Plant genetic diversity analysis is

Plant genetic diversity analysis is an important component in studies of plant genetics, breeding, conservation, and evolution. Such analysis, however, depends on genome sampling with sufficient and informative genetic markers such as single nucleotide polymorphism (SNP), andmany species of interest are lackingof SNP markers. Efforts have been made to develop SNP markers through various approaches such as chip hybridization or targeting specific genomic regions. However, such effortsare expensive and labour intensive, as it is technically difficult to develop SNP markers for a plant species. Plants usually have large complex genomes with abundant sequence repeats and genome duplications. Also, many plant species are non-model plants (i.e., those plants without sequenced genomes), making the SNP discovery more challenging.
Genotyping-by-sequencing (GBS) has recently emerged as a promising genomic approach for exploring plant genetic diversity on a genome-wide scale (Huang et al. 2009; Elshire et al. 2011; Fu and Peterson 2011; Poland and Rife 2012), thanks to the advances in next generation sequencing (NGS) technologies (Bräutigam and Gowik 2010; Metzker 2010). The GBS approach is based on genome reduction with restriction enzymes (Altshuler et al. 2000); does not require a reference genome for SNP discovery; is a combined one-step process of marker discovery and genotyping; and provides a rapid, high throughput, and cost-effective tool for a genome-wide analysis of genetic diversity for a range of non-model species and germplasm sets (Poland and Rife 2012; Fu et al. 2014). These characteristics are advantageous and encouraging for genetic diversity analysis of plants with few informative markers available. The GBS application is more appealing for exploring useful genetic diversity in ex situ plant germplasm, particularly considering 7.4 million accessions of several thousands of non-model species that are conserved worldwide (FAO 2010).
Despite this promising potential, GBS has not been widely applied to analyze plant genetic diversity as yet, and its application still faces many uncertainties and challenges. GBS is still evolving to address many key technical issues. Robust protocols have been advanced to increase genome coverage, new bioinformatics pipelines have been developed for SNP discovery and genotyping, and effective imputations for missing data have been proposed. These developments have provided more choice in GBS application. Also, the current GBS approach has been developed largely based on model plants (i.e., those with sequenced genomes), but plant genetic diversity analyses focus more toward non-model plants. Existing bioinformatics pipelines need to be modified for generating de novocontigs to be used as a reference for SNP discovery and genotyping. Moreover, GBS is conceptually simple, but in practice involves many steps using a range of molecular biology skills and requiring bioinformatics analyses. Thus, an easy-to-follow tool for its application is desired, but largely lacking, for researchers with little experience in NGS researchand bioinformatics analysis.
