大豆-三十一个野生和驯化重测序揭示

三十一个野生和驯化大豆重揭示多态性和选择的模式（2010NG）Resequencingof31wildandcultivatedsoybeangenomesidentifiespatternsofgeneticdiversityandselection：报导了大规模的大豆中全组范围的遗传变异模式。用第二代Illumina系统对17个野生和14个驯化进行了平均5X的，覆盖了全组>90%的区域。比较了野生大豆和驯化大豆中的遗传变异模式，并且发现野生大豆具有更高的多态性。在大豆组中鉴定出了很高的连锁程度，因此在大豆育种时，用marker标记的方法要比图位克隆的方法更为容易。报导了连锁区的位置和分布，并且鉴定出了205,614个可能对QTL研究和关联性研究有帮助的SNP位点。这些所提供首先研究了野生大豆和驯化大豆之间的遗传差异，表明野生大豆之间差异很大，驯化大豆之间的差异较小。其次寻找了大豆组中连锁程度很高的区域，在其中找到了可以用于遗传育种的SNP通过Fst窗口滑动，找到了驯化群体与野生群体之间差异较大的区域，同时用多态性作为对17个野生和14个驯化进行了平均5X的。对一个野生进行了80X的。数据分析过程：比对和寻找SNP；群体建树，Structure、PCA等分析DaDi模拟了包含瓶颈的驯化历史；寻找连锁区域；寻找野生群体对驯化群体的渐渗区域；SNP多态性和Fst的计算；通过四重简并位点来寻找geneduplication，并用MK检验来比较发生duplicaton之间的差异。五十个栽培和野生水稻的重提供了鉴定重要农艺性状相关的分子标记（2011NBT）Resequencing50accessionsofcultivatedandwildriceyieldsmarkersforidentifyingagronomicallyimportantgenes：水稻是一种在驯化过程中经历了大量表型与生理变化的主要谷类。从水稻主要群体中选取了40个驯化和10个它们的野生祖先，原始数据达到平均15X覆盖度。我们探究了水稻中的组范围遗传变异模式并且获得了6.5million个高质量的SNP位点（在任何一个中没有信息的位点都被删除了）。使用这些群体的SNP数据，鉴定出了上千个在驯化中多态性很低但在野生群体中较高的，这些代表了在候选的要进行功能验证。鉴定的这些分子标记为将来的水稻育种和农艺相关的鉴定在得到SNPsIndels之后，开始对野生水稻和栽培水稻的群体结构进行研究，认为一年通过鉴定多态性在栽培种中很低，但在野生水稻中很高的方法，鉴定了一些与驯化有关的区域。有四十个栽培种，十个野生种，平均深度在18X左右。其中栽培种包含了多数据分析流程：比对和SNP的鉴定；常规的群体分析，包括Pi，Fst等等；通过鉴定多态栽培水稻单次的分子（2011Molecularevidenceforasingleevolutionaryoriginofdomesticated：亚洲水稻，Oryzasativa，是世界上最为古老和重要的谷类作物之一。尽管在水稻的上仍存在争议，水稻被公认在约9,000年前驯化而来。单次模型表明亚洲水稻的两个亚种，粳稻和籼稻，是从其祖先种O.rufipogon中驯化而来。然而，多次模型提议这两存在很强列的遗传差异和一些表型差异，多次模型获得了的支持。通过对水稻8号、10号和12号上的630个片段的重，重新检验了栽培水稻的进化历史。用获得的SNPs在这些上找到了栽培水稻中20个假定的选择扫荡区域。用基于扩散理论的方法和SNPs数据对群体历史的模拟为栽培水稻单次的模型提供了强有力的。对以往过的数据使用系统进行了溯祖分析，结果也支持叶轴水稻的单次。最终鉴定出水稻驯化的时间约为8,200到13,500年以前，这个结果依赖与所使用的分子钟，得到的结果与考古学已知的长江流域首次驯选取了上部分进行了重，每个大概有两百五十Kb的序列长度。DaDi进行群体历史的模拟，分别用扫荡区域与非扫荡区域的数据进行模拟，结果都显示单次的模型有更高的可能性。作者还用Beast的方法对已经过的数据进行群体模拟，结果也显示单次具有更高籼稻测了20个，晚熟粳稻测了16个，野生水稻测了20个数据分析流程：首先是寻找扫荡区域，用了两种方法同时寻找，比较特殊的是用了频谱的方法；用DaDi对群体历史进行了模拟，比较奇怪的是，作者只是用DaDi对不同模型进行评估，并没有采用DaDi得到的时间等参数；最后用beast对已的数据进行了重新水稻的组遗传图谱揭示了栽培水稻的（2012NATURE）Amapofricegenomevariationrevealstheoriginofcultivated：谷类的驯化是长期不断的选择尝试，它极大的推进了人类的文明。栽培水稻的驯化是历史上最重要的前进标志之一。然而它的和驯化过程一直都存在很大的争议。对446个来自各地的栽培水稻祖先（Oryzafipogon）野生水稻进行了重，将它们与,83个驯化的粳稻籼稻一起建立了一个全面的水稻组遗传图谱。通过对选择信号的寻找，鉴定了55个在驯化中经历了选择扫荡的区域。对驯化扫荡区域和全组范围的深度研究表明粳稻是从中国南方的珠江区域首次驯化的，籼稻则是由粳稻与东南亚当地的野生到杂交而产生的后代。从高精度的遗传图谱中研究了与驯化相关的性状。本研究为水稻的育种提供了重要的资源，为水稻驯化研究提供了一个有效的组学方法首先是对野生水稻群体进行了细致的研究，将野生水稻分为三类，这三类水稻主要按照地理位置分开。其次将栽培水稻与野生水稻放在一起进行全组水平上的系统发育关系的研究，结果表然后在全组水平上寻找驯化区域，用驯化区域来建立系统发育关系，结果表明栽培水稻都与中国的野生水稻群体更近。针对全组和驯化区域的不同结果，提出籼稻是粳稻针对栽培水稻的地理位置，作者用不同地理位置的野生水稻与其做比较，得到广西是栽培水稻直接的地理位置。最后进行了水稻栽培的实验，将性状与QTL位点联系起来材料与方法对446个野生水稻进序，深度为对15个外类群进行了深度，深度为采用了1,083个之间的栽培水稻数据，深度为1X；对一个野生进行了100X的，并且进行了组装。数据处理流程包括：比对Reads到组；寻找SNP；进行群体分析，Pi、Fst、主成分水稻品14个农艺性状的研究（2010Genome-wideassociationstudiesof14agronomictraitsinrice：揭示谷类品种适应不同的农业气候的遗传机制对世界的食物安全非常重要。在517个水稻中鉴定了约3.6million的SNPs，并且用新的算法构建了一个高密度的水稻组单倍型图谱。利用GWAS方法研究了水稻中的籼稻亚种的14个农艺性状。通过GWAS找到的位点解释了36%的性状是如何偏离的。其中由六个位点的峰值与之前已经鉴定出的紧密相连。这项工作为水稻研究和育种提供了一个基础的资源，同时证明了第二代技术和GWAS相对于传统的双亲杂交图谱技术可以更有力的研究水稻中复杂在做了SNPs的鉴定之后