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前世今生 ? bsa (八)

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浏览:- 发布日期:2017-07-03 14:32:20【 】

原文

zou c, wang p, xu y. bulked sample analysis in genetics, genomics and crop improvement[j]. plant biotechnology journal, 2016.

applications: genetics, genomics and crop improvement crop improvement development of diagnostic and constitutive markers for breeding

先进的技术与bsa结合成为一种强大的表型相关突变或基因鉴定的工具,可用于开发育种标记,例如一些传统的bsa应用[1]。

workflow of a biparental qtl mapping with the wgr approach in soybean[1].

与进行整个群体的分析相比,bsa提供了一种重要农艺性状鉴定和标记开发的捷径,且基本上是遵循现有方法的。除了最常用的基于dna的标记外,rna和蛋白质分析的结果也可用于标记开发。对于更有效的标记辅助选择(marker-assisted selection,mas),标志物应从基因或功能区域开发并与基因功能相关。为了揭示基因内的等位基因变异,应开发多个标记物以构建表示标记等位基因不同组合的单倍型。在特定区域建立标记的密度越高越能构建更有意义的单倍型。

agronomic genomics

随着rna-seq的发展,植物生长发育中的农艺改良可以通过改良品种中表达谱的改变来检测,例如受精,灌溉,除草和病虫害防治等。研究这些表达谱改变可以指导高效、低成本且环境友好的作物改良[2]。然而,这方面研究主要面临材料背景复杂和多重环境因素的影响,转录组的变化在不同时空条件下也不同。

作为农艺基因组学的一个例子,nagano等从稻田水稻叶片收集的转录组数据以及相应的气象数据用于表征自然条件下转录组的变化,并开发出内源和外部的统计学模型对基因表达的影响[3]。

该模型使用461个芯片数据构建,具有不同的采样时间点和相应的气象数据,包括风速,空气温度,降水量,全球太阳辐射,相对湿度和大气压力。使用从两个季节田间收集的108和16个芯片数据来评估模型的预测性能,并与恒温控光温室中生长的植株得到的芯片数据进行比较。内源性昼夜节律、环境温度、植物年龄和太阳辐射是转录组动态变化的主要影响因素,研究这些可以预测环境变化的影响以及相关的生物学变化。

marker-assisted selection and selective phenotyping

根据与性状相关的标记或群体的性质,可以将大群体分为几个亚群,以进行更加高效的mas。后续可以使用bsa策略来提高每个亚群的选择效率。此外,选择性基因分型可以应用于每个亚群以鉴定所需的个体。

schematic overview of the three qtl mapping approaches[4].

selective phenotyping,即只有目标群体的一部分个体的表型才是最有效的——当遗传结构的先验知识可以将重点放在特定的遗传区域[5,6]和特定的等位基因或单倍型时,尤其是那些评估困难或者花费昂贵的鉴定。现在基因分型或已经变得越来越便宜,因此首先对整个群体进行基因分型以识别个体信息最多的子集可能更有效,然后精确地表现该子集。与非选择性表型相比,选择性分析应会得到更加显著的结果,因为一般基因分型会拿到更广泛的遗传变异。当表型极值的鉴定可以通过过简单的表型筛选(例如非生物胁迫耐受性)进行时,selective genotyping可以变得非常简单,因为在此过程中大量的植株或家系可在强大的压力下消除掉[7]。

flowchart for large-scale selective genotyping and genetic mapping, including selection of phenotypic extremes from large-size segregating populations, phenotype con?rmation, dna extraction, genotyping, and marker–trait association analysis[7].

对于某些性状来说,还应该研究植物发育早期阶段的高密度种植和选择,因为在开发阶段同时进行许多植株或家系的研究成本是一样的[7]。目标性状在很大程度上受种植密度或强选择压力的影响,这种类型的selective phenotyping很明显会受到干扰。不过,这种方法对主要由基因控制的性状的筛选影响不大。

reference

[1] xu x, bai g. whole-genome resequencing: changing the paradigms of snp detection, molecular mapping and gene discovery[j]. molecular breeding, 2015, 35(1): 33.

[2] xu y. molecular dissection of complex traits: practice[j]. molecular plant breeding, 2010: 249-285.

[3] nilsson t, mann m, aebersold r, et al. mass spectrometry in high-throughput proteomics: ready for the big time[j]. nature methods, 2010, 7(9): 681.

[4] wilkening s, lin g, fritsch e s, et al. an evaluation of high-throughput approaches to qtl mapping in saccharomyces cerevisiae[j]. genetics, 2014, 196(3): 853-865.

[5] jiao, y., zhao, h., ren, l., song, w., zeng, b., guo, j., wang, b. et al. (2012) genome-wide genetic changes during modern breeding of maize. nat. genet. 44, 812–815.

[6] joosen r v l, arends d, li y, et al. identifying genotype-by-environment interactions in the metabolism of germinating arabidopsis seeds using generalized genetical genomics[j]. plant physiology, 2013, 162(2): 553-566.

[7] xu y, crouch j h. marker-assisted selection in plant breeding: from publications to practice[j]. crop science, 2008, 48(2): 391-407.

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