Here we present a genetic diversity focused GBS (gd-GBS) protocol we have developed and are currently using to analyze plant genetic diversity. Our presentation can serve as both an introduction to GBS and as an easy-to-follow lab guide to assist a researcher through sample preparation, library assembly, sequencing, and extraction of SNPs from high-throughput data for further genetic diversity analysis. Specifically, our presentation starts with an overview of the GBS development, followed by a description of the gd-GBS procedures and an illustration with an application to analyze genetic diversity in 20 flax (Linumusitatissimum L.) accessions, and ends with a discussion of related issues in GBS application. It is our hope that, with the help of the published gd-GBS protocol, researchers can start to take advantage of the power of high-throughput sequencing to analyze genetic diversity, particularly in non-model plants.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์พันธุพืชเป็นส่วนประกอบสำคัญในการศึกษาพันธุศาสตร์ของพืช พันธุ์ อนุรักษ์ และวิวัฒนาการ วิเคราะห์ดังกล่าว แต่ ขึ้นอยู่กับการสุ่มตัวอย่างจีโนมที่มีเครื่องหมายทางพันธุกรรม และข้อมูลเพียงพอเช่นเดี่ยวแตกต่าง (SNP) สนใจพันธุ์ andmany เป็นเครื่องหมายของ SNP lackingof ได้มีความพยายามในการพัฒนาเครื่องหมาย SNP ผ่านวิธีการต่าง ๆ เช่นชิ hybridization หรือกำหนดเป้าหมายพื้นที่ออกเฉพาะ อย่างไรก็ตาม เช่น effortsare แพง และแรงงานมาก มันเป็นเรื่องยากเทคนิคพัฒนา SNP เครื่องหมายสำหรับชนิดพืช พืชมักจะมีขนาดใหญ่ซับซ้อน genomes ทำซ้ำลำดับที่อุดมสมบูรณ์และจีโนมที่ทอาจ นอกจากนี้ หลายพืชสายพันธุ์แบบจำลองพืช (เช่น เหล่าพืช โดย sequenced genomes), ทำการค้นพบ SNP ท้าทายเพิ่มเติม Genotyping โดยลำดับ (GBS) เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้กลายเป็นวิธีการออกแบบแนวโน้มสำหรับการสำรวจความหลากหลายทางพันธุกรรมของพืชในระดับจีโนมทั้ง (Huang et al. 2009 Elshire et al. 2011 ฟูและปิเตอร์สัน 2554 ขอบคุณความก้าวหน้าในรุ่นถัดไปลำดับ (NGS) เทคโนโลยี (Bräutigam และ Gowik 2010 โปแลนด์และ Rife 2555), ทาง Metzker ที่ 2010) วิธี GBS ตามจีโนมที่ลดเอนไซม์จำกัด (Altshuler et al. 2000); ไม่ต้องมีกลุ่มอ้างอิงสำหรับการค้นพบ SNP เป็นกระบวนการขั้นตอนเดียวรวม genotyping และการค้นพบเครื่องหมาย และบริการรวดเร็ว อัตราความเร็วสูง และเครื่องมือที่คุ้มค่าสำหรับการวิเคราะห์จีโนมทั้งของความหลากหลายทางพันธุกรรมที่หลากหลายสายพันธุ์-รุ่นและชุดแหล่ง (โปแลนด์และ Rife 2012 Fu et al. 2014) ลักษณะเหล่านี้มีประโยชน์ และส่งเสริมสำหรับการวิเคราะห์ความหลากหลายทางพันธุกรรมของพืชที่มีเครื่องหมายข้อมูลน้อย แอพลิเคชัน GBS นั้นน่าสนใจสำหรับการสำรวจความหลากหลายทางพันธุกรรมมีประโยชน์ในเช่นแหล่งกำเนิดแหล่งพืช โดยเฉพาะอย่างยิ่งพิจารณา accessions 7.4 ล้านพันหลายพันธุ์-รุ่นที่อนุรักษ์ทั่วโลก (FAO 2010) แม้จะมีศักยภาพแนวโน้ม GBS ยังไม่ได้แพร่หลายใช้ในการวิเคราะห์ความหลากหลายทางพันธุกรรมของพืชที่ยัง และการประยุกต์ใช้ยังคงประสบความไม่แน่นอนและความท้าทายมากมาย GBS มียังคงมีการพัฒนาเพื่อแก้ไขปัญหาทางเทคนิคที่สำคัญมาก โพรโทคอแข็งมีการขั้นสูงเพื่อเพิ่มความครอบคลุมกลุ่ม ท่อ bioinformatics ใหม่ได้รับการพัฒนาสำหรับการค้นพบ SNP และ genotyping และ imputations ที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลหายไปได้รับการเสนอ พัฒนาเหล่านี้ได้ให้เพิ่มมากขึ้นในโปรแกรมประยุกต์ GBS ยัง วิธี GBS ปัจจุบันได้รับการพัฒนาตามพืชรุ่น (เช่น ผู้ที่ มี sequenced