全基因组关联分析

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全基因组关联分析相关的厂商

  • 北京康普森生物技术有限公司是一家以技术服务为主导,仪器销售为辅的技术型企业。公司以美国Illumina等几家公司的技术平台为依托,服务项目为:基因芯片,第二代高通量测序以及生物信息学分析,主要应用于基因表达分析、全基因组关联分析(GWAS)、家系连锁分析、表观遗传学分析、靶基因预测、药物靶点设计、易感基因筛选、基因定位与鉴定以及新物种测序(de novo)等方面,在疾病机理机制研究、疾病预防以及动植物的遗传育种等领域制定了一系列整体解决方案,为客户提供一对一技术服务。
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  • 400-860-5168转1218
    上海泽泉科技股份有限公司(Zealquest Scientific Technology Co., Ltd.)成立于2000年,是一家专注于高端科研设备研发、系统集成、技术推广、咨询、销售和科研服务的科技型技术企业。公司注册资金3500万元人民币,具有进出口贸易权。公司总部位于上海浦西,在北京设有分公司,在广州、成都、武汉分别设有代表处。公司全体员工均具有高等教育背景,其中80%的技术研发、技术支持和销售人员具有硕士和博士学位,参加过很多国家和省部级重大科研项目,具有丰富的科研工作经验。公司曾获得上海市高新技术企业、上海市普陀区科技小巨人企业、上海市科技型企业中华全国工商联合会/上海市工商联合会/上海市商会会员单位,曾是上海市专业技术服务平台——生理生态测量与分析平台的依托单位和上海市高新技术成果转化项目承担单位。2012年公司通过了ISO9001质量管理体系认证,获得AAA级信用资质等级认定,获得普陀区科技小巨人企业认定,成为上海市研发公共服务平台加盟单位和“上海市工商联合会”/“上海市商会”会员单位 。2015年获得“专精特新”中小企业认定。2016年成为“上海市生态学学会常务理事单位”和“上海种子行业协会”会员单位,2017年成为“上海市农业工程学会理事单位”。上海泽泉科技股份有限公司非常注重自主知识产权的申报和保护,截止2021年底已获得发明专利6项、实用新型53项及软件著作9项,国内外科研期刊发表科研论文20多篇。公司还参与承担了国家自然科学基金重点项目(41030529)和水利部948项目(200907)。公司秉承推进中国生态环境改善、农业兴国的理念,服务涉及植物表型组学和基因组学、植物生理生态、土壤、环境气象、水文水利、氢农业等领域的科研和技术支持,服务对象主要为各级科研单位、高校和政府机构。公司先后为科技部“973”项目和“863”项目、国家科技重大专项、国家科技支撑计划、国家“211”工程和“985”工程、中科院知识创新工程、农业部“948”项目、水利部“948”项目等提供技术咨询、仪器设备、系统解决方案和系统集成服务,为项目的顺利完成提供了有力支持。多年来,公司积极参与相关领域的学术会议,并定期举办相关仪器设备的技术讲座和培训班,在科研和监测领域产生了积极的反响,获得了良好的口碑。截止2021年底,泽泉科技举办公开技术讲座200多场,参会人员超过10000人次;同时在国内外应邀参加学术会议和展会200多次,与相关领域的客户有非常密切的交流合作。2014年2月,上海泽泉科技股份有限公司在上海浦东孙桥现代农业园区投资成立了上海乾菲诺农业科技有限公司,建设了AgriPhenoTM “高通量植物基因型-表型-育种服务平台”,为植物科研和育种单位提供全面的样品收集和栽培,实验设计和项目合作,以及表型数据与生物信息学分析综合服务。平台成功主持了上海张江国家自主创新示范区专项发展资金重点项目“泽泉科技高通量植物基因型-表型-育种服务平台”。作为主持单位或合作单位参与了上海市农委和科委的30多项政府科研服务项目以及商业服务项目,如科技兴农种业发展项目“农作物分子育种的技术创新研究”和“青菜高通量表型图谱标准的建立及主要性状分析”、科技兴农重点攻关项目“基于图像分析及三维建模技术的黄瓜长势快速评价方法研究”、 “兰科观赏花卉分子育种技术研究与产业化应用”等。为了紧追世界科技发展水平,开启院企合作建立研究型平台的创新尝试,上海泽泉科技股份有限公司与上海市农业科学院,结合双方各自的优势,于2021年5月在上海农业科学院庄行试验站联合成立“上海市农业科学院庄行综合试验站泽泉科技植物表型技术研究平台”,AgriPhenoTM平台从上海浦东孙桥现代农业园区整体迁出,并入新建的植物表型技术研究平台。目前平台除拥有无人机表型平台、温室型和实验室型高通量表型分析系统外,还拥有现代化温室、生物学实验室、植物生理生态测量设备、农业气象测量系统和专业的数据库平台,已经具备了对植物、动物基因测序与植物表型研究的各类条件。可以承担高通量DNA提取、基因测序服务、分子辅助育种、植物生理生态研究等科研实验任务。同时可以为植物功能基因组、农业育种家提供高通量植物基因型测试、高通量植物表型测试和植物基因型-表型生物信息学数据分析等开放式服务。公司积极响应上海市政府“崇明世界级生态岛建设”的发展方向,2016年12月泽泉科技在崇明城桥镇投资成立了子公司—上海金盏农业发展有限公司,扩展建设田间智能化育种服务平台,以及智能化农业物联网“农业云平台”,以生态乡村、能源乡村的发展模式,展示并实施公司自主研发的先进的农业楼宇基础设施、温室与田间的智能化“多因子”调控的栽培管理模式;拟建成拥有田间型高通量表型分析系统的“AgriPheno智能化育种服务平台”,提高上海种业商业化育种的进程,并服务于全国和国外相关育种科研单位。展望未来,上海泽泉科技股份有限公司希望在社会多方资源的支持和关怀下,不断提升自己,为社会提供更多、更优秀的产品和一流的服务!
