水稻、玉米、大豆、甘蓝、白菜、高粱、黄瓜、西瓜、马铃薯、番茄、拟南芥、杨树、麻风树、苹果、桃、葡萄、花生
拟南芥籼稻粳稻葡萄番木瓜高粱黄瓜玉米栽培大豆苹果蓖麻野草莓马铃薯白菜野生番茄番茄梨甜瓜香蕉亚麻大麦普通小麦西瓜甜橙陆地棉梅毛竹桃芝麻杨树麻风树卷柏狗尾草属花生甘蓝
物种基因组大小和开放阅读框文献
Sesamum indicum L. Sesame 芝麻（2n = 26）293.7 Mb, 10,656 orfs 1
Oryza brachyantha短药野生稻261 Mb, 32,038 orfs 2
Chondrus crispus Red seaweed爱尔兰海藻105 Mb, 9,606 orfs 3
Pyropia yezoensis susabi-nori海苔43 Mb, 10,327 orfs 4
Prunus persica Peach 桃226.6 of 265 Mb 27,852 orfs 5
Aegilops tauschii 山羊草（DD）4.23 Gb (97% of the 4.36), 43,150 orfs 6 Triticum urartu 乌拉尔图小麦（AA）4.66 Gb (94.3 % of 4.94 Gb, 34,879 orfs 7 moso bamboo (Phyllostachys heterocycla) 毛竹2.05 Gb (95%) 31,987 orfs 8
Cicer arietinum Chickpea鹰嘴豆~738-Mb，28,269 orfs 9 520 Mb (70% of 740 Mb), 27,571 orfs 10
Prunus mume 梅280 Mb, 31,390 orfs 11
Gossypium hirsutum L.陆地棉2.425 Gb 12
Gossypium hirsutum L. 雷蒙德氏棉761.8?Mb 13
Citrus sinensis甜橙87.3% of ~367 Mb, 29,445 orfs 14
甜橙367 Mb 15
Citrullus lanatus watermelon 西瓜353.5 of ~425 Mb (83.2%) 23,440 orfs 16 Betula nana dwarf birch，矮桦450 Mb 17
Nannochloropsis oceanica CCMP1779微绿球藻（产油藻类之一）28.7 Mb，11,973 orfs 18
Triticum aestivum bread wheat普通小麦17 Gb, 94,000 and 96,000 orfs 19 Hordeum vulgare L. barley 大麦1.13 Gb of 5.1 Gb，26,159 high confidence orfs，53,000 low confidence orfs 20
Gossypium raimondii cotton 雷蒙德氏棉D subgenome,88% of 880 Mb 40,976 orfs 21
Linum usitatissimum flax 亚麻302 mb (81%), 43,384 orfs 22
Musa acuminata banana 香蕉472.2 of 523?Mb, 36,542 orfs 23
Cucumis melo L. melon 甜瓜375 Mb（83.3%）27,427 orfs 24
Pyrus bretschneideri Rehd. cv. Dangshansuli 梨（砀山酥梨）512.0 Mb (97.1%), 42,812 orfs 25,26
Solanum lycopersicum 番茄760/900 Mb，34727 orfs 27
S. pimpinellifolium LA1589野生番茄739 Mb
Setaria 狗尾草属（谷子、青狗尾草）400 Mb，25000-29000 orfs 28,29 Cajanus cajan pigeonpea木豆833 Mb，48,680 orfs 30
Nannochloropis gaditana 一种海藻~29 Mb, 9,052 orfs 31
Medicago truncatula蒺藜苜蓿350.2 Mb, 62,388 orfs 32
Brassica rapa 白菜485 Mb 33
Solanum tuberosum 马铃薯0.73 Mb,39031 orfs 34
Thellungiella parvula条叶蓝芥13.08 Mb 29,338 orfs 35
