摘要：
全基因组选择（Genomic selection, GS）是一种利用覆盖全基因组的高密度标记进行选择育种的新方法，可通过早期选择缩短世代间隔，提高育种值（Genomic Estimated Breeding Value, GEBV）估计准确性等加快遗传进展，尤其对低遗传力、难测定的复杂性状具有较好的 阅读全文
摘要：
这是组学数据（现在还只是基因组/转录组）在农业领域的标志性应用，区别于基础研究的科技服务，我把它归为应用层面的科技服务。 这方面的公司不多，尤其是国内，这跟国内种企的状况是息息相关的，市场不是很大，需求不高。因为它的服务对象大多数就是种企，严格来说，是传统种企，因为国内大部分企业还是不具备分子育种平 阅读全文
摘要：
[toc] 1. BSA（bulk segregant analysis） 针对表型差异明显，质量性状或主效基因控制性状。 检测到的两混池间DNA差异片段即为候选区域，可进一步定位到目标性状相关的基因或标记。 但是最好不要选择简化基因组进行BSA，因为简化基因组测序捕获到的基因组区域有限，若变异区域 阅读全文
摘要：
实验材料 构建的群体，或自然群体，如各地方品种。 RAD文库构建 提取DNA后，构建文库，简要步骤如下： ① 限制性内切酶TaqＩ酶切； ② 连接P1接头； ③ DNA随机打断片断化； ④ 目的片段回收与末端修复； ⑤ 连接P2接头； ⑥ RAD片段富集； ⑦ 上机测序。 参考： "Rapid an 阅读全文
摘要：
[toc] 两种算法 1. 欧氏距离（ED）算法 mut与wt分别代表突变型混池、野生型混池，A、C、G、T表示标记位点各突变型所占测序reads的比例，对于二倍体来说，大部分标记只有两种突变型。 MMAPPR，ED法是其中一个环节，通过计算不同混池间各突变型的频率距离，采用距离差异来反映标记与目标 阅读全文
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原理 GWAS 的主要方法学依据是归纳法中的共变法，是探究复杂因果关系最主要的科学思维和方法。所谓共变法，是通过考察被研究现象发生变化的若干场合中，确定是否只有一个情况发生相应变化，如果是，那么这个发生了相应变化的情况与被研究现象之间存在因果联系。GWAS是利用连锁不平衡（Linkage Diseq 阅读全文
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农业的组学技术应用虽然落后于人的研究，这是什么意义的问题，但有时农业基因组有自己无可比拟的优势，那就是材料。下面介绍GWAS应用。 GWAS(Genome wide association study)，即全基因组关联分析，是通过扫描基因组中数以百万计的单核苷酸多态性（single nucleoti 阅读全文
摘要：
背景 Kmer是基因组组装算法中经常接触到的概念，简单来说， Kmer就是长度为k的核苷酸序列 。一般长短为m的reads可以分成 m k+1 个Kmer。Kmer的长度和阈值直接影响到组装的效果。 Denovo组装流程： 。 组装测序策略：根据基因组大小和具体情况选择个大概的k值，构建contig 阅读全文
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编码 解析 Python assert（断言）用于判断一个表达式，在表达式条件为 False 的时候触发异常。 断言可以在条件不满足程序运行的情况下直接返回错误，而不必等待程序运行后出现崩溃的情况。 Ref： "https://www.runoob.com/python3/python3 asser 阅读全文
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[toc] 一、iMetaLab简介 宏蛋白组学是个非常小众的领域，即使从事的学者也并非专门做这个，大多是作为系统生物学的延伸研究。业界有几个比较有影响力的研究团队，一是比利时根特大学的 "(COMPOMICS)" 团队，开发了有代表性的宏蛋白分析工具如 "Unipept" 、 "MetaProte 阅读全文