群体进化研究是指通过全基因组重测序技术获得某物种自然群体各亚群的基因组信息,
通过与参考基因组比对,得到大量高准确性的SNP、InDel、SV、CNV等变异信息,
然后基于群体变异信息,讨论群体的遗传结构、基因交流情况、物种形成机制以及群体进化动态
等生物学问题, 从而从分子层面深入研究该物种的进化历程。
基于全基因组重测序的群体进化研究,能够最大程度地挖掘出群体内的遗传变异,
可用来追溯群体的进化过程,挖掘进化基因,已广泛应用于许多物种的人工驯化机制研究、
自然选择机制分析和种群历史研究。具有重要的科学理论和实践应用价值。
从材料选取,建库测序,到数据分析,
每一步都需要科学、缜密的设计,以保障高质量研究成果。
利用全基因组重测序技术获得物种自然群体各
亚群的基因组信息,得到大量的SNP、InDel、
CNV等标记信息,随后基于SNP和CNV
标记探讨群体的遗传结构等生物学问题。
分析内容 | 解决问题 |
变异检测 | 准确定位 SNP、Indel、CNV 等变异位点 (Tree、PCA、Structure) |
群体结构分析 | 构建系统进化树,进行 PCA 和遗传结构分析,确定样本间进化关系 |
遗传多样性分析 | 完成群体θπ、θw多态性参数的估算 |
选择性消除分析 | 不同群体进化过程中的选择性消除,揭示与选择相关的关键基因 |
基因功能注释与富集分析 | 统计候选基因分布规律,寻找性状相关的功能基因 |
种群历史分析 | 讨论样本支系之间的分化历史,结合历史事件,可以讲述非常动听的生物学故事 |
基因交流分析 | 为研究群体进化过程中的迁移事件提供思路 |
群体进化研究采用先进的Illumina测序平台,快速、高效地读取高质量的测序数据。
诺禾致源高性能计算平台(High Performance Computing,HPC)采用DELL计算节点和Isilon存储的高效组合,
实现快速稳定的测序数据分析及交付。随着公司业务的发展,高性能计算平台将会持续更新并扩容,
以保证高效的数据处理和安全的数据存储。
至2019年8月,诺禾致源已完成藏猪、金丝猴、绵羊、西域飞蝗、
桃子、小麦等几十个物种的群体进化研究,文章多发表于Nature Genetics、Nature Communications等国际顶级期刊。
“科学的方案设计,严格的质控管理,专业的分析团队,丰富的项目经验,优质的项目服务”,
确保每一个环节都能出色完成,助力科学研究。