相和有机物。
(4)将上层水相吸至另一新1.5ml 离心管中，弃下层有机物。
(5)加入等体积(95 μl) 氯仿。
(6)低速旋涡5-10s。
(7)短暂离心分离水相有机物。
(8)转移上层水相至另一新1.5ml 离心管中，弃下层有机物。
(9)加入2 倍体积(190 μl) 冰冷的95%乙醇。
(10) 加人1/10 体积(9.5 μl) 3M NaAc (pH4.5)。
(11) 低速旋涡5-10s (轻弹)。
(12) 14000rpm，离心10min。
(13) 倒掉上清，空气干燥沉淀。
(14) 加入20 μl TE (10/0.1 pH7.5)溶解沉淀
(15) 低速旋涡5-10s (轻弹)。
(16) 1 μl纯化产物于0.8%凝胶进行电泳检测。
5）Genomic DNA 与Genomewalker Adaptor 连接
(1)于0.5ml 离心管中加入
(2)16℃过夜
(3) 70℃保育5min
(4) 加入TE 72 μl (TE 10/1 pH7.5)
(5) 轻弹5-10s
6）PCR
(1) 1st PCR
①配制PCR反应液
②反应条件: 94℃25s，72℃3min ×7；94℃25s，67℃3min ×32；67℃7min。
(2) 2nd PCR
1) 取1 μl 1st PCR 产物49 μl ddH2O 中，稀释50 倍
①配制PCR反应液
②反应条件: 94℃25s，72℃3min ×5；94℃25s，67℃3min ×20；67℃7min。
(3) 取5μl 第二轮PCR 产物在1%琼脂糖凝胶上进行电泳分离。回收纯化电泳片段克隆到pMD-18T载体，进行鉴定和测序。
(4) 获得基因组DNA 5’及3’侧翼序列后，将其与基因组DNA 的核心片断进行拼接。这就获得了基因组DNA的全序列。
注：基因组步行法扩增5’侧翼序列和3’侧翼序列的方法相一致，只是PCR反应所用的接头引物和基因特异引物不同。
基于PCR技术进行侧翼序列分离的方法比较
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/307762429.html, 基于PCR技术进行侧翼序列分离的方法比较 作者：曾满谢志雄 来源：《科学与信息化》2016年第32期 摘要利用PCR分离已知序列的侧翼序列是分子生物学相关研究工作中经常用到的技术。本文综述比较了常用的热不对称交错PCR（TAIL-PCR）、反向PCR（IPCR）、接头介导的PCR（LM-PCR）等方法。评估了各自的优缺点，旨在为研究者选择合适的技术解决相关问题提供依据。 关键词侧翼序列；TAIL-PCR；反向PCR；接头介导PCR 侧翼序列是指染色体特定位点两侧的DNA序列。在现代分子生物学和微生物学研究领域，经常需要分离已知序列或位点的侧翼序列，对其进行分析或克隆，以研究基因的相关功能。因此，侧翼序列克隆技术的发展应用越来越受科学研究者的重视。目前，常用的分离侧翼序列的技术方法主要有：热不对称交错PCR（TAIL-PCR）、反向PCR（IPCR）、接头介导的PCR（LM-PCR）等。本文重点介绍这三种PCR技术中具有代表性的方法，比较其各自的优缺点，分析其不同的适用范围，为研究者针对不同研究目的和需求选取不同方法提供参考。 1 热不对称交错PCR（thermal asymmetric interlaced PCR，TAIL-PCR） 1991年Parker等提出目标步行PCR，1993年Sarkar等报道了限制位点PCR。这两种PCR 技术均是通过设计一批随机引物，在退火阶段，使它们与已知序列的特异性引物结合，继而进行PCR扩增。该方法由于操作复杂，在实际操作过程中使用很少。随后，在此基础上进行改进，产生了一些新的方法，如热不对称交错PCR（thermal asymmetric interlaced PCR）。 热不对称交错PCR技术是一种快速准确定位已知序列附近未知DNA序列的方法。该技术的原理是依据已知序列设计3个具有高退火温度的嵌套特异性引物（special primer，简称 sp1， sp2， sp3），依据蛋白质保守氨基酸序列设计一系列退火温度较低的简并引物（Arbitrary degenerate prime，简称AD），以基因组为模板，通过控制复性温度调节特异性引物和简并引物与模板之间的复性，进行3轮热不对称分级反应的PCR扩增，从而得到已知序列的侧翼序列。 2014年，本实验室利用该技术分离了Pseudomonas donghuensis HYST铁载体合成与调控 相关基因[1]，目前仍在利用该技术分离P. donghuensis HYST对Caenorhabditis elegans的相关毒性基因。在实验过程中，为了提高分离效率，将原PCR方法进行改良，主要有：①调整退火温度。原TAIL-PCR方法中，高特异性退火温度为63℃，本研究中由于特异性引物的设计 模板与原方法不同，退火温度进行了相应调整，根据Primer 5.0设定并优化最终定在56℃～
基因组学的研究内容
基因组学的研究内容 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：又称后基因组学（postgenomics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 蛋白质组学： 鉴定蛋白质的产生过程、结构、功能和相互作用方式 遗传图谱 （genetic map）采用遗传分析的方法将基因或其它dNA序列标定在染色体上构建连锁图。 遗传标记： 有可以识别的标记，才能确定目标的方位及彼此之间的相对位置。 构建遗传图谱 就是寻找基因组不同位置上的特征标记。包括： 形态标记； 细胞学标记； 生化标记；DNA 分子标记 所有的标记都必须具有多态性！所有多态性都是基因突变的结果！ 形态标记： 形态性状：株高、颜色、白化症等，又称表型标记。 数量少，很多突变是致死的，受环境、生育期等因素的影响 控制性状的其实是基因，所以形态标记实质上就是基因标记。
细胞学标记 明确显示遗传多态性的染色体结构特征和数量特征 ：染色体的核型、染色体的带型、染色 体的结构变异、染色体的数目变异。优点：不受环境影响。缺点：数量少、费力、费时、对生物体的生长发育不利 生化标记 又称蛋白质标记 就是利用蛋白质的多态性作为遗传标记。 如：同工酶、贮藏蛋白 优点： 数量较多，受环境影响小 ?
