基于高通量测序的分子育种研究
高通量测序技术在林木育种中应用
高通量测序技术在林木育种中的应用摘要林木不仅是重要的可再生资源，为人类提供了衣食住行等最基本的原材料，也是陆地生态系统最重要的组成部分。
传统育种方法已在很大程度上促进了林木育种学的发展，但难以满足人类对林木资源需求。
新一代的高通量测序技术为这个传统学科带来了技术和方法的革命，这一技术能有效地研究表型和基因型之间的关系，特别是在复杂性状研究中很有优势。
利用此技术可以通过新一代遗传作图策略发掘功能基因并对其进行精确定位。
综述了国际上林木基因组与遗传育种研究的现状与新发展，并对后基因组时代的林木育种研究的预期成果进行了展望，以为从事该领域研究的科研人员提供参考。
关键词高通量测序；基因组；林木育种中图分类号s722.3文献标识码a文章编号 1007-5739（2013）12-0130-03applicationsofhigh-throughputsequencinginforesttreebree dingtian binxin pei-yaozhang xue-juanwang da-weihe cheng-zhong *（key laboratory of biodiversity conservation in southwest china，state forestry administration，southwest forestry university，kunming yunnan 650224）abstractforest trees are not only the important renewableresources which can meet the essential needs of humans，but also the most important part of the terrestrial ecosystems. traditional breeding methods have largely contributed to the development of forest tree breeding，but it is difficult to meet human′s needs for forest resources. nowadays，the availability of genomic tools and resources is leading to a new revolution of plant breeding，as they facilitate the study of the relationship between the genotype and the phenotype，in particular for complex traits. with high-throughput sequencing technique，you can explore functional gene and its precise positioning by a new genetic mapping strategy. in this paper，the author reviewed the progress in tree genomic and genetic breeding，and prospected the future achievements in order to provide a useful reference for researchers working in this area.key wordshigh-throughput sequencing；genome；forest tree breeding林木不仅是重要的可再生资源，为人类提供了衣、食、住、行等最基本的原材料，而且是陆地生态系统最重要的组成部分。
高通量测序技术在分子育种中的应用
高通量测序技术在分子育种中的应用随着科技的不断发展，高通量测序技术（High-throughput sequencing，简称HTS）已经逐渐成为了分子育种的重要工具之一。
HTS技术以其优异的丰富度、准确性和灵敏性已经受到了众多科研工作者的追捧，成为了研究植物基因组和分子育种的重要手段之一。
一、高通量测序技术在分子育种中的应用高通量测序技术通过高速且精确地读取基因组中每一个碱基的信息，提供了丰富的遗传变异和功能信息，使育种研究者能更加准确地了解分子层面的植物遗传多样性，加速了植物育种的进程。
利用HTS技术，可以对大规模的DNA序列进行高效地检测和复制。
这种技术具有高速、高灵敏度、高精度和高通量等特点，因此广泛应用于植物育种领域。
在研究和分析植物基因组序列的过程中，工作分为DNA样品提取、建库、测序和数据分析等四个步骤，通过这些步骤，可以对某种特定植物品种样品组进行基因组序列测序，其中包含了一些基因和DNA序列。
二、高通量测序技术的应用案例目前，针对植物育种，已经有许多使用高通量测序技术的案例，其中不乏一些非常具有代表性的研究。
