动植物重测序 (动植物基因组测序)
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动植物重测序--全基因组关联分析GWAS
GWAS（Genome-wide association study）是对遗传多样性丰富的自然群体的每个个体进行基因组测序，结合目标性状的表型数据，基于一定的统计方法进行全基因组关联分析，可以快速获得影响目标性状表型变异的染色体区段或基因位点。
当然，GWAS可以应用于人的表型分析，这里暂时先说动植物的。
GWAS已经发表的物种：玉米水稻拟南芥大豆毛果杨番茄果蝇白虎疟原虫等，物种很丰富。
因为不需要构建家系群体，像BSA遗传图谱还得杂交自交，作物植物之类的只杂交养大就得小半年时间，GWAS就直接采集自然群体就好也可以多地采样，这样变异范围广一些，做出来的结果适用性也比较强；其次就是一次性可以定位多个性状，基本是唯一的一个用于自然样本性状定位的分析方法；定位精度也高，可以直接获得与目标性状相关的基因。
①样本选择：自然群体，可以多品种多地域取样，原则上样本间不能有明显的亚群分化（例如生殖隔离等）即遗传背景差异小，如果样本间存在亚群分化，则每个亚群建议样本量在200个以上； ②样本数量：≥300个个体，每种性状能记录到表型的植株数尽量保证在200株以上； ③测序策略：有参选择WGS，无参选择简化基因组，测序数据量10x，如果样本数量很多500个样本以上，测5x即可。
※※另外非常重要的一点， 前期对采集样本的表型记录一定要准确详细 ，因为分析中要用到表型数据所以表型的记录也会对分析结果产生影响，原因：每次计算为单表型 GWAS 分析，在当前表型中，缺失样本不参与此次分析，导致有效个体数目减少；GWAS 通过统计模型找出影响表型差异的 SNP 及基因，记录不准确的话，可能会导致找到的SNP 或基因有很大的假阳性。
表型选择：生育期 叶子果实大小 枝茎长短弯曲程度 花瓣果实品质含糖量 抗病抗虫抗逆性，除此之外，基因的表达量也可作为表型分析叫做eWAS，代谢物类型也可叫做mWAS，只有想不到没有做不到。
分析流程其他软文有很多讲过的，我就不班门弄斧了，我把链接放在文末供参考。
1、家系样本是否可以进行 GWAS 分析？ 通常禽类研究选择半同胞家系（由同父异母或异父同母所生子女的集合体成为半同胞家系）或全同胞家系（由同父同母所生子女的集合体称为全同胞家系）。
理论上，其他动物也可以选择表型多样性丰富的家系样本进行GWAS 研究， 优先推荐选用 F2代群体。
如果老师的 F2 代群体样本数少，也可以将 F1 代和 F2 代作为一个研究群体，在后续GWAS 分析过程中会有 KINSHIP（亲缘关系矩阵）去校正模型。
2、是否 GWAS 样本的表型分布必须呈现正态分布？ 对于数量性状所选择的个体，在表型上尽量呈正态分布；若无法取到完全正态分布的样本的性状， 针对该类性状，在后续分析过程中采用非正态分布性状的分析方法对其进行校正，以保证分析结果的可靠性。
3、是否一定要超过 200 个样本才能进行 GWAS 分析？ 基于 GWAS 文章中的样本数和我们的项目经验，推荐选取 200 个以上的样本，以尽可能保证分析结果的可靠性。
但是对于一些珍稀的物种研究，材料相对稀少且难以获得，如老虎，熊猫，金丝猴等，可适当减少样本个数。
如果研究内容是由单基因控制的性状，其实材料少也可以得到不错的结果。
但如果是复杂性状，少量样本的关联分析结果不可信。
