全基因组测序（WGS）SNP系统发育树

信息概要

全基因组测序（WGS）SNP系统发育树是一种基于单核苷酸多态性（SNP）的高分辨率分子标记技术，通过对生物体全基因组范围内的SNP位点进行分析，构建系统发育树以揭示物种或个体的遗传关系、进化历史和群体结构。该技术广泛应用于病原体溯源、物种鉴定、种群遗传学研究和育种改良等领域。其检测重要性在于能够提供高精度的遗传变异信息，为疾病防控、生物多样性保护和农业育种等提供科学依据。

检测项目

SNP位点检测，等位基因频率分析，杂合度计算，群体遗传结构分析，系统发育树构建，遗传距离计算，亲缘关系鉴定，群体分化指数（Fst）分析，连锁不平衡分析，选择压力检测，基因组多样性评估，单倍型分析，基因流分析，近交系数计算，突变率估算，基因组扫描，适应性进化分析，功能注释，表型关联分析，环境适应性评估

检测范围

人类基因组，动物基因组，植物基因组，微生物基因组，病毒基因组，细菌基因组，真菌基因组，古DNA，环境DNA，转基因生物，濒危物种，家畜品种，农作物品种，水产养殖品种，野生动物，病原体，肠道微生物组，土壤微生物组，海洋微生物组，极端环境微生物

检测方法

全基因组DNA提取：采用磁珠法或酚氯仿法提取高质量基因组DNA。

文库构建：使用片段化、末端修复和接头连接等步骤制备测序文库。

高通量测序：基于Illumina或PacBio平台进行全基因组测序。

数据质量控制：通过FastQC等工具评估原始数据质量。

序列比对：使用BWA或Bowtie2将测序reads比对到参考基因组。

SNP calling：通过GATK或SAMtools识别SNP位点。

基因型分型：基于测序数据确定每个个体的基因型。

群体遗传分析：使用PLINK或ADMIXTURE分析群体结构。

系统发育树构建：基于最大似然法或邻接法构建进化树。

选择压力分析：通过dN/dS比值或Tajima's D检测正选择。

功能注释：利用ANNOVAR或SnpEff对SNP进行功能预测。

可视化分析：使用R或Python绘制遗传结构和进化关系图。

统计检验：应用卡方检验或Fisher精确检验分析等位基因分布。

机器学习分析：采用随机森林或支持向量机进行模式识别。

数据整合：将遗传数据与表型或环境数据进行关联分析。

检测仪器

Illumina NovaSeq 6000，PacBio Sequel II，Nanopore GridION，Qubit荧光计，Agilent 2100生物分析仪，Covaris破碎仪，Thermo Fisher离心机，PCR仪，电泳仪，Nanodrop分光光度计，自动化液体处理工作站，恒温培养箱，超低温冰箱，生物安全柜，冷冻干燥机，显微镜

北检院部分仪器展示