BSA關聯定位

快速,準確,高性價比

高效快速基因定位策略

BSA分析是將分離群體中表現出極端性狀的個體混合起來構建兩個混池,通過分析兩個混池間差異序列,快速定位與目的基因緊密連鎖分子標記的分析方法,該方法廣泛應用于動植物基因定位中。

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個性化分析方案

BSA分析以其快速、準確、性價比高的分析特點在許多物種的幾十個性狀上得到廣泛應用

針對特定的群體和性狀,我們將會推薦合理的分析方案

  • 物種取樣

  • 建庫測序

  • 標記開發

  • 關聯分析

  • 云端數據深入挖掘

分析內容

根據物種基因組大小、復雜度和研究目的,可以選擇不同的分析策略,包括重測序-BSA及其突變體分析形式Mutmap、SLAF-BSA和轉錄組-BSA(BSR)

重測序-BSA
測序數據質控
與參考基因組比對
SNP、InDel檢測和注釋
關聯分析
關聯區域注釋

SLAF-BSA
測序數據質控
與參考基因組比對(有參物種)
標簽聚類分析(無參物種)
SLAF標記開發(SNP、InDel)
關聯分析
關聯區域注釋(有參物種)

BSR
測序數據質控
轉錄組數據與參考基因組序列比對
(無參進行親本unigene庫組裝)
基因結構分析
基因表達量分析
關聯分析
候選區域可變剪接(針對有參物種)
候選基因差異表達分析及功能注釋

技術優勢

百邁客成功完成了近300個物種的1000多個性狀的定位工作,項目經驗及其豐富

目前已發表文章30+,累計影響影子100+

公司擁有 40 余項專利技術和 150 余項軟件著作權,可根據項目需要選擇最佳分析方案,保障結果精準

自己動手做分析–百邁客云

BSA定位、關聯閾值調整、關聯區域數據深度挖掘,這些你都可以通過百邁客云輕松實現!

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選材要求及測序方案

取樣要求 測序方案 項目周期
重測序-BSA需要有參考基因組序列的物種,SLAF-BSA和BSR有無參考基因組均可 Hiseq測序平臺,PE150bp測序策略,保證Q30達到80% SLAF-BSA:40天
重測序-BSA、BSR:45天
具有重要農藝性狀個體構建的遺傳群體(臨時群體:F1、F2;永久群體:RIL、DH、NIL?等) SLAF-BSA:?推薦混池中每個子代標簽平均深度≥1×,親本標簽平均深度≥20×
子代混池規模:質量性狀不低于30+30(SLAF-BSA推薦不低于50+50),數量性狀推薦選取群體規模的5%-10%,同時不低于30+30(SLAF-BSA推薦不低于50+50)的個體數 重測序-BSA:推薦混池中每個子代測序深度≥1×,每個親本≥10×
BSR取樣時選取所關注性狀發育的關鍵時期 BSR:推薦親本測序量不低于6G?Clean?data,子代混池測序量不低于10G?Clean?data

測序數據統計與評估

高質量的測序數據是進行后續分析的重要基礎,在獲得測序的Raw data后,我們將會進行測序數據產出統計、堿基測序質量分布、堿基類型分布等多種測序評估方式,保證測序數據的準確性。

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遺傳變異檢測

SNP(Single Nucleotide Polymorphism)及InDel(Insertion-Deletion)是基因組上最為常見的遺傳標記,具有數量多、多態性豐富的特點,SNP和InDel的檢測主要通過GATK和samtools軟件工具包實現,變異位點注釋使用SnpEff軟件。

關聯分析

根據親本和混池的SNP及Indel標記,利用SNP-Index和ED分析方法同時進行標記與性狀的關聯分析,獲得與目標性狀相關的基因。

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關聯區域注釋

應用BLAST軟件對候選區間內的編碼基因進行多個數據庫(NR、Swiss-Prot、GO、KEGG、COG)的深度注釋,通過詳細的注釋,進一步縮小關聯區域,快速篩選候選基因。

成功案例

混池規模多少合適?

對于數量性狀定位的混池,通常建議混池規模為群體大小的5%-10%。不同的測序策略,混池規模會有略微的差別,重測序BSA及轉錄組BSA最低要求30個以上,SLAF-BSA最低要求50個以上。文獻報道(300樣/池&160樣/池相比)混池規模越大,定位的效果會越好。

混池的測序深度推薦?

常測序數據量越大,標記的準確性會越高,但成本也會越高,綜合考慮,在這里我們給大家提供BSA項目的最低數據量。對于SLAF-BSA,通常我們建議子代混池至少達到每個個體1×的數據量,比如混池規模為30+30,那么每個混池測至少30×;對于重測序BSA,混池規模在50以下,子代1×的數據是可以的,但是像基因組比較大的物種(如玉米),若混池規模為100+100這樣的情況,每個混池測50×也是沒有問題的。

BSA能不能做由Indel、結構變異(轉座子滑變)、導入系片段所引起的性狀差異的定位?

能做。現在我們的BSA關聯分析是基于SNP,因為SNP在基因組上的密度要遠遠高于Indel以及結構變異,這會使我們定位更加精細。如果某一個性狀是由Indel、結構變異、導入系所引起的,那么它通常是與某些SNP連鎖發生的,通過SNP我們會找到候選區域,再在候選區域內尋找這些Indel或結構變異或導入系,來尋求決定該性狀的Indel或結構變異或導入系。

BSA沒有親本可不可以做?

可以,對于沒有親本的混池,我們會采取ED的方法進行關聯分析。

有親本和沒有親本,對定位效果有影響嗎?

有影響。從關聯分析的方法上,有親本的BSA我們會有兩種關聯分析方法,SNP-Index和ED,最后的定位結果是兩種方法的交集,無親本的只能用ED的方法進行關聯分析。有親本的作用是排除親本非多態性標記對定位的影響,舉例說明一下,有一個標記在混池間是有多態性的,但在親本上是沒有多態性,如果有親本,我們的定位結果是不會有這樣的標記,但是沒有親本,定位結果中就會有這樣的標記,定位的區域會變大,假陽性較多。

老師群體有兩個,但每個個體都不多,能不能把兩個群體混合做?

不可以,兩個不同群體所采用的閾值沒法計算。

SLAF-BSA定位區域,想在精細一點怎么做?

推薦至少做兩個親本的重測序,這樣我們會提供定位區域內非同義突變基因的信息,進一步縮小候選區域的范圍,相當于在SLAF-BSA的基礎上精細點,如果老師經費允許的話,群體也做重測序效果肯定是更好的,群體的SNP信息要遠高于SLAF的,定位也會相應變精細點。

無參做SLAF-BSA和BSR區別?

沒有參考基因組的話,通過SLAF我們只能關聯到一些標簽,對于老師后期的數據利用并不是特比好,而通過轉錄組可以進行Uningene的組裝,進而通過關聯分析獲得候選區域內的Uningene信息并進行功能注釋,對于老師后期數據利用還是比較好的。

Mutmap定位的適用條件?

化學誘變或者是物理誘變引起的點突變;野生型親本重測序+突變型子代混池測序;有參考基因組;任何發生性狀分離的家系群體。

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