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測序組裝染色體技術
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測序組裝染色體技術
你有沒有試過在不知道zui終圖案的情況下玩拼圖游戲?這正是一些基因組研究人員在嘗試通過新一代DNA測序數據,拼接成染色體時所面臨的同樣問題。這些染色體能提供基因組組織和結構變異方面的信息,有助于解析進化歷史。為了能拼湊出這些染色體來,科學家們可以通過物理或者遺傳圖譜完成,但是對于許多物種而言,這種指導性的圖譜并不存在。不過現在,一組來自美國伊利諾伊大學的研究人員開發出了一種新方法,能在沒有任何已有物理或遺傳圖譜的情況下,預測出物種染色體的相應組裝。這種方法被稱為輔助染色體組裝(reference-assisted chromosome assembly,RACA),其工作原理就是比較基因組信息和雙末端序列信息。
“我們設計的這種方法靶向基因組,或者說是基因組保守性,嘗試將其進一步融入到進化背景中去,”文章的通訊作者,伊利諾斯大學生物工程系助理教授馬健(Jian Ma,音譯)解釋道,“這樣就能分析出其構架,以及密切相關的其它基因組信息。”
通過BGI研究院科學家們的驗證分析,這一研究組預測出了藏羚羊可能的染色體片段組裝方法,為了完成這一目標,研究組成員利用BGI的SOAPdenovo組裝程序構建出了1434個序列支架,然后重建出了60個羚羊的染色體片段,其中16個片段與牛的染色體片段相似。
“在進行程序處理后,基因組質量得到了明顯的提高,”馬博士解釋道,“染色體片段大量減少,連續性延長,并且可以與其他物種進行比較分析了。而且我們之后也能糾正在這一過程中可能出現的組裝誤差。”
測序組裝染色體技術
這一研究組面臨的主要挑戰之一還在于要找到一種能*評估分析結果,以及檢測其工具的方法,為此研究人員將RACA分析結果,與模擬基因組組裝,以及真實基因組組裝進行了比較,其中真實基因組組裝數據來自約翰霍普金斯大學完成的2012基因組組裝金標準評價(GAGE)。“我們的數據基本上都來自(GAGE)研究,因為這些數據真實,反映了真正的情況,所以可以檢測分析工具,”馬博士說,“我們分析了他們研究中采用的各種組裝結果,結果我們發現,我們可以改善這些結果。”
馬博士表示,現在這項技術可以立即被用于類似Genome 10K之類的項目中,這是2009年發起的一項測定萬種脊椎動物基因組圖譜的項目,其目的在于研究生物多樣性和動物進化的機制。、
“大多數(基因組研究)都在使用NGS技術,因此我們認為這種方法可以用來系統地改善這些新物種基因組質量”,馬博士說。
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