Arabidopsis lyrata lyrata 玉山筷子芥? 183.7 Mb, 32670 orfs 36
Fragaria vesca 野草莓240 Mb，34,809 orfs 37
Theobroma cacao 可可76% of 430 Mb, 28,798 orfs 38
Aureococcus anophagefferens褐潮藻32 Mb, 11501 orfs 39
Selaginella moellendorfii江南卷柏208.5 Mb, 34782 orfs 40
Jatropha curcas Palawan麻疯树285.9 Mb, 40929 orfs 41
Oryza glaberrima 光稃稻（非洲栽培稻）206.3 Mb (0.6x), 10 080 orfs (>70% coverage) 42
Phoenix dactylifera 棕枣380 Mb of 658 Mb, 25,059 orfs 43
Chlorella sp. NC64A小球藻属40000 Kb, 9791 orfs 44
Ricinus communis蓖麻325 Mb, 31,237 orfs 45
Malus domestica (Malus x domestica)苹果742.3 Mb 46
Volvox carteri f. nagariensis 69-1b一种团藻120 Mb, 14437 orfs 47 Brachypodium distachyon 短柄草272?Mb，25,532 orfs 48
Glycine max cultivar Williams 82栽培大豆1.1 Gb, 46430 orfs 49
Zea mays ssp. Mays Zea mays ssp. Parviglumis Zea mays ssp. Mexicana Tripsacum dactyloides var. meridionale 无法下载附表50
Zea mays mays cv. B73玉米2.06 Gb, 106046 orfs 51
Cucumis sativus 9930 黄瓜243.5 Mb, 63312 orfs 52
Micromonas pusilla金藻21.7 Mb, 10248 orfs 53
Sorghum bicolor 高粱697.6 Mb, 32886 orfs 54
Phaeodactylum tricornutum 三角褐指藻24.6 Mb, 9479 orfs 55
Carica papaya L. papaya 番木瓜271 Mb (75%), 28,629 orfs 56 Physcomitrella patens patens小立碗藓454 Mb, 35805 orfs 57
Vitis vinifera L. Pinot Noir, clone ENTAV 115葡萄504.6 Mb, 29585 orfs 58 Vitis vinifera PN40024葡萄475 Mb 59
Ostreococcus lucimarinus绿色鞭毛藻13.2 Mb, 7640 orfs 60 Chlamydomonas reinhardtii 莱茵衣藻100 Mb, 15256 orfs 61
Populus trichocarpa黑三角叶杨550 Mb, 45000 orfs 62
Ostreococcus tauri 绿藻12.6 Mb, 7892 orfs 63
Oryza sativa ssp. japonica 粳稻360.8 Mb, 37544 orfs 64
Thalassiosira pseudonana 硅藻25 Mb, 11242 orfs 65
Cyanidioschyzon merolae 10D红藻16.5 Mb, 5331 orfs 66
Oryza sativa ssp. japonica粳稻420 Mb, 50000 orfs 67
Oryza sativa L. ssp. Indica籼稻420 Mb, 59855 orfs 68
Guillardia theta -蓝隐藻，551 Kb, 553 orfs 69
Arabidopsis thaliana Columbia拟南芥119.7 Mb, 31392 orfs 70
