利用de novo组装策略解析猪的基因组变异

正猪(Sus scrofa)是人类最早驯化的动物之一,在农业生产和生物医学研究中具有重要价值。据统计,目前全球约有730多个品种,其中约2/3分布在中国和欧洲。国际家猪基因组测序协作组于2012年完成了欧洲家猪——杜洛克猪(Duroc)的全基因组序列,为后续的遗传变异检测、种群进化与选择性分析等相关研究提供了宝贵的基础资源。目前,大量非模式生物的参考基因组序列往往是不完整的,不能准确涵盖该物种的全部遗传信息,     

原核生物蛋白质基因组学研究进展

随着基因组测序技术的不断发展,大量微生物基因组序列可以在短时间内得以准确鉴定。为了进一步探究基因组的结构与功能,基于序列特征与同源特征的基因组注释算法广泛应用于新测序物种。然而受基因组测序质量以及算法本身准确性偏低等问题的影响,现有的基因组注释存在着相当比例的假基因以及注释错误,尤其是蛋白质N端的注释错误。为了弥补基因组注释的不足,以基因芯片或RNA-seq为核心的转录组测序技术和以串联质谱为核心的蛋白质组测序技术可以高通量地对基因的转录和翻译产物进行精确测定,进而实现预测基因结构的实验验证。然而,原核生物细胞中存在的大量非编码RNA给转录组测序技术引入了污染数据,限制了其对基因组注释的应用。相对而言,以串联质谱技术为核心的蛋白质组学测序可以在短时间内鉴定到生物体内大量的蛋白质,实现注释基因的验证甚至校准。已成为基因组注释和重注释的重要依据,并因而衍生了"蛋白质基因组学"的新研究方向。文中首先介绍传统的基于序列预测和同源比对的基因组注释算法,指出其中存在的不足。在此基础上,结合转录组学与蛋白质组学的技术特点,分析蛋白质组学对于原核生物基因组注释的优势,总结现阶段大规模蛋白质基因组学研究的进展情况。最后从信息学角度指出当前蛋白质组数据进行基因组重注释存在的问题与相应的解决方案,进而探讨未来蛋白质基因组学的发展方向。     

全长转录组测序在植物中的应用研究进展

全长转录组测序(Iso-Seq)是指使用第三代测序(TGS)技术获得mRNA的全长序列。随着以单分子实时(SMRT)测序为代表的TGS技术逐渐发展成熟,以及该技术在基因组和转录组de novo测序等方面的优势,全长转录组测序技术已经广泛被应用于动物、植物、微生物测序研究中,并挖掘出大量相关数据。本文综述了基于Iso-Seq技术的原理及其在模式植物和非模式植物研究中的应用,期望为研究植物全长转录组相关分析提供参考。     

454测序技术开发微卫星标记的研究进展

第二代测序技术(454测序为例)已成为测定基因组序列的一种成熟技术.454测序亦可应用于目标DNA区域分析,因此可用作微卫星标记的开发.较传统方法而言,具有便捷、高效等特点.目前,运用454技术进行基因组测序或转录组测序开发微卫星标记,用以研究种群生态学、构建遗传图谱等得到越来越多的重视和应用.综述了454测序技术在开发微卫星标记上的应用,并根据其优缺点对其应用前景进行了展望,旨在为应用454测序开发微卫星提供参考.     

WRKY转录因子的基因组水平研究现状

WRKY转录因子家族是植物中广泛存在、目前发现最大的转录因子家族之一;参与很多信号转导网络,调控多种植物发育和防御等进程。随着植物全基因组测序技术的兴起,全基因组鉴定和分析WRKY基因家族变得可能。2003-2006年,此类研究主要集中在模式生物拟南芥和水稻中。随着其他植物基因组测序的完成和公布,全基因组鉴定和分析WRKY基因家族的研究报道日益增多,这些研究不仅分析了各个植物WRKY家族的系统进化,而且用实时定量PCR、微阵列芯片、转录组RNA测序等新技术大规模研究了它们涉及到的生物学功能。主要综述了全基因组鉴定和分析WRKY基因家族的研究进展。     

高通量植物蛋白质组学研究方法

模式植物拟南芥和水稻的基因组测序,使得大规模、高通量的研究方法在基因组和蛋白质组研究中日趋重要。本文综述双向电泳、质谱、蛋白质微阵列、抗体、酵母双杂交系统以及一些新型高通量方法研究进展及其在植物蛋白质组研究中的应用。     

下一代测序技术数据分析进展

<正>简要综述了序列读取后对基因组的定位和比对后的分析进展,结合RNA测序、miRNA测序、捕获测序探讨了基因组数据分析及其应用。下一代测序(NGS)技术正在极大地改变生物学家进行研究的方式。不同的NGS平台如Illumina Solexa、Life Tech SOLiD和Roche 454提供了前所未有的大规模并行测序能力,短时间内对生物样     

