开发SNP标记的方法
SNP开发验证的研究方法和技术路线
SNP开发/验证的研究方法和技术路线1分子标记：分子标记，我想这部分是我们分子标记组最核心的任务。
现在，我们没有任何可用的标记检测我们的定位材料。
即使想要验证已经定位的QTLs，我们也需要相对应的区间内的分子标记，尤其是SNP标记。
1.1 全基因组SNP—Affymetrix芯片：一套完整的全基因组的SNP芯片，相对于Douglas体系，其操作简单，高通量。
可以直接对定位群体进行初定位的扫描或是对育种材料的背景进行分析。
在国家玉米改良中心，有一套3k的Illumina芯片，就是用来对玉米材料进行高通量检测，基因型检测结果通常可以用来QTLs初定位，育种材料的群体划分与纯度鉴定以及低密度的关联分析等。
在此，我建议我们应该开发一套番茄基因型检测的芯片。
目前，只是查找到Illumina芯片有一套全基因SNP信息，包含7,720条探针。
而Affymetrix公司目前并没有相应的产品。
但是通过跟Affymetrix公司了解，可以利用Illumina芯片已有的结果进行开发。
番茄目前测序结果显示其全基因组大小为~760Mb，而玉米为~2,500Mb，但是他们包括的基因数目~30,000个，整体情况相近。
另外，番茄作为自交植物，其LD的衰减值应该更大，有效的历史重组会更少，遗传多样性低。
因此，综合考虑，我建议我们可以开发~3k芯片，应该可以满足大多数研究材料、育种材料的基因型检测需求。
虽然目前下一代测序技术蓬勃发展，但是对于用于基因型检测来讲，其数据分析与成本相对于芯片都要更复杂和更高。
总之，我们番茄处于刚刚发展阶段，我认为就基因型检测方面，芯片有其很高的应用价值。
即使像玉米，这样测序技术发展很多年的材料，芯片技术也在应用。
1.2全基因组SNP—Douglas：当用Affymetrix芯片检测鉴定完番茄基因型并完成基因型分析之后，1）对于优良的QTLs或是基因，我们可以直接选择覆盖整个区间的分子标记运行Douglas系统进行分子标记辅助育种，2）对于需要进一步验证的QTLs，我们也可以利用Douglas系统只检测材料覆盖定位区间的基因型，而不需要再一次利用Affymetrix芯片或是其他方法进行全基因检测（图1.1）。
长牡蛎SNP标记的开发及多态性检测的开题报告
长牡蛎SNP标记的开发及多态性检测的开题报告一、研究背景长牡蛎（Crassostrea plicatula）是一种重要的经济贝类动物，广泛分布于我国南海、东海和黄海等沿海水域。
近年来，随着养殖业的发展，长牡蛎的养殖规模逐渐扩大，但因其容易受到疾病和环境等因素的影响，导致生产效益低下。
因此，对长牡蛎进行分子水平的研究，有助于提高其疾病抵抗力和生产性能，进而推动养殖业的发展。
单核苷酸多态性（Single nucleotide polymorphisms，SNPs）是一种广泛存在于基因组中的遗传变异，其基本形式是在同一位置上出现两种或更多等位基因。
近年来，随着高通量测序技术的不断发展，SNP已成为最常用的分子标记。
SNP标记可广泛应用于基因组维度的分析，包括物种鉴定、遗传变异分析、亲缘关系推断、群体结构分析和基因定位等研究领域。
因此，本研究拟利用RAD-seq技术，对长牡蛎进行SNP标记的开发及多态性检测，为长牡蛎遗传多样性和生产性能研究提供基础数据。
二、研究内容1. 样品收集及DNA提取本研究选取长牡蛎为研究对象，从南海、东海和黄海等沿海水域采集长牡蛎样品，利用基因组提取试剂盒对其进行DNA提取，获取高质量的基因组DNA。
2. RAD-seq测序及SNP标记开发通过RAD-seq技术对长牡蛎样品进行高通量测序，利用双端读取的方式获取大量有效数据。
随后，通过应用一系列的生物信息学分析方法，对数据进行处理和过滤，提取出具有高质量的SNP标记。
3. SNP标记的多态性检测利用群体遗传学分析软件，对获得的SNP标记进行多态性检测，包括遗传多样性、基因型频率、杂合度和遗传连锁不平衡等指标的测定。
三、研究意义随着现代化养殖业的发展，对基因组水平的研究越来越受到关注。
本研究将利用RAD-seq技术，对长牡蛎进行SNP标记的开发及多态性检测，为长牡蛎遗传多样性和生产性能研究提供基础数据，进一步推动长牡蛎产业的发展。
大黄鱼性别特异SNP标记的开发与验证
雄鱼、以及分别由50雌鱼与50尾雄鱼组成的2个混合样品的基因组重测序数据比较中筛
选与性别显著关联的SNP位点，对其中11个位点分别设计引物在15尾雌鱼和15尾雄鱼中
扩增出PCR产物进行Sanger测序验证，鉴定出1个与性别完全连锁的位点(SNP6，15尾雌
