RAD-Seq 簡化基因組定序
產品簡介
基於酶切的簡化基因組測序（RAD-seq，Restriction-site Associated DNA Sequence）指利用限制性內切酶對基因組進行酶切，大幅降低基因組的複雜度，對特定長度的酶切片段（RAD-tag ）進行高通量測序，快速鑑定高準確性的變異標記（SNPs）信息，進行群體進化、遺傳圖譜構建、QTL定位及輔助scaffold組裝到染色體等分析。該技術操作簡單、不受參考基因組限制；基於SNPs的分子標記技術性價比高，穩定性好，特別適合大樣本量的分析。目前已廣泛應用於分子育種、系統進化、種質資源鑑定等領域。
基於酶切的簡化基因組測序（RAD-seq，Restriction-site Associated DNA Sequence）指利用限制性內切酶對基因組進行酶切，大幅降低基因組的複雜度，對特定長度的酶切片段（RAD-tag ）進行高通量測序，快速鑑定高準確性的變異標記（SNPs）信息，進行群體進化、遺傳圖譜構建、QTL定位及輔助scaffold組裝到染色體等分析。該技術操作簡單、不受參考基因組限制；基於SNPs的分子標記技術性價比高，穩定性好，特別適合大樣本量的分析。目前已廣泛應用於分子育種、系統進化、種質資源鑑定等領域。
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標準分析
1）去除接頭污染和低質量數據； 2）比對到參考基因組； 3）產出數據統計； 4）SNP檢測、註釋及統計； 5）InDel檢測、註釋及統計； 6）SV檢測、註釋及統計。 |
高級分析
1）基因分型； 2）遺傳圖譜構建； 3）QTL定位（需提供表型數據）； 4）遺傳圖譜整合（需提供同一作圖群體原圖譜數據）。 |
樣品要求
1）樣品類型：無降解且無RNA污染的DNA樣品；
2）樣品需求量：≥2μg；
3）樣品濃度：≥25 ng/μl；
4）樣品純度：OD260/280=1.8~2.0；
5）推薦樣本大小：遺傳圖譜構建>100，群體進化>30。
1）樣品類型：無降解且無RNA污染的DNA樣品；
2）樣品需求量：≥2μg；
3）樣品濃度：≥25 ng/μl；
4）樣品純度：OD260/280=1.8~2.0；
5）推薦樣本大小：遺傳圖譜構建>100，群體進化>30。
案例一：RAD-seq構建葡萄高密度遺傳圖譜[1]
遺傳圖譜構建和QTL定位是植物品種改良和育種的重要方法，構建高密度高質量的遺傳圖譜對葡萄品種改良作用巨大。RAD-seq是檢測SNP構建遺傳圖譜的有效方法。本研究選擇Z180 (V. monticola × V. riparia)作為母本，Beihong (V. vinifera × V. amurensis)作為父本，以及它們產生的100個F1子代，共102個樣本進行RAD測序。構建遺傳圖譜全長1917.3cM，標記平均距離為1.16cM。
案例二：RAD-seq研究三刺魚群體進化與地理分佈[2]
傳統的群體遺傳和親緣地理研究只能利用得到的少量的基因座位進行分析，無法滿足對多群體遺傳相關參數的精確評估。然而，RAD-seq能夠得到數量巨大的多態性標記，從而解決了傳統方法基因座位少, 基因組信息代表性差的問題。本課題用混池RAD-seq的方法研究了波羅的海10個不同地點的三刺魚種群的適應輻射，發現這些群體間的遺傳變異和溫度及鹽分梯度密切相關。
參考文獻
[1] Wang N, Fang L, Xin H, et al. Construction of a high-density genetic map for grape using next generation
restriction-site associated DNA sequencing[J]. BMC plant biology, 2012, 12(1): 148.
[2] BaochengGuo, et al. Population genomic evidence for adaptive differentiation in Baltic Sea three-spinedsticklebacks[J].BMC Biology. 2015. 13:19.
