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56K水稻基因芯片服务,华智五周年优惠限时抢!

       华智与中国农科院黎志康老师团队合作自主开发的56K 水稻SNP芯片,从全球89个国家和地区代表性的3,024份水稻品种全基因组重测序序列信息中挖掘出来,并经我国192个代表性水稻品种中验证。这些标记具有高全基因组覆盖率、高多态性、高基因组位点特异性、高SNP分型质量等特点。自从开发以来,该芯片已经广泛应用于水稻高密度水稻品种DNA指纹图谱、亲缘关系以及遗传多样性分析、划分杂种优势群、育种材料确权、等位基因分型、基因/QTL定位、全基因组关联分析(GWAS)和全基因组预测工作, 主要体现以下五个方面:

一、育种材料的遗传多样性深度评估与材料确权

       育种材料的遗传多样性评估阐明育种材之间的亲源关系,群体结构、遗传相似度,和遗传距离。
       亲本材料之间的遗传多样性评估用于设计高度选择的、最有希望的杂交组合用于构建育种分离群体,做到少而精。
       杂交稻父母本以及优异的父母本品系的遗传多样性评估用于杂交优势群的划分,预测杂种一代表现,从而更有预见性地配制杂交组合。

二、品种保护:优异品种、品系的DNA指纹构建、划分杂种优势群与品种确权

       两个表现型高度相似的品系或品种遗传上可能高度不同,两个遗传上高度相似的品系或品种表现型可能高度不同。 所以基于表现型的品种真实性鉴定和品种确权很不可靠。基于全基因组高密度的SNP标记的品种DNA指纹的品种真实性鉴定和品种确权是最有信服力的,因为每个品种或品系具有独有的DNA指纹。

三、基因定位:等位基因分型、基因/QTL定位分离群体的亲本多态性SNP标记筛选

       在大多数情况下,筛选双亲全基因组多态性标记是分离群体基因/QTL定位的前提条件之一。利用高密度的SNP芯片筛选双亲全基因组多态性标记是最经济有效的方法。

四、全基因组关联分析(GWAS):自然群体GWAS的全基因组SNP标记分型

       目前用于自然群体全基因组关联分析(GWAS)的全基因组SNP标记分型的方主要有两种:高密度芯片分型和简化测序分型。对比简化测序分型,高密度芯片分型的优势体现在同一SNP标记在材料中的数据缺失率很低, 通常在5%以下,而且不需要DNA序列分析。相反,简化测序分型同一SNP在材料中的数据缺失率通常高于50%,而且测序后需要对DNA序列进行分析挖掘SNP。

五、全基因组预测:复杂数量性状全基因组选择的全基因组SNP标记分型

       全基因组选择(genome-wide selection, GWS)是由Meuwissen等人在2001提出来的,是指利用覆盖全基因组的高密度SNP标记对依赖于基因型、受环境影响大和微效基因控制的复杂数量性状的预测。GWS的原理是当SNP标记密度足够高的情况下,所有控制该性状的数量性状位点(QTL)与至少一个SNP标记连锁不平衡或者关联。GWS首先利用基因型和表型均已知的一个训练群体,在标记基因型与表型之间建立一个GWS预测模型,然后对于育种群体中的新生个体,通过其标记基因型预测其表型,并利用预测表型开展选择。这个预测出来的表型通常称为基因组估计育种值(GEBV)。直到2008年,Illumina Infinium SNP芯片的延生, SNP分型成本低于表现型分型成本使得全基因组选择成为可能。未来的趋势是表型鉴定的成本越来越高,而SNP分型成本越来越低。由于大多数重要的性状比如产量、品质、生物和非生物胁迫等,大多数由微效多基因控制,GWS已经成为分子育种的主流,有着广泛的应用前景。SNP芯片分型是全基因组选择模型构建、验证、应用产生所需要的高密度全基因组SNP标记的最佳选择。

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