CN104830832A - 一种大批量开发ssr分子标记的方法 - Google Patents
一种大批量开发ssr分子标记的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104830832A CN104830832A CN201510232342.0A CN201510232342A CN104830832A CN 104830832 A CN104830832 A CN 104830832A CN 201510232342 A CN201510232342 A CN 201510232342A CN 104830832 A CN104830832 A CN 104830832A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ssr
- sequence
- csv
- database
- site
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
本发明涉及一种大批量开发SSR分子标记的方法，其包括1获取基因组测序序列或GenBank上的EST序列；2获得基因组测序序列或GenBank上的EST序列的SSR位点信息；3按照SSR基序类型对SSR位点进行归类；4对数据库3.CSV的SSR位点信息进行反向互补处理；5使用SSR位点序列截取软件获取数据库4.CSV和数据库5.CSV中的SSR分子标记及上下游序列并按基序类型建立序列数据库；6筛选同类型SSR的CSV文件中重复或相似的SSR位点。本方法可以定位基因组中的SSR标记位点，批量截取SSR序列片段，并对不同的SSR序列进行重复性分析，大大提高SSR分子标记的开发效率。
Description
技术领域
本发明属于分子生物学及生物信息学领域，涉及一种大批量开发SSR分子标记的方法。
背景技术
分子标记是以生物体的遗传物质核酸的多态性为基础的遗传标记，具有数量丰富、遗传稳定、不受基因表达与否的限制以及操作简便等特点，并可通过分子标记直接检测基因组的遗传变异。它能从遗传物质DNA水平上准确的揭示同物种内不同种、变种、品种、品系间个体的差异，具有无与伦比的优越性。分子标记目前已被广泛应用于遗传图谱构建、基因定位等方面，并被认为是鉴别品种、品系(含杂交种、自交系)及分析种质资源遗传多样性的有利工具。
目前已有多种分子标记技术被应用于基础性研究中，包括有RAPD、RFLP、AFLP、SSR、SRAP、ISSR等。但RAPD分子标记扩增不够稳定，重复性差；RFLP和AFLP具有共显性和稳定性高等特点，但是开发成本过高，操作繁琐；SRAP、ISSR分子标记在物种中具有通用性，引物合成简单，且多态性较高，但只具有显性标记。而SSR标记具有扩增稳定，特异性高，共显性，开发成本相对低等优点，是目前开发最多的分子标记。
SSR，又称微卫星DNA(Microsatellite)、短串联重复(short tandem repeats,STR)，是一种由1～6个核苷酸为重复单位组成的长达几十个核苷酸的串联重复序列，它广泛分布于整个真核基因组的不同座位上，每个座位重复单位的数量可能不完全相同，因而形成多态性，即SSR分子标记。SSR标记具有以下的优点：(1)在植物基因组中大量地、随机地分布，具有广泛的位点变异，揭示比RAPD、RFLP更多的多态性；(2)SSR标记揭示的是单个位点上复等位基因的信息，为共显性标记，能够区分纯合型和杂合型，提供完整的遗传信息；(3)微卫星序列多态性可以用PCR方法检测，不需要过多的分子克隆手段，对DNA模板的要求不高，重复性好。因此成为在植物中目前运用最广泛的分子标记之一，广泛地运用于植物种质鉴定、分子标记连锁图的构建、和群体遗传学等诸多领域。
SSR标记的获得，主要有以下两种途径：一种途径是从现有的基因组或EST序列数据库中开发；另一种途径是构建富含SSR位点的基因组文库，通过杂交筛选出SSR标记。传统的基因组SSR开发一般采用SSR文库法，其开发周期长，成本高、效率低，而且只能开发可表达外显子的SSR位点。
随着测序技术的进步，越来越多物种完成了全基因组的测序工作，这也使得基于全基因组序列的高通量SSR标记开发成为可能。由于基因组序列中存在大量的重复片段，在前期的研究中，我们也发现有大量微卫星位点仅重复序列部分的重复次数有异,其两端序列高度重复或相似，这为后续的引物开发带来很大的困扰，会导致设计出多条引物扩增出相同位点或一对引物扩增出大量的位点，从而导致引物难以在后期的定位等研究中应用，浪费大量的人力和财力。
发明内容
发明目的：本发明针对上述现有技术存在的问题做出改进，即本发明公开了一种大批量开发SSR分子标记的方法，本方法能解决基因组的大量高度重复片段造成的SSR标记开发重复性高，有效性低的问题，可大大提高SSR分子标记的开发效率，而且开发的SSR分子标记多态性好，节约了大量的人力物力。
技术方案：一种大批量开发SSR分子标记的方法，包括以下步骤：
(1)、获取基因组测序序列或GenBank上的EST序列，并采用FAS格式保存基因组测序序列或GenBank上的EST序列；
