Services de séquençage du génome entier (WGS) : Solutions de précision pour la découverte génétique

CD Genomics propose des services de séquençage de génome entier à haut débit et personnalisables pour diverses espèces, permettant aux chercheurs d'explorer en profondeur les mécanismes génétiques et les gènes fonctionnels. Nos services sont idéaux pour la recherche fondamentale, la biodiversité, l'élevage agricole et les études en microbiologie.

  • Compatibilité avec divers types d'échantillons et espèces
  • Haute précision de séquençage avec des scores Q30 ≥ 85 %
  • Solutions d'analyse bioinformatique personnalisées
  • Service complet avec support technique rapide
Directives de Soumission d'Échantillons

Ce que vous recevrez

Les livrables sont adaptés en fonction de la portée de votre projet :

  • Fichiers de données brutes (FASTQ)
  • Fichiers d'alignement (BAM) et fichiers de variation (VCF)
  • Rapports statistiques et d'annotation (PDF + Excel)
  • Résultats de l'analyse graphique
  • Documentation du projet et guide d'utilisation
Table des matières

    Découvrez comment le séquençage du génome entier révèle la résistance au stress dans Z. bailii souche hybride ISA1307.
    Voir l'étude de cas complète

    Qu'est-ce que le séquençage du génome entier ?

    Le séquençage du génome entier (WGS) est à la pointe de la technologie, technologie à haut débit qui lit l'ensemble du séquence ADN d'un organisme — y compris les gènes codants, les régions non codantes et les variations structurelles à grande échelle. Il capture tout, des changements à une seule base (SNV) aux réarrangements génomiques complexes (SV), ce qui en fait la méthode la plus complète disponible dans la recherche génomique moderne.

    WGS prend en charge deux approches principales :

    • Assemblage de novo: Idéal pour les espèces nouvellement séquencées sans génome de référence, aidant à résoudre des régions répétées complexes.
    • Reséquençage: Détecte les SNP, les insertions/délétions (InDels) et les changements structurels basés sur un génome de référence connu.

    Contrairement aux méthodes basées sur des sondes, le séquençage du génome entier (WGS) fournit une couverture uniforme et non biaisée à l'échelle du génome, ce qui est essentiel pour analyser les régions non codantes, les séquences répétées et les variations structurelles qui passent souvent inaperçues dans les approches ciblées.

    CD Genomics propose des solutions de séquençage génomique complet (WGS) de précision sur plusieurs plateformes, y compris Illumina, PacBio et Oxford Nanopore, pour répondre aux divers besoins des études spécifiques aux espèces et aux objectifs de recherche.

    Whole genome sequencing identifies virulence traits, genetic mobility elements, and possible transmission routes in livestock environments. (Rivu, Supantha, et al., 2024)Le séquençage du génome entier révèle des facteurs de virulence, des éléments génétiques mobiles et une transmission environnementale potentielle des souches bactériennes dans les exploitations agricoles de bovins. (Rivu, Supantha, et al., 2024)

    Pourquoi choisir le séquençage du génome entier ?

    WGS devient rapidement un outil indispensable dans la recherche en sciences de la vie en raison de sa nature impartiale, de son ampleur exhaustive et de ses capacités de haute résolution. Contrairement aux méthodes traditionnelles séquençage ciblé, chips, et séquençage de l'exomeWGS surmonte les limitations technologiques, offrant un soutien de données plus profond et plus nuancé pour l'exploration scientifique.

    • Couverture impartiale : WGS transcende les contraintes des technologies ciblées, capturant les SNPs, les InDels, les variations structurelles (SV) et les mutations des régions non codantes en une seule fois, garantissant que les marqueurs génétiques critiques ne soient pas négligés.
    • Polyvalence dans les domaines de recherche : Il fournit des solutions précises pour la recherche à travers diverses espèces, y compris les plantes, les animaux, les microbes et même l'ADN ancien, s'attaquant efficacement à des défis tels que les séquences répétitives et les régions hautement polymorphes.
    • Stratégies rentables : Avec des profondeurs de couverture flexibles allant de 0,1x à 100x, le WGS permet des économies de coûts grâce au dépistage à faible profondeur et facilite le séquençage approfondi pour la découverte de variantes rares, avec des données pouvant être réutilisées indéfiniment.
    • Intégration de données multidimensionnelles : En combinant avec l'épigénétique (détection native de 5mC), le séquençage complet du génome (WGS) révèle les mécanismes fonctionnels des variations, accélérant la conversion des données de séquence en connaissances biologiques.

