•   产品定义

            全基因组重测序是指使用高通量测序技术对已有参考基因组序列的某一物种的个体或者群体进行全基因组DNA测序，进而获得大量的遗传变异信息，包括单核苷酸多态性（SNP）、插入缺失（InDel）、结构变异（SV）和拷贝数变异（CNV）等。

            基于检测到的变异能够全方位解析群体的遗传变异程度、遗传结构，推测种群的历史动态，追溯种群选择、驯化及进化事件，挖掘适应性进化相关基因等，从分子层面深入研究该物种的进化历程。同时也能快速发现与动植物重要性状相关的遗传变异，并进一步应用于分子育种中，缩短育种周期。

     图3.1泛基因组的构建

     图3.2泛基因组的组成

    测序方案

    方案一

    方案二

    方案三

    分析内容

    图1.全基因组重测序分析流程图

    产品优势

  •  图2.三代数据鉴定SV

    SV鉴定

        在结构变异的鉴定领域，三代测序技术展现出了其显著的优势。这一优势主要源于其独特的长读长特性，该特性使其能够有效地覆盖并识别基因组中的大片段变异。三代测序技术能够直接跨越并识别基因组中的大片段插入、缺失、倒位等变异，同时减少了对PCR扩增的依赖，从而提高了变异检测的全面性和准确性。

    群体结构“三剑客”

        通过Structure群体结构分析、系统发育分析以及群体主成分分析，研究群体样本之间的亲缘进化关系，三种分析方法的结果可以相互验证。

     图3.群体结构“三剑客”

    连锁不平衡分析与LD单体型

        连锁不平衡（linkage disequilibrium，LD）分析使用r2计算两个标记间的连锁不平衡度。不同的物种、同一物种的不同群体因受到重组、选择、群体类型等的影响，其LD变化情况不同，一般情况下我们会统计LD值衰减到一半的距离。

     图4.连锁不平衡分析与单体型

    种群历史动态分析

        通过基因组碱基变异情况对物种种群历史动态进行分析，能够揭示群体进化过程中的种群大小变化的趋势，一般与较大的地质活动、温度等环境变化相关。有效群体大小的剧烈波动，可以揭示生存环境的变化，其一般与较大的地质活动、温度等环境变化相关。

     图5.有效种群历史大小分析

    选择性清除分析

        选择在物种的遗传变异形成过程中有巨大的贡献，其中“搭便车效应”会对种群水平的分化产生剧烈的影响，由于较强的选择效应，使得一个突变位点相邻DNA上的核苷酸之间的差异下降或消除（selective sweep）。通过分析大量的比较基因组学数据集和大量的SNP集，我们可以确定在野生种到栽培种/地方种的过程中，以及在不同的环境情况下，哪些区域的多态性发生了巨大的改变，检测驯化或环境适应性相关的候选基因，这些基因往往与进化相关的性状也存在关联。在数据层面，选择性清除区域表现为亚群内多态性降低，亚群间差异大，LD大。

     图6.选择清除分析结果展示

    遗传多样性分析

     图7.群体间遗传多样性指数

    基因流分析

     图8.基因流分析

  • Q1 变异检测测序深度如何选择？

        当测序深度为10×以上时，个体对基因组覆盖度约95％，能检测到的个体SNP数约90%。鉴于对较大群体（如GWAS项目）进行SNP检测时低深度数据可以进行缺失推断（个体间存在弥补效应），可提高群体覆盖度，因此建议测序深度不低于5×；而当个体或群体较小时，建议测序深度不低于10×。

        如果对CNV和SV进行检测，需要相应的增大测序深度以SV：≥20×，CNV：≥30×为宜。

     

    Q2 测序个体与参考基因组比对，比对率较低的原因有哪些？

        参考基因组组装质量差、测序物种与参考基因组物种的亲缘关系较远、测序样本的外源污染、测序样本自身变异较大等。

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