缺点： 受发育时间的影响、有组织特异性、只反映基因编码区的信息 DNA 分子标记： 简称分子标记以 DNA 序列的多态性作为遗传标记 优点： ? 不受时间和环境的限制 ? 遍布整个基因组，数量无限 ?
不影响性状表达 ? 自然存在的变异丰富，多态性好 ? 共显性，能鉴别纯合体和杂合体 限制性片段长度多态性（restriction fragment length polymorphism ， RFLP ） DNA 序列能或不能被某一酶酶切，
基于PCR技术进行侧翼序列分离的方法比较
基于PCR技术进行侧翼序列分离的方法比较 摘要利用PCR分离已知序列的侧翼序列是分子生物学相关研究工作中经常用到的技术。本文综述比较了常用的热不对称交错PCR（TAIL-PCR）、反向PCR（IPCR）、接头介导的PCR（LM-PCR）等方法。评估了各自的优缺点，旨在为研究者选择合适的技术解决相关问题提供依据。 关键词侧翼序列；TAIL-PCR；反向PCR；接头介导PCR 侧翼序列是指染色体特定位点两侧的DNA序列。在现代分子生物学和微生物学研究领域，经常需要分离已知序列或位点的侧翼序列，对其进行分析或克隆，以研究基因的相关功能。因此，侧翼序列克隆技术的发展应用越来越受科学研究者的重视。目前，常用的分离侧翼序列的技术方法主要有：热不对称交错PCR （TAIL-PCR）、反向PCR（IPCR）、接头介导的PCR（LM-PCR）等。本文重点介绍这三种PCR技术中具有代表性的方法，比较其各自的优缺点，分析其不同的适用范围，为研究者针对不同研究目的和需求选取不同方法提供参考。 1 热不对称交错PCR（thermal asymmetric interlaced PCR，TAIL-PCR） 1991年Parker等提出目标步行PCR，1993年Sarkar等报道了限制位点PCR。这两种PCR技术均是通过设计一批随机引物，在退火阶段，使它们与已知序列的特异性引物结合，继而进行PCR扩增。该方法由于操作复杂，在实际操作过程中使用很少。随后，在此基础上进行改进，产生了一些新的方法，如热不对称交错PCR（thermal asymmetric interlaced PCR）。 热不对称交错PCR技术是一种快速准确定位已知序列附近未知DNA序列的方法。该技术的原理是依据已知序列设计3个具有高退火温度的嵌套特异性引物（special primer，简称sp1，sp2，sp3），依据蛋白质保守氨基酸序列设计一系列退火温度较低的简并引物（Arbitrary degenerate prime，简称AD），以基因组为模板，通过控制复性温度调节特异性引物和简并引物与模板之间的复性，进行3轮热不对称分级反应的PCR扩增，从而得到已知序列的侧翼序列。 2014年，本实验室利用该技术分离了Pseudomonas donghuensis HYST铁载体合成与调控相关基因[1]，目前仍在利用该技术分离P. donghuensis HYST对Caenorhabditis elegans的相关毒性基因。在实验过程中，为了提高分离效率，将原PCR方法进行改良，主要有：①调整退火温度。原TAIL-PCR方法中，高特异性退火温度为63℃，本研究中由于特异性引物的设计模板与原方法不同，退火温度进行了相应调整，根据Primer 5.0设定并优化最终定在56℃～58℃范围内。 ②提高循环次数。在实验过程中，为了大量积累目的片段，将原方法中超级循环次数进行相应增加，第一轮的12次超级循环提高至15次，第二轮的10次超级循环提高至12次。③提高模板浓度。原TAIL-PCR中利用前一轮产物的1000倍稀释物为模板进行后一轮PCR；本研究中则将前一轮产物的50倍稀释物作为模板，旨在提供高浓度的目的片段，有助于最后PCR产物回收时得到足够浓度的
全基因组重测序数据分析
全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排 突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使 得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组 学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。 实验设计与样本 （1）Case-Control 对照组设计； （2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）； 初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基 因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需 要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。
全基因组关联分析的原理和方法
全基因组关联分析(Genome-wide association study;GWAS)是应用基因组中 数以百万计的单核苷酸多态性(single nucleotide ploymorphism ，SNP)为分子 遗传标记，进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析，通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略。 随着基因组学研究以及基因芯片技术的发展，人们已通过GWAS方法发现并鉴定了大量与复杂性状相关联的遗传变异。近年来，这种方法在农业动物重要经济性状主效基因的筛查和鉴定中得到了应用。 全基因组关联方法首先在人类医学领域的研究中得到了极大的重视和应用，尤其是其在复杂疾病研究领域中的应用，使许多重要的复杂疾病的研究取得了突破性进展，因而，全基因组关联分析研究方法的设计原理得到重视。 