2. BSA的原理

BSA(Bulked Segregant Analysis)赎婚,集群分離分析或分離群體分組分析法页屠。
兩個(gè)特點(diǎn):
1. 混池
2. 性狀分離
所以贷揽,BSA可以稱之為分析有性狀分離的群體分析方法美澳。

BSA能做啥竞阐?

性狀控制基因的初步定位

BSA的基本原理

  • 通過具有相對性狀的一對親本雜交僚害,在其任一分離后代群體中硫椰,根據(jù)個(gè)體表型(或基因型)的極端差異,選取一定量個(gè)體贡珊,將其DNA等量混合最爬,構(gòu)建兩個(gè)基因池(pool)。
  • 由于兩個(gè)混池只對性狀做了選擇门岔,這兩個(gè)池表型上是一對相對性狀爱致,遺傳上也只存在目標(biāo)基因(或與其緊密連鎖的區(qū)域)的差異。
  • 兩池間的DNA差異片段即可看做是與目標(biāo)性狀連鎖的分子標(biāo)記寒随。
  • 由于是連鎖糠悯,只能定位到目的基因周圍一定范圍的區(qū)域帮坚,所以是初步定位

BSA的發(fā)展

  • QTL-seq(數(shù)量性狀)
  • MutMap(點(diǎn)突變性狀)
  • InDel-seq(InDel突變性狀)
  • 轉(zhuǎn)錄組BSA

適用性狀

  1. 質(zhì)量性狀:有無的性狀
  2. 數(shù)量性狀:有主效QTL(BSA可分析)互艾;無主效QTL(BSA不可分析)

BSA群體構(gòu)建

  1. 常用群體:F2试和,RILs
  2. 群體分類:
    -暫時(shí)性分離群體:自交或近交后其遺傳組成會(huì)發(fā)生變化,無法永久使用纫普,如F1, F2, BC1群體等阅悍。
    -永久性分離群體:株系內(nèi)個(gè)體間的基因型是相同且純合,自交或近交后遺傳組成不會(huì)改變昨稼,可永久使用节视,如RIL、DH等假栓。

BSA基本步驟

  1. 選擇合適親本構(gòu)建遺傳群體寻行;
  2. 調(diào)查表型,選取極端表型的個(gè)體構(gòu)建DNA混池匾荆;
  3. 對極端混池及親本進(jìn)行高通量測序拌蜘,關(guān)聯(lián)分析;
  4. 結(jié)合物種的參考基因組序列牙丽,對定位區(qū)間基因做功能注釋简卧。

混池測序需要注意的問題

  1. 保證群體適用
  • 最好為F2/Ril/Nil群體
  • 如為BC1或F1群體,親本的目標(biāo)位點(diǎn)必有一個(gè)為雜合位點(diǎn)剩岳,混池間差異較小贞滨,效果一般。
  1. 保證表型鑒定正確
  • 極端表型選擇(5-10%)
  1. 要保證混池間除目標(biāo)性狀外拍棕,無其他性狀差異
  • 保證每個(gè)混池的樣本數(shù)晓铆,保證樣本選取時(shí)的隨機(jī)性和代表性
  1. 要保證足夠的樣本數(shù)
  • 一般建議要求每個(gè)混池的樣本數(shù)達(dá)到30或50,這樣才能保證測序推算得到的基因頻率具有代表性绰播。如果某些實(shí)驗(yàn)無法湊夠足夠的樣本數(shù)骄噪,或表型鑒定存在錯(cuò)誤,那么這個(gè)方法的效果將大打折扣蠢箩。

定位精度的影響因素

  1. 標(biāo)記密度對定位精度的影響逐漸弱化
  • 傳統(tǒng)標(biāo)記時(shí)代链蕊,標(biāo)記數(shù)不足,是限制精度主要因素
  • 高通量標(biāo)記時(shí)代谬泌,標(biāo)記數(shù)已經(jīng)飽和
  1. 染色體片段的重組程度滔韵,成為基因定位精度的決定性因素。
  • 不同物種重組率差異掌实,定位精度不同陪蜻。
  • 不同區(qū)域的片段重組率有差異,同一個(gè)物種不同位置的QTL定位精度也不同贱鼻。

BSA信息分析的原理

  • 精髓:兩個(gè)混池間宴卖,等位基因頻率的差異

如何判定SNP是否關(guān)聯(lián)滋将?