genomes), แต่พืชวิเคราะห์พันธุทุ่มเทไปทางพืช-รุ่นใหญ่ ท่อ bioinformatics อยู่ต้องแก้ไขสร้างเด novocontigs จะใช้เป็นการอ้างอิงสำหรับการค้นพบ SNP และ genotyping นอกจากนี้ GBS ทางแนวคิดง่าย แต่ในทางปฏิบัติเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนโดยใช้ช่วงของทักษะอณูชีววิทยา และต้องวิเคราะห์ bioinformatics ดังนั้น เครื่องมือการติดตามสำหรับการประยุกต์ใช้เป็นที่ต้องการ แต่ส่วนใหญ่ขาด สำหรับนักวิจัยมีประสบการณ์น้อยใน NGS researchand bioinformatics วิเคราะห์ ที่นี่เรานำเสนอความหลากหลายทางพันธุกรรมที่มุ่งเน้นการโพรโทคอ GBS (gd GBS) เราได้พัฒนา และกำลังใช้การวิเคราะห์ความหลากหลายทางพันธุกรรมของพืช งานนำเสนอของเราสามารถให้บริการทั้งสองแนะนำ GBS และ เป็นการปฏิบัติการตามคู่มือเพื่อช่วยให้นักวิจัยผ่านการเตรียมตัวอย่าง ไลบรารีแอสเซมบลี ลำดับ และสกัด SNPs จากข้อมูลความเร็วสูงสำหรับการวิเคราะห์ความหลากหลายทางพันธุกรรมเพิ่มเติม เฉพาะ งานนำเสนอของเราเริ่มต้น ด้วยภาพรวมของการพัฒนา GBS ตาม ด้วยคำอธิบายของ gd GBS ขั้นตอนและภาพประกอบกับโปรแกรมประยุกต์การวิเคราะห์ความหลากหลายทางพันธุกรรมใน 20 accessions แฟล็กซ์ (Linumusitatissimum L.) และจบลง ด้วยการอภิปรายประเด็นที่เกี่ยวข้องในโปรแกรมประยุกต์ GBS มันเป็นความหวังของเราที่ ด้วยความช่วยเหลือของโพรโทคอเผยแพร่ gd-GBS นักวิจัยสามารถเริ่มการใช้ประโยชน์จากพลังของเร็วลำดับการวิเคราะห์ในแบบจำลองพืช พันธุ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์พืชหลากหลายทางพันธุกรรมเป็นองค์ประกอบที่สำคัญในการศึกษาพันธุศาสตร์พืชเพาะพันธุ์การอนุรักษ์และวิวัฒนาการ การวิเคราะห์ดังกล่าว แต่ขึ้นอยู่กับการสุ่มตัวอย่างจีโนมที่มีเครื่องหมายทางพันธุกรรมที่เพียงพอและให้ข้อมูลเช่นเบื่อหน่ายหลายรูปแบบเดียว (SNP) andmany สายพันธุ์ที่น่าสนใจเครื่องหมาย SNP lackingof มีความพยายามที่จะพัฒนาเครื่องหมาย SNP ผ่านวิธีการต่างๆเช่นการผสมพันธุ์ชิปหรือกำหนดเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงภูมิภาคจีโนม แต่อย่างไรก็ตามยังมี effortsare ราคาแพงและแรงงานเข้มข้นในขณะที่มันเป็นเรื่องยากในทางเทคนิคในการพัฒนาเครื่องหมาย SNP สำหรับพืชสายพันธุ์ พืชมักจะมีจีโนมที่ซับซ้อนขนาดใหญ่ที่มีความอุดมสมบูรณ์ซ้ำลำดับจีโนมและซ้ำซ้อนกัน นอกจากนี้ยังมีพืชหลายชนิดเป็นพืชที่ไม่ใช่รูปแบบ (เช่นพืชเหล่านั้นโดยไม่ต้องจีโนมติดใจ) ทำให้การค้นพบ SNP ที่ท้าทายมากขึ้น.
Genotyping โดยลำดับ (GBS) ได้โผล่ออกมาเมื่อเร็ว ๆ นี้เป็นวิธีการที่จีโนมที่มีแนวโน้มสำหรับการสำรวจพืชหลากหลายทางพันธุกรรมใน ระดับจีโนมทั้ง (Huang et al, 2009. Elshire et al, 2011. Fu และปีเตอร์สัน 2011 โปแลนด์และอุดม 2012) ขอบคุณความก้าวหน้าในลำดับรุ่นถัดไป (NGS) เทคโนโลยี (Bräutigamและ Gowik 2010 Metzker 2010) วิธี GBS จะขึ้นอยู่กับการลดลงของจีโนมที่มี จำกัด เอนไซม์ (Altshuler, et al. 2000); ไม่จำเป็นต้องมีจีโนมของการอ้างอิงสำหรับการค้นพบ SNP; เป็นรวมกระบวนการขั้นตอนหนึ่งของการค้นพบเครื่องหมายและ genotyping; และให้อย่างรวดเร็วผ่านสูงและเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์จีโนมทั้งความหลากหลายทางพันธุกรรมสำหรับช่วงของสายพันธุ์ที่ไม่ใช่รูปแบบและชุดพันธุ์ A (โปแลนด์และอุดม 2012; Fu et al, 2014). ลักษณะเหล่านี้เป็นประโยชน์และให้กำลังใจในการวิเคราะห์ความหลากหลายทางพันธุกรรมของพืชที่มีเครื่องหมายข้อมูลไม่กี่ใช้ได้ การประยุกต์ใช้แหล่งบงกชใต้เป็นน่าสนใจมากขึ้นสำหรับการสำรวจความหลากหลายทางพันธุกรรมที่มีประโยชน์ในอดีตเชื้อพันธุกรรมพืชแหล่งกำเนิดโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณา 7,400,000 สายหลายพันของที่ไม่ใช่รูปแบบสายพันธุ์ที่ได้รับการอนุรักษ์ทั่วโลก (FAO 2010).