1、植物基因组组装和注释利用高通量测序技术，可以实现对植物基因组的快速组装和注释，例如小麦基因组的组装，为植物学家了解小麦基因的结构和功能奠定了基础。
此外，用HTS 技术将基因集成组的技术与全转录组测序相结合，不仅可以进一步完善植物基因组的注释，而且可以大幅度提高基因的发现率。
2、植物基因功能研究通过HTS技术，可以获得基因的快速表达数据和差异表达数据，结合生物信息学分析，研究人员可以在基因水平快速鉴定出某些与控制特定性状相关的基因，这为植物育种提供了很好的基础。
例如，对水稻耐盐基因OsNAC2基因组、转录本组和表达谱的缺失分析，为后续进行芯片鉴定和分子育种提供了有效信息。
3、植物基因组范围的比较通过HTS技术，可以进行不同种植物品种之间的基因组比较，以更好地理解其遗传多样性和进化历史。
高通量测序技术在动植物研究领域中的应用
高通量测序技术在动植物研究领域中的应用一、本文概述随着生物技术的飞速发展，高通量测序技术（High-throughput sequencing technology）已成为动植物研究领域的重要工具。
该技术以其快速、准确、高效的特点，极大地推动了动植物基因组学、转录组学、表观遗传学等多个研究领域的进步。
本文旨在全面综述高通量测序技术在动植物研究领域的应用，包括动植物基因组测序、基因表达分析、基因功能研究、种质资源鉴定、遗传育种以及生态保护等方面。
通过深入剖析这些应用案例，旨在为读者提供一个清晰、全面的高通量测序技术应用全景，以期推动该技术在动植物研究领域的进一步发展和应用。
二、高通量测序技术的基本原理与方法高通量测序技术，又称为下一代测序技术（Next Generation Sequencing，NGS），是近年来生物信息学领域的一项革命性技术。
其基本原理是通过将待测样本的DNA或RNA片段化，然后利用高通量测序平台对这些片段进行大规模并行测序。
这种方法大大提高了测序速度和效率，降低了成本，使得研究者可以对基因组、转录组甚至单细胞进行全面的深入研究。
高通量测序的方法主要包括样本准备、文库构建、测序及数据分析等步骤。
在样本准备阶段，研究者需要从动植物组织中提取高质量的DNA或RNA，并通过特定的酶处理将其片段化。
文库构建则是将这些片段与测序引物连接，形成适合测序的文库。
测序阶段则通过高通量测序仪器对文库进行大规模的并行测序，得到原始的测序数据。
在数据分析阶段，研究者需要使用生物信息学工具对原始数据进行处理、组装和注释，最终得到基因组的序列信息、基因结构、表达水平等关键信息。
通过这些信息，研究者可以对动植物的基因组结构、功能、进化等方面进行深入的研究。
高通量测序技术在动植物研究领域的应用广泛，包括但不限于基因组测序、转录组测序、表观遗传学研究、单细胞测序等。
这些应用不仅有助于我们更深入地理解动植物的生物学特性，也为动植物育种、疾病防治、生态保护等领域提供了新的思路和方法。
分子育种的方法范文
分子育种的方法范文
分子育种是一种利用分子生物学和遗传学的方法来改良农作物的育种
方法。
它通过研究和利用基因组的结构和功能，以及基因之间的相互作用，以实现对农作物的精确改良。
下面将详细介绍几种常见的分子育种方法。
1.基因定位和标记辅助选择
2.基因组选择
基因组选择是一种通过高通量测序技术和数学模型，对整个基因组进
行全面分析的方法。
育种者可以通过对大量标记位点的分析来了解不同基
因型之间的差异。
这种方法可以准确地评估每个基因位点对目标性状的贡献，并综合考虑多个位点的效应。
这种全面的基因组分析能够显著提高选
择效果，并有效地加速育种进程。
4.转基因技术
转基因技术是一种将外源基因导入农作物基因组中的方法。
通过转基
因技术，育种者可以将来自其他物种的有益基因导入到农作物中，以获得
改良的性状。
转基因技术常用于提高农作物的抗病性、耐逆性、品质和产
量等方面。
然而，由于转基因技术的争议和风险，它在一些国家和地区的
应用受到限制。
5.RNA干扰技术
RNA干扰技术通过导入外源RNA分子来抑制特定基因的表达。
这种技
术可以通过选择性地抑制特定基因的表达来改变目标性状。
RNA干扰技术
的应用广泛，可以应用于提高农作物的抗病性、延长保鲜期等方面。
基于高通量测序开发玉米高效KASP分子标记
作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2019, 45(6): 872 878/ISSN 0496-3490; CN 11-1809/S; CODEN TSHPA9E-mail: zwxb301@本研究由国家重点研发计划项目(2017YFD0101205, 2017YFD0102005)和江苏省农业科技自主创新项目[CX(18)1001]资助。