人类的疾病分为单基因疾病和复杂性疾病。单基因疾病是指由于单个基因的突变导致的疾病，通过家系连锁分析的定位克隆方法，人们已发现了囊性纤维化、亨廷顿病等大量单基因疾病的致病基因，这些单基因的突变改变了相应的编码蛋白氨基酸序列或者产量，从而产生了符合孟德尔遗传方式的疾病表型。复杂性疾病是指由于遗传和环境因素的共同作用引起的疾病。目前已经鉴定出的与人类复杂性疾病相关联的SNP位点有439 个。全基因组关联分析技术的重大革新及其应用，极大地推动了基因组医学的发展。(2005年, Science 杂志首次报道了年龄相关性视网膜黄斑变性GWAS结果,在医学界和遗传学界引起了极大的轰动, 此后一系列GWAS陆续展开。2006 年, 波士顿大学医学院联合哈佛大学等多个研究机构报道了基于佛明翰心脏研究样本关于肥胖的GWAS结果(Herbert 等. 2006);2007 年, Saxena 等多个研究组联合报道了与2 型糖尿病( T2D ) 关联的多个位点, Samani 等则发表了冠心病GWAS结果( Samani 等. 2007); 2008 年, Barrett 等通过GWAS发现了30 个与克罗恩病( Crohns ' disrease) 相关的易感位点; 2009 年, W e is s 等通过GWAS发现了与具有高度遗传性的神经发育疾病——自闭症关联的染色体区域。我国学者则通过对12 000 多名汉族系统性红斑狼疮患者以及健康对照者的GWAS发现了5 个红斑狼疮易感基因, 并确定了4 个新的易感位点( Han 等. 2009) 。截至2009 年10 月, 已经陆续报道了关于人类身高、体重、 血压等主要性状, 以及视网膜黄斑、乳腺癌、前列腺癌、白血病、冠心病、肥胖症、糖尿病、精神分 裂症、风湿性关节炎等几十种威胁人类健康的常见疾病的GWAS结果, 累计发表了近万篇 论文, 确定了一系列疾病发病的致病基因、相关基因、易感区域和SNP变异。) 标记基因的选择： 1)Hap Map是展示人类常见遗传变异的一个图谱, 第1 阶段完成后提供了 4 个人类种族[ Yoruban ,Northern and Western European , and Asian ( Chinese and Japanese) ] 共269 个个体基因组, 超过100 万个SNP( 约1
全基因组扩增
全基因组扩增——微量DNA分析的金钥匙 来源：青年人(https://www.360docs.net/doc/307762429.html,) 更新时间：2010/3/8 19:51:27 【字体：小大】 聚合酶链反应(PCR)技术的发展和应用使得微量甚至单个细胞DNA的分析成为可能，极大地促进了法医学、古生物学、分子诊断学和分子病理学的发展。但即便是对于非常敏感的PCR技术，许多材料所能提供的DNA量也只能用于一次或几次PC R反应。为能从少量细胞中最大限度的获取信息，全基因组扩增技术应运而生。 一、全基因组扩增的概念 全基因组扩增（whole genome amplification, WGA）是一组对全部基因组序列进行非选择性扩增的技术，其目的是在没有序列倾向性的前提下大幅度增加DNA的总量。常用的方法有IRS-PCR（interspersed repeat sequence PCR）［1］、LA-PCR（linker ada ptor PCR）［2］、T-PCR（Tagged-PCR）［3］、DOP-PCR（degenerate oligonucleotide pr imed PCR）［4］、PEP-PCR（primer extension preamplification PCR）［5］等。其中最具代表性方法是DOP-PCR和PEP-PCR。 DOP-PCR和PEP-PCR的基本原理都是通过其随机引物与基因组DNA多处退火从而使大部分基因组序列得到扩增。DOP-PCR的引物是由其3′和5′端的特异核苷酸序列和中间的6个核苷酸构成的随机引物组成。其PCR程序是先在低退火温度下进行几个循环的低严谨扩增，然后再提高退火温度，进行几十个循环的严谨扩增。由于DOP-PCR的引物3′端设计的是在基因组中高频出现的序列，因此，在首轮的低严谨扩增条件下能与基因组多处退火，从而将基因组普遍扩增。然后下一轮的严谨扩增中又将低严谨扩增的产物再次放大［4］。与DOP-PCR不同的是，PEP-PCR的引物是由15个随机核苷酸组成的完全随机引物。PCR由50个循环组成，每个循环的退火温度都是由37℃连续升温至55℃，从而确保不同组成的引物与尽可能多的基因组序列退火，使整个基因组得到放大［5］。 二、全基因组扩增的质量控制 全基因组扩增的主要目的是在如实反映基因组原貌的基础上最大限度地增加DNA 量。因此，扩增效率和保真性是衡量全基因组扩增技术优劣的主要标准，此外，扩增片段的大小对于序列较长的基因片段分析来讲也是一个重要因素。 （一）扩增效率 DOP-PCR和PEP-PCR均能较大幅度地扩增模板DNA的量。据Cheung等［6］报道，DOP -PCR可将原模板扩大12至2万倍，而且，模板量越少，扩增倍数越高，这主要是由于
基因组组装数学建模
基因组组装 摘要 基因组测序是生物信息学的核心，有着极其重要的应用价值。新的测序技术大量涌现，产生的reads长度更短，数量更多，覆盖率更大，能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组长度。所以测序之前DNA分子要经过复制若干份、随机打断成短片段。要获取整个DNA片段，需要把这些片段利用重合部分信息组织连接。如何在保证组装序列的连续性、完整性和准确性的同时设计耗时短、内存小的组装算法是本题的关键。 本文建立改进后OLC算法模型。该模型首先使用了特定的编码规定，通过C++程序对庞大的数据先后进行十进制和二进制的处理，不改变数据准确性的前提下尽可能减小内存和缩短计算机操作时间，并引入解决碱基识别错误问题的一般思路消除初始reads中的碱基错误。然后通过深度优先算法，设定适当的阈值，找出具有重叠关系的碱基片段并形成一有向赋权图，其中点是碱基片段，边代表具有重叠关系，权值代表片段重叠的多少，将问题转化为图论中寻找最大赋权通路的问题，从而对OLC算法进行改进，采用图论的方法更直观和更具操作性的解决DNA的拼接问题，从而对OLC算法进行改进。最后再根据OLC算法对Hamilton 路劲进行拼接，生成共有序列，通过多序列比对等方法，获得最终的基因组序列。 关键词：基因组测序 OLC算法深度优先算法Hamilton路径
