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소식

특히 대규모 집단에 대한 높은 처리량의 유전형 분석은 기능적 유전자 발견, 진화 분석 등을 위한 유전적 기초를 제공하는 유전자 연관 연구의 기본 단계입니다. 심층적인 전체 게놈 재시퀀싱 대신 감소된 표현 게놈 시퀀싱(RRGS) )은 샘플당 시퀀싱 비용을 최소화하는 동시에 유전자 마커 발견에 대한 합리적인 효율성을 유지하기 위해 도입되었습니다.이는 일반적으로 주어진 크기 범위 내에서 제한 조각을 추출하여 달성되며, 이를 축소 표현 라이브러리(RRL)라고 합니다.특정 유전자좌 증폭 단편 시퀀싱(SLAF-Seq)은 대규모 집단의 새로운 SNP 발견 및 SNP 유전형 분석을 위해 자체 개발한 전략입니다.

기술적인 작업 흐름

SLAF 기술 흐름
SLAF-Seq-워크플로-1011x1024

SLAF와 기존 RRL 방법 비교

SLAF

SLAF의 장점

더 높은 유전자 표지 발견 효율성– 높은 처리량의 시퀀싱 기술과 결합된 SLAF-Seq는 전체 게놈 내에서 발견된 수십만 개의 태그를 달성하여 참조 게놈이 있든 없든 다양한 연구 프로젝트의 요청을 충족할 수 있습니다.

맞춤형 및 유연한 실험 설계– 다양한 연구 목표 또는 종에 대해 단일 효소, 이중 효소 및 다중 효소 소화를 포함한 다양한 효소 소화 전략을 사용할 수 있습니다.소화 전략은 최적의 효소 설계를 보장하기 위해 인실리코(in silico)에서 사전 평가됩니다.

효소 소화의 높은 효율성– 사전 설계된 효소 분해는 염색체에 보다 균일하게 분산된 SLAF를 제공합니다.조각 수집 효율은 95% 이상을 달성할 수 있습니다.

반복적인 순서를 피하세요– SLAF-Seq 데이터의 반복 서열 비율은 특히 밀, 옥수수 등과 같이 반복 요소 수준이 높은 종에서 5% 미만으로 감소합니다.

자체 개발한 생물정보학 워크플로우– BMK는 최종 출력의 신뢰성과 정확성을 보장하기 위해 SLAF-Seq 기술에 적용 가능한 통합 생물정보학 워크플로우를 개발했습니다.

SLAF의 적용

유전적 연관 지도

국화(Chrysanthemum x morifolium Ramat.)의 고밀도 유전자 지도 구축 및 꽃형 형질을 조절하는 유전자좌 식별

저널: 원예학 연구 출판: 2020.7

GWAS

게놈 전체 연관 및 연관 매핑을 사용하여 대두 종자의 이소파본 함량과 연관된 후보 유전자 식별

저널: 식물저널 출판일: 2020.08

진화유전학

인구 게놈 분석 및 새로운 조립을 통해 잡초의 기원이 진화 게임으로 밝혀졌습니다.

저널: Molecular Plant 출판일: 2019.5

대량 분리 분석(BSA)

설포트랜스퍼라제를 암호화하는 GmST1은 대두 모자이크 바이러스 균주 G2 및 G3에 대한 저항성을 부여합니다.

저널: Plant, Cell&Environment 발행일: 2021.04

SLAF-BSA

참조

Sun X, Liu D, Zhang X 등.SLAF-Seq: 높은 처리량 시퀀싱을 사용하여 대규모 신규 SNP 발견 및 유전자형 분석을 위한 효율적인 방법[J].플롯 1, 2013, 8(3):e58700
노래 X, Xu Y, Gao K, 외.국화(Chrysanthemum × morifolium Ramat.)의 꽃형 형질을 조절하는 유전자좌의 고밀도 유전자 지도 구축 및 동정.Hortic Res.2020;7:108.
Wu D, Li D, Zhao X 등.게놈 전체 연관 및 연관 매핑을 사용하여 콩 종자의 이소플라본 함량과 연관된 후보 유전자 식별.J공장 2020;104(4): 950-963.
Sun J, Ma D, Tang L, 외.인구 게놈 분석 및 De Novo Assembly는 진화 게임으로서 잡초의 기원을 밝힙니다.몰플랜트.2019;12(5):632-647.몰플랜트.2018;11(11):1360-1376.
Zhao X, Jing Y, Luo Z, 외.설포트랜스퍼라제를 코딩하는 GmST1은 대두 모자이크 바이러스 균주 G2 및 G3에 대한 저항성을 부여합니다.식물 세포 환경.2021;10.1111/pce.14066


게시 시간: 2022년 1월 4일

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