This study was supported by the National Key Research and Development Program (2017YFD0101205, 2017YFD0102005) and the Jiangsu Agricultural Science and Technology Innovation Fund [CX(18)1001].*通信作者(Corresponding author): 赵涵, E-mail: zhaohan@, Tel: 025-********第一作者联系方式: E-mail: luhaiyan@, Tel: 025-********Received(收稿日期): 2018-10-07; Accepted(接受日期): 2019-01-19; Published online(网络出版日期): 2019-03-01. URL: /kcms/detail/11.1809.S.20190228.0935.002.htmlDOI: 10.3724/SP.J.1006.2019.83067基于高通量测序开发玉米高效KASP 分子标记陆海燕1 周 玲1 林 峰1 王 蕊2 王凤格2 赵 涵1,*1江苏省农业科学院 / 江苏省农业生物学重点实验室, 江苏南京 210014; 2北京市农林科学院玉米研究中心, 北京 100097摘 要: SNP (Single Nucleotide Polymorphism)在基因组中数量多、分布广, 适用于大规模、自动化基因型检测。
微生物学中的新一代技术和新成果
微生物学中的新一代技术和新成果微生物可以说是生命科学中极为重要的研究对象之一。
微生物的研究对于理解生命起源、演化、生物多样性、疾病控制、农业、环境保护等方面都有着重要的价值。
在过去几十年间，微生物学的研究取得了许多进展，新一代技术和新成果的出现更是推动了微生物学的快速发展。
1. 基于高通量测序的微生物组学研究高通量测序是指一种将DNA序列分析技术应用到微生物学研究中的先进技术。
利用这种技术，研究人员可以在短时间内通过纳米通道测序技术同时对成千上万的微生物基因组进行测序分析。
这种技术可以大大提高细菌、病毒、真菌、古菌等微生物基因组的测序速度和效率，同时衍生出了许多实用的应用，例如快速鉴别微生物分子型、揭示微生物群落结构和功能等。
高通量测序技术在微生物学研究中的应用已经越来越广泛。
以菌群结构分析为例，其中一种广泛采用的方法是使用16S rRNA基因进行序列分析，通过分析样品中16S rRNA序列的异同来推测微生物群落组成。
而借助高通量测序的技术，研究人员能够大规模测序微生物基因组的16S rRNA序列，从而更好地研究微生物群落的结构和功能。
另外，高通量测序技术还可以用于测定微生物微生物基因型、分析微生物基因卡和凝集素等功能，以及优化微生物菌株的筛选和育种。
2. CRISPR-Cas9技术在微生物质谱分析中的应用CRISPR-Cas9技术是当前最流行的基因编辑技术之一。
随着该技术在不同领域中的成功应用，越来越多的微生物学家开始将其应用于微生物质谱分析中。
CRISPR-Cas9技术是一种自然界普遍存在的微生物防御机制，能够识别和剪切DNA的特定序列。
而在微生物质谱分析中，研究人员可以利用这种技术来定量微生物的代谢物和蛋白质，进而推断微生物生长的条件及其代谢反应过程。
目前的CRISPR-Cas9技术在微生物质谱分析中的应用主要是基于谱拼接和质谱成像，能够用来对微生物细胞进行非标记分析，并实现对微生物生长环境的理解。
生物信息学技术在养殖业中的应用研究
生物信息学技术在养殖业中的应用研究养殖业是我国重要的产业之一，在养殖业中，为了提高养殖效益，减少损失，人们需要更好地了解动物的生长、发育、繁殖等生理生化过程。
而生物信息学技术是应用计算机、网络、生物学等多学科交叉知识研究细胞、生物分子结构、生命现象、生态系统等多种生物信息系统的新兴学科。
如今，生物信息学技术在养殖业中的应用越来越广泛，我们有理由相信，这一技术将会在养殖业领域发挥出巨大的优势。
一、生物信息学技术在鱼类养殖中的应用在鱼类养殖中，生物信息学技术可以帮助养殖者提高水质管理，降低养殖成本，减少养殖污染对环境的影响。
1. 鱼类基因组测序技术鱼类基因组测序技术是一项基于先进的测序仪器和分析软件，对鱼类全基因组序列进行测序的技术。
该技术可以通过深入研究鱼类的基因组，发现更多关于鱼类生长和健康状况的信息，同时也可以让我们更好地了解鱼类育种和品种改进。
2. 基于生物信息学技术的高通量测序技术基于生物信息学技术的高通量测序技术是一种利用计算机和多通道分析设备，对高通量的 DNA序列进行测序的技术。
该技术可以快速得到鱼类 DNA序列，并可以实现对鱼类生长和繁殖过程的实时监控。
3. 基于生物信息学技术的鱼类表达基因谱测序技术鱼类表达基因谱测序技术是一种测定鱼类在不同生长阶段、不同环境下的表达基因谱的技术。
该技术可以帮助研究人员更好地了解鱼类的发育过程，从而对鱼类养殖进行更加精确的把控。
二、生物信息学技术在禽类养殖中的应用在禽类养殖中，生物信息学技术可以有效地帮助养殖者对禽类的生长、繁殖、遗传健康等相关因素进行精准管理。