一问题的重述 1.1 问题背景 快速和准确地获取生物体的遗传信息对于生命科学研究具有重要的意义。对每个生物体来说，基因组包含了整个生物体的遗传信息，这些信息通常由组成基因组的DNA或RNA分子中碱基对的排列顺序所决定。获得目标生物基因组的序列信息，进而比较全面地揭示基因组的复杂性和多样性，成为生命科学领域的重要研究内容。 1.2 问题提出 确定基因组碱基对序列的过程称为测序。目前能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组序列长度，因此需要利用一定的方法将测序得到的短片段序列组装成更长的序列。通常的做法是，将基因组复制若干份，无规律地分断成短片段后进行测序，然后寻找测得的不同短片段序列之间的重合部分，并利用这些信息进行组装。例如，若有两个短片段序列分别为 ATACCTT GCTAGCGT GCTAGCGT AGGTCTGA 则有可能基因组序列中包含有ATACCTT GCTAGCGT AGGTCTGA这一段。 由于技术的限制和实际情况的复杂性，最终组装得到的序列与真实基因组序列之间仍可能存在差异，甚至只能得到若干条无法进一步连接起来的序列。对组装效果的评价主要依据组装序列的连续性、完整性和准确性。连续性要求组装得到的（多条）序列长度尽可能长；完整性要求组装序列的总长度占基因组序列长度的比例尽可能大；准确性要求组装序列与真实序列尽可能符合。 利用现有的测序技术，可按一定的测序策略获得长度约为50–100个碱基对的序列，称为读长（reads）。基因组复制份数约为50–100。基因组组装软件可根据得到的所有读长组装成基因组，这些软件的核心是某个组装算法。一个好的算法应具备组装效果好、时间短、内存小等特点。新一代测序技术在高通量、低成本的同时也带来了错误率略有增加、读长较短等缺点，现有算法的性能还有较大的改善空间。具体解决问题如下： (1)建立数学模型，设计算法并编制程序，将读长序列组装成基因组。你的算法和程序应能较好地解决测序中可能出现的个别碱基对识别错误、基因组中存在重复片段等复杂情况。 (2)现有一个全长约为120,000个碱基对的细菌人工染色体，采用Hiseq2000测序仪进行测序，测序策略以及数据格式的简要说明见附录一和附录二，测得的读长数据见附录三，测序深度约为70×，即基因组每个位置平均被测到约70次。试利用你的算法和程序进行组装，并使之具有良好的组装效果。
如何查找基因的序列(全)
如何查找基因序列？（转载） (2010-08-01 11:47:41) 如何查找基因序列？ ——在Genbank中寻找目的基因的实例 ——献给受类似问题困扰的广大酷友，以及给我动力和信心发表原创帖的基因酷的朋友们。 酷友感言：网络的世界很精彩，网络的查询很无奈。为了我们的科学研究事业，为了我们能够顺利毕业，我们的广大酷友们在网络的海洋里遨游…遨游…咋就找不到彼岸呢？今天要设计这个基因的PCR引物，明天又要查那个基因的信息，那么大一张网，唉想起来就郁闷……鉴此，我们推出了利用Genbank查找基因序列的帖子，希望对大家有所帮助，并请大家多多指教！当然，如果您已经是此中高手，那就权当我是班门弄斧了，呵呵。 1. 根据文献 搞reasearch肯定要读文献的，如果你曾经在文献中看到过你感兴趣的基因，而且文中还提到了该基因在Genbank中的ID号，那就好办了，直接打开https://www.360docs.net/doc/307762429.html,，在Search后的下拉框中选择Nucleotide，把Genbank ID号输入GO前面的文本框中，点“GO”，就可以找到他了。 举例说明，例如：在2003年JBC的文章（Conditional Knock-out of
Integrin-linked Kinase Demonstrates an Essential Role in Protein Kinase B/Akt Activation）中出现了“calreticulin (GenBank accession number gi 16151096)”，那么把“16151096”输入GO前面的文本框中，点“GO”，就可以找到该基因了（当然包括基因序列等相关信息）。 在出现了检索结果界面（下图）后，直接点击红箭头所指的 AY047586就可以看到基因的相关信息了...（呵呵，是不是有点太......easy 了） 这里需要指出一下，在显示基因的页面右侧有一个Link，点击后出现一个小菜单，里面是与该基因相关的链接，很有用的，值得一个一个地去看看，这里我就不多说了。点击 AY047586后出现的界面如下：如果你只想获得序列（例如去设计PCR引物的时候），那就可以选择FASTA，这样就得到了FASTA格式的序列文件，没有其他数字和格式的干扰。 （缩略图，点击图片链接看原图）这就是FASTA格式的序列： （缩略图，点击图片链接看原图）2. 根据已经获得的基因的相关信息进行查找（待续......） 鼓励一下吧，累坏了正如路漫漫所说，如果只是知道基因的名字，怎么查序列呢？还是举例说明，比如我想做的基因名称是人的VEGF基因，那么怎么在Genbank中找到它呢？还是一步一步来...打开https://www.360docs.net/doc/307762429.html,/ 在search后面的下拉框中选择Gene，然后在中间的文本框中输入基
