条斑紫菜(Pyropia yezoensis)贝壳丝状体黄斑病给育苗产业造成危害,但目前对健康状态下的菌群结构及其发病后变化仍缺乏认识。本研究基于第二代测序技术和16S r RNA序列分析,对健康和患病丝状体的细菌组成与变化进行比较。测序共产生1....条斑紫菜(Pyropia yezoensis)贝壳丝状体黄斑病给育苗产业造成危害,但目前对健康状态下的菌群结构及其发病后变化仍缺乏认识。本研究基于第二代测序技术和16S r RNA序列分析,对健康和患病丝状体的细菌组成与变化进行比较。测序共产生1.6Gb配对末端序列,获得了第一个高通量的条斑紫菜贝壳丝状体细菌群落数据集。通过数据分析共识别出7,833种可操作分类单元(operational taxonomic units,OTUs),比对确定为18个细菌门。相对于健康样本,黄斑病丝状体样本的微生物多样性显著增加。主坐标分析和非加权组平均法(unweighted pair group method using arithmetic average,UPGMA)聚类均将健康和黄斑病丝状体分成不同的组,且健康组样本间的距离明显小于黄斑病组。上述结果说明,健康贝壳丝状体保持着相似的微生物群落结构,而患病后的丝状体则发生了不同的变化;健康样本和黄斑病样本组间差异显著的细菌属有39个,其中29个在健康样本中的相对丰度明显高于病患组样本。本研究从菌群生态角度分析了健康贝壳丝状体微生物菌群结构、发病后菌群的变化及其对丝状体生长的潜在作用,为丝状体病害的检测和预防提供有价值的信息。展开更多
全基因组关联研究(Genome-wide association study,GWAS)是人类复杂疾病研究的重要组成部分之一,在群体水平检测全基因组范围的遗传变异与可观测性状间的遗传关联。传统的GWAS是以芯片(Array)技术获得高密度的遗传变异,尽管硕果累累,但...全基因组关联研究(Genome-wide association study,GWAS)是人类复杂疾病研究的重要组成部分之一,在群体水平检测全基因组范围的遗传变异与可观测性状间的遗传关联。传统的GWAS是以芯片(Array)技术获得高密度的遗传变异,尽管硕果累累,但也存在不少问题。如:所谓的"缺失的遗传力",即利用关联分析检测达到全基因组水平显著的遗传变异位点只能解释小部分遗传力;在某些性状上不同研究的结果一致性较弱;显著关联的遗传变异位点的功能较难解释等。高通量测序技术,也称第二代测序(Next-generation sequencing,NGS)技术,可以快速、准确地产出高通量的变异位点数据,为解决以上问题提供了可行的方案。基于NGS技术的GWAS方法(NGS-GWAS)可在一定程度上弥补传统GWAS的不足。文章对NGS-GWAS策略和方法进行了系统性调研,提出了目前较为可行的NGS-GWAS的实施策略和方法,并对NGS-GWAS如何应用于个体化医疗(Personalized medicine,PM)进行了展望。展开更多
文摘条斑紫菜(Pyropia yezoensis)贝壳丝状体黄斑病给育苗产业造成危害,但目前对健康状态下的菌群结构及其发病后变化仍缺乏认识。本研究基于第二代测序技术和16S r RNA序列分析,对健康和患病丝状体的细菌组成与变化进行比较。测序共产生1.6Gb配对末端序列,获得了第一个高通量的条斑紫菜贝壳丝状体细菌群落数据集。通过数据分析共识别出7,833种可操作分类单元(operational taxonomic units,OTUs),比对确定为18个细菌门。相对于健康样本,黄斑病丝状体样本的微生物多样性显著增加。主坐标分析和非加权组平均法(unweighted pair group method using arithmetic average,UPGMA)聚类均将健康和黄斑病丝状体分成不同的组,且健康组样本间的距离明显小于黄斑病组。上述结果说明,健康贝壳丝状体保持着相似的微生物群落结构,而患病后的丝状体则发生了不同的变化;健康样本和黄斑病样本组间差异显著的细菌属有39个,其中29个在健康样本中的相对丰度明显高于病患组样本。本研究从菌群生态角度分析了健康贝壳丝状体微生物菌群结构、发病后菌群的变化及其对丝状体生长的潜在作用,为丝状体病害的检测和预防提供有价值的信息。
文摘全基因组关联研究(Genome-wide association study,GWAS)是人类复杂疾病研究的重要组成部分之一,在群体水平检测全基因组范围的遗传变异与可观测性状间的遗传关联。传统的GWAS是以芯片(Array)技术获得高密度的遗传变异,尽管硕果累累,但也存在不少问题。如:所谓的"缺失的遗传力",即利用关联分析检测达到全基因组水平显著的遗传变异位点只能解释小部分遗传力;在某些性状上不同研究的结果一致性较弱;显著关联的遗传变异位点的功能较难解释等。高通量测序技术,也称第二代测序(Next-generation sequencing,NGS)技术,可以快速、准确地产出高通量的变异位点数据,为解决以上问题提供了可行的方案。基于NGS技术的GWAS方法(NGS-GWAS)可在一定程度上弥补传统GWAS的不足。文章对NGS-GWAS策略和方法进行了系统性调研,提出了目前较为可行的NGS-GWAS的实施策略和方法,并对NGS-GWAS如何应用于个体化医疗(Personalized medicine,PM)进行了展望。
