BSA之衍生大法.docx

BSA之衍生大法里约奥运会带来的傅爷及其周边衍生产品，引得各路粉丝竞相模仿，你模仿了吗？还没有模仿没关系，且看哥今日分享的BSA各种新旧“表情包”，满满的干货，拿走不谢！小编：毅竹上周四我们的小编susa推送的BSA-seq技术能做的不止这些! 引起了不少NGS咖的兴趣，感觉好神奇的样子。在这里，由小编我，为各位NGS咖们揭开BSA的神秘面纱。BSA（Bulked Segregant Analysis）：混合分组分析法，又称极端性状混池分析。即通过极端性状混池分析定位性状相关功能基因位点的技术。BSA早在1991年就被提出，最初使用RAPD和RFLPs等传统标记进行定位。近年来，随着NGS技术的发展，SNP标记的开发及测序成本的不断降低，BSA-seq成为QTL定位、功能基因挖掘的强有力工具。目前基于全基因组重测序的BSA方法广泛应用于拟南芥、水稻、玉米、大豆、番茄、黄瓜等物种。成功定位出黄瓜果实长度功能基因，木豆抗枯萎病和抗不育花叶病功能基因、水稻耐盐基因等，受到广大育种家们的热烈追捧。近些年，BSA-seq的技术不断发展，其中来自日本Iwate Biotechnology Research Center的Takaqi团队作出了重要贡献。他们先后研发了MutMap（Abe, A. et al., 2012）、QTL-seq（Takagi, H. et al., 2013）、MutMap+（R Fekih et al., 2013）以及MutMap-Gap（Takagi, H. et al., 2013）等。今天小编带领大家先了解下当下较为流行的两种方法：MutMap和QTL-seq。首先来说MutMap，我们看图说话：图1 MutMap原理图（Abe, A. et al., 2012）如图1，野生型亲本（Wild-type），利用EMS等化学方法诱变产生点突变，得到突变体（Mutant），挑选感兴趣的目标性状突变体进行多代自交，突变体性状稳定后与野生型亲本杂交得到F1代，F1代自交得到F2代。在子代群体中挑取20株以上突变体性状的个体进行混池测序，野生型亲本单个样本建库。以测序得到的野生型亲本一致性序列作为参考序列。计算每个SNP-index，即每个SNP位点不同于参考序列的reads数占总reads的比例，将SNP-index=1的SNP位点作为突变性状的候选位点。当然，除了使用F2代，还可以使用BC、NILs、RIL群体。对于杂交困难物种，也可以用突变体子代池。MutMap研究的材料为点突变产生的突变体且突变性状为质量性状，那接下来介绍的QTL-seq，它所研究的材料、性状更为广泛。对自然存在的感兴趣的极端差异性状材料、数量性状or质量性状，统统拿来。下面请看原理图：图2 QTL-seq原理图（Takagi, H. et al., 2013）如图，首先需要挑选感兴趣的具有极端性状差异的两个材料（如高株和矮株）作为亲本进行杂交，F1后代自交，得到目标性状分离的子代池F2，取F2中极高和极矮个体各自混池测序（图2-a）。对亲本进行重测序得到一致性序列作为参考基因组序列，计算每一个SNP-index（图2-b）。将两个池SNP-index拟合曲线相减，得到SNP-index，将SNP-index显著偏离0的SNP位点作为候选位点（图2-c）。记得有小伙伴问小编，为什么不能用具有极端性状的亲本直接做混池测序，而需要进行杂交构建群体？各位微友是否也有这样的疑问呢？这是因为这两个具有极端性状的亲本亲缘关系可能较远，除了关注的目标性状存在差异之外，其他的基因位点也可能存在差异，对我们准确定位造成噪音干扰。杂交后非目标性状基因位点差异在极端性状的两个子代池中均有分布，然后用两混池的SNP-index相减，获得SNP-index，以此消除目标性状外背景差异的干扰。以下是最近两年利用BSA-seq技术发表的物种，供各位NGS咖参考学习：物种发表刊物研究性状发表时间莴苣Plant journal种子耐高温性2016年黄瓜Scientific reports果实长度2016年木豆Plant biotechnology journal抗枯萎病、不育花叶病2016年鹰嘴豆Plant biotechnology journal百粒重、根干重/植物干重2016年水稻Nature耐盐性2015年番茄Theor Appl Genet果实重量、小室数量2015年甘蓝Molecular breeding花瓣颜色2015年本期MutMap和QTL-seq就简单介绍到这里，有任何问题就请添加我们微信公众号尽情留言，下一个头脑风暴等着你哦。还有更多、更好玩的NGS知识等你get。（悄悄告诉你，MutMap+和MutMap-Gap更好玩，后续小编会为各位继续分享。快快关注我们吧！）参考文献：【1】Abe, A. et al. Genome sequencing reveals agronomically important loci in rice using MutMap. Nature Biotechnology 30, doi:10.1038/nbt.2095(2012).【2】Takagi, H. et al. QTL-seq: Rapid mapping of quantitative trait loci by whole genome resequencing of DNA from two bulked populations. The Plant Journal 74(1), doi: 10.1111/tpj.12105(2013).【3】R Fekih et al. MutMap+: genetic mapping and mutant identification without crossing in rice. PLoS One 8(7), doi:10.1371/journal.pone.0068529(2013)【4】Takagi, H. et al. MutMap-Gap: whole-genome resequencing of mutant F2 progeny bulk com