4、如何降低分析结果的假阳性？ 在全基因组关联分析中，前期对样本的采集情况（表型分布均匀，环境一致）会对后续分析的假阳性结果存在最大的影响，在分析过程中会采用如下方法降低分析结果的假阳性：a）结合群体分层信息，利用混合线性模型，对结果进行校正； b）必要时还会采取多种线性模型进行分析降低假阳性；c）采用 Bonferroni 校正法来校正 GWAS 分析中多重假设检验后的 P 值可以降低假阳性的概率。
因此，前期对样品的采集及表型的记录需要准确详细。
5、得到的结果如何验证？ a）已发表的本物种或相近物种的QTL或基因比较分析；b）若没有已发表的，可通过家系群体QTL分析进行验证；c）结合转录组或者表达谱分析，验证相关区域或者位点调控的通路信息。
参考学习： 1、 全基因组关联分析 (GWAS) - 简介 2、 全基因组关联分析学习资料（GWAS tutorial）
来自名为“中国”作物 液体黄金将借油菜合成
大家好，这里是发现了最新新闻后突然嚣张的深空小编。
小编整理了半天，给大家带来了这篇文章。
下面一起让我们去吃瓜围观吧。
天然物质霍霍巴油是一种深受化妆品青睐的原料。
然而，极少有人知道霍霍巴的拉丁名种加词是“中国”。
实际上，我国在上世纪70年代才开始零星引种霍霍巴，几乎没有规模种植。
这个命名的阴差阳错源于，19 世纪早期的发现者从美国一个植物园收集的霍霍巴种子与另一在中国收集的种子相混淆。
霍霍巴籽与其他作物种子对比 华中农大供图不过，霍霍巴和中国的历史联结可能会被中国科学家改写。
近日，《科学—进展》在线发表了华中农业大学油菜团队、生物信息团队联合国外5家单位合作完成的油料作物霍霍巴的高质量参考基因组，并解析了霍霍巴种子中蜡酯合成途径。
科学家相信，在我国南方地区借油菜等油料作物合成霍霍巴油将不再是一个梦想。
“液体黄金”供不应求优质霍霍巴油价格为每公斤58美元，没有其他天然替代品，没有高效人工合成方法，然而全球产量与预期需求量相差50倍，霍霍巴油因此被称为“液体黄金”。
“原产于美洲沙漠地区的霍霍巴油非常特殊，它实际上是一种液态蜡酯。
”论文通讯作者、华中农大教授郭亮告诉《中国科学报》，这种液态蜡是由碳链长度为C20-C24的脂肪醇和脂肪酸的酯化物组成，在植物王国中是独一无二的；在动物界，也只有抹香鲸鱼油与其相似。
“霍霍巴是目前已知的唯一可以合成液体蜡酯的油料植物。
”郭亮介绍，纯天然的霍霍巴油具有抗氧化性强、渗透性强的特点，其结构与人体皮脂相似，极易被皮肤吸收，不油腻，并能促进皮肤水分的保留。
此前研究显示，霍霍巴油的组成结构不会随种植地点、土壤类型、降雨量或海拔等因子的变化而发生明显变化，收获后长期保存不易变质，高温、高压下稳定性非常好，被广泛应用于如机械润滑、消泡、防磨损、防锈及抗氧化等方面。
然而，由于人工合成工艺复杂，条件苛刻，产率较低，特别是超长链脂肪醇合成成本极其高昂，目前尚无人工合成霍霍巴油的产品。
霍霍巴原意即为“神奇的灌木”，也被誉为“拯救干旱地区的福音”。
研究表明，沙漠中即使1年不下雨，成龄的霍霍巴树木仍可以成活。
一般情况下，霍霍巴树木的寿命约为200年。
虽然霍霍巴木非常耐高温和干旱，但其幼苗并非喜欢干旱，造林初期如果没有人工灌溉，很难保证造林成活率。
中国林科院林化所研究员毛新伟曾撰文介绍，霍霍巴木自然分布于北美洲索诺拉沙漠地区。
目前已被美国、以色列、秘鲁、阿根廷、澳大利亚和印度等国商业化种植。
据估计，当全世界种植面积达283.3万公顷时，霍霍巴油方可初步满足目前的消费需求。
1971年，国际捕鲸委员会颁布捕鲸禁令后，霍霍巴油受到了高度关注。
郭亮告诉记者，由于霍霍巴木生长周期长，雌性植株只占自然群体的20%左右，且优质霍霍巴油一般来自于沙漠地区，导致霍霍巴木产业发展比较缓慢。