鱼均为纯合、15尾雄鱼均为杂合)。然后，设计等位基因特异性PCR引物，其中包括2条
收稿日期：2018-02-11 修回日期：2018-03-01 资助项目：国家自然科学基金重点支持项目(U1705231)；国家海水鱼类产业技术体系(CARS-47-G04) 通信作者：王志勇，Email：zywang@
1330
水产学报
第42 卷 第 9 期 2018 年 9 月
水产学报
JOURNAL OF FISHERIES OF CHINA
文章编号: 1000-0615(2018)09-1329-09
Vol. 42, No. 9 Sept., 2018
DOI: 10.11964/jfc.20180211182
大黄鱼性别特异SNP标记的开发与验证
不存在异形性染色体，无法根据外部形态或组 织学观察判别大黄鱼的遗传性别，甚至无法准 确地判别其表型(生理)性别，亟需开发性别特异 的分子标记[5-9]。
性别特异分子标记可用于对生物的遗传性 别进行准确地识别，在性别控制育种和性别决 定分子机制等研究中有着十分重要的作用。因 此，鱼类性别特异分子标记的研究受到了鱼类 遗传育种研究者的广泛重视，已有许多鱼类找 到了性别相关的DNA分子标记，建立了以PCR为 基础的遗传性别鉴别技术。例如Wang等[10]和 Dan[11]等利用扩增片段长度多态性(amplified fragment length polymorphism, AFLP)与基因组步移测 序等技术在黄颡鱼(Pelteobagrus fulvidraco)中分离 出分别与X和Y染色体连锁的多个DNA分子标
使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法与工具推荐
使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法与工具推荐随着生物学研究的不断发展，基因组学数据的积累和可用性不断增加。
其中，单核苷酸多态性（SNP）是一类广泛存在于基因组中的遗传变异，是研究复杂性疾病和个体差异的重要标记。
SNP关联分析是一种常用的研究方法，可以帮助我们识别与疾病发展或生物表型相关的SNP。
本文将介绍使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法和一些推荐的工具。
这些工具可以加快分析过程并提供丰富的数据可视化和解释。
一、SNP数据预处理进行SNP关联分析之前，首要任务是预处理SNP数据。
这包括数据清洗、格式转换、去除无关变异和处理缺失数据等步骤。
常用的SNP数据预处理工具包括PLINK、VCFtools和GATK等。
1. PLINK（Purcell et al., 2007）是一个功能强大的工具集，用于进行基因组关联分析。
它可以处理各种格式的SNP数据，包括PED/MAP、BED等，并提供了丰富的数据处理和统计分析功能。
2. VCFtools是一个专门用于VCF格式（Variant Call Format，常用于常见SNP格式）的SNP数据处理工具。
它可以用来过滤、格式转换、计算遗传群体统计信息等。
3. GATK（Genome Analysis Toolkit）是一个广泛使用的工具包，用于分析高通量测序数据。
它可以进行SNP/Indel检测、变异质量评估、基于家系或群体的SNP筛选等。
二、SNP关联分析SNP关联分析是通过比较个体的基因型和表型来寻找与表型相关的SNP。
这一步骤通常涉及人群结构分析、关联测试和多重比较校正等。
1. 人群结构分析可以帮助去除由于人群混合导致的伪关联。
常用的人群结构分析工具包括ADMIXTURE和STRUCTURE等。
这些工具可以将样本划分为亚群，并提供每个样本在亚群中的成分比例。
2. 关联测试是判断SNP与表型之间是否存在相关性的关键步骤。
一种常见的关联测试方法是单SNP关联分析，可以使用PLINK、SNPTEST或GEMMA等工具进行。
利用基因组简约法开发烟草SNP标记及遗传作图
Ｄｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐｍ ｅ ｎｔ ａ ｎｄ Ｇｅ ｎｅ ｔ ｉ ｃ Ｍ ａ ｐｐｉ ｎｇ ｏ ｆ ＳＮＰ Ｍ ａ ｒ ｋｅ ｒ ｓ ｖｉ ａ Ｇｅ ｎｏ ｍｅ Ｃｏｍ ｐｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ
