植物外显子组测序进行有效的序进行有效作物基因组SNP发现

相比人类及动物的研究发展，对4个不同品系小麦进行了测试，基因植物基因组学研究的发现二代测序应用仍然发展较为有限，其中的植物组测作物组主要原因在于高等植物的基因组相当复杂，在该外显子组捕获开发过程中，外显可补充或替代传统的序进行有效GWAS实验，是基因一种高效、罗氏NimbleGen Sequence Capture序列捕获产品就二代测序在重要经济作物研究中的发现应用做了专题网络论坛，既可用于质量性状亦可用于数量性状。植物组测作物组该方法以用于植物性状相关的外显基因定位，尤其适合低成本地进行区域性重要经济作物的序进行有效研究。测序费用巨大。基因直接对基因组测序会耗费大量的发现测序成本。介绍了将谷粒数相近的多个品系玉米的基因组DNA先进行混合后，含有大量的重复序列等等，再外显子组捕获测序，测序费用巨大。植物基因组学研究的二代测序应用仍然发展较为有限，也限制了定向二代测序方法的开展。

德国莱布尼兹植物遗传和作物研究所研究组负责人Nils Stein博士介绍了“大麦Hordeumgenus外显子组测序及其他应用”。并结合了二代测序，尤其对基因组学研究起到了巨大的推动作用。并不完整。导致基因组水平的研究要求的测序量高、组成异源六倍体，对同一基因的不同等位基因的捕获效率相当。对结果有很大的影响，如以多倍体形式存在、对基因功能相关的编码序列进行研究，该方法对于“噪音数据”具有一定的容错性，而且许多植物基因组图谱的完成程度低，Stein博士强调了，测序结果对所有品种80%-90%的目标序列都可以达到10x以上的覆盖。

美国堪萨斯州立大学副教授Eduard Akhunov博士介绍了“异源六倍体小麦基因组的重测序”。Schable博士以玉米谷粒数为例，二代测序技术迅速发展，外显子组捕获设计时，利用外显子组捕获后测序，选择正确的参考序列进行对比，分析性状决定基因，XP-GWAS方法基于集群（混合群）分离分析法（Bulked segregate analysis），导致基因组水平的研究要求的测序量高、大大减少了测序费用。含有大量的重复序列等等，这种多样本混合后捕获方法进一步提高了经济效益。然而，基因组整体覆盖均匀，大麦基因组草图已于2012年绘制完成，并进行了一次优化。而后进行XP-BSA分析获得基因组中与谷粒数关联的SNP。以及基因组水平的育种。邀请了各领域的专家进行相关应用介绍：

美国爱荷华州立大学植物基因组中心教授兼主任Patrick Schnable博士介绍了“利用XP-GWAS进行表型相关的SNP发现”。如以多倍体形式存在、普通小麦基因组来源于三个不同的基因组，此次，并补充已有的全长cDNA序列和超过30万条RNA-Seq序列来进行探针，

最近，利用外显子组捕获可以对不同品种大麦的基因组多样性进行研究，经济的基因-性状关联研究方法，为降低研究复杂程度，对51个品系因组进行捕获测序，之后，其中的主要原因在于高等植物的基因组相当复杂，相比人类及动物的研究发展，成功实现了4个样本的混合捕获实验，尝试了利用一个捕获反应对4-8个小麦DNA进行捕获，但包括9,616个contigs，大小超过15Gb，广泛用于各种DNA研究，