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  • 智农云芯(简称AgriBrain)是一家专注农业领域大数据分析与人工智能解决方案的高科技公司,基于自主研发的无代码AI平台GrowthBrain、自动化表型引擎PhenoBrain和高精度全基因组选择算法平台GSBrain,旨在为科研、教育和企业用户提供低成本、高效率、智能化的AI解决方案。GrowthBrain无需编程简单拖拽即可实现海量算法训练和分析,傻瓜式设计无需用户具备算法背景,旨在降低AI应用门槛让用户更专注自身业务领域。PhenoBrain可以使得客户根据自身场景进行快速的本地分析、调用或集成,同时相比业内高昂的表型平台,具备低成本、高个性化等优势;GSBrain中的全基因组选择算法,经三组数据实验数据验证比当前国际开源算法稳定提升 9%~45%,可更高效的进行子代筛选和更精准的指导基因编辑。公司核心团队由美国上市公司的研发、清华等顶尖高校的机器学习、表观遗传、农学等专业背景成员组成,合作客户包括上海交大、中国农大、上海农科院等知名单位。
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全基因组关联分析相关的仪器

  • 日立DS3000紧凑型基因分析仪 上世纪90年代初,三大科学计划之一的 “人类基因组计划”启动,并于2001年完成了人类基因组草图,而这一伟大工程,正是基于“Sanger法”的DNA测序技术。 随着科学技术的不断发展,一代测序受检测效率的限制,无法应对大量基因组测序的需要,因此二代测序、三代测序技术,甚至四代高通量测序技术不断涌现。但一代测序因其极高的准确率,直到今天仍然在科研、法医、疾控、食药及临床领域等广泛使用,也是高通量测序验证过程中的重要环节,因此,被称为基因检测的金标准。制药,食品,科研等研究机构均需要通过测序来进行基因分析,为了满足该需求,日立研发了紧凑型基因分析仪“DS3000”,现已全新上市。 日立DS3000秉承日立高新多年来研究开发的毛细管技术与激光辐射技术,作为小型CE测序仪不仅外形“紧凑”,还实现了“高性能”及“高速处理”,可轻松完成片段与测序分析。此外,本产品还采用了环境友好型设计,通过减少在产品使用时排出的CO2排放量,为客户提供可降低环境负荷的产品。DS3000采用4通道毛细管,一次性可处理32个样本,可同时进行6色荧光检测。支持短串联重复序列分析、微卫星不稳定性检测、突变分析和测序分析等用途。 产品特点:1. 操作简便-结构紧凑&触摸屏设计设备采用GUI的触摸屏显示设计,宽400 mm×长600 mm×高600 mm,结构紧凑,节省空间。触摸屏采用扁平化设计,界面布局直观,加强操作的便捷与实用性。 -卡槽式包装耗材耗材包装采用卡槽式设计,安装简便。-流程高效1. 简化的操作流程,安装方法和步骤说明清晰易懂,无论是初次使用仪器的新手,还是不定期使用仪器的用户,均可轻松完成操作。 2. 配备远程监控系统:DS3000配备远程监控系统,支持“远程设备访问”,可以在Web端监测设备状态,设置检测条件,显示分析结果及生成报告等。进一步提升了操作的便利性,实现高效的工作流程。3. 方便普适,用户可使用任何电脑:可使用用户端网络及电脑输出报告,进行二次解析等。 2. 系统智能-智能耗材管理耗材使用情况实时监控,根据参数,系统能够自动计算出耗材剩余使用次数,提高耗材管理效率。-检测结果智能判断校准检测通过波形及数值表现每道毛细管的信号强度,样本检测根据质量参数设置,自动判断检测结果合格与否,一目了然。 3. 性能优异-创新无泵注胶系统——无需清洗泵,无需排气泡DS3000 采用无泵注胶系统,并成功研发出可移动密封式注射型聚合物,经久耐用,在填充聚合物时无需排气泡,避免了不必要的浪费,同时免除了以往的清洗步骤,有助于缩短维护时间并降低成本。由此可降低用户维修频率,操作性能得到极大提升。 -创新设计光源——使用寿命更长DS3000采用全新设计的激光二极管光源 (LD光源),受模拟脉冲信号控制,DS3000仅在检测时打开光源,与以往光源相比,延长了实际亮灯时间。 日立DS3000基因分析仪作为一款小型的集成化台式DNA分析仪,“紧凑”而“高效”,可以帮助生命科学专家在各种规模实验室进行Sanger测序和DNA片段分析工作。 (此产品仅供科研使用)
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  • 日立DS3000紧凑型基因分析仪 上世纪90年代初,三大科学计划之一的 “人类基因组计划”启动,并于2001年完成了人类基因组草图,而这一伟大工程,正是基于“Sanger法”的DNA测序技术。 随着科学技术的不断发展,一代测序受检测效率的限制,无法应对大量基因组测序的需要,因此二代测序、三代测序技术,甚至四代高通量测序技术不断涌现。但一代测序因其极高的准确率,直到今天仍然在科研、法医、疾控、食药及临床领域等广泛使用,也是高通量测序验证过程中的重要环节,因此,被称为基因检测的金标准。制药,食品,科研等研究机构均需要通过测序来进行基因分析,为了满足该需求,日立研发了紧凑型基因分析仪“DS3000”,现已全新上市。 日立DS3000秉承日立高新多年来研究开发的毛细管技术与激光辐射技术,作为小型CE测序仪不仅外形“紧凑”,还实现了“高性能”及“高速处理”,可轻松完成片段与测序分析。此外,本产品还采用了环境友好型设计,通过减少在产品使用时排出的CO2排放量,为客户提供可降低环境负荷的产品。DS3000采用4通道毛细管,一次性可处理32个样本,可同时进行6色荧光检测。支持短串联重复序列分析、微卫星不稳定性检测、突变分析和测序分析等用途。 产品特点:1. 操作简便-结构紧凑&触摸屏设计设备采用GUI的触摸屏显示设计,宽400 mm×长600 mm×高600 mm,结构紧凑,节省空间。触摸屏采用扁平化设计,界面布局直观,加强操作的便捷与实用性。 -卡槽式包装耗材耗材包装采用卡槽式设计,安装简便。-流程高效1. 简化的操作流程,安装方法和步骤说明清晰易懂,无论是初次使用仪器的新手,还是不定期使用仪器的用户,均可轻松完成操作。 2. 配备远程监控系统:DS3000配备远程监控系统,支持“远程设备访问”,可以在Web端监测设备状态,设置检测条件,显示分析结果及生成报告等。进一步提升了操作的便利性,实现高效的工作流程。3. 方便普适,用户可使用任何电脑:可使用用户端网络及电脑输出报告,进行二次解析等。 2. 系统智能-智能耗材管理耗材使用情况实时监控,根据参数,系统能够自动计算出耗材剩余使用次数,提高耗材管理效率。-检测结果智能判断校准检测通过波形及数值表现每道毛细管的信号强度,样本检测根据质量参数设置,自动判断检测结果合格与否,一目了然。 3. 性能优异-创新无泵注胶系统——无需清洗泵,无需排气泡DS3000 采用无泵注胶系统,并成功研发出可移动密封式注射型聚合物,经久耐用,在填充聚合物时无需排气泡,避免了不必要的浪费,同时免除了以往的清洗步骤,有助于缩短维护时间并降低成本。由此可降低用户维修频率,操作性能得到极大提升。 -创新设计光源——使用寿命更长DS3000采用全新设计的激光二极管光源 (LD光源),受模拟脉冲信号控制,DS3000仅在检测时打开光源,与以往光源相比,延长了实际亮灯时间。 日立DS3000基因分析仪作为一款小型的集成化台式DNA分析仪,“紧凑”而“高效”,可以帮助生命科学专家在各种规模实验室进行Sanger测序和DNA片段分析工作。
