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      二代变异检测

      • 产品简介
      • 样本要求
      • 案例分析
      • FAQ

      变异检测是指顺利获得高通量测序技术对某一物种个体或群体的基因组进行测序及差异分析,取得大量的遗传变异信息,如单核苷酸多态性(SNP)、插入缺失(InDel)、结构变异(SV)、拷贝数变异(CNV)等,可用于开发分子标记建立遗传多态性数据库,为后续揭示进化关系、挖掘功能基因等奠定数据基础。

      产品优势
      • 覆盖精度
        检测范围广,精度较高,单碱基水平挖掘基因组的遗传信息。
      • 准确性
        数据质量较高,偏差较小,真实反映样本基因组信息。
      • 检测类型
        可检测较大的结构性变异和基因拷贝数变异。
      应用领域
      • 个体变异检测
      • 代表性种质遗传解析
      • 大规模种质资源鉴定
         
      样品类型样品需求量样品浓度样品质量样品体积
      无降解且无蛋白和RNA污染的双链DNA样品小片段文库≥200 ng≥ 5 ng/µl基因组完整性等级高于7≥12 μl
      籼稻辐照诱导突变体的全基因组变异分析
      Genome-wide analysis of radiation-induced mutations in rice (Oryza sativa L. ssp. indica)
      期 刊:Molecular Biosystems     发表时间:2014.10    发表单位:福建农林大学    影响因子:3.210
      研究背景

      物理辐照已经被成功用于水稻种植资源创新。然而,顺利获得辐照诱发突变的分子机制仍不清楚。在本研究中,研究者顺利获得全基因组重测序技术揭示辐照诱变处理之后水稻基因组的变异情况。

      材料方案

      材料:水稻9311经γ射线诱变处理得到红色种皮和大米有益成分含量增加的突变材料M1,经过6代自交得到纯系材料Red-1

      建库:叶片组织基因组总DNA,构建小片段文库

      测序:Solexa 双末端测序,20X

      分析:SNP检测、InDel检测、SV检测、基因功能富集分析

      研究结果

      Red-1材料的基因密度在200 Kb/gene,全基因组重测序检测到381,403个SNPs,50,116个1-5 bp的InDels,1,279个CNVs和10,026个PAVs,点突变是主要的突变类型。

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      图1 变异在水稻基因组中的分布

      检测到的SNP分布于8,724个基因,Indels覆盖了6,271个基因,SV覆盖了5,016个基因。变异的分布涵盖了基因的不同区域,存在一定染色体偏好性,主要集中在第1、2、3、4和8号染色体。基因功能主要涉及激酶结构域、植物细胞色素_p450结构域、亮氨酸重复结构域等。

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      图2 SNPs、InDels和SVs三种变异类型相关的基因WEGO注释

      KEGG功能富集分析发现,参与细胞组分、结合功能以及催化活性、代谢过程相关相关基因易受γ射线辐照影响,筛选到8个基因可能涉及突变体有益成分的生物合成途径及色素调控。

      研究结论

      全基因组变异检测为研究辐射引起水稻Red-1中种皮颜色和有益成分变异的分子机制给予新的研究思路。

      参考文献

      Cheng Z, Lin J, Lin T, et al. Genome-wide analysis of radiation-induced mutations in rice (Oryza sativa L. ssp. indica)[J]. Molecular Biosystems, 2014, 10(4): 795-805.

      • Q:什么是重测序(Resequencing)?
        A:
        重测序(Resequencing)是对基因组序列已知物种的个体进行基因组测序,并在个体或群体水平进行差异分析的方法。

      • Q:重测序都可以检测哪些遗传变异?
        A:
        重测序现在能够检测到的遗传变异包括SNP(Single Nucleotide Polymorphism,单核苷酸多态性)、Indel(Insertion or Deletion,插入或缺失)、SV(Structure Variation,结构变异)、CNV(Copy Number Variation,拷贝数变异)等。

      • Q:一般情况下,个体重测序的测序深度?群体重测序的测序深度?
        A:
        一般进行个体重测序的话,推荐10-30X测序深度,群体重测序推荐10X及以上。但是基因组比较复杂并且对SNP准确率要求比较高时,测序深度还需要进一步提高。