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４期吴永升等：植物数量性状全基因组选择研究进展１５１１ 全基因组选择的概念和原理 全基因组选择（Ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ＧＷＳ），又称基因组选择（Ｇｅｎｏｍｉｃｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ＧＳ），由Ｍｅｕ—ｗｉｓｓｅｎ于２００１年首先提出∞Ｊ。主要是通过全基因组中大量的分子标记和参照群体（ｔｒａｉｎｉｎｇｐｏｐｕｌａ—ｔｉｏｎ）的表型数据建立ＢＬＵＰ模型估计出每一标记的育种值，然后仅利用同样的分子标记估计出后代个体育种值并进行选择［７】。 全基因组选择理论主要利用连锁不平衡信息，即假设标记与其相邻的ＱＴＬ处于连锁不平衡状态，因而由相同标记估计的不同群体的染色体片段效应是相同的，这就要求标记密度足够高以使所有的ＱＴＬ与标记处于连锁不平衡（ＬＤ）状态哺Ｊ。而目前随着拟南芥、水稻、玉米等植物基因组序列图谱及ＳＮＰ图谱的完成或即将完成，提供了大量的ＳＮＰ标记用于基因组研究。而随着ＳＮＰ芯片等大规模高通量ＳＮＰ检测技术的发展和成本的降低，使得全基因组选择应用成为可能。 ２全基因组选择的基本方法及案例说明 ２．１全基因组选择的基本方法 全基因组选择在实施过程中应该包括以下几个基本步骤：在需要实行选择的参照群体中获取参照群体的基因型数据和表现型数据；然后，通过ＢＬＵＰ程序估计出每个标记位点的标记效应值，从而获得育种值；最后，在接下来每一轮的选择中，不再需要表型数据，根据每一轮次群体基因型信息估计育种值，直接选择群体的优良单株【９ｊ。 全基因组选择的核心过程就是用从参照群体中每一个体的表现型数据和基因型数据建立的数学模型来估算接下来的育种群体中仅有基因型数据的个体的ＧＥＢＶ值。由既有表现型数据又有基因型数据的每一个体组成的群体被成为参照群体。参照群体用来估计数学模型的参数，这个参数接着用来计算仅有基因型数据的育种个体ＧＥＢＶ值，然后根据计算的ＧＥＢＶ值对育种群体进行选择并提升到下一轮次的选择中。因此，通过模型来预测个体的育种值，可以不进行表型鉴定就直接对育种群体的个体进行选择（Ｍｅｕｖｉｓｓｅｎ，２００１）。为了使估算的ＧＥＢＶ值尽可能地准确，参照群体必须具有代表性，尽可能地代表接下来在育种过程中用全基因组选择方法来进行选择的分离群体。 ２．２全基因组选择方法案例 如图ｌ所示，在这个例子中，笔者的目标是把外来种质中的优良性状基因（包括产量、矮杆、抗逆等）导入本地优良的自交系，从而实现种质的改良 图１在玉米中利用全基因组选择方法导入外源种质 Ｆｉｇ．１Ｇｅｎｏｍｅｗｉｄｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｔｏ ｉｎｔｒｏｇｒ％ｅｘｏｔｉｃｔｒａｉｔｓｉｎｔｏａｄａｐｔｅｄｍａｉｚｅ
DNA测序过程可能遇到的问题及分析 对于一些生物测序公司（如Invitrogen等），我们的菌液或质粒经过PCR和酶切鉴定都没问题，但几天后的测序结果却无法另人满意。 为什么呢？ PCR产物直接进行测序，在PCR产物长度以后将无反应信号，机器将产生许多N值。这是由于Taq酶能够在PCR反应的末端非特异性地加上一个A碱基，我们所用的T载体克隆PCR产物就是应用该原理，通常PCR产物结束的位点，PCR产物测序一般末端的一个碱基为A（绿峰），也就是双脱氧核甘酸ddNTP终止反应的位置之前的A,A后的信号会迅速减弱。 N值情况一般是由于有未去除的染料单体造成的干扰峰。该干扰峰和正常序列峰重叠在一起，有时机器377以下的测序仪无法正确判断出为何碱基。有时，在序列的起始端的小片段容易丢失，导致起始区信号过低，机器有时也无法正确判读。在序列的3’端易产生N值。一个测序反应一般可以读出900bp以上的碱基（ABI3730可以达到1200bp），但是，只有一般600bp以前的碱基是可靠的，理想条件下，多至700bp的碱基都是可以用的。一般在650bp以后的序列，由于测序毛细管胶的分辩率问题，会有许多碱基分不开，就会产生N值。测序模板本身含杂合序列，该情况主要发生在PCR产物直接测序，由于PCR产物本身有突变或含等位基因，会造成在某些位置上有重叠峰，产生N值。这种情况很容易判断，那就是整个序列信号都非常好，只有在个别位置有明显的重叠峰，视杂合度不同N值也不同。 测序列是从引物3’末端后第一个碱基开始的，所以就看不到引物序列。有两种方法可以得到引物序列。1.对于较短的PCR产物 （<600bp），可以用另一端的引物进行测序，从另一端测序可以一直测通，可以在序列的末端得到该引物的反向互补序列。对于较长的序列，一个测序反应测不通，就只能将PCR产物片段克隆到载体中，用载体上的通用引物(T7/SP6)进行测序。载体上的通用引物与所插入序列间