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  • SeqStudio基因分析仪专门针对Sanger测序和片段分析应用进行优化 零基础用户即可轻松上手 作为基因分析仪的领导者,我们打造出一款新型的Applied Biosystems&trade SeqStudio&trade 基因分析仪——唯一一款可以在同一块板上同时进行测序和片段分析的产品。该基因分析仪配备集成卡夹系统,简单易用,用户既可远程访问和监控运行,又可浏览数据。这一完全联网的基因分析仪结合简单的卡夹设计,使得实验室的所有研究人员都可轻松分享。 SeqStudio基因分析仪采用最新的触屏技术,使用户能够轻松保持数据连通。该系统非常适合需要简单经济的Sanger测序和片段分析,却又不希望牺牲性能和质量的新老用户。 通用多功能卡夹 — 独创功能,整合了POP-1聚合物、阳极缓冲液、聚合物递送系统和毛细管阵列,使试剂在仪器中的保质期长达四个月。所得结果值得信赖 — 具有Applied Biosystems&trade 基因分析仪一贯的精确度缩短设置时间 — 采用POP-1聚合物和通用卡夹设计,可在同一次运行中同时完成Sanger测序和片段分析反应最大限度利用实验室空间 — 紧凑型仪器,可配置成单机系统或者搭配一台计算机,满足大多数实验室需求通过Thermo Fisher Cloud可随时随地轻松访问、分析和共享数据 — 远程监控运行、在几分钟内分析复杂数据集、安全存储数据、通过云端软件应用程序与同事在线分享数据,以及通过移动设备实时监控运行。综合软件包 — 所购系统内附 Applied Biosystems&trade 测序分析软件、SeqScape&trade 软件、 Variant Reporter&trade 软件、GeneMapper&trade 软件和Minor Variant Finder (MVF)软件。上手快速 – 每个SeqStudio系统都包含一个SmartStart 向导,让您可以在实验室快速上手:此向导涵盖了基本的设置、云端启用和连通、打印机联网、起始试剂评审、软件使用、仪器操作和维护等内容。Sanger测序是测序技术的金标准,具有高精确度、长读取能力,且可灵活支持许多研究领域的不同应用。Sanger测序不仅在DNA测序应用中被广泛认可,同时也可支持RNA测序和表观遗传分析等应用,可确保为癌症及其他遗传疾病研究获得稳定、可靠的标记物检测和定量结果。此外,DNA片段分析还可用于从基因分型到细菌鉴定、从植物筛选到基因表达分析的诸多应用。 从头Sanger测序从头测序指的是为了获得特定生物体的主要基因序列而进行的初始序列分析。 Sanger测序进行靶向测序基因组DNA内的杂合子碱基位置、小片段插入或缺失鉴定常用于定位二倍体生物的突变或多态性;基因重排检测,揭示罕见变异。 质粒测序 亚克隆到质粒中的插入分析 肿瘤学研究保持了检测出肿瘤组织内突变等位基因的金标准质量。 物种鉴定通过“指纹”位点的DNA测序鉴定未知样品所属物种。 新一代测序(NGS)验证我们的基因分析仪拥有超高性能,可进行金标准Sanger测序技术,能够成为验证NGS结果的可靠利器。 CRISPR-Cas9基因组编辑分析验证CRISPR-Cas9编辑事件 人类细胞系鉴定特定基因指纹的高变异短串联重复序列(STRs)分析 Applied Biosystems&trade SNaPshot&trade 基因分型检测单核苷酸多态性(SNPs),帮助理解基因组如何影响生物表型 多重连接依赖性探针扩增技术(MLPA&trade )分析人类拷贝数变异研究由基因座拷贝数变化引起的人类遗传疾病 通过我们成熟的工作流程,生成高质量的Sanger测序数据从DNA模板扩增、PCR纯化、循环测序反应、测序纯化到仪器耗材,我们针对Applied Biosystems&trade 工作流程每一步骤提供了全面的产品。方便使用,有助于提高实验室效率SeqStudio基因分析仪采用卡夹式系统,便于使用和维护。SeqStudio仪器采用多功能卡夹,其中包含毛细管阵列、聚合物存储室和阳极缓冲液 多功能卡夹设计具有以下优势:可在仪器上存储长达四个月可轻松取放内含POP-1聚合物无需重新配置,即可同时进行Sanger测序和片段分析兼容标准96孔板和8孔联管内附4道毛细管陈列带有射频识别(RFID)标签,可追踪进样次数(卡夹)和在仪器上的存放时间(阴极缓冲液存储容器)自动进行运行前校正表1. 服务计划一览AB Maintenance Plan AB Assurance AB Complete 现场响应时间尽量2个工作日*保证2个工作日保证2个工作日安排现场计划维修 √√√远程设备诊断√√√零件、人力和差旅费用√√√优先接通远程服务工程师√√再认证(计划性维护及维修后)√√现场应用科学家故障排查√ *响应时间因地区而异。
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全基因组关联分析相关的资讯

  • 史上最大的血浆蛋白质组研究发布 有助建立基因组与疾病之间的关联
    在2日发表于英国《自然遗传学》杂志上的一项研究中,安进 (Amgen)制药属下deCODE基因公司的科学家们展示了通过结合序列多样性和RNA表达的数据,测量出迄今最大规模血浆中大量蛋白质的水平,以深入了解人类疾病和其他表型。  deCODE基因公司的科学家们使用了血浆中的5000种蛋白质,这些蛋白质以群体规模的多重平台为目标,以解开它们的遗传决定因素以及它们与人类疾病和其他特征的关系。  利用技术平台“SOMAscan”的蛋白质组学测定法测量的血浆蛋白质水平,deCODE基因公司的科学家们测试了2700万个序列变异与35559名冰岛人血浆中4719种蛋白质水平的关联。他们发现了18084个序列变异与蛋白质水平之间的关联,其中19%与通过全基因组测序确定的罕见变异相关。总体而言,93%的关联是新颖的。此外,他们分别基于“SOMAscan”方法和基于抗体的OLINK精准蛋白质组学分析,从现有最大的血浆蛋白质组学研究中重复了83%和64%的报告关联。  科学家们测试了血浆中蛋白质水平与373种疾病和其他特征的关联,并产生了257490个这样的关联。他们整合了序列变异与蛋白质水平、疾病和其他特征的关联,发现已报告的与疾病和其他特征相关的大约5万个变异中的12%,也与蛋白质水平相关。  deCODE基因公司首席执行官、该论文的资深作者之一凯瑞斯蒂凡森表示,蛋白质组学可以帮助解决遗传研究中的一个主要难题:确定哪个基因负责序列变异对疾病的影响。此外,蛋白质组还提供了一些时间相关的测量方法,因为血液中的蛋白质水平会随着事件发生和发生的时间而上升和下降。