  1. 歐式距離(ED)法
  • 四種堿基作為維度
  • 測序差異造成深度的偏倚
  • 使用頻率代替深度
BSA中的歐式距離計(jì)算方法
  • 越接近目標(biāo)位點(diǎn)的ED值,越接近于1


    越接近目標(biāo)位點(diǎn)症昏,ED值越大
  1. SNP-index法
    SNP index的計(jì)算是對子代池中SNP的一種統(tǒng)計(jì)方法随闽,其原理是利用測序reads對每個(gè)堿基位點(diǎn)的堿基進(jìn)行統(tǒng)計(jì),以某一親本或參考基因組為參考肝谭,統(tǒng)計(jì)子代池中和親本或者參考基因組在某一個(gè)堿基位點(diǎn)相同或者不相同的reads條數(shù)掘宪,計(jì)算不相同reads條數(shù)占總條數(shù)的比例,即為該堿基位點(diǎn)的SNP index分苇。對于有兩個(gè)子代池?cái)?shù)據(jù)的項(xiàng)目添诉,我們會(huì)過濾掉兩個(gè)池中SNP-index均小于0.3的點(diǎn)。對于過濾后的SNP index我們會(huì)利用滑窗口的方式統(tǒng)計(jì)某窗口中所有SNP的SNP-index的平均值作為該窗口的SNP-index医寿,一般默認(rèn)參數(shù)是1Mb的窗口,10kb滑動(dòng)蘑斧。按照上述方法分別計(jì)算兩個(gè)子代池的SNP-index靖秩,然后在計(jì)算兩個(gè)子代池的SNP-index的差值即為delta SNP-index。


    SNP-index計(jì)算方法
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末竖瘾,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市沟突,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌捕传,老刑警劉巖惠拭,帶你破解...
    沈念sama閱讀 206,126評論 6 481
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場離奇詭異庸论,居然都是意外死亡职辅,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 88,254評論 2 382
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門聂示,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來域携,“玉大人,你說我怎么就攤上這事鱼喉⌒惚蓿” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 152,445評論 0 341
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵扛禽,是天一觀的道長锋边。 經(jīng)常有香客問我,道長编曼,這世上最難降的妖魔是什么豆巨? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 55,185評論 1 278
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮灵巧,結(jié)果婚禮上搀矫,老公的妹妹穿的比我還像新娘抹沪。我一直安慰自己,他們只是感情好瓤球,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 64,178評論 5 371
  • 文/花漫 我一把揭開白布融欧。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般卦羡。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪噪馏。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 48,970評論 1 284
  • 那天绿饵,我揣著相機(jī)與錄音欠肾,去河邊找鬼。 笑死拟赊,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛刺桃,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播吸祟,決...
    沈念sama閱讀 38,276評論 3 399
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼瑟慈,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了屋匕?” 一聲冷哼從身側(cè)響起葛碧,我...
    開封第一講書人閱讀 36,927評論 0 259
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎过吻,沒想到半個(gè)月后进泼,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 43,400評論 1 300
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡纤虽,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 35,883評論 2 323
  • 正文 我和宋清朗相戀三年乳绕,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片廓推。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,997評論 1 333
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡刷袍,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出樊展,到底是詐尸還是另有隱情呻纹,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 33,646評論 4 322
  • 正文 年R本政府宣布专缠,位于F島的核電站雷酪,受9級(jí)特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏涝婉。R本人自食惡果不足惜哥力,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,213評論 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧吩跋,春花似錦寞射、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,204評論 0 19
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至梁丘,卻和暖如春侵浸,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背氛谜。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,423評論 1 260
  • 我被黑心中介騙來泰國打工掏觉, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人值漫。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 45,423評論 2 352
  • 正文 我出身青樓澳腹,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親惭嚣。 傳聞我的和親對象是個(gè)殘疾皇子遵湖,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 42,722評論 2 345

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容