遺傳圖譜構建和QTL定位是植物品種改良和育種的重要方法，構建高密度高質量的遺傳圖譜對葡萄品種改良作用巨大。RAD-seq是檢測SNP構建遺傳圖譜的有效方法。本研究選擇Z180 (V. monticola × V. riparia)作為母本，Beihong (V. vinifera × V. amurensis)作為父本，以及它們產生的100個F1子代，共102個樣本進行RAD測序。構建遺傳圖譜全長1917.3cM，標記平均距離為1.16cM。
案例二：RAD-seq研究三刺魚群體進化與地理分佈[2]
傳統的群體遺傳和親緣地理研究只能利用得到的少量的基因座位進行分析，無法滿足對多群體遺傳相關參數的精確評估。然而，RAD-seq能夠得到數量巨大的多態性標記，從而解決了傳統方法基因座位少, 基因組信息代表性差的問題。本課題用混池RAD-seq的方法研究了波羅的海10個不同地點的三刺魚種群的適應輻射，發現這些群體間的遺傳變異和溫度及鹽分梯度密切相關。
參考文獻
[1] Wang N, Fang L, Xin H, et al. Construction of a high-density genetic map for grape using next generation
restriction-site associated DNA sequencing[J]. BMC plant biology, 2012, 12(1): 148.
[2] BaochengGuo, et al. Population genomic evidence for adaptive differentiation in Baltic Sea three-spinedsticklebacks[J].BMC Biology. 2015. 13:19.
混池定序 QTL-seq
產品簡介
QTL-seq：通過二代高通量測序定位單個數量性狀。在分離群體中（F2、RILs等），將目標性狀表型極端的個體分別混合成兩個基因池，進行重測序，檢測QTL（數量性狀位點）並註釋，分析基因控制目標性狀的機制。QTL-seq主要應用於農藝性狀的定位，多是數量性狀，對於科學研究和作物育種具有重大意義。
MutMap：突變位點圖譜，針對有參考基因組的突變體物種，將分離群體（如F2代）中具有突變性狀的個體進行混池測序，同事對野生型親本進行基因組測序，檢測功能性突變位點。主要應用於農藝性狀的定位，多是質量性狀，對於科學研究和作物育種具有重大意義。
產品優勢
1. 豐富的物種經驗
與眾多科研院所合作，有著豐富的物種經驗：水稻、馬鈴薯、黃瓜、番茄、甘藍等。
2. 檢測範圍廣、性狀定位準
全基因組範圍的性狀定位，為您提供更加精確的定位參考。
3. 攜高通量測序，帶來高性價比
離群集群分析（BSA）與高通量測序結合，費用與人工篩選標記相當，時間和人力卻大大降低。
QTL-seq：通過二代高通量測序定位單個數量性狀。在分離群體中（F2、RILs等），將目標性狀表型極端的個體分別混合成兩個基因池，進行重測序，檢測QTL（數量性狀位點）並註釋，分析基因控制目標性狀的機制。QTL-seq主要應用於農藝性狀的定位，多是數量性狀，對於科學研究和作物育種具有重大意義。
MutMap：突變位點圖譜，針對有參考基因組的突變體物種，將分離群體（如F2代）中具有突變性狀的個體進行混池測序，同事對野生型親本進行基因組測序，檢測功能性突變位點。主要應用於農藝性狀的定位，多是質量性狀，對於科學研究和作物育種具有重大意義。
產品優勢
1. 豐富的物種經驗
與眾多科研院所合作，有著豐富的物種經驗：水稻、馬鈴薯、黃瓜、番茄、甘藍等。
2. 檢測範圍廣、性狀定位準
全基因組範圍的性狀定位，為您提供更加精確的定位參考。
3. 攜高通量測序，帶來高性價比
離群集群分析（BSA）與高通量測序結合，費用與人工篩選標記相當，時間和人力卻大大降低。
標准信息分析
1） 去除接頭污染和低質量數據；
2） 比對到參考基因組；
3） 產出數據統計
4） SNP檢測、註釋及統計。
高級信息分析
1） 子代SNP頻率（SNP-index）分析；
2） 候選區域計算；
3） 候選位點的篩選與註釋；
4） 影響基因功能註釋
5） GO富集分析、KEGG通路分析。
1） 去除接頭污染和低質量數據；
2） 比對到參考基因組；
3） 產出數據統計
4） SNP檢測、註釋及統計。