  • 多国实施全基因组分析计划
    p style="TEXT-ALIGN: center"img style="WIDTH: 500px HEIGHT: 300px" title="20159795562860.jpg" border="0" hspace="0" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201509/noimg/6c6ac7b1-a85f-479c-a0ae-1a351b7f6b30.jpg" width="500" height="300"//pp style="TEXT-ALIGN: center"strong英国计划到2017年对10万人进行基因组测序(/strong图片来源:Sergey Nivens)/pp  美国加州一对龙凤胎出生后,他们的父母非常忧虑:两个婴儿不仅发育缓慢,而且肌肉松软无力。大脑扫描结果显示,男婴或存在大脑性麻痹 然而医生对造成女婴震颤和癫痫的原因却不清楚。一连串的检测均未能确诊两名婴儿的病因,当两名孩子5岁时,开始服用左旋多巴(用于治疗帕金森氏症的一种药物)进行治疗,然而该药物疗效有限。/pp  直到2010年,这对双胞胎14岁后,全基因测序才结束了他们的病因诊断之旅。测序结果发现,参与墨蝶呤还原酶(这种酶参与生成神经递质多巴胺和5-羟色胺)基因编码的一个基因产生了一对突变。医生在临床治疗中加入了5-羟色胺之后,男孩的运动能力增强了,女孩也不再受到突然的、让人喘不过气的痉挛的折磨了。/pp  strong国家基因工程/strong/pp  类似的病例激发了科学家进一步探索基因疗法的雄心。实际上,由于基因测序可以探查到与特定疾病相关的基因,该疗法正在成为一种日益受欢迎的诊断方法。但这种测序通常很难给出诊断结果,因为它们往往聚焦于部分基因组序列的已知基因。诸如上述双胞胎案例,研究人员和临床医生需要进一步对一个人的全基因组序列进行检测,才能发现致病基因。当前,全基因组测序仅用于个别案例,但是许多大规模计划正考虑把全基因组分析纳入常规医疗保健体系。/pp  英国就是其一。通过10万人基因组计划(该项计划于2012年发起,并得到首相戴维· 卡梅伦的支持),该国已经在基因医学方面迈出了一大步。/pp  作为3亿英镑计划的一部分,10万人基因组计划到2017年将对被纳入英国国家医疗服务系统(NHS)的10万名癌症患者、罕见病患者以及传染病患者进行全基因组测序。该计划的目标是通过把疾病和精确的基因特征相关联,从而根据患者的个体需求提供精准治疗,最终刺激英国基因组学产业的发展。/pp  由国家资助的、一体化的英国医疗卫生系统对于开展如此大规模的基因医学研究非常理想,牛津大学医学研究专家John Bell说,他也是基因组学英格兰公司的理事之一,该公司是NHS下属的一家旨在管理和运行10万人基因组计划的公司。NHS已经拥有大量个人临床信息,把这些信息和详细的基因组数据结合,将更有利于在医学和基因之间的联系上获得重要发现。现在,证明全基因组分析有助于诊断疾病的证据已经越来越多,长远来看,这项计划的目标是让全基因组成为NHS常规记录的一部分,Bell说。/pp  然而,在实现这一愿景之前,10万人基因测序计划仍须跨越一些障碍。除了提取和测序大量个人基因的烦琐任务外,还存在辨别哪些基因突变会导致疾病、哪些突变是有害的等诸多问题,回答这些问题将需要处理海量数据,且耗时漫长,因此也需要专业公司设计出更先进的软件。/pp  strong发展势头强劲/strong/pp  冰岛是首个对其公民实施大规模基因分析计划的国家。很多国家随后也开展了同样有着明确目标的计划:把公民健康和基因组测序相联系。在美国,“精准医学计划”打算对100万名志愿者进行基因测序,而正在酝酿的“百万老兵计划”目标也是在美国退伍军人之间开展类似的计划。其他正在进行类似项目的国家还包括加拿大、澳大利亚、日本、韩国、新华坡、泰国、科威特、卡塔尔、以色列、比利时、卢森堡和爱沙尼亚。/pp  但英国的10万人基因工程发展势头最为强劲,该工程已经注册了3500名罕见病患者、2000名癌症患者,该工程共计划招募约7.5万人。最终招募的罕见病患者与其亲属将包括5万人,由于80%的罕见病会遗传,所以该项目将会对罕见病遗传者(通常是孩子)和与血缘关系最近的亲属进行基因组测序。其他的2.5万人将包括癌症患者,他们的基因组序列将会进行两次检测(肿瘤DNA将会被用于和该患者的正常细胞作对比),从而让测序总量达到10万人次。/pp  该项目的目标是,希望可以让参试者受益于临床分析,而且他们的基因组数据还会对全社会的患者贡献价值。比如,医生通过把一名患者的前列腺癌症基因和英国基因数据库中的数据作对比,可能揭示出该病背后的具体基因模式。医生可能会找出具有同样基因模型的其他患者,然后了解哪些药物和程序对患者有益。/pp  strong寻找合作伙伴/strong/pp  现在,基因组学英格兰公司正在为基因检测过程中的各个步骤——从提取DNA样本到分析基因组——寻找行业合伙人,总部位于加州圣迭戈的测序设备生产商Illumina公司就是合作者之一,该公司正在进行基因测序以及区分基因变异(即识别变体)等工作。该公司目前仍在位于英国小切斯特福德的分公司从事这项工作,但随着该项目规模日益扩大,未来数月,相关测序仪器将会被运往欣克斯顿威康信托基金会基因组校园。/pp  Illumina正在利用高通量测序处理提取的DNA样本,以获得As、Ts、 Cs和Gs等DNA构建模块短片段的字符串。这些片段会通过运算被组合成一个一个连续的序列,然后科学家会通过生物信息学把这些生成的全基因组和人类参照基因组(由国际基因组参照序列合作体持续更新的一个人类基因组的典型范例)进行对比。其目的是发现和这个范例不同的每一处偏离:即每个基因变异。/pp  为了识别这些变异,Illumina团队将使用该公司的艾萨克工作流—— 一种计算基因序列和识别变体工具的开放源代码——辨别每个基因组潜在的成千上万个变异中哪种变异与个体疾病相关联。基因组学英格兰公司将会对位于科舍姆安全数据中心的全部10万份基因组样本的序列和变异进行收集与分析。但是这家NHS下属的公司还要决定在这一过程中采用哪些软件:在选择最终用于该计划的软件之前,该公司将和Illumina等科研机构合作,以验证、测试以及提高现存的许多变体识别算术公式。/pp  当前,Illumima公司已经对10万人基因工程中的3000多个基因组进行了测序,现在每天仍在进行更多的测序工作。“对于各种分析结果,公司将会收集和报告在DNA具体部位发现的不同种类的胚胎和体细胞变异。”该公司人口测序计划执行经理Peter Fromen说。这些变异可能包括插入或删除部分核苷酸,或是用一种核苷酸替代另一种核苷酸。此外还包括结构变异,比如一个基因复制数量的变化。/pp  strong亟待软件创新/strong/pp  在此项工程中,每个变异都会被拿来和现有变异数据库中的数据进行对比,这些数据库包括诸如核苷酸多态性数据库(dbSNP) 美国国立卫生研究院下属的一个短基因变异数据库 编纂了全球人类基因变异目录的国际研究计划 外显子组聚集联盟(ExAC)数据库 外显子组测序数据集等。