基因组步行法扩增3'及5'侧翼序列
一．原理 基因组步行技术是一种新发展的利用已知序列(cDNA或基因组DNA)从基因组中获得基因的上游(如启动子) 或下游序列的方法。 其原理如下：首先利用不同的具有平末端的 DNA 限制性内切酶消化基因组 DNA，然后将预先设计好的 DNA 接头连接在 DNA 的两端, 这样的一组两端带有接头的 DNA 片段就称为所谓的无载体的 DNA 文库；根据接头和目的基因的序列设计两组引物，以上述的DNA为模板，先以外侧的一组引物进行第一轮 TD-PCR ( touchdownPCR ) 扩增，然后以内侧的一组引物进行巢式 TD-PCR 扩增，扩增产物即为所需的DNA片段。在接头中，由于2条链中较短的一链的3’末端被 2NH2 封闭，使得引物 AP1 在第一次 PCR 之前没有结合位点，在 PCR 的第一循环过程中只能从 GSP1 延伸，没有 AP1 的延伸产物。而GSP1 的延伸产物产生了 AP1 的结合位点，在第二循环就开始从两端进行延伸反应。这样，就减少了非特异性扩增，从而提高了 PCR 的特异性.基因组步行由 2 轮 TD-PCR 反应组成。在 TD-PCR 的初始循环中，所采用的退火和延伸温度比引物的 Tm 值略高，在这种情况下引物退火的效率会下降，但是特异性将增加；另外，在极少数情况下接头的 2NH2 也会延伸，补平接头，这样也产生了 AP1 的结合位点，从而增加了非特异性扩增，但在高温下，接头的自我退火比引物与接头退火的效率高，就提高了针对于 AP1 的 PCR 抑制效应，减少非特异性扩增。在随后的循环中，退火和延伸温度比 Tm 值略低，有利于特异性产物的指数增长。基因组步行技术主要应用于一些只知部分 cDNA 序列的基因的启动子或其他上游调控序列的快速克隆，该技术也可用于确定内元/外元的连接以及从任何序列标签位点(Sequence2tagged site, STS) 或 EST 两端进行扩增获得相应的序列。尽管一次步行获得的片段长度短于 6 kb，但可通过多次反应获得更长的片段。该方法对于填补基因组中的一些间隙，特别是当这些缺失的克隆通过常规的筛选文库很难得到时非常有 一、高质量基因组DNA 的提取 1 材料 实验鱼，尾静脉取血100 μl(含抗凝剂) 2 试剂 QIAGEN Genomic 20/G；Tip Holders；Buffer C1；Buffer QBT；Buffer QF 抗凝剂 : 0.48%柠檬酸，1.32%柠檬酸钠，1.47%葡萄糖 3. 方法 1）样品的处理和裂解 (1) 将100μl鱼血用PBS稀释至1ml (2) 加入1倍体积冰冷的Buffer C1，3倍体积（3ml）的ddH O 。 2 (3) 翻转数次至悬冷液成半透明 (4) 冰浴10min。 (5) 4℃，1300g离心15min，弃上清液。 (6) 加入250μl冰冷的Buffer C1，750μl冰冷的ddH2O。 (7) 轻弹，溶解沉淀。 (8) 4℃，1300g离心15min，弃上清液（如沉淀不是白色，重复洗涤步骤）。 (9) 加入1ml Buffer G2，最大速漩涡10-30s，充分重悬核酸沉淀物（时间要控
人类全基因组测序
1 技术优势 全基因组测序（Whole Genome Sequencing，WGS）是利用高通量测序平台对人类不同个体或群体进行全基因组测序，并在个体或群体水平上进行生物信息分析。可全面挖掘DNA 水平的遗传变异，为筛选疾病的致病及易感基因，研究发病及遗传机制提供重要信息。 全基因组测序 平台优势 HiSeq X 测序平台 读长：PE150 通量：1.8T/run 测序周期：3 天 专为人全基因组测序准备、测序周期短、通量高
生物信息分析 技术路线 技术参数 样品要求 样本类型：DNA 样品 样本总量：≥1.0 μg DNA (提取自新鲜及冻存样本) ≥1.5 μg DNA (提取自FFPE 样本)样品浓度：≥ 20 ng/μl 测序平台及策略HiSeq X PE150 测序深度 肿瘤：癌组织(50X),癌旁组织/血液样本(30X)遗传病：30~50 X 项目周期37天
3 案例解析 该研究选取3个家系中6个患者和1个正常个体，首先使用基因芯片寻找纯合突变位点，然后对其中无亲缘关系的2例患者采用全基因组测序研究，在2例患者非编码区域均发现相同的变异，10号染色体PTF1A 末端发生一个点突变（chr10：23508437 A>G），且变异在患病人群和细胞试验中均得到了验证。研究解释了生长发育启动子隐性变异是罕见孟德尔遗传病的常见致病原因，同时说明许多疾病的致病突变也可能位于非编码区。 图1 检出的变异信息 智力障碍是影响新生儿心智发育的一类疾病。这项研究选取50个经过基因芯片和全外显子测序未确诊致病因子的trio 家系，全基因组测序检出84个de novo SNVs 和8个de novo CNVs，及一些结构变异（如VPS13B、STAG1、IQSEC2-TENM3），检出率为42%。揭示编码区的de novo SNVs 和de novo CNVs 是导致智力障碍的主要因素，全基因组测序可以作为可靠的遗传性检测应用工具。 案例一 单基因病研究——全基因组测序鉴定PTF1A末端增强子常染色体隐性突变导致胰腺 发育不全[1] 案例二 复杂疾病研究——全基因组测序解析智力障碍的主要致病因素[2] 图2 PTF1A 的家系图谱
全基因组扩增技术
