高效率的简化基因组技术：2b-RAD

     2b-RAD是2012年wang等推出基于II B型限制性内切酶的大规模SNP标记开发和分型的技术（Nature Methods（Wang et al, 2012））。该技术克服了RAD-Seq、GBS等技术的缺点，通过基因组酶切产生等长的33-36bp的酶切标签，标签富集后测序分析，实现全基因组范围高通量SNP筛查和分型分析。

技术特点

·   具有极强的灵活性，标签数目多少可控

·   标签长度一致，PCR时具有一致的扩增效率

·   标签具有位置特异性，不依赖于参考序列和组装结果

·   除可利用共显性标记SNP之外，还可以利用显性标记

·   基于混合泊松分布模型的de novo SNP分型新算法（iML），可有效去除重复序列对分型的干扰，分型准确率明显优于目前已有算法，假阳性降低高达20%

应用领域

·   高密度遗传图谱构建及QTL精细定位

·   群体遗传学研究

·   群体进化分析

·   全基因组关联分析

技术流程

技术指标

·   基因组标签平均密度~2kb

·   标签平均深度≥20X

·   分型准确率≥95%

样品要求

·   物种

待测样品为二倍体生物，对于多倍体物种暂不适用

·   样品需求量

每次样品制备需要1.0µg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数×1.0µg

·   样品DNA浓度

＞25ng/ul，推荐浓度为200ng/ul

·   样品背景

明确的作图群体间的亲缘关系，检测子代个体数≥100

服务周期

获得合格的基因组DNA后60个工作日。

服务完成时提供内容

1. 详细的实验报告；

2. 测序结果；

3. SNP位点分型结果。

生物信息学分析

A. 标准信息分析

a)   基本数据分析

·   数据预处理

·   高质量标签获取

·   标签聚类

b) 高级数据分析

·   基于iML算法的SNP分型

·   标记分离分析

·   遗传图谱构建

B. 定制信息分析

a) QTL定位（需客户提供表型数据）

b) 遗传图谱整合（需客户提供原图谱数据）

c) 全基因组关联分析

参考图示

图一：横轴显示，2b-RAD标签在染色体上的分布非常均匀；纵轴表明，不同位置2b-RAD标签测序深度非常一致。

图二：2b-RAD标签分型策略（共显性标记、显性标记）

图三：QTL定位和关联分析结果

参考文献

[1]   Wang S, Meyer E, McKay J, et al. 2b-RAD: a simple and flexible method for genome-wide genotyping. Nature Methods, 2012, 9: 808-810

[2]   Davey JW, Cezard T, Fuentes-Utrilla P, et al. Special features of RAD sequencing data: inplications for genotyping.Molecular Ecology, 2013, 22(11): 3151-3164.

[3]   Dou J, Zhao X, Fu X, et al. Reference-free SNP calling: Improved accuracy by preventing incorrect calls from repetitive genome regions. Biology Direct, 2012, 7(1):17.

[4]   Jiao W, Fu X, Dou J, et al. High-resolution linkage and quantitative trait locus mapping aided by genome survey sequencing: building up an integrative genomic framework for a bivalve mollusc. DNA Research, 2013, doi: 10.1093/dnares/dst043.

[5]   Fu X, Dou J, Mao J, et al. RADtyping: an integrated package for accurate de novo codominant and dominant RAD genotyping in mapping populations. Plos One, 2013, 8(11): e79960.