由于该工程工作量极大,参与考量的10家最顶尖的公司将负责为该项目的首批8000名患者提供评注以及解释类的服务工作。目前基因组学英格兰公司已经把中标公司缩减到了其中的4家,并要求这些公司通过相关测试阶段,并达成一项协议。/pp  据悉,剑桥的Congenica和加州的Omicia公司将分析罕见病基因 加州的Nanthealth公司将分析癌症基因 马萨诸塞州坎布里奇市的WuXi NextCODE公司将分析癌症和罕见病两者。加州圣迭戈的Cypher Genomics公司和与其合作的马里兰州的Lockheed Martin公司将成为保留的候选公司。这些公司此前均有相关领域的工作经验。/pp  这些公司都将使用高性能计算机解释基因数据,并将在基因组学英格兰公司的安全数据中心工作,对数据进行分析。它们的宗旨是提供自动化服务,因为当前解释下一代测序数据在很大程度上仍要采取手动程序,这一过程须耗费大量时间。因此,每个公司都会带来其自有的、不同的专业知识和经验,以处理这些棘手的解读问题。/pp  NHS并不擅长技术创新,Bell说,但基因组学英格兰公司在这一方面具备改革能力。对该公司来说,整个10万人基因组计划的目的是为临床医学提供答案。但是在诊断资料解析抵达医生和患者之前,科学家团队和临床医师需要分析这些数据。目前,10万人基因组工程已经进行了一系列活动,这对全基因组学领域的发展可能是有力的促进因素。它将会带来许多商业和学术机遇,可能会让基因医学最终实现其众望所归的前景,为受疾病折磨的患者带来益处。/p
  • 我国科学家开发高效基因组序列分析工具
    人类的疾病易感性和生理特征等常见性状的差异,往往由DNA序列变化造成,这些DNA片段缺失、增加、异位等变化被统称为遗传变异。全基因组关联研究(Genome-Wide Association Study,GWAS)是通过比对大量人群的遗传信息,利用统计学检测遗传变异和性状之间关联性的方法。西湖大学的研究团队开发了可用于百万级生物样本库的全基因组关联研究的分析工具,相关成果在《Nature Genetics》发表,题为:A generalized linear mixed model association tool for biobank-scale data。  随着近年来十万级、甚至百万级大型生物样本库的出现,目前的GWAS分析工具已不能满足数据分析的需求。该研究团队开发了一款高效的广义线性混合模型,克服了传统分析工具耗时长等缺点,并且对硬件的要求较低。研究人员通过对包含两百万人的模拟样本进行分析,发现这种工具预算效率最高时可达已有技术的36倍。利用这种工具分析英国生物样本库中的2989个疾病相关性状也验证了其稳健高效的特征,研究人员已将所有的关联分析结果共享到在线数据平台上以供生物医学类研究参考。  此项成果不仅为超大型生物样本库关联分析研究提供了有力工具,也为揭示人类复杂疾病遗传奥秘带来了新希望。  注:此研究成果摘自《Nature Genetics》,文章内容不代表本网站观点和立场。   论文链接:  https://www.nature.com/articles/s41588-021-00954-4

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  • 【原创大赛】短柄草全基因组密码子用法分析分析

    【原创大赛】短柄草全基因组密码子用法分析分析

    [align=center]短柄草全基因组密码子用法分析分析[/align]摘要:本研究运用CodonW程序分析了短柄草全基因组的密码子使用特性,并且通过对应分析探讨了若干重要因子对短柄草全基因组序列密码子用法的影响。结果表明短柄草基因组存在高[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量和低[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量的基因,它们在密码子使用上差异较大。Nc-plot曲线表明基因组的密码子组成受到碱基组成的影响;对应分析显示,在DNA水平上发生的核苷酸突变可能是造成短柄草基因组密码子使用偏好的主要因素;同时,基因长度和蛋白质疏水性对密码子的使用也存在一定偏性,但影响程度不大。确定了UUC等27个以G或C碱基结尾的密码子为“最优密码子”,研究结果可为短柄草基因的鉴定、表达、结构、功能等的深入研究提供参考。关键词:同义密码子偏好性,短柄草基因组,对应分析近年来,随着分子生物学的快速发展,许多小基因组的低等生物和高等模式生物的全基因组序列均被测定,为利用生物信息学方法挖掘海量基因组数据提供了便利。密码子是生物体内遗传信息传递的基本环节,是核酸携带信息和蛋白质携带信息间对应的基本规则。在长期进化过程中,任一物种的基因都会逐渐适应宿主的基因组环境,而形成特定的且符合宿主基因组的密码子用法,因此不同生物具有不同的密码子使用模式。以生物基因组数据为基础,研究其密码子使用模式,为深入研究基因的结构、功能和基因组进化,以及指导基因转化等具有重要意义。密码子具有简并性,生物在同义密码子的使用上并不是完全随机的,而是具有一定的偏向性,对有的密码子使用频率高,有的使用频率低,甚至避免使用,这种不均衡使用密码子的现象普遍存在于原核和真核生物中。早在20世纪70年代,人们在研究基因的异源表达时,就已经意识到密码子偏性的重要性[1],随着不同生物基因组数据的获得和各种数据库的构建,更多的研究者对密码子偏性的研究产生了浓厚的兴趣,尤其在分子进化,翻译调控等研究领域,通过对不同物种的密码子使用偏性的大量研究[2~4],发现不同物种的基因在密码子使用上存在着明显的偏性。 短柄草是一种广泛分布于温带地区的禾本科植物,与小麦,大麦和燕麦同属早熟禾亚科,原产于非洲北部,欧洲南部和亚洲中部,包含约10个亚种。该植物为一年生,自花授粉,植株高度15~20cm,生育期70~80d,柄草植株较小,适应性强,不象种植水稻那样需要严格的生长条件。生育期短,籽粒产量较高,一年可以繁殖4~5代,繁殖系数达140左右。未成熟胚和成熟胚愈伤组织诱导率高,农杆菌介导和基因枪介导的转化体系已经建立,胚性愈伤组织分化率90%以上,转化效率最高可达55%左右。基因组小,染色体少,DNA重复序列低,获得突变体容易,突变性状容易显现,具备了模式植物的所有基本特征。加之短柄草基因组序列与黑草麦,小麦,大麦等早熟禾亚科植物高度相似,很多重要农艺性状与温带禾草类植物相似,如株型,穗型,粒型,抗逆性,生长习性和病原菌等,其中麦类作物白粉病菌,条锈病菌和稻类作物瘟病菌都可侵染短柄草植株,引起相应症状[7]。其籽粒不含高分子量麦谷蛋白亚基,低分子量麦谷蛋白亚基也很少,并与小麦一样具有二倍体,四倍体和六倍体,因此短柄草是小麦等基因组庞大的重要农作物理想的模式植物,借此来获得目前小麦等早熟禾类植物中尚缺少的遗传信息和基因共线区,进而对小麦等重要植物进行基因定位,克隆,突变,测序和功能等方面的研究[8]。 目前,在短柄草的生物学、细胞学和遗传学特性方面开展了大量研究,并且其全基因组测序也基本完成[9],为深入研究其密码子用法提供了便利。