全基因組關聯分析

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材料廣,變異多,定位全。

基于全基因組重測序的關聯分析,快速準確地實現多個目標性狀基因的高效定位,
具有“材料來源廣、遺傳變異多、性狀定位全”的優勢,已廣泛應用于水稻、棉花、油菜、馬、牛、葡萄以及桃子等物種。

一次實驗,實現多性狀定位。

全基因組關聯分析是對具有遺傳多樣性豐富的群體的每個個體進行全基因組重測序,
結合目標性狀的表型數據,基于一定的統計方法進行全基因組關聯分析,
可以快速獲得影響目標性狀表型變異的染色體區段或基因位點。

科學方案設計

從材料選取,建庫測序,到數據分析,
每一步都需要科學、縝密的設計,以保障高質量研究成果。

信息分析

全基因組關聯分析首先進行群體分層,分析了解材料的分層信息;然后
進行連鎖不平衡分析,連鎖不平衡的水平可決定關聯分析的精度、所選
標記的數目;最后結合群體基因型和表型數據,使用基于混合線性模型
進行全基因組關聯分析,對分析所得的與目標性狀強關聯的位點進行基
因功能注釋。

全基因組重測序(WGS) 簡化基因組測序(GBS)
1. 已有參考基因組序列的動植物自然群體;
2. 樣本間無明顯的亞群分化(如生殖隔離等);
3. 所研究表型性狀遺傳力較強。
≥200個樣本
基于SNP:≥10 X/個體
基于CNV:≥30X/個體
10~20W Tags
平均8 X/Tag
測序數據質量評估
與參考基因組比對
SNP、CNV檢測及注釋 SNP檢測及注釋
構建系統進化樹
群體主成分分析
連鎖不平衡分析
性狀關聯分析
目標性狀相關區域基因功能注釋
構建單體型圖譜
構建系統進化樹
群體主成分分析
性狀關聯分析
目標性狀相關區域基因功能注釋

悅讀高質量測序數據,盡享HPC澎湃動力

全基因組關聯分析采用先進的Illumina測序平臺,快速、高效地讀取高質量的測序數據。
諾禾致源高性能計算平臺(High Performance Computing,HPC)采用DELL計算節點和Isilon存儲的高效組合,
實現快速穩定的測序數據分析及交付。隨著公司業務的發展,高性能計算平臺將會持續更新并擴容,
以保證高效的數據處理和安全的數據存儲。

出色完成每一個項目環節

諾禾致源已經成功對水產、林木、經濟作物、動物等十幾個物種進行目標性狀定位,
結合豐富的項目經驗,專業的項目方案指導和分析流程,保證項目準確并且快速地進行。
“科學的方案設計,嚴格的質控管理,專業的分析團隊,豐富的項目經驗,優質的項目服務”,
確保每一個環節都能出色完成,助力科學研究。

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