陆地棉基因组测序揭示四倍体棉进化与纤维发育机制Sequencing of allotetraploid cotton (Gossypium hirsutum L. acc. TM-1) provides a resource for fiber improvement 研究对象：陆地棉遗传标准系TM-1 期刊：Nature Biotechnology 影响因子：41.514 合作单位：南京农业大学 发表时间：2015年4月 摘 要 Upland cotton is a model for polyploid crop domestication and transgenic improvement. Here we sequenced the allotetraploid Gossypium hirsutum L. acc. TM-1 genome by integrating whole-genome shotgun reads, bacterial artificial chromosome (BAC)-end sequences and genotype-by-sequencing genetic maps. We assembled and annotated 32,032 A-subgenome genes and 34,402 D-subgenome genes. Structural rearrangements, gene loss, disrupted genes and sequence divergence were more common in the A subgenome than in the D subgenome, suggesting asymmetric evolution. However, no genome-wide expression dominance was found between the subgenomes. Genomic signatures of selection and domestication are associated with positively selected genes (PSGs) for fiber improvement in the A subgenome and for stress tolerance in the D subgenome. This draft genome sequence provides a resource for engineering superior cotton lines.关键词 陆地棉；de novo；四倍体 研究背景 陆地棉（Gossypium hirsutum L.）隶属锦葵目（Malvales），锦葵科（Malvaceae），棉属（Gossypium），因最早在美洲大陆种植而得名，是世界上最重要的棉花栽培品种，占全球棉花种植面积的90%以上。尽管陆地棉在棉花产业中占据核心地位，但由于其为异源四倍体，相关的全基因组测序工作一直难以开展。来自南京农业大学、北京诺禾致源、美国德克斯大学的国际团队，利用最新测序技术，成功构建了高质量的陆地棉全基因组图谱，为进一步改良棉花的农艺性状提供了基础，同时也为多倍体植物的形成和演化机制提供了新的启示。
基因组重测序 背景介绍 全基因组重测序，是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。与已知序列比对，寻找单核苷酸多态性位点（SNP ）、插入缺失位点（InDel ，Insertion/Deletion ）、结构变异位点（SV ，Structure Variation ）位点及拷贝数变化(CNV) 。 可以寻找到大量基因差异，实现遗传进化分析及重要性状候选基因的预测。涉 及临床医药研究、群体遗传学研究、关联分析、进化分析等众多应用领域。 随着测序成本的大幅度降低以及测序效率的数量级提升， 全基因组重测序已经成为研究人类疾病及动植物分子育种最为快速有效的方法之一。利用illumina Hiseq 2000 平台，将不同插入片段文库和双末端测序相结合，可以高效地挖掘基因序列差异和结构变异等信息， 为客户进行疾病研究、分子育种等提供准确依据。 重测序的两个条件：（1）该物种基因组序列已知；（2）所测序群体之间遗传性差异不大（ >99% 相似度 ） 在已经完成的全基因组测序及其基因功能注释的基础上，采用全基因组鸟枪法（WGS ）对DNA 插入片段进行双末端测序。 技术路线 生物信息学分析
