基因组测序>
建库测序>
人类基因组测序>
动植物基因组测序>
微生物基因组测序>
转录调控测序>
表观组测序>
单细胞测序>
空间转录组>
基因分型>
质谱分析>
蛋白组学分析>
代谢组学分析>
免疫定量>
多组学联合分析>
分子育种>
动植物基因组测序>
动植物育种分析>
基因合成>
动植物多组学组合形式
基因组+重测序+转录组
获取物种参考基因组,并利用重测序获得性状相关基因,与转录组进行关联,相互验证结果,缩小候选基因范围,并研究性状调控机制。基因组+转录组+代谢组
整合基因组变异、基因表达和代谢物数据,构建代谢物-基因-遗传位点的互作关系网络,研究育种过程中代谢物变化的遗传基础。基因组+转录组+表观遗传
基因组变异结果与ATAC-seq、Hi-C、甲基化等多组学数据进行集成,进一步从不同层面探索造成性状差异的生物学机制。诺禾动植物多组学技术优势
更专业 ,更先进 ,更优质 ,更多元多组学取样建议
DNA 重测序样本 | 取样标准 | 样本间不能有明显的亚群分化,主要为自然群体,群体来源广泛、遗传多样性 丰富 |
---|---|---|
数量 | 建议样本量≥ 200 个 | |
测序深度 | 全基因组测序,测序深度建议不低于 10×/ 样 | |
代谢组样本 | 取样标准 | 每个物种选 3-5 株不同的样本,植物取不同植株上的果实或叶片等组织,动物 取不同组织部位样本(或特定器官),混样作为一个生物学重复(取样时间、 部位、环境尽量保持一致) |
甲基化样本 | 取样标准 | 由于表观遗传学具有显著的组织特异性,不同组织细胞间甲基化状态可能会有 巨大差异,最好针对研究部位进行取样 |
转录组样本 | 取样标准 | 与其组学的材料来源相同 |
注意:各组学样本分装保存并寄送 |
信息分析内容
基因组 de novo 分析 | 代谢组数据分析 | 甲基化数据分析 | 转录组数据分析 |
---|---|---|---|
基因组 de novo 组装 | 代谢物定性定量 | 与参考基因组比对 | 可变剪切分析 |
基因组注释 | 代谢物数据质控 | 甲基化位点检测 | 基因表达水平分析 |
比较基因组分析 | 代谢物通路及分类注释 | 甲基化分布分析 | 差异基因分析 |
共线性 /WGD 分析 | 差异甲基化分析 | ||
基因组+重测序+代谢组+转录组/甲基化联合分析 |
分析类型 | 分析内容 | 解决问题 |
---|---|---|
染色体重排鉴定 | 基因组共线性比对并分析各组共线性片段 | 结合代谢组数据或者甲基化数 据,适应性形成机制,调控遗 传机制,提高优势育种效率和 准确性。 |
祖先染色体核型构建 | 祖先核型分析,基因组核型信息与基因组重排统计 | |
代谢组样本 | 取样标准 | |
多倍体亚基因组差异表达 | 共线性基因对 Ka/Ks 计算,与转录组数据比对后计算亚基因组间表达差异 | 多倍体物种各亚基因组之间的 表达差异,解析转录动态和基 因组相互作用 |
基因家族鉴定 基因结构与蛋白结构分析,进化树构建,染色体定位等 | 为研究物种多组学功能、分子 遗传、代谢调控提供数据支持 | |
个性化分析 | ||
多组学数据库 | 可视化展示物种基因组、转录组、表观组、代谢组等组学数据,整合分析结果 | 为研究物种多组学功能、分子 遗传、代谢调控提供数据支持 |
重测序群体分析 | 代谢组数据分析 | 甲基化数据分析 | 转录组数据分析 |
---|---|---|---|
与参考基因组比对 | 代谢物定性定量 | 与参考基因组比对 | 可变剪切分析 |
标记检测及注释 | 代谢物数据质控 | 甲基化位点检测 | 基因表达水平分析 |
群体遗传多态性分析 | 代谢物通路及分类注释 | 甲基化分布分析 | 差异基因分析 |
LD 分析 | 差异甲基化分析 | ||
重测序 + 代谢组 / 甲基化联合分析 |
分析类型 | 分析内容 | 解决问题 |
---|---|---|
表型处理 | 生物学重复表型 / 异常表型处理 | 检验表型是否符合正态分布的规律 |
性状关联分析 | 基因型与表型性状(代谢物 / 甲基化)关联分析,曼哈顿图、QQ 图 | 鉴定出与代谢物 / 甲基化变异密切相关 且具有特定功能的基因位点或标记位点 |
候选基因功能注释 | 显著 SNP 位点所在物理位置上下游一定区域内的相关基因进行功能 注释 | |
候选区域单倍型图谱构建 | 对显著关联 SNP 位点所处的单倍型进行单体型内基因注释,找到功 能相关基因位点 | |
重测序 + 转录组联合分析 |
eQTL 分析 | cis-e QTL、trans-e QTL 分析 | DNA 调控区变异位点对基因表达的影响 |
---|---|---|
GWAS-eQTL 分析 | 与 GWAS 结果关联的 eQTL 结果 | 将 eQTL 数据与 GWAS 数据量化整合, 实现从 SNP 到基因表达再到复杂性状 的精准定位 |
TWAS 分析 | 基因 - 表型关系,基因表达与表型之间的关联分析 | 找出表达量与复杂性状关联的基因,即 鉴定出显著的性状 - 基因表达关联 |
个性化分析 |
SV/CNV 分析 | SV/CNV 检测及注释 | 开发 SV/CNV 标记 |
---|---|---|
选择消除分析 | Tajima′ D 测验、Fst 分析、θπ 分析、Fst & Pi 分析 | 挖掘与驯化性状相关的基因 |
与选择消除联合分析 | mGWAS 分析结果与选择消除结果联合分析 | 缩小变异相关候选区间 |
Copyright@2011-2024 All Rights Reserved 版权所有:北京诺禾致源科技股份有限公司 京ICP备15007085号-1