Ｌｏ ｎｇ ． Ｊ ｉ ａ ｎｇ Ｙ ｕ ｎ ｎ ａ ｎ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍｙ ｏ ｆ Ｔ ｏ ｂ ａ ｃ ｃ ｏ Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ， Ｋｕ ｎ ｍｉ ｎ ｇ ６ ５ ０ ０ ２ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ａｇ ｒ ｏ ｎ ｏ ｍｙ ， Ｚ ｈ ｅ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｈａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ １ ０ ０ ５ ８
肖炳 光 ， 邱 杰 曹培健 。 桂 毅 杰 卢秀萍 李 永平 樊龙 江 ２
云南省 烟草农业 科学 研究 院，云南 昆明 ６ ５ ０ ０ ２ １ ； 浙 江大学农 学 系， 浙 江杭州 ３ １ ０ ０ ５ ８ ； 国家烟 草基 因研究 中心，河南郑 州 ４ ５ ０ ０ ０ １
Ｅ — ｍａ ｉ ｌ ： ｘ ｂ ｚ ｗ ＠ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ １ ． ｎ ｅ ｔ ． ｃ ａ
ＤｏＩ ：１ ０ ． ３ ７ ２ ４ ／ Ｓ Ｐ ． Ｊ ． １ ０ ０ ６ ． ２ ０１ ４ ． ０ ０ ３ ９ ７
利用基 因组简 约法开发烟草 Ｓ ＮＰ标记及 遗传作 图
Ｒｅ ｄｕｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ Ｔｏ ｂａ ｃ ｃ ｏ
ＸＩ ＡＯ Ｂｉ ｎ ｇ ． Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ＇ ，ＱＩ Ｕ Ｊ ｉ ｅ ，Ｃ ＡＯ Ｐ ｅ ｉ — Ｊ ｉ ａ ｎ ，ＧＵＩ Ｙ ｉ — Ｊ ｉ ｅ ，Ｌ Ｕ Ｘｉ ｕ ． Ｐ ｉ ｎ ｇ ，Ｌ Ｉ Ｙ ｏ ｎ ｇ Ｐ ｉ ｎ ｇ ，ａ ｎ ｄ Ｆ ＡＮ
211219428_黄鳍棘鲷SNP_标记开发与验证
热带海洋学报 JOURNAL OF TROPICAL OCEANOGRAPHY 2023年第42卷第2期: 78–86黄鳍棘鲷SNP标记开发与验证郑国彬, 赵虹博, 黄良敏, 张静, 刘贤德集美大学水产学院, 农业农村部东海海水养殖重点实验室, 福建厦门 361021摘要: 文章以我国东南沿海重要的经济鱼类黄鳍棘鲷(Acanthopagrus latus)为研究对象, 通过对50尾野生黄鳍棘鲷基因组重测序开发单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)标记, 并利用MassARRAY®质谱分析系统对部分SNP标记进行验证。
研究结果如下: 1) 50尾野生黄鳍棘鲷重测序共产生约233.48Gb原始数据(raw data), 过滤接头和低质量数据后, 共获得233.43Gb数据, 每个样品平均数据量为4.67Gb, 平均鸟嘌呤胞嘧啶(guanine cytosine, GC)含量为42.85%, Q20在96.56%以上, Q30在91.1%以上, 过滤后数据与参考基因组的比对率为98.06% ~ 99.47%; 2) 通过基因分析工具(genome analysis toolkit, GATK)分析, 从50个个体中共挖掘出13843766个SNP, 经过滤后获得6501个高质量SNP; 3) 从高质量的SNP标记中, 随机挑选30个SNP使用MassARRAY技术进行分型, 其检出率(可以分型的位点)为98%, MassARRAY分型结果与基因组重测序分型结果一致率为64.83%, 这说明两种技术在SNP分型方面存在差异。
综上所述, 本研究初步建立了黄鳍棘鲷SNP标记挖掘、过滤与验证的方法, 开发的SNP位点可用于后续黄鳍棘鲷增殖放流效果评估及基因组选择育种研究。