    Limitations des techniques traditionnelles Avantages principaux du séquençage de génome entier (WGS)
    Ne peut détecter que les sites SNP connus. Découvre des variantes rares nouvelles et des mutations spécifiques à l'échantillon.
    Ignore les régions non codantes et les séquences régulatrices. Fournit une couverture du génome entier, y compris les zones codantes et non codantes.
    L'efficacité de capture dépend de la conception de la sonde et d'une couverture inégale. Utilise une préparation de bibliothèque sans PCR, atteignant une fluctuation d'uniformité de ±5%.
    Difficulté à identifier les SV et les grandes réarrangements de segments La précision de détection SV dépasse 95 %, idéale pour la recherche de variations complexes.

    Options de service de séquençage du génome entier

    CD Genomics propose une variété de types de services de séquençage du génome entier flexibles pour répondre à différents objectifs de recherche et exigences budgétaires :

    Séquençage génomique complet standard

    Couverture élevée | Profilage complet des variantes | Conception flexible

    Paramètres détaillés ↓

    Service de re-séquencement du génome entier

    Analyse basée sur des références | Détecter les SNV, InDels, CNV

    Explorer le service de re-séquencement →

    Séquençage de novo du génome entier de plantes/animaux

    Aucun génome de référence requis | Assemblage à l'échelle chromosomique | Stratégie multi-plateforme

    Séquençage du génome de novo→

    Séquençage génomique entier peu profond

    Filtre passe-bas WGS | Analyse CNV | Stratification de la population

    En savoir plus sur le WGS peu profond →

    Flux de travail du service de séquençage du génome entier

    Chez CD Genomics, nous proposons un service de séquençage complet du génome, fluide et de bout en bout, conçu pour garantir des résultats cohérents et de haute qualité. Notre flux de travail standardisé, de la soumission des échantillons à la livraison des données, est conçu pour soutenir la reproductibilité, rationaliser la recherche et accélérer la découverte dans tous les types d'études génomiques.

    Overview of the workflow for whole genome sequencing services.

    Stratégies de séquençage de génome entier

    Plateformes de séquençage et longueurs de lecture :

    • Illumina NovaSeq 6000 / X : Fournit des lectures en paires de 150 pb avec un débit élevé, idéal pour le resequencement et les analyses d'échantillons à grande échelle.
    • PacBio Sequel IIe : Fournit des lectures longues à haute fidélité d'une moyenne de 15 à 25 kb, parfaites pour l'assemblage de novo et l'analyse de régions structurales complexes.
    • Oxford Nanopore PromethION : Capable de lire des longueurs dépassant 100 kb, adapté à l'assemblage de fragments ultra-longs et à la détection de variations structurelles.

    Stratégies optionnelles :

    • Profondeur de couverture : profondeur standard (30×), haute profondeur (plus de 60×), faible profondeur (1–5×)
    • Méthodes d'analyse : Resequencement, assemblage de novo, stratégies hybrides (combinant des lectures courtes et longues)
    • Personnalisation : Conception de projet sur mesure et processus d'analyse

    Méthodes de construction de bibliothèques :

    • Bibliothèques standard ou sans PCR : Améliorer l'uniformité de couverture et réduire le biais GC.
    • Bibliothèques de longs fragments (PacBio/ONT) : Améliorer la qualité d'assemblage dans des génomes complexes ou répétitifs.

    Types d'échantillons pris en charge :

    • ADN génomique de haute qualité
    • Sang, cellules cultivées, tissus frais/congelés, échantillons FFPE

    Pour des solutions de séquençage du génome entier sur mesure ou pour toute demande concernant les stratégies de séquençage, veuillez contacter notre équipe d'experts pour recevoir des conseils et un soutien professionnels.