Nature系列期刊导读

<正>探讨大规模基因组研究随着新一代基因组测序技术的发展,近十年来大规模基因组测序研究越来越多,由此积累出了庞大的数据群。该文从以下三方面探讨了大规模基因组研究中的大数据问题:全基因组关联研究以及外显子组测序研究中的显著性检验,以及如何使研究更具有统计学意义;外显子组突变研究对于理解和预测当前和未来人类疾病和进化的模式具有重要意义;基于基因的稀有突变研究,及其与已知疾病的     

酿酒酵母基因组学研究进展

酿酒酵母是第一个完成基因组测序的真核生物,在基因组序列信息研究上取得了重大的进展,并且成为后基因组研究的主要模式材料,在基因功能、转录组、蛋白质组等方面获得了许多重要的成果,为高等生物,以及人基因组的研究提供了很好的借鉴,并为深入认识酵母以及生命的进化提供了基本的信息。     

基于序列相似性和Z曲线方法重注释原核生物蛋白编码基因

随着测序技术的不断发展,产生了海量的基因组测序数据,极大地丰富了公共遗传数据资源。同时为了应对大量基因组数据的产生,基因组比较和注释算法、工具不断更新,使得联合多种注释工具得到更准确的蛋白编码基因的注释信息成为可能。目前公共数据库的原核生物基因组测序和装配有些是10多年前的,存在大量预测的功能未知的编码基因。为了提升美国国家生物信息中心(National Center for Biotechnology Information,NCBI)数据库中基因组的注释质量,本研究联合使用多种原核基因识别算法/软件和基因表达数据重注释1587个细菌和古细菌基因组。首先,利用Z曲线的33个变量从177个基因组原注释中识别获得3092个被过度注释为蛋白编码基因的序列;其次,通过同源比对为939个基因组中的4447个功能未知的蛋白编码基因注释上具体功能;最后,通过联合采用ZCURVE 3.0和Glimmer 3.02以及Prodigal这3种高精度的、广泛使用且基于算法不同而互补的基因识别软件来寻找漏注释基因。最终,从9个基因组中找到了2003个被漏注释的蛋白编码基因,这些基因属于多个蛋白质直系同源簇(clusters of orthologous groups of proteins, COG)。本研究使用新的工具并结合多组学数据重新注释早期测序的细菌和古细菌基因组,不仅为新测序菌株提供注释方法参考,而且这些重注释后得到的细菌基因序列也会对后续基础研究有所帮助。     

水稻基因组测序及基因功能的鉴定

水稻是重要的粮食作物。作为单子叶模式植物,水稻基因组的大规模测序具有巨大的理论价值和现实意义。目前已获得了籼稻“93—11”和粳稻“日本晴”高质量的基因组数据,这为在基因组水平上深入研究其生长、发育、抗病和高产等的遗传机理提供了便利,从而为进一步解决世界粮食危机提供了新的突破口和契机。随着水稻基因组计划的顺利结束,其研究重心也已由建立高分辨率的遗传、物理和转录图谱为主的结构基因组学转向基因功能的研究。结构基因组学研究获得的大量序列数据为揭示和开发功能基因开辟了广阔的前景。目前,利用图位克隆和电子克隆等方法已成功分离了多个水稻抗病、抗虫、抗逆境、抗倒伏、高产、优质等重要农艺性状相关的基因,对培育水稻新品种,促进农业的可持续发展意义重大。据估计,水稻至少拥有3．7万个非转座因子相关的蛋白编码基因。因此,完成全基因组序列测定后,重要基因功能的鉴定已成为当前基因组学研究的主要目标。反向遗传学、大规模基因功能表达谱分析和蛋白质组研究等策略已在研究水稻重要基因的功能方面发挥了重要作用。文章综述了水稻基因组测序及基因功能研究的现状,并就新基因发掘和基因功能注释的方法作了评述,期待为水稻遗传工程和育种实践提供参考。     

植物抗性基因研究新趋势

多种生物基因组的大规模测序结果表明,抗性基因在基因组上成簇存在,从结构基因组、比较基因组、功能基因组与生物信息学等方面论述了植物抗性基因研究的新趋势。     

真菌基因组de novo测序组装的方法与实践

真菌基因组较其他真核生物基因组结构简单,长度短,易于测序、组装与注释,因此真菌基因组是研究真核生物基因组的模型。为研究真菌基因组组装策略,本研究基于Illumina HiSeq测序平台对烟曲霉菌株An16007基因组测序,分别使用5种de novo组装软件ABySS、SOAP-denovo、Velvet、MaSuRCA和IDBA-UD组装基因组,然后通过Augustus软件进行基因预测,BUSCO软件评估组装结果。研究发现,5种组装软件对基因组组装结果不同,ABySS组装的基因组较其他4种组装软件具有更高的完整性和准确性,且预测的基因数量较高,因此,ABySS更适合本研究基因组的组装。本研究提供了真菌de novo测序、组装及组装质量评估的技术流程,为基因组<100 Mb的真菌或其他生物基因组的研究提供参考。     