因此本研究将以短柄草全基因组序列为基础,分析其基因的密码子用法特性和影响密码子使用的因素等,其研究结果将对指导转基因及对基因进行特定分子改造,提高其在短柄草中的表达效率和完善基因预测软件,提高基因预测和基因组注释准确性等均具有重要的参考价值,同时也为深入开展基因结构和功能,分子进化等研究提供理论基础。1.实验材料与方法1.1材料 短柄草全基因组DNA序列来源于短柄草官方数据库(http://www.brachypodium.org/node/8),根据基因组序列的注释信息,获得蛋白编码基因序列,为了减少长度较短的基因变异带来的样本误差,根据国际惯例,去除小于300bp的基因,去除中间不表达的密码子,终止密码子。编写程序提取剩下的蛋白编码基因的CDS(coding sequence)序列。1.2方法用codonw软件计算短柄草全基因组的密码子用法相关参数,主要包括有效密码子数(Effective Number of Codon,ENC)、基因的G+C含量([url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]%)、[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]3s%、相对同义密码子使用度(relative synonymous codon usage,RSCU)、氨基酸组分指数(平均亲水性值(gravy))、基因长度即氨基酸数(L_aa)。其中,有效密码子数(Effective Number of Codon,ENC)描述密码子使用偏离随机选择的程度,能反映密码子家族中同义密码子的非均衡性的偏好;其取值范围在20到61之间,即如果每种氨基酸只使用一种密码子则有效密码子数为20,如果各种同义密码子的使用机会完全均等,则有效密码子数为61,数值越小偏性越强。此值是以描述密码子使用偏离随机选择的程度,能反映密码子家族中同义密码子的非均衡性的偏好。基因密码子偏爱程度越大,ENC值越小。RSCU是指对于某种特定的密码子在编码对应氨基酸的同义密码子间的相对频率;[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]3s%表示同义密码子第三位碱基的G+C的含量。为进一步了解该家族基因密码子使用特征和影响密码子使用的因素,对7个基因的相对同义密码子使用度进行了对应性分析(correspondence of analysis,COA)。2 结果与分析2.1 基因的碱基组成对密码子使用的影响图一 短柄草基因NC值散点图[img=,515,409]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910311236371230_3093_3295053_3.png!w515x409.jpg[/img]2.2短柄草基因密码子使用特性的对应性分析[img=,690,535]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910311237226440_1452_3295053_3.png!w690x535.jpg[/img][img=,690,534]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910311237233450_935_3295053_3.png!w690x534.jpg[/img]2.3 确定最优密码子Phe UUU 0.05 (323) 1.23 (19733) Ser UCU 0.22 (990) 1.60 (23834) UUC* 1.95 (13527) 0.77 (12294) UCC* 2.55 (11715) 0.64 (9499) Leu UUA 0.02 ( 93) 0.83 (11755) UCA 0.14 (629) 1.52 (22651) UUG 0.16 (1003) 1.37 (19558) UCG* 1.53 (7023) 0.35 (5159) CUU 0.14 (847) 1.55 (21987) Pro CCU 0.22 (1306) 1.57 (17584) CUC* 3.38 (20676) 0.61 (8661) CCC* 1.35 (7940) 0.47 (5299) CUA 0.07 (452) 0.70 (9983) CCA 0.20 (1184) 1.62 (18078) CUG* 2.23 (13637) 0.94 (13401) CCG* 2.22 (13058) 0.34 (3792) Ile AUU 0.12 (398) 1.41 (21216) Thr ACU 0.10 (401) 1.46 (16515) AUC* 2.76 (9124) 0.70 (10557) ACC* 1.75 (7291) 0.66 (7397) AUA 0.12 (380) 0.89 (13461) ACA 0.12 (509) 1.56 (17636) Met AUG 1.00 (8512) 1.00 (20892) ACG* 2.03 (8478) 0.32 (3563) Val GUU 0.10 (693) 1.67 (23852) Ala [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]U 0.14 (1914) 1.65 (26184) GUC* 1.71 (12491) 0.63 (9025) [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]C* 1.98 (27398) 0.58 (9131) GUA 0.05 (349) 0.75 (10713) [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]A 0.13 (1802) 1.48 (23459) GUG* 2.14 (15605) 0.95 (13562) [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]G* 1.75 (24170) 0.29 (4678) Tyr UAU 0.05 (229) 1.28 (14480) Cys UGU 0.06 (194) 1.10 (9360) UAC* 1.95 (8126) 0.72 (8075) U[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]* 1.94 (6645) 0.90 (7595) TER UAA 0.42 (172) 0.82 (335) TER UGA 1.63 (665) 1.30 (530) UAG 0.94 (384) 0.87 (356) Trp UGG 1.00 (4992) 1.00 (10053) His CAU 0.15 (598) 1.42 (16785) Arg CGU 