全基因组扩增(whole gemome amplification，WGA)是一组对全部基因组序列进行非选择性扩增 的技术，其目的是在没有序列倾向性的前提下大幅度增加DNA的总量。其基本原理为：采用 的多重置换扩增（MDA）技术，能对基因组DNA进行稳定的扩增。利用随机六碱基引物在多 个位点与模板DNA退火，接下来在高扩增效率和保真性的Phi29 DNA聚合酶在DNA的多个位 点同时起始复制，它沿着DNA模板合成DNA,同时取代模板的互补链。被置换的互补链又成为 新的模板来进行扩增，因此最终我们可以获得大量高分子量的DNA。 全基因扩增中使用独特的Phi 29 DNA聚合酶，该酶对于模板有很强的模板结合能力，能连续扩增100Kb的DNA模板而不从模板上解离。同时这种酶具有3’—5’外切酶活性，可以保证扩增的高保真性。目前市场上普遍采用Qiagen公司的Repli-g Mini Kit 系列全基因组试剂盒。本试剂盒的开发对国内用于全基因扩增领域有着广泛的应用前景。 可以从少量样本中稳定扩增全基因组DNA。该试剂盒的开发过程包括分离和扩增DNA的试剂，适用的样本广泛，包括已纯化的基因组DNA、全血、组织培养细胞、显微切割得到的细胞、速冻的组织切片、血浆血清中的细胞、口腔细胞、血斑。具有以下特点： 1.产物应用途径广阔 PCR（包括多重PCR、长片段PCR以及定量PCR）、克隆、文库构建、单倍型确定、测序、基 因芯片、遗传分析（片段差异、微卫星差异、单碱基差异、SNP、STR等）。 2、高产量 10ng基因组DNA经扩增后可产生〉15ug（20ul反应体系）的DNA反应产物，扩增倍数可达上 万倍。 3、扩增产物长度以及覆盖率有保证 这是我们公司全基因组扩增技术（多重置换扩增技术），这不是一个PCR过程。目前这个 技术比较流行，之前的技术已经有些过时。我们试剂盒里的BUFFER已经包含了引物，客 户无需另外购买。
全球首次完成杨树全基因组测序
全球首次完成杨树全基因组测序 由美国能源部启动并实施的杨树全基因组测序计划已圆满完成，并于2004年9月21日对公众开放了全序列数据库。南京林业大学科研人员尹佟明副教授参与了此项研究。杨树基因组的新闻发布及庆祝会定于12月6日在美国加州举行。该项研究可望使杨树这一重要树种的品种改良时间大大缩短，用区区几十年跨越千年关。 研究的完成，使杨树成为继拟南芥和水稻之后，第三个测定全序列的植物，并且是第一个测定全基因组序列的多年生木本植物。杨树因此被广泛接受为研究多年生植物基因组的模式物种，这使该项工作具有重大的科学意义。杨树同时又是一种重要的工业用材树种，杨树全基因组计划实施，将为生物能源的开发提供知识贮备，具有重要的实际应用价值。目前，杨树的改良还处在一种半野生的初级改良阶段，在基因组研究的基础上，通过群体和数量遗传学的手段在杨树属不同树种间开发有用等位基因，并通过遗传工程的手段进行基因重组，可望在几十年的时间里完成一般作物几千年的改良历程。 杨树全基因组全序列用“鸟枪法测定”，序列库中共含有7，649，993个序列片段，去除叶绿体基因组的污染，测得的序列大约为8×基因组长度。目前对序列拼接的组装已完成了483Mb，占杨树基因组物理全长的90%以上，基本上覆盖了杨树基因组常染色体的大部分。基于基因芯片和单核苷酸多态性检测技术，对小的序列拼接及序列间隙的填充工作正在进行中，预期这部分工作将于明年完成。南京林业大学尹佟明副教授自2001年以来一直参与此项研究，对杨树基因组的注释工作将于今年12月初完成。 国际杨树基因组计划协作组的总负责人杰瑞先生认为，从世界范围来看，杨树在中国的林业生产中占有的比重是最大的，因此在杨树基因组信息的应用方面，中国在未来的研究中可能会居于世界前列。杨树全基因组计划的完成对我国从事林业及生物技术的科学家而言，提供了前所未有的机遇和挑战。 Science 15 September 2006: Vol. 313. no. 5793, pp. 1596 - 1604 DOI: 10.1126/science.1128691 RESEARCH ARTICLES The Genome of Black Cottonwood, Populus trichocarpa (Torr. & Gray) G. A. Tuskan,1,3* S. DiFazio,1,4S. Jansson,5J. Bohlmann,6I. Grigoriev,9U. Hellsten,9N. Putnam,9S. Ralph,6S. Rombauts,10 A. Salamov,9J. Schein,11L. Sterck,10 A. Aerts,9 R. R. Bhalerao,5 R. P. Bhalerao,12 D. Blaudez,13 W. Boerjan,10 A. Brun,13 A. Brunner,14 V. Busov,15 M. Campbell,16 J. Carlson,17 M. Chalot,13 J. Chapman,9 G.-L. Chen,2 D. Cooper,6 P. M. Coutinho,19 J. Couturier,13 S. Covert,20 Q. Cronk,7 R. Cunningham,1 J. Davis,22 S. Degroeve,10 A. Déjardin,23 C. dePamphilis,18 J. Detter,9 B. Dirks,24 I. Dubchak,9,25 S. Duplessis,13 J. Ehlting,7 B. Ellis,6 K. Gendler,26 D. Goodstein,9 M. Gribskov,27 J. Grimwood,28 A. Groover,29 L. Gunter,1 B. Hamberger,7 B. Heinze,30 Y. Helariutta,12,31,33 B. Henrissat,19 D. Holligan,21 R. Holt,11 W. Huang,9 N. Islam-Faridi,34 S. Jones,11 M. Jones-Rhoades,35 R. Jorgensen,26 C. Joshi,15 J. Kangasj?rvi,32 J. Karlsson,5 C. Kelleher,6 R. Kirkpatrick,11 M. Kirst,22 A.