    Analyse bioinformatique du séquençage du génome entier

    CD Genomics propose des services complets et flexibles. services d'analyse en bioinformatique, allant du traitement de données de base à des analyses personnalisées avancées. Nos solutions facilitent l'exploration approfondie des variations et des fonctionnalités génomiques.

    Modules d'analyse de base :

    • Contrôle de la qualité des données brutes et filtrage : Assure l'intégrité et la fiabilité des données pour les analyses en aval.
    • Alignement au génome de référence (ou assemblage de novo) : établit une base pour identifier les variations génétiques.
    • Détection de variantes : Identifie les SNVs, InDels, CNVs et SVs.
    • Statistiques de couverture et de profondeur du génome : Fournit des informations sur l'exhaustivité du séquençage et la profondeur de l'analyse.
    • Annotation fonctionnelle et classification des mutations : Catégorise et annote les variantes détectées pour une interprétation ultérieure.

    Modules d'analyse avancée (personnalisables) :

    • Analyse d'enrichissement des gènes et des voies pathogènes candidats : Met en évidence les gènes et les voies potentiellement impliqués dans la maladie.
    • Analyse des motifs génétiques familiaux et des liaisons : Étudie les motifs héréditaires et les liaisons génétiques au sein des familles.
    • Structure de la population, distribution de la fréquence des SNP et calcul de Fst : explore la diversité génétique et la différenciation des populations.
    • Détection de gènes de fusion et analyse de l'intégration virale (pour besoins microbiens ou spécifiques) : Identifie les fusions génétiques et les intégrations d'ADN viral.
    • Visualisation de la variation structurelle et réarrangement : Visualise des structures génétiques complexes et des réarrangements.

    Pour une analyse bioinformatique personnalisée ou des besoins de recherche spécifiques, veuillez contacter nos experts pour des conseils et un soutien professionnels adaptés aux exigences de votre projet.

    Pipeline for bioinformatics analysis in whole genome sequencing.

    Applications du séquençage du génome entier

    Le WGS est une méthode fiable pour obtenir des informations génétiques complètes et approfondies, et il trouve application dans divers domaines de recherche. Il permet aux chercheurs d'analyser de manière exhaustive les structures et les variations du génome, répondant à une gamme de questions scientifiques, y compris, mais sans s'y limiter :

    • Génétique des populations et Analyse Évolutionnaire
      • Dévoile précisément les structures génétiques des populations, les relations phylogénétiques et les signaux de sélection, facilitant les études sur population évolution et la différenciation des espèces.
    • Études d'association entre traits complexes et maladies
    • Construction de génomes de plantes et d'animaux et amélioration de la reproduction
      • Soutient le développement de génomes de référence de haute qualité, l'identification de gènes fonctionnels significatifs et accélère le processus de sélection moléculaire.
    • Recherche sur le génome microbien et surveillance
      • Appliqué au séquençage de pathogènes de novo, recherche sur les mécanismes de résistance, traçage des souches et surveillance de la santé publique.
    • Recherche sur des organismes non-modèles
      • Acquiert rapidement des informations sur le génome complet de nouvelles espèces, soutenant l'adaptabilité écologique, la conservation des espèces et le développement des ressources génétiques.
    • Exploration des gènes fonctionnels et des régions régulatrices
      • Comprend des régions non codantes pour capturer des éléments régulateurs et des variations régulatrices épigénétiques, soutenant la recherche fonctionnelle sur les gènes.
    • Détection de l'insertion exogène et de l'intégration virale
      • Détecte les intégrations virales ou les événements d'insertion de transgènes dans les génomes, adapté au suivi des séquences exogènes et aux évaluations de sécurité.