此外，常规的机械压榨出油率不高也对其产业有一定的影响。
“虽然全球霍霍巴油产量从1986的500吨上升到2012年的4000吨，但与预期的霍霍巴油年消耗量约20万吨存在着巨大的差距。
因此，霍霍巴油供不应求的局面及其商业、工业价值致使其售价居高不下。
”郭亮说。
我国自20世纪70年代末期开始引种霍霍巴木，直到20世纪90年代引种基本结束。
然而，这一名为“中国”的油料作物，在我国至今没有进行良种选择研究，无性繁殖扦插技术也未完全突破，尚未产生经济效益。
与众不同的合成途径过去十余年，科学家通过基因工程手段在油菜、亚麻芥等油料作物种子中合成霍霍巴蜡酯，这些油料作物种子中积累的蜡酯含量较低，且种子萌发率低。
而霍霍巴的种子中，蜡脂占总含油量的95%以上，种子仍可以正常萌发，这暗示着霍霍巴种子中蜡酯的合成、储存及降解存在特殊的机制。
“我们这次获得的是染色体级别的高质量参考基因组，也是全世界第一个霍霍巴基因组图谱。
”郭亮告诉《中国科学报》，此前，参考基因组的缺乏限制了霍霍巴种子中蜡酯合成相关机制的解析。
霍霍巴基因组图谱 华中农大供图论文共同通讯作者、华中农大教授陈玲玲介绍，他们采用PacBio、Illumina和Hi-C测序相结合的方法，组装的霍霍巴参考基因组大小为887 Mb，Contig N50大小为5.2 Mb，注释了个编码蛋白质的基因。
随后，该团队着手分析了蜡酯合成机制。
陈玲玲介绍，霍霍巴种子中蜡酯的含量约为种子干重的50%，为种子萌发提供能量和碳源。
蜡酯的合成主要是通过脂酰辅酶A还原酶FAR将脂酰辅酶A还原成脂肪醇。
然后，在蜡酯合成酶WS的作用下，脂肪醇与脂酰辅酶A发生酯化反应生成蜡酯。
很多微生物，如不动杆菌、眼虫藻及深海藻类等也可以在细胞中合成蜡脂。
但“霍霍巴蜡酯的碳链的长度与它们的不同，其功能也不一样。
这可能是各物种中FAR和WS的底物偏好性不同所造成的。
”郭亮告诉《中国科学报》。
他们分析霍霍巴种子中脂质的分布，结果表明，蜡酯主要富集在种子的子叶中，而含量极少的三酰甘油则主要富集在种子的胚轴。
种子不同部位的转录组分析表明，参与蜡酯合成的相关基因脂肪酰基-CoA延长酶1基因、脂肪酸还原酶基因和蜡酯合成酶基因在子叶中的表达量远高于胚轴中的表达量。
同时，二酰甘油酰基转移酶在子叶中的表达量远低于其在胚轴中的表达量。
霍霍巴种子中脂质分子空间分布 华中农大供图“编码脂肪酸合成和油脂储存相关蛋白的基因均偏向于在子叶中高表达。
这些基因在空间上的表达差异，可能是造成蜡酯及三酰甘油在霍霍巴种子中存在明显分布差异的主要原因。
”陈玲玲说。
“这些研究让我们深入了解霍霍巴蜡酯合成机制，为霍霍巴品种改良提供了理论基础。
”中国农科院农业基因组所研究员崔鹏告诉《中国科学报》。
用油菜“借腹生子”霍霍巴油昂贵的价格严重限制了它的使用范围，只是在一些药品、化妆品中被应用。
郭亮介绍，目前，市场上大量的蜡酯需求主要是通过化学合成或基于脂肪酶的生物技术获得。
然而，这些脂肪醇必须用化学合成方法才能获得，从而导致其成本过高。
因此，“如何生产廉价的类似霍霍巴蜡酯的需求日益迫切。
”郭亮解释，利用基因工程和代谢工程在生物体内大量合成霍霍巴油相似的蜡酯成为首选。
科学家已经在实验室条件下用拟南芥和亚麻荠合成霍霍巴油相似的蜡酯。
但它们的后代种子萌发成功率均不理想。
油菜作为我国最大的植物油生产作物，从上世纪中期引种驯化到现在，已积累了丰富的种质资源。
随着种植模式和农村劳动力结构的改变及菜籽油经济效益的影响，我国的油菜种植产业效益在逐年下降。
郭亮认为，高芥酸油菜种子中脂肪酸的组成正好符合霍霍巴中FAR及WS的底物偏好性，这使得在高芥酸油菜种子中合成霍霍巴油成为可能。
