复杂基因组的全基因组多序列比对软件研发和复等位基因的数量遗传学分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31900486
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    16.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0608.生物数据资源与分析方法
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

With the cost decreasing of long reads sequencing, the genomic analysis of population is moving from short reads based variant calling to long reads based whole genome de novo assembly, which is expected to uncover more genomic variants. There are two unsolved problems in the analysis of whole-genome assembly, i) there is no tool available which could provide base-pair resolution, whole genome sequence alignment, ii) a lot of information hidden in the long insertions, uncovered in published pan-genome projects, has not been used for population genetic analysis. We aim to perform the whole genome-wide, base-pair resolution sequence alignment. To achieve this, we introduce a novel, efficient and accurate sequence alignment method. This project will push the population genetics and quantitative genetics study of essential species with a complex genome sequence.
三代测序技术的发展大大降低了全基因组从头拼装的成本和技术难度。群体的全基因测序正在经历从二代到三代测序技术的升级、从着眼于对测序片段到着眼于全基因组比较的分析策略转变,这一技术升级有望揭示更多的基因组多态性信息。目前针对群体从头拼装基因组数据的分析存在两个方面的难度,1:没有工具对从头拼装的全基因组序列进行全局的、单碱基分辨率的序列比对;2:泛基因组项目中发现的插入片段中隐藏着大量的遗传信息没有得到系统的挖掘和分析。本项目面向群体的全基因组从头拼装结果,采用新颖、高效的、准确的序列比对算法来解决复杂基因组的全基因组两两比对和多序列比对难题,用于群体遗传学、数量遗传学的研究。项目的研究成果将对复杂基因组物种在医药、育种、进化等领域的研究有巨大的推动作用。

结项摘要

随着测序技术的进步和成本的降低,越来越多的全基因重测序数据被产生出来。群体的全基因测序正在经历从二代到三代测序技术的升级、从着眼于对测序片段到着眼于全基因组比较的分析策略转变,这一技术升级有望揭示更多的基因组多态性信息。目前针对群体从头拼装基因组数据的分析存在两个方面的难度,1:没有工具对从头拼装的全基因组序列进行全局的、单碱基分辨率的序列比对;2:泛基因组项目中发现的插入片段中隐藏着大量的遗传信息没有得到系统的挖掘和分析。..本项目拼装了都匀毛尖茶树的基因组并产生了高质量的基因组注释。面向群体规模的全基因重测序和全基因组从头拼装结果,基于高质量的全基因组注释,设计新颖、高效的、准确的序列比对算法来解决复杂基因组的全基因组两两比对和多序列比对难题,用于群体遗传学、数量遗传学的研究。..在本项目的支持下,拼接并注释了都匀毛尖的基因组,开发了全基因组多序列比对工具。以本项目为第一标注在GENE发表SCI论文1 篇,申请软件著作权1项。另有合作SCI论文两篇,本项目分别为第2和第5标注...项目的研究成果将对复杂基因组物种在医药、育种、进化等领域的研究有巨大的推动作用。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Chromosome-scale genome assembly of Camellia sinensis combined with multi-omics provides insights into its responses to infestation with green leafhoppers.
茶树染色体规模基因组组装与多组学相结合,有助于了解其对绿叶蝉侵染的反应
  • DOI:
    10.3389/fpls.2022.1004387
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Frontiers in plant science
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
  • 通讯作者:
AnchorWave: Sensitive alignment of genomes with high sequence diversity, extensive structural polymorphism, and whole-genome duplication.
AnchorWave:具有高序列多样性、广泛的结构多态性和全基因组复制的基因组的灵敏比对
  • DOI:
    10.1073/pnas.2113075119
  • 发表时间:
    2022-01-04
  • 期刊:
    Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Song B;Marco-Sola S;Moreto M;Johnson L;Buckler ES;Stitzer MC
  • 通讯作者:
    Stitzer MC
Transcriptome profiling analysis of tea plant (Camellia sinensis) using Oxford Nanopore long-read RNA-Seq technology
使用 Oxford Nanopore 长读长 RNA-Seq 技术对茶树(Camellia sinensis)进行转录组分析
  • DOI:
    10.1016/j.gene.2020.145247
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Gene
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Fen Wang;Zhi Chen;Huimin Pei;Zhiyou Guo;Di Wen;Rong Liu;Baoxing Song
  • 通讯作者:
    Baoxing Song

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

基于蛋白质相互作用网络挖掘物种内的功能相似蛋白质
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    生物物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋宝兴;桑青;王芬;张德礼
  • 通讯作者:
    张德礼

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码