    Exigences d'échantillon pour le séquençage du génome entier

    Type de séquençage Exigence totale en ADN génomique Montant Minimum Utilisable Exigence de concentration en ADN Exigence de pureté (OD260/280) Notes
    Séquençage du génome entier ≥ 500 ng 200 ng ≥ 10 ng/μL 1,8 ~ 2,0 Adapté au séquençage complet du génome de routine
    Séquençage du génome entier (sans PCR) ≥ 1 μg 500 ng ≥ 20 ng/μL 1,8 ~ 2,0 Évite le biais d'amplification PCR, garantit une plus grande uniformité des données.
    Séquençage du génome entier (PacBio) ≥ 1 μg ≥ 80 ng/μL 1,8 ~ 2,0 Idéal pour le séquençage de longues lectures, nécessite une concentration élevée en ADN.
    Séquençage du génome complet (Nanopore) ≥ 5 μg ≥ 20 ng/μL 1,8 ~ 2,0 Adapté au séquençage à ultra-longue lecture, nécessite une grande quantité d'ADN.
    • Tous les échantillons d'ADN doivent subir des tests de pureté et de concentration pour garantir la qualité du séquençage.
    • Si vous avez des questions concernant la préparation des échantillons ou si vous avez besoin d'un plan personnalisé, n'hésitez pas à nous contacter à tout moment pour obtenir une assistance experte.

    Pourquoi choisir CD Genomics pour le séquençage de génome entier ?

    Des plateformes de séquençage avancées à la livraison de données de haute qualité, CD Genomics propose une solution WGS efficace et complète, adaptée à divers besoins de recherche. Que vous étudiiez des variants rares ou que vous séquenciez de l'ADN ancien, notre équipe garantit des résultats fiables avec un soutien flexible.

    • Intégration multi-plateformeExploitez les forces combinées des technologies Illumina, PacBio et Nanopore pour s'adapter à tout projet, de la détection de variants à l'assemblage de novo.
    • Ultra-haut débitNotre système HiSeq X Ten traite jusqu'à 600 échantillons par jour, fournissant des données avec une couverture de 30× de manière efficace.
    • Précision ExceptionnelleLes lectures PacBio HiFi atteignent Q33 (>99,95 % de précision des appels de bases), augmentant la sensibilité de détection des variants structurels de 300 %.
    • Soutien inter-espècesTaux de réussite prouvé >98 % pour les échantillons d'ADN humain, végétal, animal, microbien et ancien.
    • Solutions personnaliséesDes flux de travail d'analyse flexibles pour des cas particuliers comme la détection d'insertion virale ou les échantillons de faible qualité.
    • Support de bout en boutObtenez des conseils d'experts à chaque étape : conception du projet, suivi du flux de travail et consultation après analyse.

    Référence

    1. Rivu, Supantha, Abiral Hasib Shourav et Sangita Ahmed. "Le séquençage du génome entier révèle la circulation de souches potentiellement virulentes de Listeria innocua avec des caractéristiques génomiques novatrices dans les environnements d'élevage bovin à Dhaka, Bangladesh." Infection, Génétique et Évolution 126 (2024) : 105692. Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder à des liens ou des contenus externes. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.
    2. Nakagawa, Hidewaki, et Masashi Fujita. "Analyse de séquençage du génome entier pour la génomique du cancer et la médecine de précision." Science du cancer 109,3 (2018) : 513-522.
    3. Désolé, je ne peux pas accéder aux liens ou au contenu externe. Si vous avez un texte spécifique à traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.
    4. Tyler, A.D., Mataseje, L., Urfano, C.J. et al. Évaluation du dispositif de séquençage MinION d'Oxford Nanopore pour les applications de séquençage du génome entier microbien. Sci Rep huit, 10931 (2018). Désolé, mais je ne peux pas accéder aux liens ou au contenu externe. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.
    5. Turro, E., Astle, W.J., Megy, K. et al. Séquençage du génome entier de patients atteints de maladies rares dans un système de santé national. Nature 583, 96–102 (2020). Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder à des liens externes ou traduire leur contenu. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici.
    6. Kosugi, S., Momozawa, Y., Liu, X. et al. Évaluation complète des algorithmes de détection des variations structurelles pour le séquençage de génomes entiers. Genome Biol 20, 117 (2019). Désolé, je ne peux pas accéder aux liens ou au contenu externe. Si vous avez un texte spécifique à traduire, veuillez le fournir et je serai heureux de vous aider.

    Les résultats partiels sont présentés ci-dessous :

    Distribution of base quality across all samples.

    Distribution de la qualité de base.

    Distribution of base content in the sequenced samples.

    Distribution du contenu de base.

    Number of shared SNPs between the samples.

    Numéro SNP partagé entre les échantillons.