1. 禽类基因组测序技术禽类基因组测序技术是一种基于禽类全基因组对生产环境进行分析，以了解禽类基因组信息，进而做出相应的调整和管理的技术。
禽类基因组测序技术可以帮助我们快速发现禽类基因组中的潜在突变并加以治疗，同时也可以用于对禽类生殖和遗传疾病的预防和治疗。
2. 禽类毛发基因组测序技术禽类毛发基因组测序技术是一种对禽类毛发基因组进行测序的技术。
大豆分子育种
大豆分子育种大豆是全球重要的粮食作物和油料作物之一，其广泛应用于食品加工、饲料生产和能源开发等领域。
然而，如何进一步提高大豆的产量和品质一直是种植者和科学家们关注的热点问题之一。
为了实现这一目标，分子育种作为一种现代育种方法，在大豆育种中发挥了关键作用。
一、大豆分子育种的基本原理和方法大豆分子育种是基于大豆的基因组和遗传信息，通过利用分子标记和基因组学等技术手段，寻找与产量、品质等重要农艺性状相关的基因或位点，并利用这些信息进行优良品种的选育和改良。
其基本原理和方法可分为以下几个方面：1. 多态性标记的筛选。
利用分子标记技术，对大豆种质资源进行遗传多样性分析，筛选具有多态性和与目标性状相关的分子标记。
2. 关联分析。
通过收集大豆种质资源的多态性标记信息和农艺性状表型数据，运用统计学和生物信息学方法，进行基因位点与性状之间的关联分析，确定与目标性状相关的基因或位点。
3. 基因定位。
通过大豆种质资源的交叉分离群体和分子标记的遗传图谱构建，将目标性状相关基因定位在染色体上，为后续的分子标记辅助选择和基因克隆提供基础。
4. 分子标记辅助选择。
根据基因定位结果，发展针对有关基因的分子标记，通过标记辅助选择的方式，加速优良基因的引入和固定，提高育种效率。
二、大豆分子育种的应用进展和成果大豆分子育种在过去几十年中取得了显著的进展和成果。
通过分子育种手段的应用，科学家们成功地鉴定和利用了与大豆产量、耐逆性、品质等相关的基因或位点，开展了一系列大豆育种项目，取得了以下成果：1. 产量的提高。
通过发掘与产量相关的基因或位点，优良的产量性状被成功地引入到现有的商业品种中，提高了大豆的单株产量和总产量。
2. 耐逆性的改良。
利用分子标记和基因组学的方法，发掘与大豆耐旱、耐寒、抗病等性状相关的基因或位点，成功培育了一批具有优良耐逆性的品种，提高了大豆的抗逆性和适应性。
3. 品质的改良。
大豆分子育种也被广泛应用于大豆蛋白质含量、脂肪酸组成、油酸含量等品质性状的改良。
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作图群体
案例解析-作图群体
1、混合分组分析（BSA）
混合分组分析法（Bulked Segregant Analysis，BSA）:又称分离体分组 混合分析法或集团分离分析法。将目标性状在F2或 RILs中表型极端的高、 低两组个体的DNA分别混合成两个 DNA 池，然后利用分子标记在两池 中进行标记与性状间的共分离分析，检测QTL。
表型 分子标记开发 基因型
选择 育种
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研究背景
传统的分子标记（SSR，RFLP等）密度较低，很难实现对 功能基因的精细定位，高通量技术正好弥补了这一缺憾。
传统基因分型技术 标记类型 技术手段 标记密度 项目周期 AFLP，RFLP，SSR等 电泳分型 几十个到几百个不等 半年以上 高通量基因分型 SNP/InDel等 高通量测序 生物信息分析 几千到几十万个不等 约4个月
研究策略
全基因组重测序 简化基因组测序
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研究策略
一、全基因组重测序
Re-sequencing，即重新测序，基于全基因组重测序，能 够快速检测基因组遗传变异信息，实现遗传进化分析及 重要性状候选基因的预测。随着测序成本降低和拥有参 考基因组序列的物种增多，基因组重测序也成为育种研 究中迅速有效的方法之一，在全基因组水平扫描并检测 出与动植物重要性状相关的变异位点，具有重大的科研 价值和产业价值。
研究策略
二、简化基因组测序（RAD-seq）
RAD（restriction association site DNA） 是与酶切位点相关的DNA。通过 对RAD tag的测序可以获得RAD tag上的SNP。从而进行SNPs的开发和分 型。RAD-‐seq技术在模式和非模式生物的遗传分析包括遗传图谱构建、基 因型-‐表型关联图谱、系统进化、群体遗传等研究领域具有广泛的应用前 景。
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研究策略
RAD-‐seq分析流程
A B P1
C & & P2
& & & A& &
D PCR
300,700bp
!!!! !!!!
!!!!
&
E
Index Reads
&
!!!!
!!!! !!!!
!!!! !!!!
!!!! !!!!
