全基因组重测序及分析

一、技术介绍

全基因组重测序是对已有全基因组序列的物种的个体、个体的不同组织或群体进行基因组测序，然后运用高性能计算平台和生物信息学方法进行单核苷酸多态性微点（SNP）、插入缺失（Indel）、结构变异（SV）以及拷贝数变异（CNV）等变异信息的检测，从而获得生物群体的遗传特征。

   全基因组重测序对快速发现与动植物重要性状相关的遗传变异以缩短育种周期以及人类疾病诊断等方面具有重要的指导意义。

二、 技术路线

三、生物信息学分析

1.测序数据处理、比对、RAD tag产出数据统计；

2.与参考基因组进行mapping，分析mapping区域的覆盖度、重复性、覆盖碱基的质量以及reads的方向；

3.SNPs、InDel、SVs以及CNVs的检测、注释及统计.

 

图1基因组重测序总结图

 

图2 基于SNP多样性构建的系统发育树

 

四、常见问题解答

1.重测序对于样品有哪些要求？

1）DNA样品要求OD_260/280在1.8-2.0之间，OD_260/230大于1.0，浓度>30ng/μl, 总量>10μg，质检结果显示基因组DNA完整无降解，干冰或冰块运输。

2）植物及动物组织样品总量大于0.5g，液氮运输。

2.重测序一般需要多少覆盖度？

重测序的覆盖度是由所测样品的物种以及不同的研究需求来决定的，对于一般的变异信息分析一般需要20×以上。

3.对于重测序的结果怎样进行验证？

全基因组重测序一般能够发现SNP、SV、CNV、InDel等多种遗传变异信息，对于不同的变异类型，也有不同的验证方法。比如SNPs、小的SVs以及小片段的InDel，可以通过PCR扩增、测序进行验证；对于CNV可通过Real-time PCR对存在拷贝数变异的片段进行扩增，然后根据CT值来估算不同个体的拷贝数变化。

五、相关文献

1. Lam H.M, Xu X, Liu X, et al. Resequencing of 31 wild and cultivated soybean genomes identifies patterns of genetic diversity and selection. Nature Genetics, 2010, 42: 1053-1061.

2. Xu X, Liu X, Ge S,et al. resequencing 50 accessions of cultivated and wild  rice yields markers for identifying agronomically important genes.        Nature Biotechnology, 2012, 30: 105-110.

3. Simon W. Baxter, John W. Davey, J. Spencer Johnston, et al. Linkage Mapping and Comparative Genomics Using Next-Generation RAD Sequencing of a Non-Model Organism. PLOS ONE, 2011, 6(4): e19315.

4. Li RQ, Li YR, Zheng HC, et al. Building the sequence map of the human pan-genome. Nature Biotechnology, 2010, 28(1): 57-63.  

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