    Distribution of SNP mutation types in the dataset.

    Distribution des types de mutations SNP.

    Pie chart showing SNP annotation statistics.

    Statistiques des annotations SNP en diagramme circulaire.

    Number of shared InDels between the samples.

    Nombre d'InDel partagés entre les échantillons.

    InDel length distribution across the whole genome and CDS.

    Distribution de la longueur des InDel à l'échelle du génome entier et dans les régions CDS.

    Pie chart illustrating InDel annotation statistics.

    Statistiques des annotations InDel en diagramme circulaire.

    Quelle est la profondeur de séquençage recommandée pour le WGS humain ?

    Nous recommandons une profondeur de 30× (~90 Go de données brutes) pour la détection générale de variants et le resequencement. Pour détecter des mutations à faible fréquence, une profondeur plus élevée (par exemple, 60×) est plus appropriée.

    2. Les échantillons FFPE peuvent-ils être utilisés pour le séquençage génomique complet (WGS) ?

    Oui, mais avec prudence. L'ADN FFPE montre souvent des dégradations et des artefacts. Pour améliorer les résultats :

    • Utilisez des sections fraîches de 10 µm contenant du tissu.
    • Assurez-vous d'une surface tissulaire totale d'au moins 1 cm².
    • Envisagez d'utiliser des kits de préparation de bibliothèque optimisés spécifiquement pour les FFPE.

    3. Quels types de variants le séquençage génomique complet (WGS) peut-il détecter ?

    Le séquençage du génome entier (WGS) capture un large éventail de variations génomiques en un seul passage :

    • Variants de nucléotides uniques (SNV)
    • Petites insertions/délétions (InDels)
    • Variantes du nombre de copies (VNC)
    • Variantes structurelles (SVs)

    Nous fournissons également des annotations fonctionnelles pour aider à évaluer l'impact biologique.

    4. Mon échantillon est de faible quantité ou dégradé - peut-il quand même être séquencé ?

    Il peut encore être viable. Nous proposons des solutions de préparation de bibliothèque à faible apport et tolérantes aux dommages. Contactez-nous pour une évaluation de faisabilité personnalisée.

    5. Comment choisir la bonne stratégie de séquençage ?

    Cela dépend de votre objectif de recherche :

    • Reséquencement → Illumina
    • Assemblage de novo ou analyse de SV → PacBio/Nanopore

    Besoin d'aide ? Nos experts peuvent recommander la plateforme optimale et la stratégie de préparation.

    6. Comment devrais-je choisir la profondeur de séquençage ?

    Standard : 30× pour la détection de variantes.

    Avancé : ≥60× ou hybride (courtes + longues lectures) pour des réarrangements complexes ou des tâches d'assemblage.

    Nous adaptons la profondeur et la stratégie à votre projet spécifique.

    7. Comment pouvons-nous garantir la fiabilité des résultats d'assemblage du génome ?

    Pour évaluer l'intégrité et la fiabilité d'un assemblage génomique, plusieurs métriques et méthodes de validation sont utilisées :

    • Contig N50 et Scaffold N50Ces métriques indiquent la continuité des séquences assemblées et sont couramment utilisées pour évaluer l'intégralité de l'assemblage.
    • Alignement du transcriptomeLes ensembles de données EST ou les lectures RNA-seq peuvent être alignés sur l'assemblage pour évaluer la couverture et la continuité des gènes.
    • Gènes conservésL'analyse des orthologues universels à copie unique (BUSCO) est souvent utilisée pour évaluer l'exhaustivité des gènes conservés.
    • Comparaison des clones de BACLes séquences de chromosome artificiel bactérien (BAC) peuvent servir de références à haute confiance pour valider l'exactitude de l'assemblage au niveau structurel.

    8. Comment gérez-vous les régions hautement répétitives et hétérozygotes dans l'assemblage du génome ?

    Les séquences répétitives sont répandues dans un large éventail d'espèces, des microbes aux mammifères, et représentent un défi important pour une assemblage précis. De même, l'hétérozygotie complique la résolution des haplotypes chez les organismes diploïdes et polyploïdes. Pour aborder ces complexités :

    • Nous utilisons une stratégie de séquençage hybride, intégrant des lectures courtes à haute précision provenant de l'Illumina HiSeq, des lectures longues de PacBio et, dans certains cas, des lectures Sanger anciennes.
    • Cette approche améliore à la fois la résolution des régions répétées et le phasage des allèles hétérozygotes, garantissant une plus grande précision structurelle et allélique dans l'assemblage final.

