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snp位点测序分析方法,重测序snp位点后续挖掘

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snp 位点都是测序 。只需预测函数，导师说 ， 让我查一下基因的snp-2/的位置就行了，数据库里预测的snp-2/，PCR后测序结果是什么分析?。縈utMap和MutMap 基于SNPindex算法，需要参考基因组 ， 如果目标位点位于参考基因组未组装的gap区域，或者位于参考基因组不具有的序列中，则使用MutMap检测方法无法有效检测到目标突变位 。
1、如何查找某一特定基因的序列以及它的SNP 位点【snp位点测序分析方法,重测序snp位点后续挖掘】直接双向测序，可以根据测序峰值图判断 。如何找到特定基因的序列及其SNP 位点把序列下载下来一个一个找不是个好办法 。你可以用下面的方法先找一个关于这个的相关文献位点，里面必须有详细的方法学描述，简而言之就是引物序列和分型方法描述 。然后用上下游引物进行blast，得到含有这个位点的序列 ， 然后用这个序列告诉你这个序列中有哪些SNP，再根据文章中对分型方法的描述确定位点 。比如如果是Taqman探针法，那就是最简单的 。两种探针对于不同等位基因的区别是SNP 位点 。如果是酶切法，用软件webcutter找出酶的切割点在哪里(在google中搜索webcutter)，然后确定哪个点是SNP 位点 。
2、混合(Pooling 测序虽然成本降低了，但是对于植物育种应用研究来说，还是很高的 。动辄上百组，小植物个体价值低 。经过测试，很可能以后就用不上了 。这时候混样测序是省钱的好办法 。与GWAS或其他精细定位策略相比 ， 混合池测序(Poolseq)实际上是一个初始定位产物，其结果很可能是一个与性状相关的候选区域 。概念:混合样本测序一般选择极端表型或不同目标性状的个体混合构建测序的文库 。
如果该基因与所研究的性状相关，那么在理想情况下，该基因的等位基因频率在具有显着表型差异的混合样本中显着不同 。缺点:影响因素及建议:对于隐性纯合点突变，效果更好 。MutMap和MutMap 基于SNPindex算法，需要参考基因组 。如果目标位点位于参考基因组未组装的gap区域，或者位于参考基因组不具有的序列中，则使用MutMap检测方法无法有效检测到目标突变位点
3、全基因组 测序技术问题1:采用全基因组测序的技术路线提取基因组DNA ， 然后随机中断 ， 电泳回收所需长度(0.2~5Kb)的DNA片段，然后制备基因簇簇或电子扩增EPCR 。最后，插入的片段通过配对(Solexa)或配对(SOLiD)的方式插入 。然后将测得的序列组装成Contig ， Contig可以通过PairedEnd的距离进一步组装成Scaffold，然后组装成染色体 。
常用的程序集有:SOAPdenovo、Trimity、Abyss等 。问题2:采用全基因组重量测序的技术路线提取基因组DNA，用Covaris随机中断，电泳回收所需长度(0.2~5Kb)的DNA片段，然后用接头进行簇制备(Solexa)或EPCR(固体)，最后用PairedEnd(Solexa)或MatePair(固体) 。

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