乳酸菌基因组学研究进展

伴随着高通量测序技术的快速发展和测序成本的降低,越来越多的微生物基因组全序列测定得以实现,从基因组学的层面了解乳酸菌的遗传结构和组成,进而分析和掌握其生物学功能已经逐渐成为可能.迄今为止已经有22株乳酸菌的基因组完成测序并公开发表,还有至少12株测序工作仍在进行中.本文在分析相关文献和生物信息数据基础上,从乳酸菌基因组特点、代谢多样性、进化及共线性四个方面对乳酸菌基因组学研究进展进行了总结,旨在为乳酸菌研究和应用提供参考.     

中国基因组生物信息学回顾与展望

基因组生物信息学是随着大规模基因组测序而兴起的一门交叉学科, 其研究对象是基因组数据. 因此, 对基因组数据的各方面的深入了解, 有助于把握基因组生物信息学的来龙去脉. 本文从基因组数据展开, 围绕着这些数据的收集、储存、分析和比较, 分别列举了相关的数据库、算法和软件包. 今天, 由新一代测序技术所带来的对数据处理、算法设计和功能信息挖掘等技术和研究方面的挑战, 应该及时得到充分的重视.     

RNA干扰文库及其在功能基因组学研究中的应用

随着人类基因组大规模测序的完成,下一步的挑战是了解每一个基因的功能 . RNA 干扰文库为大规模基因功能筛选提供了可能 . 虽然用于线虫等模式生物的 RNAi 文库,已经证明是大规模基因功能筛选的有效方法,但这些文库不能用于高等动物的细胞 . 自 2003 年以来,用于人的细胞和哺乳动物细胞的 RNAi 文库取得了突破,相继出现构建已知基因 RNAi 文库和构建随机 RNAi 文库的报道,并成功地应用于大规模基因功能的筛选 . RNAi 文库作为一种简单、高效、大规模、高通量的功能基因组学研究的工具,将在基因功能研究、发现新的药物靶基因、发现疾病相关基因等方面有广阔的应用前景 .     

应用生物信息学技术对植物表达序列标签(EST)的大规模分析

目前 ,一些基因组较小的植物 (如拟南芥 ,水稻等 )的全基因组已经基本完成测序 ,较大基因组的测序工作则主要集中在基因组中表达基因的测序上 ,表达序列标签 (EST)计划由此产生。研究表明 ,对EST进行大规模研究已成为功能基因组学研究的最佳途经之一。本文着重介绍和讨论应用生物信息学技术对植物EST数据的大规模分析。     

落叶松干细胞发育模型研究中酌高通量测序技术

后基因组时代的生命科学研究对每一位林业科学工作者来说都充满了挑战。随着“后基因组时代”的到来,国际学术界已经认识到发展低成本、高效率的测序技术的重要,陛。在这样的背景下,高通量测序技术应运而生,成为DNA测序发展历程的一个新的里程碑,为现代生命科学领域的研究提供了前所未有的机遇。其代表性技术平台有Roche的454N序技术、Illumina的Solexa测序技术、microRNA微阵列芯片技术及降解组高通量测序技术。目前,此系列技术在模式植物中挖掘关键基因的研究已经非常成熟。在林木领域,尤其是在尚无参考基因组和基因组信息庞大的裸子植物中的应用逐渐成为研究热点,并已经取得了很大的进展。     

半翅目昆虫线粒体基因组学研究进展

线粒体基因组广泛应用于昆虫系统发育、分子进化、种群遗传学及谱系地理学等众多研究领域.半翅目是昆虫纲外翅部中最大的一个目,具有重要的经济意义.目前,已对100种半翅目昆虫进行了线粒体基因组测序,其中81种在中国完成测序.本文综述了半翅目昆虫线粒体基因学研究的已有成果,比较分析了半翅目昆虫线粒体基因组的基本特征,包括基因组大小、基因含量、基因重排、碱基组成、密码子使用、蛋白质编码基因的进化模式、RNA基因及非编码区,并系统总结了线粒体基因组数据在半翅目昆虫系统进化研究中的应用现状.最后,针对线粒体基因组的获得、注释和应用过程中存在的问题进行了讨论,并提出了今后半翅目昆虫线粒体基因组学的研究重点.