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    农业代谢服务 - 广泛靶向代谢组+重测序

    产品简介

    利用自然群体、人工群体作为研究材料,基于重测序的信息,结合代谢组结果,进行代谢组的全基因组关联分析(metabolome Genome-Wide Association Study, mGWAS),批量、精准定位候选基因,挖掘代谢生理、表型相关的功能基因,阐释相关pathway分子、生化机理。

    传统表型+重测序(GWAS) 广泛靶向代谢组+重测序(mGWAS)
    通过全基因组大样本重测序对动植物重要种质资源进行全基因组的基因型鉴定,并与关注的表型数据进行全基因组关联分析(GWAS),进而找到与关注表型相关的SNP位点,遗传效应相对较小,位点效应不高。 mGWAS利用代谢物作为数量性状与基因组变异位点进行关联分析,在分析过程中,通常检测到的代谢物数量多(>400种代谢物)、差异大(10-10000倍)、遗传效应高(解释超过40%变异),得到的结果因此优于传统表型性状GWAS。
    • 应用领域
    • 基于重测序数据的自然群体mGWAS研究
    • 基于重测序数据的人工群体mQTL研究
    • 技术特点
    • 批量定位相关候选基因(数百)
    • 定位的位点遗传效应高
    • 精准定位(部分定位到单基因)
    • 重构代谢pathway
    • 阐释生长发育、生理、病理机理
    • 建立物种代谢组数据库
    • 技术路线

    代谢组样品要求

    1.样品类型
    a.细胞,取样后离心,去除培养基,立即放人液氮中,之后-80°保存;
    b.叶片、茎、花等,取下后立即放人液氮中,之后-80°保存;
    c.果实的果肉、果皮等,如果野外现场不具备分离条件,需尽快(30 min内)转移至室内,分离样品放入液氮中,之后-80°保存。

    2.混合取样
    每份样品混合来自至少3株以上的组织。以水稻叶片为例:取同一时期,表型基本一致的同一个部位的1片叶片,同时取6株,放到10ml离心管中,并迅速放入液氮中。

    3.样品重量和重复
    每份样品取样鲜重3-5g(干重不低于1g)。
    准备2-6份生物学重复,代谢组通常做3个以上重复,剩余备份。

    4.储存和运输
    离心管,盖好盖子,管壁上钻直径1-2mm孔若干个,以便于冷冻干燥。
    干冰运输,不能反复冻融

    重测序样品要求

    1.组织样品要求
    取样同代谢组

    2.DNA样品要求
    a.样品类型:无降解,无污染的DNA样品;
    b.样品需求量:≥2μg;
    c.样品浓度:≥30 ng/μl;
    d.样品纯度:OD260/280=1.8-2.0。

    [案例一] 广泛靶向代谢组+重测序进行水稻自然群体mGWAS研究[1]

    本研究对529份水稻品种进行广泛靶向代谢组检测,获得了840个代谢物的代谢谱,这些代谢物的群体分层分析能够将529份水稻分为indica和japonica 两个亚群?;?29份水稻品种的全基因组重测序获得的640万个SNP位点的标记信息,利用代谢组数据与SNP位点进行mGWAS分析,鉴定出2947个与634个基因相关的主效SNP位点,并筛选出36个影响水稻生长发育、逆境生理及营养品质形成过程重要代谢物合成调控的候选基因,通过遗传转化及生化分析,鉴定了其中5个基因的功能,并进一步重构了水稻逆境抗性及营养成分相关的重要代谢途径。该研究成功表明基于关联分析的植物代谢组遗传和生化基础研究可以作为作物遗传改良的有力工具。

    图1 mGWAS利用代谢物作为数量性状与基因组变异位点进行关联分析,获得超过阈值的位点多,信号强
     
    表1 Disb 值反应出定位的位点据候选基因接近(0-100kb)
     

    [案例二] 广泛靶向代谢组+基因型数据进行玉米籽粒代谢多样性研究[2]

    本研究结合代谢组学、转录组学和遗传学,基于检测分析玉米籽粒中983个代谢性状,利用全基因组关联分析方法对702份玉米材料进行了代谢组研究,揭示了玉米籽粒代谢多样性的分子遗传机制。利用玉米自然群体的代谢全基因组关联分析结果,并进一步结合芯片表达谱与连锁群体mQTLs的定位结果,发现GWAS定位位点中,58.5%的位点可以通过eQTLs予以证实,14.7%的位点通过连锁遗传定位予以证实。此外,通过分析代谢物与农艺性状的相关性,研究人员鉴定到了与玉米籽粒重量显著关联的代谢物质,从而为玉米遗传改良和分子育种提供了潜在生物标记。

    图1 玉米籽粒中类黄酮合成途径解析

    参考文献

    • Chen W, Gao Y, Xie W. et al. Genome-wide association analyses provide genetic and biochemical insights into natural variation in rice metabolism. Nature Genet, 2014, 46,714-721.
    • Wen W, Li D, Li X.et al. Metabolome-based genome-wide association study of maize kernel leads to novel biochemical insights. Nat Commun, 2014, 5, 3438-3447.
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