在油菜种子中大量合成霍霍巴油，不仅可以降低目前市场上霍霍巴油的成本，而且将提高油菜种植的效益。
霍霍巴籽中液体蜡酯合成后的储存机制分析 华中农大供图而高质量基因组问世以及蜡质合成机制的揭晓，将帮助科学家解决在油菜种子中合成蜡酯的一些关键科学问题。
此外，崔鹏认为，目前霍霍巴种植面对的最大问题是雌雄易株，雌雄植株比例差别较大的问题。
由于雌株比例过低，导致种植户投入产出比低，严重限制了霍霍巴种植产业的发展，而霍霍巴基因组序列的公布为解决雌株筛选的问题提供了基础。
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本文来源：深空游戏 责任编辑：佚名王者之心2点击试玩
对芜菁种质资源研究有哪些？
（一）细胞学研究
Lagercranz（1998）通过对拟南芥与黑芥连锁作图分析发现：芸薹属植物的二倍体种起源于一个原始六倍体种。
Warwick（1999）用同工酶分析发现：在染色体基数大的种群中非整倍体及其细胞内染色体间的融合与分离比其多倍体在进化过程中所起的作用大。
依据芸薹属植物在细胞减数分裂粗线期染色体间联会时所发生的优先配对现象的核型及系统发育分析发现：芸薹属芜菁种的染色体组成为AABCDDEFFF（即3个二体、2个四体、1个六体）。
Habib Akmad（2004）通过秋水仙素处理芜菁形成多倍体后发现：46.7%多倍体后代有回复变成二倍体的现象，它们在减数分裂形成配子时，染色体发生不均衡分离，形成活力不同的非正常配子，这些非正常配子的联合作用在当今芸薹属种的进化过程中起着很重要的作用。
（二）分子生物学研究
在分子生物学研究方面，姚祥坦（2004）用抗TuMV的芜菁自交系耐病98-1与对TuMV极其敏感的芜菁品种温州盘菜为试材构建F2抗性分离群体，最后得到了一些与抗TuMV基因相关的AFLP条带。
许志茹（2005）用光敏感型津田芜菁与光非敏感型赤丸芜菁为试材构建了2个cDNA文库，同时结合遮光处理与光照处理构建了4个消减文库，从中筛选出PAL、CHS、F3H、DFR、ANS等5个花青素生物合成途程所需的酶的结构基因，bHLH、WD40、MYB和bZIP等4个与花青素生物合成相关的调控因子的编码序列。
并发现光敏感型津田芜菁在光照下所表达的基因数量多于在黑暗下所表达的基因数量，而赤丸芜菁在黑暗下所表达的基因数量多于津田芜菁在黑暗下所表达的基因数量；光敏感型津田芜菁块根根皮中花青素含量与光照时间呈正相关关系，而非光敏感型赤丸芜菁块根根皮中花青素的含量与光照时间没有明显的相关关系。
许志茹等（2006）以“津田”芜菁红色块根和白色块根为材料，利用SSH技术成功构建了消减cDNA文库并富集相关基因片段。
通过对消减文库的筛选、鉴定、克隆测序和同源性比较，获得了特异基因片段302个；其中与数据库中的序列具有相似区域且功能已知的序列为99个，与数据库中序列没有显著同源性且功能未知的序列为203个。
许志茹等（2006）又利用UV-A处理48h后津田芜菁块根变红，以黑暗处理条件下的白色块根为对照，与削减文库特异基因片段制备的cDNA微阵列进行杂交。
UV-A处理条件下津田芜菁中表达上调的基因为81个，表达下调的基因为47个，表达上调的基因中包括与花青素生物合成直接相关的基因片段cytochromeP450、PAL、F3H、ANS、CHS、DFR和GST等。
Northern杂交结果显示，UV-A处理48h的津田芜菁试材中，PAL、CHS、F3H、DFR和ANS基因的表达量明显高于黑暗条件下白色块根中这些基因的表达量，这进一步验证了芯片杂交结果的可靠性。
phper