0.16 (750) 0.85 (6945) CAC* 1.85 (7568) 0.58 (6825) C[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]* 2.75 (12565) 0.49 (4043) Gln CAA 0.15 (627) 1.05 (20215) CGA 0.11 (500) 0.64 (5273) CAG* 1.85 (7975) 0.95 (18259) CGG* 1.92 (8761) 0.55 (4527) Asn AAU 0.12 (465) 1.31 (26650) Ser AGU 0.05 (235) 1.13 (16754) AAC* 1.88 (7141) 0.69 (13985) A[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]* 1.52 (7002) 0.77 (11441) Lys AAA 0.11 (552) 0.98 (27077) Arg AGA 0.10 (445) 1.94 (15854) AAG* 1.89 (9406) 1.02 (28423) AGG 0.96 (4387) 1.53 (12516) Asp GAU 0.15 (1344) 1.44 (39136) Gly GGU 0.11 (882) 1.34 (18423) GAC* 1.85 (16539) 0.56 (15322) G[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]* 2.53 (20795) 0.71 (9826) Glu GAA 0.17 (1437) 1.13 (36292) GGA 0.19 (1522) 1.26 (17423) GAG* 1.83 (15812) 0.87 (27746) GGG* 1.18 (9700) 0.69 (9476) 注:Number of codons in high bias dataset 372333 Number of codons in low bias dataset 915109标注*的密码子是(p 0.01)3 讨论密码子使用偏好是突变偏好、自然选择和遗传漂变等共同作用的结果,与碱基组成、翻译选择压力、基因表达水平、基因长度、蛋白质氨基酸组成、碱基突变频率和模式、mRNA二级结构稳定性等很多因素有关[17]。张晓峰[18]等研究表明,单子叶植物基因组的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量在同义密码子使用偏性的产生过程中起着决定性的作用,同义密码子使用偏性强烈的基因往往偏爱使用C或G结尾的密码子,且第三位密码子突变往往是密码子偏好性发生变化的决定原因。短柄草基因密码子使用模式的调查表明其中有高含量的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url],并且[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]3的含量高于[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]1和[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]2。这表明相对于以A和T结尾的密码子而言,这些基因偏好于使用以G或C结尾的密码子。从原核生物到真核生物的基因中,密码子使用偏好是一个被广泛研究的重要进化现象。研究发现,许多因素,比如碱基组成,基因表达水平,蛋白质疏水性等影响着密码子的使用。为了解释密码子使用偏好的起因,也有许多假设被提了出来。其中被广为接受理论是“选择——突变——漂移”模型。该模型认为在对偏好密码子的选择和通过突变-漂移对非偏好密码子的保留之间,同义密码子的使用偏性存在一种平衡。本文的研究结果显示,[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]3s值与ENC值密切相关,并且基因也位于第一轴线,揭示了碱基组成是影响短柄草基因组中的密码子使用偏好的主要因素。碱基组成是影响短柄草基因密码子使用的主要因素,基因长度和蛋白质的疏水性在短柄草基因密码子使用中也起到了一定的作用,相似的结果在水稻、小麦中被发现[15,19]。本研究发现,在基因长度和[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]之间存在很强的负相关性。这表明,高[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量的基因越短,密码子偏好就越大。可能的原因是富含AT基因的翻译效率比富含[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]基因的翻译效率更高,这种效率的差异对长的基因更为重要。通常,全基因组的基因表达值在许多多细胞真核生物中并不能得到,特别是基因表达水平在不同的组织和不同发育阶段不一样时。因此,要定量相当困难。在短柄草基因组中,目前还缺少相当数量的基因表达的准确数据。另外,我们发现[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量特别是在第三个碱基位置的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量较大的影响着密码子的偏好时,暗示着碱基突变可能是重要因素,同时,碱基突变又受控于翻译选择。所以,尽管基因表达水平影响着密码子的使用,但这影响还是远远小于核苷酸组成对密码子使用的影响。因此,我们没有进一步分析基因表达的影响。通过优化密码子,提高外源基因在微生物、植物、动物中的表达已有不少成功报道,而确定最优密码子可为合理有效进行密码子改造提供可靠信息。本文确定了UUC等27个密码子为短柄草全基因组的最优密码子。分析结果可为指导转基因及对基因进行特定分子改造,提高其在短柄草中的表达效率和完善基因预测软件,提高基因预测和基因组注释准确性等提供重要的参考价值。