SNP-index方法是一种通过计算混池间的基因型频率差异进行标记关联分析的方法,主要是寻找混池之间基因型频率的显著差异,用Δ(SNP-index)统计。Marker与性状关联度越强,Δ(SNP-index)越接近于1。计算方法简述如下: 通过在基因组上选择一定大小的窗口,如100Kb,通过滑窗法在全基因组水平内对窗口内包含的SNP进行计算,...
回归拟合,获得关联的阈值,选择阈值以上的区域作为与性状相关的关联区域。得到关联区域以后,通过注释信息...
Smith-Waterman算法是一种用于序列比对(sequence alignment)的动态规划算法,用于寻找两个序列之间的最优局部相似性。它与全局比对算法(如Needleman-Wunsch算法)不同,Smith-Waterman算法专注于找到输入序列中的局部相似性区域,而不是整个序列的全局比对。 Smith-Waterman算法的主要应用之一是在生物信息学中,用于比对DNA、RNA...
ED算法和SNP-index算法计算SNP位点的比较分析——以拟南芥为例 格式:PDF 页数:6 上传日期:2022-05-21 08:51:02 浏览次数:218 下载积分:2000 加入阅读清单 0% 0% 0% 0% 0%还剩1 页未读,是否继续阅读? 此文档由 jybib105 分享于 2022-05-21...
1、SNP index及△SNP index SNP-index作为主流的BSA定位的算法,最早在2013年被提出(Takagi)。它的基本原理是,构建子代分离群体,经过挑选极端性状构建混池后对SNP进行检测,对各混池进行等位基因频率分析,并与其中一个亲本进行比较。与此亲本不同的基因型所占的比例,即为该位点的SNP-index。从下图可以看到,两个位点...
QTL-seq法 (Takagi et al., 2013a) 即是以水稻为研究模型的BSA经典算法。该算法引入了SNP-index的概念,其基本原理如下:SNP-index分别计算两个混池的基因型频率差异,然后用Δ(SNP-index)统计混池之间基因型频率的显著差异。标记SNP与性状关联度越强,Δ(SNP-index)越接近于1。
ED算法和SNP-index算法是计算SNP位点的2种常用算法。由高通量测序获得拟南芥F_(2)代全基因组测序数据,基于Linux平台对测序数据进行过滤、筛选和比对,通过算法实现结果,比较不同算法检测得到的SNP位点数量和SNP基因型比例。实验结果表明,通过ED算法得到的SNP位点数量更多,分布更广,相对分布密度大于SNP-index算法的,但是...
性状相关侯选区域的选择通过混池的基因型频率差异进行筛选,使用SNP-index关联算法选择候选区域。 (4)根据筛选出的SNP位点,使用软件WebSNAPER设计等位基因特异PCR引物,开发了与不育性状相关的共显性SNP分子标记。设计时要求引物长度为17-25bp,复性温度50-62℃C,GC含量为40-60%,同时,利用引物3’端错配策略将引物3’...
GCBI平台提供Polyphen2和SIFT数据库用于筛选和预测SNP,并且以图形和数据两种形式展现。 GCBI在线分析实验室地址:https://www./gclab/html/index