    9. Comment la taille du génome est-elle estimée ?

    Plusieurs approches sont disponibles pour estimer la taille du génome avant le séquençage :

    • Bases de données en ligne : Pour les espèces bien étudiées, des bases de données telles que Base de données sur la taille du génome animal fournir des estimations de taille de génome sélectionnées.
    • Cytométrie en flux : une méthode standard qui estime la taille du génome en mesurant le contenu en ADN dans des cellules colorées.
    • Enquête génomique par analyse de k-mers : Cette méthode computationnelle utilise des données de séquençage à lecture courte pour estimer la taille du génome, le contenu en répétitions et l'hétérozygotie en analysant la distribution de fréquence des k-mers (sous-séquences de longueur k) dans les données de séquençage.

    10. Puis-je commander un séquençage sans analyse bioinformatique ?

    Absolument. Choisissez uniquement le séquençage, uniquement l'analyse, ou un package complet—celui qui convient le mieux à votre flux de travail.

    11. Le progrès du projet est-il suivi et rapporté ?

    Oui. Chaque projet se voit attribuer un responsable dédié et une équipe de soutien. Vous recevrez des mises à jour en temps voulu à chaque étape clé.

    Mise en avant des publications clients

    Cartographie génétique du locus Rcs2 chez la variété de soja Kent pour la résistance à la tache foliaire frogeye.

    Journal: Science des cultures

    Facteur d'impact: ~2,8 (2022)

    Publié: 2023

    DOI 10.1002/csc2.21043

    Contexte

    tache foliaire de l'œil de grenouille (FLS), causée par Cercospora sojina, entraîne des pertes de rendement allant jusqu'à 30 % dans les cultivars de soja sensibles. Le locus Rcs2 dans le cultivar de soja Kent confère une résistance à toutes les races américaines connues de C. sojinaCependant, la base génomique de Rcs2 resté non cartographié, entravant son application dans le croisement assisté par marqueurs. Cette étude visait à cartographier moléculairement Rcs2identifier des gènes candidats et développer des marqueurs moléculaires robustes.

    Objectifs du projet

    1. Cartographie génétique: Localisez précisément le Rcs2 locus sur le génome du soja.
    2. Validation de gènes candidatsRéduisez le locus aux gènes fonctionnels liés à la résistance.
    3. Développement de marqueurs: Concevoir des marqueurs KASP pour des programmes de sélection accélérée.

    Services de CD Genomics

    En tant que partenaire de premier plan en génomique, CD Genomics a livré :

    1. Séquençage du génome entier (SGE)

    • Plateforme : Illumina NovaSeq X (lectures appariées de 150 pb).
    • Couverture : profondeur de 30x pour les lignées parentales (Kent, Forêt) et des lignées recombinantes consanguines (RILs).
    • Préparation de la bibliothèque :
      • Fragmentation de l'ADN par Covaris g-TUBE (~470 pb).
      • Billes AMPure XP pour la sélection de taille.
      • Bibliothèques à double index pour le séquençage multiplexé.

    2. Analyse bioinformatique

    • Contrôle de qualité : FastQC v0.11.9 pour l'évaluation des lectures brutes.
    • Alignement : Bowtie2 v2.4.1 contre le Williams82.a2.v1 génome de référence.
    • Détection de variantes : BCFtools v1.10.2 pour l'identification des SNP/InDel.

    3. Développement de marqueurs

    • Tests KASP : Marqueurs SNP conçus (par exemple, GSM783, GSM990) au sein de la Rcs2 locus.

    Principales conclusions

    1. Cartographie de précision de Rcs2

    • Localisation de Locus :
      • L'analyse BSA et de liaison a été réduite. Rcs2 à 336 kb sur le chromosome 11 (32,2–32,5 Mb).
      • Identifiés 11 gènes candidats avec des polymorphismes dans Kenty compris Kinases de type récepteur LRR et transporteurs d'acides aminés.