参考文献[1] Stanley D,Farnden K J F, MacRae E A. Plant a-amylases:Func-tions and roles in carbohydrate metabolism[J]. Biologia,Bratislava,2005.60(suppl l6):65-71[2] Smith AM. Zeeman SC, Smith S M. Starch degradation[J]. Annu Rev Plant Biol,2005,56(25):73-98[3] Asatsuma S, Sawada C, Itoh K et al. Involvement of α-amylase I-1 in starch degradation in rice chloroplasts[J]. Plant Cell Physiol,2005,4:858-869[4] Kaplan F, Guy C L. β-amylase induction and the protective role of maltose during temperature shock[J]. Plant Physiol, 2004, 1:1674-1684 [5] Kaplan F,Guy C L. RNA interference of Arabidopsis beta-amylase 8 prevents maitose accumulation upon cold shock and increases sensitivity of PSII photochem-ical efficiency to freezing stress[J]. Plant J.2005,44(13):730-743[6] Joho Mundy, Anders Brandt. Messenger RNAs from the Scutellum and Aleurone of Germinating Barley Encode (lm3,14)--D-Glucanase, a-Amylase and Carboxypeptidase[J]. Plant Physiol, 1985,79(5):867-871 [7] 言普,李桂双.高压对水稻种子细胞膜透性和淀粉酶活性的影响[J]. 浙江大学学报(农业与生命科学版),2007,33(5):174-179[8] Monica M, Sanwo and Darleen A. DeMason. Characteristics of a-Amylase during Germination of Two High-Sugar Sweet Corn Cultivars of Zea mays L[J]. Plant Physiol, 1992,99(8):1184-1192[9] Goldman N , Yang Z. A codon based model of nucleotide substitution for protein coding DNA sequences[J]. Molecular Biology and Evolution,1994,11(9):725-736[10] Schmidt W. Phylogeny reconstruction for protein sequences based on amino acid properties[J]. Mol Evol,1995,41(8) :522-530[11] 时成波, 吕安国.改造稀有密码子提高SEA蛋白表达量[J]. 生物工程学报,2002,18(4):477-480[12] Ghosh T C , Gupta S K, Majumdar S. Studies on codon usage in Entamoeba histolytica[J]. Int J Parasitol,2000,30(6): 715-722[13] Musto H, Cruveiller S. 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  • 世界首张梅花全基因组图谱完成

    http://img.dxycdn.com/trademd/upload/userfiles/image/2013/01/B1357710940_small.jpg梅花因其独特的花香,在很多诗词中成为人们吟诵的对象。那么,它的花香到底来自何处呢?我国科学家从基因组水平,揭示了合成梅花花香中重要成分乙酸苯甲酯的BEAT基因家族34个成员,并构建完成了首张梅花全基因组精细图谱。其研究论文在2012年12月27日《自然—通讯》亮点论文在线发表。我国梅花基因组项目首席专家、北京林业大学教授张启翔率领项目组,选取位于梅花起源中心的西藏野生梅花进行基因组测序,从基因组水平,揭示了合成梅花花香中重要成分乙酸苯甲酯的BEAT基因家族34个成员,在梅花基因组中显著扩增并且其中12个成员串联重复分布,从而使梅花具有独特的花香;推测梅花基因组中6个串联重复的DAM基因和其上游过多的CBF结合位点是梅花提早解除休眠的关键因子,从而解释“踏雪寻梅”之说。张启翔告诉记者,梅花全基因组测序的完成以及高密度遗传图谱构建,有助于揭示梅花花期早、花香独特等重要观赏性状的遗传基础,有助于挖掘与诸多重要性状相关的功能基因,为今后进一步揭示梅花花期、抗病调控机制、梅花及相关种属的分子育种奠定基础。研究中,项目组还揭示了蔷薇科植物进化规律。张启翔说,通过分析梅花的进化发现,梅与苹果发生分化后,并没有出现近期的全基因组复制事件,同时结合已完成的苹果和草莓基因组序列,成功重建了蔷薇科9条原始染色体,揭示了蔷薇科植物进化规律,为开展蔷薇科物种比较基因组学研究奠定重要的理论基础。据介绍,该科研成果由北京林业大学、深圳华大基因研究院及北京林福科源花卉有限公司等多家单位合作完成。目前,转录组数据组装及基因功能注释数据已在相关网站对外公开。

  • 我国科学家参与番茄全基因组研究获重大进展

    由来自中国、美国、荷兰、以色列等14个国家的300多位科学家组成的“番茄基因组研究国际协作组”,历时8年多的艰苦努力,于近日完成了对栽培番茄全基因组的精细序列分析。今天,国际权威学术期刊《自然》以封面文章发表了这项重大科学成果。  番茄是研究果实发育的经典模式植物,我国科学家在这项国际番茄基因组研究中作出了重要贡献。作为中方协调人,中科院遗传与发育生物学研究所研究员李传友和薛勇彪负责第3号染色体的测序工作,中国农科院蔬菜花卉研究所研究员黄三文和杜永臣负责第11号染色体的测序工作。番茄基因组有12条染色体,中国科学家高质量地完成了番茄基因组测序总任务的1/6,标志着我国成为番茄基因组学研究的强国之一。  8年来,国际协作组采用“克隆连克隆”和“全基因组鸟枪法”相结合的测序策略,在解码的番茄基因组中,共鉴定出约34727个基因,其中97.4% (33840个)的基因已经精确定位到染色体上。番茄基因组的解读,是科学家通过国际合作完成的又一个高质量的模式植物的基因组序列分析,对于不同物种之间的比较基因组学研究具有重要价值,这项工作将极大推动番茄乃至包括马铃薯、辣椒、茄子等在内的茄科植物的功能基因组研究,为培育具有高产、优质、抗病虫害、抗逆等优良性状的番茄新品种打下了良好的基础,对推动全世界的番茄生产具有重要意义。  有关专家表示,我国蔬菜种业面临着强大的国际竞争。中国在国际蔬菜基因组研究领域具有优势地位,而如何把基础科研的优势转化为产业优势,是目前面临的主要挑战。科学家建议,应在进一步巩固蔬菜基因组研究优势的基础上,加强蔬菜作物分子设计育种体系的建设,并与常规育种相结合,加速有自主知识产权优良品种的培育,这对于支撑我国蔬菜产业可持续发展、提升我国蔬菜种业的国际竞争力具有重要意义,也是不可错过的历史机遇。

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