关键词: 黄鳍棘鲷; 重测序; 单核苷酸多态性; 质谱分析中图分类号: P735.541 文献标识码: A 文章编号: 1009-5470(2023)02-0078-09Discovery and verification of SNP in Acanthopagrus latusZHENG Guobin, ZHAO Hongbo, HUANG Liangmin, ZHANG Jing, LIU XiandeFishery College of Jimei University, Key Laboratory of Mariculture for the East China Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Xiamen 361021, ChinaAbstract: In this experiment, 'Acanthopagrus latus', an important economic fish in the southeast coast of China, was used as the experimental material. The SNPs were discovered by DNA re-sequencing in fifty A. latus, and partial SNPs were genotyped using MassARRAY® DNA mass spectrometry. The results are presented as followed: 1) the re-sequencing of 50 wild A. latus generated a total of about 233.48 GB raw data. After filtering adapters and low-quality data, 233.43 Gb clear data were obtained. The average data size of each sample was 4.67 GB, and the average GC content was 42.85%, Q20 is above 96.56%, Q30 is above 91.1%, and the comparison rate between the clear data and the reference genome is 98.06% ~99.47%; 2) a total of 13843766 SNPs were discovered from 50 individuals by GATK, and 6501 high-quality SNPs were obtained after filtering; 3) thirty SNPs from the high-quality SNP were selected randomly and genotyped using MassARRAY technology. The detection rate (loci that can be genotyped) was reached at 98%. The consistency between the genome re-sequencing and the MassARRAY results was 64.83%, which indicated that the two techniques were different in detecting SNPs. In summary, a method for mining, filtering and validating SNP markers of A. latus bream has been established in this study, and the developed SNP loci can be used in evaluation of proliferation and stocking effect and genome selection breeding of A. latus in the future.Key words: Acanthopagrus latus; Re-sequencing; SNP; MassARRAY收稿日期：2022-05-13; 修订日期：2022-07-09。
基因组学研究中SNP标记方法与数据分析
基因组学研究中SNP标记方法与数据分析SNP标记方法与数据分析在基因组学研究中起着重要的作用。
SNP（Single Nucleotide Polymorphism，单核苷酸多态性）是基因组中最常见的变异形式，是导致个体间遗传差异的主要原因之一。
因此，对SNP标记方法和数据分析的研究对于揭示基因与表型之间的关联、为功能基因组学研究提供有效工具具有重要意义。
SNP标记方法主要分为两种：基于技术平台的方法和计算预测的方法。