送样要求 1.样品总量：每次样品制备需要大于5ug 的样品。为保证实验质量及延续性，请一次性提供至少20ug的样品。如需多次制备样品，按照制备次数计算样品总量。 2.样品纯度：OD值260/280应在1.8～2.0 之间；无蛋白质、RNA或肉眼可见杂质污染。 3.样品浓度：不低于50 ng/μL。 4.样品质量：基因组完整、无降解，电泳结果基因组DNA主带应在λ‐Hind III digest 最大条带23 Kb以上且主带清晰，无弥散。 5.样品保存：限选择干粉、酒精、TE buffer或超纯水一种，请在样品信息单中注明。 6.样品运输：样品请置于1.5 ml管中，做好标记，使用封口膜封好；基因组DNA如果用乙醇沉淀，可以常温运输；否则建议使用干冰或冰袋运输，并选择较快的运输方式。 提供结果 根据客户需求，提供不同深度的信息分析结果。
第9卷 第1期2007年3月 衡水学院学报 J o u r n a l o f H e n g s h u i U n i v e r s i t y V o l.9,N o.1 Ma r.2007植物功能基因组学及其研究技术 崔兴国 (衡水学院 生命科学系,河北 衡水053000) 摘 要:植物基因组的研究已经由以全基因组测序为目标的结构基因组学转向以基因功能鉴定为目标的功能基因组学研究.植物功能基因组学研究是利用结构基因组学积累的数据,从中得到有价值的信息,阐述D N A序列的功能,从而对所有基因如何行使其职能并控制各种生命现象的问题作出回答.近年来植物功能基因组学的研究技术主要包括表达序列标签、基因表达的系列分析、D N A微阵列和反向遗传学等.对植物功能基因组学的研究将有利于我们对基因功能的理解和对植物形状的定性改造和利用. 关键词:植物;功能基因组学;研究技术 中图分类号:Q3-3 文献标识码:A 文章编号:1673-2065(2007)01-0023-04 基因是细胞的遗传物质,决定细胞的生物学形状,细胞的生物学功能最终是由大量的基因表达完成的.随着人类基因组“工作框架图”的完成,生命科学研究的重点已经从结构基因组学转移到了功能基因组学的研究,特别是模式植物拟南芥(A r a b i d o p-s i s t h a l i a n a)和水稻(O r y z a s a t i v a)基因组测序的完成,公共数据库中已经积累了大量基因序列信息,获得了许多与植物发育相关的功能基因,在此基础上应用实验分析方法并结合统计和计算机分析来研究基因的表达、调控与功能,并相应诞生和发展了一批新的研究技术,为功能基因组学的研究提供了必要而有效的技术支撑.功能基因组学研究的最终目标是解析所有基因的功能,即从基因水平上大规模批量鉴定基因的功能,进而全面研究控制植物生长发育及响应环境变化的遗传机制,在基因组序列与细胞学行为之间起到桥梁作用,共同承担起从整体水平上解析生命现象的重任. 1 植物功能基因组学研究 植物的生长和发育是一个有机体或有机体的一部分形态建成和功能按一定次序而进行的一系列生化代谢反应的总合,反应在分子水平上,它要求相应的遗传代谢途径必须按照特定的时空次序严格进行以保证正常发育.植物功能基因组研究就是要利用植物全基因组序列的信息,通过发展和应用系统基因组水平的实验方法来研究和鉴别基因组序列的作用;研究基因组的结构、组织与植物功能在细胞、有机体和进化上的关系以及基因与基因间的调控关系;从表达时间、表达部位和表达水平3个方面对目的基因在植物中的精细调控进行系统研究.当前植物功能基因组学研究主要集中于一年生的拟南芥与水稻两个物种上,这主要是由于它们的遗传背景清楚,基因组较小,基因结构简单而且易于进行分子生物学操作.拟南芥研究组“2010计划”的宏伟目标是充分利用拟南芥基因组计划获得的序列信息并结合功能基因组研究技术来获知其25000个基因的全部功能,例如开花的诱导过程是植物生活周期中最奇妙的过程,目前从拟南芥中鉴定了提早开花和延迟开花的多种突变体,显示植物开花受多个遗传基因的控制,如延迟开花的两个突变体是由等位基因 C O(C O N S T A N S)和L D(C O L D L U M I N I D E P E N- D E N S)突变引起,这两个基因均已被克隆,并使其在转基因植物的叶片中进行表达,将C O基因转移到拟南芥中,高效表达C O蛋白的转基因植株即使处于短日照条件下也会开花,这说明C O基因具有激活开花基因的作用.对模式植物功能基因组的研究将有助于整个植物基因组学的研究. 目前的功能基因组研究主要包括以下几个方面:(1)c D N A全长克隆与测序;(2)获得D N A芯片 ①收稿日期:2006-10-12 作者简介:崔兴国(1963-),女,河北冀州市人,衡水学院生命科学系副教授.
