功能基因定位方法大放送(一)(转自美吉生物微信公众号)

  • 2018-04-16 10:22:16
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BSA:一对具有相对性状的亲本杂交,在其分离世代中,根据极端表型差异选取一定数量个体,等量混合其DNA,分析两混池中等位基因频率差异位点。
其分析的基本假设——近等基因池即a、两个混池间只存在一种性状差异;b、两混池间只存在一个或几个差异位点;c、由于连锁效应的存在,目标位点附近其他的位点趋向于与目标位点非随机地成簇出现!!
性状定位流程如下图:


BSA的检测精度有限,不适宜数量性状中的微效基因检测,如果主效基因效应值不大,则检测结果也不理想。
            数量性状                                                                             质量性状
a、受多对基因控制                                                              a、 单基因或寡基因控制

b、表型连续变异,杂交分离世代难以明确分组,                  b、表型变化不连续,杂交分离世代可以明确分组,

     个体在数量和程度上的差异只有通过度量才                            可通过对不同类别个体计数,计算分离比,确定

     能具 体化,度量值要用统计方法处理                                     基因的数目和作用方式

c、表型易受环境条件的影响                                                 c、 不同环境中表现一般比较稳定



混池样本数确定

在表型鉴定准确可靠的前提下,混池样本数越多,定位精度越高,结合实际和目前小美的项目经验,推荐混池样本数>30即可有效定位候选区间。




子代池中你想计算谁的频率?
1、SNP-index算法原理:
SNP-index=P(隐性)/(P(显性)+P(隐性))
ΔSNP-index=SNP-index(隐性)-SNP-index(显性)

如果与性状无关,隐性等位基因频率在两个混池中无差异!!




对于F2群体:
目标位点                                                                  其他无关位点
显性池(AA、2Aa),隐性池(aa)                                 显性池(AA、2Aa,aa),隐性  池 (AA、2Aa,aa)
SNP-index(显性池)=1/3                                          SNP-index(显性池)=1/2
SNP-index(隐性池)=1                                             SNP-index(隐性池)=1/2
ΔSNP-index=2/3≈0.667                                         ΔSNP-index=0



2、最好不要直接统计非参考基因型样本的频率:

计算SNP-index时,理论上是统计突变型亲本的基因型频率,不是统计非参考基因组基因型的频率。

举个例子:


重要的原则:样本信息越全,分析成功率越高!


各种噪音或者误差导致基因型频率差异的原因:
(a) 取样的准确性:错误的表型鉴定影响很大——数量性状极端表型选择占群体的5%-10%
(b) 取样的随机性:除目标表型外,两池中不存在其他明显差异的区分,此外,中性基因型频率的偏离,会随着样本数的增加而忽略不计(类似:抛硬币5次,出现4个正面,正面的概率是80%,随着抛的次数增加,则会接近50%)。
(c) 测序的随机波动:深度不足时对标记的准确性判断影响较大——亲本>20X;混池>30X


没错,我就是广告!

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史晓亮:简介:博士期间主攻应用植物基因组方向,主要从事作物抗病耐逆的研究。2009-2017年,就职于中科院上海生命科学研究院,主要从事模式作物重要性状功能基因图位克隆、基因功能验证方面的研究。具有10+年的图谱构建、基因定位以及克隆方面的实战经验,参与多篇SCI学术论文的实验和写作,累计影响因子达到30+。负责80+项目的产品服务工作,承担对内对外培训10余次,累计覆盖200+人次,客户反馈良好。负责理论课程《基因定位方案设计》
 
黄龙:简介:具有10年产品研发经验,担纲过SLAF和遗传进化、简化基因组开发等众多研发项目,协助客户发表60多篇文献,基因定位相关文章多次发表在Nature Communication,Plant Journal,Science Report等相关杂志上,影响因子175+,具有3项发明专利。承担公司对内对外培训40+次,累计600+人次,客户反馈良好。负责上机操作,主讲《Linux及Windows系统下图谱构建和QTL分析》
 
崔青美:简介:主攻动植物基因组遗传进化、BSA等产品研发,熟练运用perl语言,负责100+项目的生信分析,涉及多个个性化项目,承担部门数10次对内对外培训,经验丰富,客户反馈良好。负责上机操作,主讲《Linux操作及变异检测》。
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