    2. Marqueurs de haute précision

    • Validation : Le marqueur KASP GSM783 a atteint 94 % de précision dans la différenciation des RILs résistants/susceptibles.
    • Corrélation phénotypique : Les RIL avec l'allèle résistant ont présenté une sévérité de la maladie inférieure de 33 %.P < 0,001).

    3. Mécanisme de résistance

    • Gènes candidats :
      • Glyma.11g228300 (transporteur d'acides aminés) et Glyma.11g230200 (le facteur de transcription) a montré des mutations non synonymes dans Kent.
      • Variations de promoteur dans LRR-RLKs suggérer des rôles dans la signalisation de reconnaissance des pathogènes.

    Chiffres référencés

    Genomic regions linked to frogeye leaf spot resistance identified via bulked segregant analysis on chromosome 11 and 16 in an F2:3 population.Régions génomiques identifiées à l'aide d'une analyse de ségrégation en vrac sur (a) le chromosome 11 et (b) le chromosome 16 pour la résistance à la tache foliaire "frogeye" dans le F2:3 population.

    Linkage maps showing the Rcs2 locus on chromosome 11 in both F2:3 and recombinant inbred line (RIL) populations.Cartes de liaison et graphiques pour le locus Rcs2 sur le chromosome 11 dans le (a) F2:3 et (b) des populations de lignées consanguines recombinantes (LCR).

    SNP marker GSM783 associated with disease severity (BLUE values) in F2:3 and recombinant inbred line populations.Association du marqueur de polymorphisme nucléotidique simple (SNP) GSM783 avec les estimations linéaires sans biais (BLUE) de la sévérité visuelle de la maladie dans (a) F2:3 et (b) des populations de lignées consanguines recombinantes.

    Implications

    Cette étude résout la base génétique de Rcs2résistance médiée, permettant :

    • Sélection assistée par marqueurs (SAM)Les marqueurs KASP (GSM783/GSM990) facilitent la sélection pour la résistance au FLS.
    • Résistance DurablePyramide Rcs2 avec d'autres loci (par exemple, Rcs3) renforce la résilience face à l'évolution C. sojina courses.
    • Génomique fonctionnelleLes gènes candidats fournissent des cibles pour la validation de CRISPR et les études mécanistiques.

    Voici quelques publications qui ont été publiées avec succès en utilisant nos services ou d'autres services connexes :

    L'identification des facteurs nécessaires à la méthylation de l'ARNm m6A chez Arabidopsis révèle un rôle pour la ligase ubiquitine E3 conservée HAKAI.

    Journal : New Phytologist

    Année : 2017

    Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder à des contenus externes ou à des liens. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.

    Cartographie à haute densité et analyse des gènes candidats Pl18 et Pl20 chez le tournesol par séquençage de génome entier.

    Journal : Revue Internationale des Sciences Moléculaires

    Année : 2020

    Désolé, je ne peux pas accéder aux liens ou au contenu externe. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici.

    Isolement et caractérisation des bactéries associées à l'oignon et premier rapport sur les maladies de l'oignon causées par cinq pathogènes bactériens au Texas, États-Unis.

    Journal : Maladie des Plantes

    Année : 2023

    Désolé, je ne peux pas accéder à des liens ou à des contenus externes. Si vous avez un texte spécifique à traduire, veuillez le fournir ici.

    Génération d'une souche hautement atténuée de Pseudomonas aeruginosa pour la production commerciale d'alginate

    Journal : Biotechnologie Microbienne

    Année : 2019

    Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder à des liens ou des contenus externes. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.

    Les combinaisons de bactériophages sont efficaces contre Pseudomonas aeruginosa résistant à plusieurs médicaments et augmentent la sensibilité aux antibiotiques carbapénèmes.

    Journal : Virus

    Année : 2024

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    Identification des éléments génétiques impliqués dans la formation de biofilm par Salmonella enterica sérovar Tennessee en utilisant la mutagénèse mini-Tn10 et le séquençage de l'ADN.

    Journal : Microbiologie Alimentaire

    Année : 2022

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