技术平台包括传统的基因测序、SNP芯片和下一代测序。
传统的基因测序方法通过测序反应来确定SNP位点上的碱基，虽然准确性高，但费时费力。
SNP芯片是一种高通量的方法，可以同时检测多个SNP位点，准确性相对较低。
下一代测序则是目前最常用的方法，具有高通量、高分辨率、低成本的特点。
在SNP标记方法的选择上，需要根据研究对象、目标和预算来权衡不同方法的优缺点。
在SNP标记数据的分析中，主要涉及到数据的预处理、基因型分型和遗传关联分析。
首先，数据的预处理包括对原始数据进行质量控制、过滤掉低质量的SNP位点和个体，以及进行数据标准化和归一化。
这一步骤对后续的分析至关重要，能够减少误报率和漏报率，提高结果的可靠性。
其次，基因型分型是确定每个个体在每个SNP位点上的基因型。
由于SNP位点的碱基组合较多，需要运用一系列的算法和统计模型来进行基因型分型，其中包括Bayes算法、混合模型和机器学习方法等。
最后，遗传关联分析是研究SNP位点与表型之间关联的主要方法，可以通过构建模型、计算单个SNP的关联程度，或者进行基因组广义关联分析（GWAS），来揭示SNP位点与表型之间的关系。
在进行SNP标记方法和数据分析时，还需注意一些常见的挑战和问题。
首先，SNP标记的质量控制和过滤是一个关键的步骤，需要选择合适的阈值来确保数据的准确性。
同时，样本大小也是一个重要的考虑因素，在样本量较小时，可能会出现较大的偏差。
另外，SNP位点之间的连锁不平衡（Linkage Disequilibrium，LD）也需要在分析中进行考虑，以减少虚假关联的可能性。
07 单核苷酸多态性(SNP)实验
单核苷酸多态性（SNP）实验SNP (Single Nucleotide Polymorphism)即单核苷酸多态性，是由于单个核苷酸改变而导致的核酸序列多态性(Polymorphism)。
据估计，在人类基因组中，大约每千个碱基中有一个SNP，无论是比较于度多态性(RFLP)分析还是微卫星标记(STR)，都要广泛得多。
实验方法原理：SNP (Single Nucleotide Polymorphism)即单核苷酸多态性，是由于单个核苷酸改变而导致的核酸序列多态性(Polymorphism)。
据估计，在人类基因组中，大约每千个碱基中有一个SNP，无论是比较于限制性片段长度多态性(RFLP)分析还是微卫星标记(STR)，都要广泛得多。
SNP是我们考察遗传变异的最小单位,据估计，人类的所有群体中大约存在一千万个SNP位点。
一般认为，相邻的SNPs倾向于一起遗传给后代。
于是，我们把位于染色体上某一区域的一组相关联的SNP等位位点称作单体型（haplotype）。
大多数染色体区域只有少数几个常见的单体型（每个具有至少5%的频率），它们代表了一个群体中人与人之间的大部分多态性。
一个染色体区域可以有很多SNP位点，但是我们一旦掌握了这个区域的单体型，就可以只使用少数几个标签SNPs(tagSNP)来进行基因分型，获取大部分的遗传多态模式。
实验材料：组织样品试剂、试剂盒：液氮、PBS、GA缓冲液、GB缓冲液、蛋白酶K、无水乙醇、蛋白液、漂洗液等仪器、耗材：离心管、离心机、废液收集管、吸附柱、水浴锅、分光光度计、低温冰箱等实验步骤：一、DNA抽提1. 取新鲜肌肉组织约100 mg，PBS漂洗干净，置于1.5 ml离心管中，加入液氮，迅速磨碎。
2. 加200 μl 缓冲液GA，震荡至彻底悬浮。
加入20 μl 蛋白酶K（20 mg/ml）溶液，混匀。
3. 加220 μl 缓冲液GB，充分混匀，37℃消化过夜，溶液变清亮。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
我们使用比对软件BWA（Li, H. and Durbin, R., 2009）将clean reads比对到参考基因组，使用Mem将clean reads比对到参考基因。
一般而言，比对率越高，表明测序的样本与参考物种的亲缘关系越近。
比对率低可能由于测序样品同参考物种相似度低，或者有其他污染造成。
童超波老师2016/3/24 17:07:27
1. SNP检测结果
根据BWA比对结果BAM文件，利用samtools、Picard-tools和Reseqtools对比对结果进行处理（排序、去重复、加ID等），然后应用GATK的unifiedGenotyper完成样品的个体SNP检测。
在一致序列（即经比对后获得的样本的所有SNP信息）的基础上，将检测到的基因型与参考序列之间存在多态性的位点进行过滤，得到高可信度的SNP数据集。