水稻、玉米、大豆、甘蓝、白菜、高粱、黄瓜、西瓜、马铃薯、番茄、拟南芥、杨树、麻风树、苹果、桃、葡萄、花生 拟南芥籼稻粳稻葡萄番木瓜高粱黄瓜玉米栽培大豆苹果蓖麻野草莓马铃薯白菜野生番茄番茄梨甜瓜香蕉亚麻大麦普通小麦西瓜甜橙陆地棉梅毛竹桃芝麻杨树麻风树卷柏狗尾草属花生甘蓝 物种基因组大小和开放阅读框文献 Sesamum indicum L. Sesame 芝麻（2n = 26）293.7 Mb, 10,656 orfs 1 Oryza brachyantha短药野生稻261 Mb, 32,038 orfs 2 Chondrus crispus Red seaweed爱尔兰海藻105 Mb, 9,606 orfs 3 Pyropia yezoensis susabi-nori海苔43 Mb, 10,327 orfs 4 Prunus persica Peach 桃226.6 of 265 Mb 27,852 orfs 5 Aegilops tauschii 山羊草（DD）4.23 Gb (97% of the 4.36), 43,150 orfs 6 Triticum urartu 乌拉尔图小麦（AA）4.66 Gb (94.3 % of 4.94 Gb, 34,879 orfs 7 moso bamboo (Phyllostachys heterocycla) 毛竹2.05 Gb (95%) 31,987 orfs 8 Cicer arietinum Chickpea鹰嘴豆~738-Mb，28,269 orfs 9 520 Mb (70% of 740 Mb), 27,571 orfs 10 Prunus mume 梅280 Mb, 31,390 orfs 11 Gossypium hirsutum L.陆地棉2.425 Gb 12 Gossypium hirsutum L. 雷蒙德氏棉761.8?Mb 13 Citrus sinensis甜橙87.3% of ~367 Mb, 29,445 orfs 14 甜橙367 Mb 15 Citrullus lanatus watermelon 西瓜353.5 of ~425 Mb (83.2%) 23,440 orfs 16 Betula nana dwarf birch，矮桦450 Mb 17
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。
千年基因将应邀参加第十六届全国植物基因组学大会 第十六届全国植物基因组学大会将于2015年8月19日-22日在陕西杨凌召开，千年基因应邀参加此次会议，并将在会场学术交流区设立展台。届时千年基因的技术团队会向大家展示我们最全面的测序平台、一站式的基因组学解决方案以及近年来在植物基因组学领域取得的科研成果，欢迎广大科研人员莅临指导交流！ 在测序平台方面，千年基因目前拥有国内最全面的测序平台，能够为科研人员提供一站式解决方案。以PacBio RS II三代平台为例，千年基因自去年提供PacBio RS II测序以来，通过项目经验的积累及严格的质量控制，目前各项数据指标已达国内最高水平。数据产出已稳步升级至1.4Gb/ SMRT cell，读长最长可达42 Kb，reads N50高达18Kb，远超PacBio官方提供的数据标准！在植物基因组de novo测序的研究中，千年基因提供的超长读长测序可更好地跨越基因组高重复序列、转座子区域以及大的拷贝数变异区域和结构变异区，从而实现对高杂合及高重复基因组的完美组装。在植物转录组测序的研究中，千年基因提供的超长读长测序无需拼接即可获得全长转录组序列信息，同时可获得全面的可变剪切、融合基因以及Isoform信息。另外，千年基因提供的HiSeq 4000及HiSeq 2000/2500测序可解决研究人员在植物基因组重测序、转录组测序、小RNA测序等方面的科研需求。 在项目经验方面，千年基因与来自全球的科研人员合作开展了大量植物基因组项目，相关成果已发表于Nature、Nature Genetics、Science等杂志。例如，油棕榈基因组项目在Nature 杂志同时发表两篇文章，辣椒基因组项目的成果发表于Nature Genetics，玉米基因组项目的成果发表于Science。在国外合作方面，千年基因与美国爱荷华州立大学Patrick Schnable教授领导的国际玉米基因组团队合作开展的上万份玉米样本重测序项目也正在进行中；千年基因与国际半干旱热带作物研究所建立长期战略合作关系，正在开展上千份木豆、鹰嘴豆及高粱样本的群体遗传学研究；同时千年基因与华盛顿大学的Evan Eugene Eichler院士及佐治亚大学的Jeffrey Lynn Bennetzen院士也有大量基因组项目合作。在国内合作方面，千年基因与广东省农科院、山东省农科院共同启动的花生基因组项目已全部完成de novo测序及数据挖掘，同时与中国科学院、北京大学、中国农业大学、中国科学技术大学、上海交通大学、
Animal Reproduction,Prague(C),Blackwell Publishing Inc, November23-25 Ptak G.,Tischer M.,Bernabo N.,and Loi P.,2003,Donor-depen-dent developmental competence of oocytes from lambs sub-jected to repeated hormonal stimulation,Biology of Repro-duction,69:278-285 Revel F.,Mermillod P.,Peynot N.,Renard J.P.,and Heyman Y., 1995,Low developmental capacity of in vitro matured and fertilize oocytes from calves compared with that of cows, Journal of Reproduction and Fertility,103:115-120Salkamone D.F.,Damiani P.,Fissore R.A.,Robl J.M.,and