高級信息分析
1） 子代SNP頻率（SNP-index）分析；
2） 候選區域計算；
3） 候選位點的篩選與註釋；
4） 影響基因功能註釋
5） GO富集分析、KEGG通路分析。
樣品要求
1） 樣品類型：無降解且無RNA污染的DNA樣品；
2） 樣品需求量：小片段文庫≥2 µg；構建多次（N次）文庫所需DNA量：3×（N+1）µg；
3） 樣品濃度：≥30 ng/µl；
4） 樣品純度：OD260/280=1.8~2.0。
1） 樣品類型：無降解且無RNA污染的DNA樣品；
2） 樣品需求量：小片段文庫≥2 µg；構建多次（N次）文庫所需DNA量：3×（N+1）µg；
3） 樣品濃度：≥30 ng/µl；
4） 樣品純度：OD260/280=1.8~2.0。
案例一：QTL-seq:運用混池重測序快速鑑定水稻數量性狀位點
農作物的重要農藝性狀多為數量性狀，受微效多基因控制。對於農作物育種，利用分子標記輔助選擇進行數量性狀定位是一項重要技術；然而，傳統的QTL定位方法需要選擇DNA標記進行連鎖分析，費時且費力。本研究介紹了一種利用全基因組重測序的方法，可以對含有一對極端性狀的水稻群體進行快速QTLs定位，鑑定出與水稻真菌抗性相關的QTL位點位於6號染色體2.39-4.39Mb區域。
案例二：利用MutMap技術揭示水稻中農藝形狀相關的重要基因位點
水稻中很多農藝性狀是由幾個基因位點共同控制的，這些基因位點產生的表型變化很細微，所以鑑定、克隆和農藝性狀的基因是很困難的。本文引入MutMap技術，一種基於植物分離群體混池DNA的全基因組重測序方法。將MutMap應用到日本精英水稻品種中，鑑定了引起淺綠色葉子和半矮生突變的基因位點。
參考文獻
[1] Takagi Hiroki, Abe Akira, Yoshida Kentaro, et al. QTL‐seq: rapid mapping of quantitative trait loci in rice by whole genome resequencing of DNA from two bulked populations[J]. Plant Journal, 2013, 74(1) :174-183.
[2] Abe A, Kosugi S, Yoshida K, et al. Genome sequencing reveals agronomically important loci in rice using MutMap.[J]. Nature Biotechnology, 2012, 30(2):174-178.
農作物的重要農藝性狀多為數量性狀，受微效多基因控制。對於農作物育種，利用分子標記輔助選擇進行數量性狀定位是一項重要技術；然而，傳統的QTL定位方法需要選擇DNA標記進行連鎖分析，費時且費力。本研究介紹了一種利用全基因組重測序的方法，可以對含有一對極端性狀的水稻群體進行快速QTLs定位，鑑定出與水稻真菌抗性相關的QTL位點位於6號染色體2.39-4.39Mb區域。
案例二：利用MutMap技術揭示水稻中農藝形狀相關的重要基因位點
水稻中很多農藝性狀是由幾個基因位點共同控制的，這些基因位點產生的表型變化很細微，所以鑑定、克隆和農藝性狀的基因是很困難的。本文引入MutMap技術，一種基於植物分離群體混池DNA的全基因組重測序方法。將MutMap應用到日本精英水稻品種中，鑑定了引起淺綠色葉子和半矮生突變的基因位點。
參考文獻
[1] Takagi Hiroki, Abe Akira, Yoshida Kentaro, et al. QTL‐seq: rapid mapping of quantitative trait loci in rice by whole genome resequencing of DNA from two bulked populations[J]. Plant Journal, 2013, 74(1) :174-183.
[2] Abe A, Kosugi S, Yoshida K, et al. Genome sequencing reveals agronomically important loci in rice using MutMap.[J]. Nature Biotechnology, 2012, 30(2):174-178.
