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利用全基因组解析(Whole genome profiling,WGP)法进行物理图谱构建时,克隆混池策略及克隆解码率的高低是影响物理图谱构建效果的关键性因素。如何通过调控混合克隆数目,来平衡克隆解码率和测序的成本,是利用WGP法构建物理图谱的亟需解决的问题。本研究利用虾夷扇贝Fosmid文库的部分克隆,使用序列特异性标签的WGP方法,对虾夷扇贝物理图谱构建方法的混池策略及克隆解码率进行了初步研究。通过计算机分别模拟了384 N(N=1,2…24)孔培养板内的克隆混合,计算出了对应混合尺度下BsaXI和FspEI两种酶的克隆解码率。以该模拟数据作为参照,最终分别以4、8、12、16张384孔培养板内的克隆混合构建了克隆超级池;并利用2b-RAD技术构建了基于BsaXI和FspEI两种限制性内切酶的测序文库。通过对酶切标签数据的分析,成功实现了混合池内的克隆解码,且在利用两种酶对应的酶切标签联合解码后,联合解码率达到84%以上。本研究最终确定了由8张384孔培养板混合的混池策略及利用BsaXI和FspEI两种酶切标签进行联合克隆解码,为后期利用WGP方法构建虾夷扇贝物理图谱提供了参考方案。 相似文献
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单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism—SNP)被认为是揭示遗传变异理想的分子标记,近几年来一系列针对高通量测序平台的技术如RAD,GBS,RRLs,2b-RAD等成为非模式生物尤其是水生动物的de novo SNP标记规模开发和大样本群体遗传研究的有利途径。本文从理论上讨论了测序错误和重复序列因素对de novo SNP分型的影响,并利用模式生物拟南芥RAD模拟数据对理论分析进行了验证。通过理论推导和模拟验证发现测序数据量在15～20X左右时单拷贝区域内SNP被检测的概率大于95%,等位基因的支持度不小于2时能够有效屏蔽掉测序错误对SNP分型的影响(假阳性低于2%),这些为实际数据的de novo SNP分型提供了理论上的指导。 相似文献
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