แม้จะมีศักยภาพนี้ GBS ยังไม่ได้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลาย การวิเคราะห์พืชหลากหลายทางพันธุกรรมเป็นยังและการประยุกต์ใช้ยังคงเผชิญความไม่แน่นอนและความท้าทายหลาย GBS ยังคงพัฒนาเพื่อแก้ไขปัญหาทางเทคนิคต่างๆที่สำคัญ โปรโตคอลที่มีประสิทธิภาพได้รับการก้าวเข้าสู่การเพิ่มความครอบคลุมจีโนมท่อชีวสารสนเทศใหม่ได้รับการพัฒนาสำหรับการค้นพบและ SNP genotyping และ imputations ที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลที่ขาดหายไปได้รับการเสนอ การพัฒนาเหล่านี้ได้จัดให้มีทางเลือกมากขึ้นในการประยุกต์ใช้ GBS นอกจากนี้วิธีการ GBS ปัจจุบันได้รับการพัฒนาส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับรูปแบบพืช (เช่นผู้ที่มีจีโนมลำดับ) แต่ความหลากหลายทางพันธุกรรมของพืชวิเคราะห์มุ่งเน้นมากขึ้นต่อพืชที่ไม่ใช่รูปแบบ ที่มีอยู่ในท่อชีวสารสนเทศต้องมีการแก้ไขสำหรับการสร้าง novocontigs ที่จะนำมาใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับการค้นพบ SNP genotyping และ นอกจากนี้แหล่งบงกชใต้เป็นแนวคิดที่เรียบง่าย แต่ในทางปฏิบัติที่เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนใช้ช่วงของทักษะอณูชีววิทยาและต้องวิเคราะห์ชีวสารสนเทศ ดังนั้นจึงง่ายต่อการปฏิบัติตามเครื่องมือสำหรับการประยุกต์ใช้เป็นที่ต้องการ แต่ส่วนใหญ่ขาดสำหรับนักวิจัยที่มีประสบการณ์น้อยใน NGS การวิเคราะห์การวิจัยทางการรส.
ที่นี่เรานำเสนอความหลากหลายทางพันธุกรรมที่มุ่งเน้น GBS (GD-GBS) โปรโตคอลที่เราได้มีการพัฒนาและมีอยู่ในปัจจุบัน โดยใช้การวิเคราะห์พืชหลากหลายทางพันธุกรรม นำเสนอของเราสามารถทำหน้าที่เป็นทั้งการแนะนำให้ GBS และเป็นที่ง่ายต่อการปฏิบัติตามคำแนะนำในห้องปฏิบัติการเพื่อช่วยนักวิจัยผ่านการเตรียมความพร้อมตัวอย่างประกอบห้องสมุดลำดับและการสกัด SNPs จากข้อมูลสูงผ่านสำหรับการวิเคราะห์ความหลากหลายทางพันธุกรรมเพิ่มเติม โดยเฉพาะการนำเสนอของเราเริ่มต้นด้วยภาพรวมของการพัฒนา GBS ตามด้วยรายละเอียดของขั้นตอนการ GD-GBS และภาพประกอบกับการประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ความหลากหลายทางพันธุกรรมใน 20 แฟลกซ์ (Linumusitatissimum L. ) สายและจบลงด้วยการอภิปรายของที่เกี่ยวข้อง ปัญหาในการประยุกต์ใช้ GBS มันเป็นความหวังของเราว่าด้วยความช่วยเหลือของการตีพิมพ์โปรโตคอล GD-GBS นักวิจัยสามารถเริ่มต้นการใช้ประโยชน์จากพลังของสูง throughput ลำดับในการวิเคราะห์ความหลากหลายทางพันธุกรรมโดยเฉพาะอย่างยิ่งในพืชที่ไม่ใช่รูปแบบ