Duby R.T.,2001,Biochemical and developmental evidence that ooplasmic maturation of prepubertal bovine oocytes is com-promised,Biology of Reproduction,64:1761-1768 Taneja M.,Bols P.E.J.,van de Velde A.,Ju J.C.,Schreiber D., Tripp M.W.,Levine H.,Echelard Y.,Riesen J.,and Yang X. Z.,2000,Developmental competence of juvenile calf oocytes in vitro and in vivo:Influence of donor animal varia-tion and repeated gonadotropin stimulation1,Biology of Re-production,62:206-213 幼畜繁殖(JIVET)技术在性成熟前奶牛上的应用 Application of Juvenile in intro Embryo Transfer(JIVET)Technology on Prepubertal Dairy Cattle !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 美科学家完成大豆基因组测序 US Scientists Sequenced the Genome of Soybean 期待已久的大豆基因组序列终于测通。在2010年1月14日的《Nature》杂志上，公布了由美国农业部、美国能源部联合基因组研究所和普渡大学等多家科研机构联合完成的豆科植物最重要的物种大豆的完整基因组序列草图。 科学家门利用全基因组鸟枪测序法对大豆基因组的1.1GB的序列进行了测序，结合物理图谱和高密度遗传图谱，获得了大豆基因组的序列拼接草图。研究结果表明大豆中有46320个编码蛋白的臆测基因，约78%的臆测基因位于染色体末端，这些基因在数量上不到染色体基因组的一半，但几乎全部发生了遗传重组。大豆基因组的编码蛋白比双子叶模式植物拟南芥多70%，与同为“古老的多倍体”的杨树的基因组大小相似。研究人员推测大豆基因组的复制至少发生了两次，一次大约是在5900万年前，另一次则可能发生在1300万年前，由此引起了整个基因组的高度重复，约75%的基因以多拷贝形式出现。两次复制发生后紧接着出现了基因多样化和基因丢失，大量的染色体发生重排。 毫无疑问，精确的大豆基因组序列图谱将为更多的大豆性状遗传基础的鉴定提供便利，并加快大豆品种改良的步伐。大豆是人类最重要的食用油来源作物，研究人员通过对大豆基因组基因序列的分析，发现了约1110个基因与脂代谢有关，这些基因及其相关通路对大豆油含量有重要的影响，通过对某些基因的修饰和调控，或许可增加大豆的油脂产量。 作者：Courtney H.Wilcox,本刊通讯员 本文引用格式：Courtney Wilcox,2010,美科学家完成大豆基因组测序,农业生物技术学报,18(1):191 信息来源：https://www.doczj.com/doc/c07384007.html,/nature/journal/v463/n7278/full/nature08670.html 191
全基因组从头测序(de novo测序) https://www.doczj.com/doc/c07384007.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.doczj.com/doc/c07384007.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
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
基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？
(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法
植物功能基因组学概述 XXX* (XXXXX) 摘要：植物功能基因组学是从整体水平研究基因的功能及表达规律的科学。对植物功能基因组学的研究将助于我们对基因功能的理解和对植物性状的定性改造和利用。本文简要介绍了植物功能基因组学的概念、研究内容和研究方法。 关键词：植物；功能基因组学；ESTs；SAGE Summarize of Plant Functional Genomics XXX （XXXXX） Abstract：Plant functional genomics studies provide a novel approach to the identification of genome-wide gene expression. It is currently being widely focused on the gene expression by transcript profiling and takes us rapidly forward in our understanding of plant biological traits. In this review, comprehensive of concepts, research contents and methodologies regarding plant functional genomics and transcript profiling are described. Key words: Plant; functional genomics; ESTs; SAGE 1 植物功能基因组学 基因组学(Genomics)是20世纪最后10年研究最活跃的领域之一。基因组学是指对所有基因的结构和功能进行分析的一门学科, 1986年由美国科学家Thomas Roderick提出, 兴起于20世纪90年代[1]。