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全基因組重測(cè)序（Whole Genome Sequencing，WGS）是對(duì)已知基因組序列的物種的不同個(gè)體或群體進(jìn)行全基因組重新測(cè)序，通過(guò)與原有基因進(jìn)行比較，得到豐富的全基因組變異信息，并在個(gè)體或群體水平上進(jìn)行生物信息分析。
Illumina 高通量測(cè)序平臺(tái)
全基因組重測(cè)序可以檢測(cè)單核苷酸多態(tài)性（SNP）、插入缺失（InDel）、拷貝數(shù)變異（CNV）、染色體結(jié)構(gòu)變異（SV）等，發(fā)現(xiàn) DNA 變異與某一表型（例如某種疾?。┲g的聯(lián)系。由于不需要重新從頭拼接，因此僅需要相對(duì)較小的數(shù)據(jù)量，通過(guò)基因組比對(duì)（Mapping）的方式得到個(gè)體序列變化的信息。隨著測(cè)序成本的降低和分析技術(shù)的成熟，目前全基因組重測(cè)序在人類(lèi)和動(dòng)植物遺傳學(xué)研究中已有廣泛應(yīng)用。
- 十余年樣本處理經(jīng)驗(yàn)；
- 豐富的易降解樣本處理經(jīng)驗(yàn)；
- 多層樣本質(zhì)量控制，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量；
- 豐富的樣本處理經(jīng)驗(yàn)，涉及組織、細(xì)胞、全血、血清、血漿、FFPE 等各類(lèi)實(shí)驗(yàn)樣本；
- 涵蓋腫瘤、遺傳病、復(fù)雜疾病、遺傳育種等各個(gè)領(lǐng)域，協(xié)助客戶(hù)在 Nature、Nat Genet、Nat Med、J Clin Oncol、Leukemia、PNAS、Cell Res 等高水平期刊發(fā)表論文 100+ 篇（累計(jì)到 2019 年 6 月）。
- 樣本類(lèi)型：DNA、組織、細(xì)胞、全血等；
- DNA 總量：DNA≥ 2 μg；濃度：DNA≥ 50 ng/μl；要求主帶清晰，無(wú)降解，濃度大于 50ng/ul，總量大于 1ug，OD260/OD280 =1.8~2.0，OD260/OD230=1.5 ~2.2。
- 測(cè)序深度：通常≥30X，視具體項(xiàng)目需求而定；
- 測(cè)序讀長(zhǎng)：2*150bp。
案例一：全基因組關(guān)聯(lián)分析揭示大豆農(nóng)藝性狀的遺傳網(wǎng)絡(luò)
不同復(fù)雜性狀間的耦合是分子設(shè)計(jì)育種的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。作物的產(chǎn)量、品質(zhì)等大都是多基因控制的復(fù)雜性狀，由于受到一因多效和遺傳連鎖累贅的影響，使某些性狀在不同材料和育種后代中協(xié)同變化，呈現(xiàn)耦合性相關(guān)。解析大豆復(fù)雜性狀間耦合的遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，明確關(guān)鍵調(diào)控單元，對(duì)于高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)大豆新品種的培育具有重要意義。
材料和方法：對(duì) 809 份大豆栽培材料進(jìn)行了重測(cè)序（平均深度為 8.3×），并對(duì)其遺傳多樣性進(jìn)行了分析，明確了這些材料的群體結(jié)構(gòu)。進(jìn)而，對(duì)這 809 份材料的 84 個(gè)產(chǎn)量和品質(zhì)性狀進(jìn)行了連續(xù)多年多點(diǎn)的觀測(cè)。進(jìn)一步，該團(tuán)隊(duì)利用全基因組關(guān)聯(lián)分析并結(jié)合新開(kāi)發(fā)的上位性效應(yīng)檢測(cè)方法，對(duì) 84 個(gè)性狀的調(diào)控位點(diǎn)進(jìn)行了系統(tǒng)的全基因組掃描，解析不同農(nóng)藝性狀之間的內(nèi)在遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。
1、鑒定出 84 個(gè)性狀的 245 個(gè)顯著性關(guān)聯(lián)位點(diǎn)
▲圖 1：大豆株高的 GWAS。【a】809 個(gè)大豆品種株高的分布；【b】 所有品種 GWAS 的結(jié)果，在 GWAS 結(jié)果中，已知的基因 DT1 和 E2 都被鑒定出來(lái)；【c】株高的 Q - Q 圖；【d】DT1 等位基因分組后株高的變化。已知的基因 DT1 將 809 份親本分為兩個(gè)亞組，具有不同的株高平均值；【e】 使用 DT1 亞組進(jìn)行 GWAS 的結(jié)果；【f】DT1 亞組進(jìn)行 GWAS 的 Q - Q 圖；【g】DT1 亞群內(nèi)不同 DT2 基因型分組后的株高變異；【h】 使用 dt1 亞組進(jìn)行 GWAS 的結(jié)果；【i】dt1 亞組進(jìn)行 GWAS 的 Q - Q 圖；水平虛線(xiàn)表示 GWAS 的顯著閾值（2 × 10–7）。
2、脂肪酸和脂代謝相關(guān)的基因
▲圖 2：大豆脂肪酸含量遺傳調(diào)控的初步探討?！綼】候選基因參與脂肪代謝途徑，主要參與大豆種子中脂肪酸（FA）合成的變異；虛線(xiàn)代表多個(gè)反應(yīng)步驟；【b】總脂肪含量與高油含量等位基因數(shù)目的關(guān)系圖；【c】低緯度和高緯度地區(qū)種質(zhì)的總 FA 含量；【d】低緯度和高緯度群體中高油等位基因的比例。
對(duì)于油含量相關(guān)性狀，共鑒定到 24 個(gè)脂肪酸代謝相關(guān)和 21 個(gè)脂代謝相關(guān)的基因，它們分別參與了不同的重要酶促反應(yīng)。深入分析發(fā)現(xiàn)這些基因是通過(guò)加性效應(yīng)共同調(diào)控多個(gè)大豆油脂性狀的形成。
3、大豆不同性狀間的遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)
圖 3：大豆不同性狀間的遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)；節(jié)點(diǎn)表示性狀及其對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)位點(diǎn)；不同性狀關(guān)聯(lián)位點(diǎn)之間的邊由 LD 決定；涉及 Dt1，Dt2，E1，E2，Ln，F(xiàn)an 和 Fap 的位點(diǎn)用實(shí)線(xiàn)圈表示，未知的位點(diǎn)用虛線(xiàn)圈表示。
這些關(guān)聯(lián)位點(diǎn)揭示了不同性狀間相互耦合的遺傳基礎(chǔ)。根據(jù)連鎖不平衡分析，發(fā)現(xiàn) 115 個(gè)關(guān)聯(lián)位點(diǎn)可相互連鎖，并將所觀測(cè)的 51 個(gè)性狀聯(lián)系起來(lái)，形成復(fù)雜的多性狀多位點(diǎn)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，該遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)很好地解釋了不同性狀間的耦合關(guān)系。研究還發(fā)現(xiàn)其中 23 個(gè)關(guān)聯(lián)位點(diǎn)起到了重要節(jié)點(diǎn)作用，對(duì)不同性狀的形成起到關(guān)鍵調(diào)控作用，并對(duì)其中部分位點(diǎn)在不同性狀耦合中的作用進(jìn)行了驗(yàn)證。
Fang C , Ma Y , Wu S , et al. Genome-wide association studies dissect the genetic networks underlying agronomical traits in soybean[J]. Genome Biology, 2017, 18(1):161. (IF=14.028).
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