基因组序列的差异分析
基因组序列的差异分析 ----mVISTA的在线使用说明 当然，除了在线版的，我们还可以在网站上填写信息申请离线的软件。但我试用了一下，需要先自己比对，然后要按照一定的格式来制作文件，当然你还必须得安装java才能运行软件；总之，我感觉没有在线版的方便。 1 将数据放入服务器中 在首页，你将被要求确定你想要分析的基因组序列的数量。输入这个数字之后，点击“提交”，将带你到主提交页面。 mVISTA服务器最多可以同时处理100条序列。 1.1主提交页面必填的内容 E-mail 地址 通过E-mail，我们可以提示你的在线处理已经得到结果。
序列 你可以用2种方式来上传你的序列： 1.使用“Browse”按钮从你的电脑上，上传纯文本的Fasta格式文件。如果是一个作为参 考的生物体的DNA序列必须作为一个contig提交(可以进行一定的定向排列将多个片段合并为一个contig)，而其他非参考序列可以在一个或多个contig中提交(draft)。 Fasta格式的示例序列(您可以在NCBI站点上找到关于该格式的更多细节)： >mouse ATCACGCTCTTTGTACACTCCGCCATCTCTCTCT … ！！！注意:序列里面我们只接受字母CAGTN和X。请确保提交序列是作为一种纯文本格式，而不是Word或HTML文件格式。 如果您以FASTA格式提交序列，我们建议您为它取一个有意义的名称（比如直接是你的物种名之类的），因为这些名称将出现在我们生成的图形中。如果您使用的是一个draft草图序列，那么结果中每个contigs的命名都将按照您在“>”符号后指示的命名进行。 2.您可以给出它的GenBank登录号，系统将自动从GenBank数据库里进行检索序列。 在这两种情况下，序列的总大小都不应超过10M，而且任何一条序列都不应超过2M。 1.2主提交页面选填的内容 这些选项允许您自定义您的VISTA分析。您可以使用独立获得的基因注释，选择合适的Repeat Masker选项，给分析的序列指定名称，并改变序列保存分析的参数。如果您没有填写这些选填选项，我们将使用它们的默认值。 比对程序 根据您分析的具体内容(参见“about”-链接中的详细信息)，您可以选择以下比对程序之一：1、AVID----全局两两比对。如果您选择使用这个程序，其中一个序列应该被完成比对，其他 所有序列可以完成或以草图draft格式完成。对于集合中所有已完成的序列，AVID生成所有相对所有成对的比对结果，可以使用任何序列作为基础(参考)来显示。如果某些序列是草图格式，AVID将生成它们与最终序列的比对，这将被用作基础(参考)。这是该服务器上唯一可以处理草图序列的比对程序。 （小知识：草图序列与完整序列DNA sequence, draft: Sequence of a DNA with less accuracy than a finished sequence. In a draft sequence, some segments are missing or are in the wrong order or are oriented incorrectly. A draft sequence is as opposed to a finished DNA sequence.）2、LAGAN----完成完整序列的全局两两比对和多重比对。如果某些序列是草图格式，您的查 询将被重定向到AVID以获得两两比对。多重比对将由VISTA可视化，它将计算并显示序列的保守区，以您指示的任何序列作为参考。这是该服务器上唯一能够产生真正的多重
已基因组测序物种
已完成植物基因组测序情况（更新至2014年11月） 中文名拉丁名发表时间刊物科、属基因组大小拟南芥Arabidopsis thaliana 2000.12 Nature 十字花科、鼠耳芥属125M 水稻Oryza sativa. ssp. indica 2002.04 Science 禾本科、稻属466M 水稻Oryza sativa. ssp. japonica 2002.04 Science 禾本科、稻属466M 杨树Populus trichocarpa 2006.09 Science 杨柳科、杨属480M 葡萄Vitis vinifera 2007.09 Nature 葡萄科、葡萄属490M 衣藻Chlamydomonas reinhardtii 2007.01 Science 衣藻科、衣藻属130 M 小立碗藓Physcomitrella pattens 2008.01 Science 葫芦藓科、小立碗藓属480M 番木瓜Carica papaya 2008.04 Nature 番木瓜科、番木瓜属370M 百脉根Lotus japonicus 2008.05 DNA Res. 