基因组学研究分为结构基因组学( structural genomics) 和功能基因组学( functional genomics)。结构基因组学代表基因组分析的早期阶段, 以建立生物体高分辨率遗传、物理和转录图谱为主, 以研究基因序列为目标。功能基因组学(Functional genomics)的研究又被称为后基因组学(Post genomics)研究，它是利用结构基因组学提供的信息和产物，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使得生物学研究从对单一基因或蛋白质的研究转向对多个基因或蛋白质同时进行系统研究。 植物功能基因组学是植物后基因时代研究的核心内容,它强调发展和应用整体的(基因 组水平或系统水平)实验方法分析基因组序列信息、阐明基因功能,其特点是采用高通量的实验方法结合大规模的数据统计计算方法进行研究。基本策略是从研究单一基因或蛋白质上升到从系统角度研究所有基因或蛋白质。在植物功能基因组学的研究中，拟南芥和水稻是两种最常用的模式植物。目前, 功能基因组学在水稻、拟南芥等模式植物中取得了较快进展, 主要原因在于这两种植物已完成全基因组测序工作[2], 获得了结构基因组数据, 且遗传背景清楚, 易于开展分子生物学研究, 已率先步入后基因组时代。 2 植物功能基因组学研究内容 2、1基因组多样性研究[1] *联系人Tel：XXXXX；E-mail：XXXXX
DNA测序结果分析比对（实例） 关键词：dna测序结果2013-08-22 11:59来源：互联网点击次数：14423 从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图两个文件，下面是一份测序结果的实例： CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1 CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq .seq文件可以用系统自带的记事本程序打开，.ab1文件需要用专门的软件打开。软件名称：Chromas 软件Chromas下载 .seq文件打开后如下图： .ab1文件打开后如下图： 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。测序图的两端（下图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱
基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。一般认为等位基因位点假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。实际比对后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下：
说明： 第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面 1~2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。 一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。 通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份 PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。对于一个未知突变位点的发现，通常还需要用到更精确的酶切技术。 (责任编辑：大汉昆仑王)
动植物基因组de novo常见问题 基础知识 1、什么是基因组de novo测序 答：对某一物种进行高通量测序，利用高性能计算平台和生物信息学方法，在不依赖于参考基因组的情况下进行组装，从而绘制该物种的全基因组序列图谱。 2、普通基因组的定义 答：单倍体，纯合二倍体或者杂合度<%，且重复序列含量<50%，GC 含量为35%到65%之间的二倍体。 3、复杂基因组的定义 答：杂合率＞%，重复序列含量＞50%，GC含量处于异常的范围（GC 含量＜35%或者GC含量＞65%＝的二倍体，多倍体。 诺禾致源对二倍体复杂基因组进一步细分为微杂合基因组（%＜杂合率＜%＝、高杂合基因组（杂合率＞%）以及高重复基因组（重复序列比例>50%）。 4、怎么查询基因组的大小 答：查询植物基因组大小的网站：； 查询动物基因组大小的网站：。
5、基因组的项目周期 6、基因组承诺的组装指标 答：简单基因组：contig N50>20K，scaffold N50>500K； 复杂基因组：contig N50>20K，scaffold N50>300K。 样品要求 1、动植物基因组测序对取样有什么要求 答：植物：需要黑暗无菌条件下培养的黄化苗、组培苗，基因组样本量500μg~1mg，越多越好。选择纯合或杂合度尽可能小的样品（杂合度<%）。 动物：应选取肌肉、血液等含脂肪较少的部位取样，尽量选择同一个体取样，以减少个体差异性对后续拼接的影响。基因组样本量
500μg~1mg，越多越好。样本的性别决定模式是XY型，则尽量选择雌性个体（XX型），如果是ZW型，则尽量选择雄性个体（ZZ型）。 2、全基因组测序对DNA样本有什么要求 答：（1）样品需求量（单次）：小片段文库，≥3μg；2Kb~5Kb大片段文库，≥20μg；10Kb~20Kb大片段文库，≥60μg；完成全基因组测序样品DNA量需求约为500μg~1mg； （2）样品浓度：对于小片段文库，≥50ng/μl，对于2Kb~5Kb 大片段文库，≥150ng/μl；对于10Kb~20Kb大片段文库，≥150ng/μl； （3）样品纯度：OD260/280=~；无蛋白质、RNA污染或肉眼可见杂质污染； （4）样品质量：基因组完整。如需建立≥5Kb的插入片段文库，则电泳结果，基因组DNA主带≥23Kb；脉冲场电泳结果，基因组DNA 主带≥40Kb。 文库构建 1、基因组测序的文库构建及测序策略 答：简单基因组：180bp、500bp、2K、5K、10K；PE100测序；测序深度一般为100-150X；