研究背景
分子育种是首先找到控制优良性状的基因，然后通过对优良 基因的选择从而间接实现了对优良性状的选择。 两个阶段：
1. 研究阶段：搜集大量材料的表型数据和基因型数据，通过分析找出与 控制优良性状的基因紧密连锁的分子标记（功能标记）； 2. 应用阶段：在杂交的子代中对同时具有多种功能标记的子代进行选择
研究策略
• 常用分析软件
– QC
• ng-‐QC (In house) • FastQC (Open source)
– Alignment
• BWA/SOAP/MAQ • Blast/Blat
– Variations Detection
研究背景
• 一个物种基因组测序计划的 完成，意味着这一物种学科 和产业发展的新开端，通过 对物种基因组序列进行系统 的研究，可以获得该物种的 基因组和重要功能基因的序 列信息，阐述该物种的进化 史，了解该物种生长发育和 适应环境的分子机制。
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研究策略
• Genetic Variations in genome:
– Single nucleotide polymorphism (SNP) – Short insertion and deletion (InDel) – Structure variation (SV) – Copy number variation (CNV)
•
•
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10/9/1328
案例解析-作图群体
P1 根据性状选择亲本 构建性状分离群体 RIL 全基因组重测序 简化基因组测序 P2 F1
基因分型
性状统计
连锁分析 主效QTL位点
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– SNPs detect accuracy: • The best 99.9% – InDels detect accuracy (>=3bp): • In cabbage genome: >90% – SVs detect accuracy (only insertion and deletion): • >90%
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研究背景
• 育种-发现或创造作物的遗传变异
研究物种
多样性
性状选择
选育
优良品种常规育种, 7-15年 Nhomakorabea 根据表现型选择
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基因组育种, 3-5年 根据基因选择
2、突变体构建分离（MutMap）突变位点筛选
野生型 突变型 P1 P2
分离群体
F2
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案例解析-突变体
案例解析 MutMap快速定位水稻的突变基因
研究背景
20株突变型的水稻（F2的子代群体）混合成一个DNA池重测序（~12X/池） +野生型亲本进行重测序，通过分析子代DNA池和野生型亲本的SNP频率 差异定位和性状相关的突变区域（引起叶片浅绿突变的SNP位点）。
。
如果得到的候选位点过多，需要构建突变位点分离群体（与野生型回交 4-‐6代），从后代群体中只选择具有突变性状的个体进行基因分型（也可 以混合建库，分析突变群体SNP频率），最终锁定功能基因
。
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案例解析-突变体
---ATGGCGTAGCTGAAGTCGTACGT--ATGGCGTAG---AAGTC TGGCGTAG---AAGTCGTA GGCGTAG---AAGTCG GCGTAG---AAGTCGTACG GTAG---AAGTCGTACGG TAG---AAGTCGTACGGA
ATGACGGTATGCT ACGAGAT ACGAGAT ACGAGAT ACGAGAT ACGAGAT ACGGGAT ACGAGAT
• • • • SNP : SamTools/GATK InDel : SamTools/Dindel SV : Breakdance/Pindel/SOAPSV CNV : CNVnator/CNVseq
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变异检测 候选基因（位点）
重测序 突变体 表型性状
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功能验证
案例解析-突变体
方案延伸
如果目标性状已经进行初定位，可通过目标区域捕获，寻找变异位点
对于基因组较小的模式物种，如果目标性状已经精细定位并且野生型序列 已知，可只对突变体进行10-‐20X的重测序
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案例解析-突变体
分析原理及研究成果
• 取样策略：野生型亲本+F2 中的20个突变型子代混合 成一个DNA池（~12X） SNP-‐index的计算方法：以 野生型亲本为参考，与参 考有差异的reads数目/总比 对上的reads数目。筛选 SNP-‐index=1的位点和引起 表型变化的SNP紧密连锁。 研究成果：1、通过 MutMap方法找到引起叶片 浅绿突变的SNP位点。2、 利用MutMap 快速找到作物 重要性状相关的突变位点： 茎长、叶长、花序数目、 花序长度、果壳长、果壳 宽度、每个花序的穗数。
l 基因组捕获区域小（低于 10%） l 目标性不强
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研究策略
• 不同测序深度的SNP分析
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研究策略
• Validation of variations
研究背景
研究策略
科研及应用
全基因组de novo测序 全基因组重测序 简化基因组测序 泛基因组构建
基因组精细图谱绘制 种群遗传进化研究 遗传分子育种 探索疾病致病机制 ……
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研究背景
• Economically important traits: A result of artificial selection
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研究背景 研究策略 案例解析
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案例解析
分析方向
Ø 突变体 Ø 作图群体 Ø 自然群体
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