豆科472 Mb 三角褐指藻Phaeodactylum tricornutum 2008.11 Nature 褐指藻属27.4M 高粱Sorghum bicolor 2009.01 Nature 禾本科、高粱属730M 玉米Zea mays ssp. mays 2009.11 Science 禾本科、玉米属2300M 黄瓜Cucumis sativus 2009.11 Nature Genetics 葫芦科、黄瓜属350M 大豆Glycine max 2010.01 Nature 豆科、大豆属1100M 二穗短柄草Brachypodium distachyon 2010.02 Nature 禾本科、短柄草属260M 褐藻Ectocarpus 2010.06 Nature 水云属196M 团藻Volvox carteri 2010.07 Science 团藻属138M 蓖麻Ricinus communis 2010.08 Nature Biotechnology 大戟科、蓖麻属350M 小球藻Chlorella variabilis 2010.09 Plant Cell 小球藻科46M 苹果Malus × domestica 2010.09 Nature Genetics 蔷薇科、苹果属742M 森林草莓Fragaria vesca 2010.12 Nature Genetics 蔷薇科、草莓属240M 可可树Theobroma cacao 2010.12 Nature Genetics 梧桐科、可可属430-Mb 野生大豆Glycine soja 2010.12 PNAS 豆科、大豆属915.4 Mb 褐潮藻类Aureococcus anophagefferens 2011.02 PNAS 57M 麻风树Jatropha curcas 2010.12 DNA Res. 大戟科、麻风树属410M 卷柏Selaginella moellendorffii 2011.05 Science 卷柏属212M 枣椰树Phoenix dactylifera 2011.05 Nature biotechnology 棕榈科685M 琴叶拟南 芥 Arabidopsis lyrata 2011.05 Nature Genetics 十字花科、鼠耳芥属206.7 Mb 马铃薯Solanum tuberosum 2011.07 Nature 茄目、茄科、茄属844M 条叶蓝芥Thellugiella parvula 2011.08 Nature Genetics 盐芥属140M
全基因组从头测序(de novo测序)
全基因组从头测序(de novo测序) https://www.360docs.net/doc/307762429.html,/view/351686f19e3143323968936a.html 从头测序即de novo 测序，不需要任何参考序列资料即可对某个物种进行测序，用生物信息学分析方法进行拼接、组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。利用全基因组从头测序技术，可以获得动物、植物、细菌、真菌的全基因组序列，从而推进该物种的研究。一个物种基因组序列图谱的完成，意味着这个物种学科和产业的新开端！这也将带动这个物种下游一系列研究的开展。全基因组序列图谱完成后，可以构建该物种的基因组数据库，为该物种的后基因组学研究搭建一个高效的平台；为后续的基因挖掘、功能验证提供DNA序列信息。华大科技利用新一代高通量测序技术，可以高效、低成本地完成所有物种的基因组序列图谱。包括研究内容、案例、技术流程、技术参数等，摘自深圳华大科技网站 https://www.360docs.net/doc/307762429.html,/service-solutions/ngs/genomics/de-novo-sequencing/ 技术优势: 高通量测序：效率高，成本低；高深度测序：准确率高；全球领先的基因组组装软件：采用华大基因研究院自主研发的SOAPdenovo软件；经验丰富：华大科技已经成功完成上百个物种的全基因组从头测序。 研究内容: 基因组组装■K-mer分析以及基因组大小估计；■基因组杂合模拟（出现杂合时使用）； ■初步组装；■GC-Depth分布分析；■测序深 度分析。基因组注释■Repeat注释； ■基因预测；■基因功能注释；■ ncRNA 注释。动植物进化分析■基因家族鉴定（动物TreeFam；植物OrthoMCL）；■物种系统发育树构建； ■物种分歧时间估算（需要标定时间信息）；■基因组共线性分析； ■全基因组复制分析（动物WGAC；植物WGD）。微生物高级分析 ■基因组圈图；■共线性分析；■基因家族分析； ■CRISPR预测；■基因岛预测（毒力岛）； ■前噬菌体预测；■分泌蛋白预测。 熊猫基因组图谱Nature. 2010.463:311-317. 案例描述 大熊猫有21对染色体，基因组大小2.4 Gb，重复序列含量36%，基因2万多个。熊猫基因组图谱是世界上第一个完全采用新一代测序技术完成的基因组图谱，样品取自北京奥运会吉祥物大熊猫“晶晶”。部分研究成果测序分析结果表明，大熊猫不喜欢吃肉主要是因为T1R1基因失活，无法感觉到肉的鲜味。大熊猫基因组仍然具备很高的杂合率，从而推断具有较高的遗传多态性，不会濒于灭绝。研究人员全面掌握了大熊猫的基因资源，对其在分子水平上的保护具有重要意义。 黄瓜基因组图谱黄三文, 李瑞强, 王俊等. Nature Genetics. 2009. 案例描述国际黄瓜基因组计划是由中国农业科学院蔬菜花卉研究所于2007年初发起并组织，并由深圳华大基因研究院承担基因组测序和组装等技术工作。部分研究成果黄瓜基因组是世界上第一个蔬菜作物的基因组图谱。该项目首次将传