(2)、采用Tandem Repeats Finder获得步骤(1)所获得的基因组测序序列或GenBank上的EST序列的SSR位点信息，并把分析汇总结果转换为CSV格式文件，建立数据库1.CSV，Tandem Repeats Finder的设置参数为(20,2000,2,7,7)；
(3)、按照SSR基序类型对SSR位点进行归类，
(31)、按照碱基互补及移位组合的原则，把含有1～6碱基的所有的SSR类型分为508种，
(32)、按照单核苷酸重复次数≥16，二核苷酸重复次数≥8，三核苷酸重复次数≥5,四核苷酸重复次数≥4，五核苷酸重复次数≥3，六核苷酸重复次数≥3的标准筛选数据库1.CSV中的SSR的位点信息，保留所有符合条件的SSR标记并建立数据库2.CSV，
(33)、调整数据库2.CSV中的SSR位点信息的数据结构，按下列格式以CSV文档格式保存，第一列为编号，第二列为“序列片段名称加编号”，测序片段名称与编号之间用“-”连接，第三列为SSR重复基序类型，第四列为SSR重复基序长度，第五列为SSR在序列片段中的起始位置，第六列为SSR在序列片段中的结束位置，第七列为SSR所在序列片段的总长度，第八列为SSR位点上游截取片段点的位置，第九列为为SSR位点下游截取片段点的位置，建立数据库3.CSV，
(4)、对数据库3.CSV的SSR位点信息进行反向互补处理；
根据步骤(31)的SSR类型将步骤(33)中的数据库3.CSV拆分成不需要进行反向互补的SSR基序数据库4.CSV和需要进行反向互补的SSR基序数据库5.CSV；
(5)、使用SSR位点序列截取软件截取数据库4.CSV和数据库5.CSV中的SSR分子标记及上下游序列并按基序类型建立序列数据库，包括以下步骤：
(501)、使用Emeditor 9.0打开步骤(1)中的基因组测序序列或GenBank上的EST序列，
(502)、使用Emeditor 9.0打开数据库4.CSV，
(503)、使用Emeditor 9.0导入SSR位点序列截取软件，
(504)、打开并执行SSR位点序列截取软件对数据库4.CSV中的SSR分子标记进行截取，
(505)、运算完成后，SSR位点序列截取软件会按照步骤(31)中的SSR类型分别生成以SSR类型命名的CSV格式文件，
(506)、重命名新步骤(505)生成的文件夹为“SSR序列文件”，
(507)、使用Emeditor 9.0打开步骤(1)中的基因组测序序列或GenBank上的EST序列，
(508)、使用Emeditor 9.0打开数据库5.CSV，
(509)、使用Emeditor 9.0导入SSR位点序列截取软件，
(510)、打开并执行SSR位点序列截取软件对数据库5.CSV中的SSR分子标记进行截取，
(511)、运算完成后，SSR位点序列截取软件会按照步骤(31)中的SSR类型分别生成以SSR类型命名的CSV格式文件，
(512)、重命名步骤(511)生成的文件夹为“SSR带反向互补序列文件”，合并该文件夹内所有CSV文件并建立6.CSV，
(513)、通过excel宏和函数获取6.CSV中SSR上下游片段的反向互补序列，建立7.CSV，
(514)、按照SSR基序类型拆分7.CSV，按步骤(31)中不同的SSR类型分别建立excel文件；
(515)、合并步骤(505)和步骤(511)生成的同类型SSR的CSV文件，只保留序列片段名称和包括上下游基因组序列的SSR位点信息，并保存为FASTA格式，
(6)、采用Bioedit Sequence Alignment Editor筛选步骤(505)和步骤(511)生成的同类型SSR的CSV文件中重复或相似的SSR位点；利用BioeditSequence Alignment Editor对步骤(515)生成的序列数据库进行自身比对分析，去除高度相似微卫星序列，筛选出有效SSR序列数据，Bioedit SequenceAlignment Editor中Expectation Value(E)的筛选参数设置为1.0E-100，软件列出的在数据库中能比对出其他相似序列的序列即为为高度相似微卫星序列。
作为本发明公开的一种大批量开发SSR分子标记的方法的一种优选方案，还包括步骤(7)：采用Prime3对步骤(6)中筛选出的有效SSR序列数据设计引物，引物的设计参数为：
(71)、上下游引物位于SSR片段两端，引物长度18～28bp；
(72)、预期PCR扩展片段长度90～250bp；
(73)、退火温度(Tm):52～62℃；
(74)、GC含量(GC％)：40％～80％；
(75)、引物任何位置互补核苷酸数及3'端互补核苷酸数均小于5。
有益效果：本发明公开了一种大批量开发SSR分子标记的方法，其具有以下有益效果：
本方法可以定位基因组中的SSR标记位点，还可以批量截取SSR序列片段，并对不同类别的SSR序列进行重复性分析，解决了由于SSR序列两端存在大量重复序列，造成后期引物设计重复率高，有效性低的问题，可大大提高SSR分子标记的开发效率。
附图说明
图1为本发明公开的一种大批量开发SSR分子标记的方法的流程图。
具体实施方式：
下面对本发明的具体实施方式详细说明。
如图1所示，以亚麻为例，一种大批量开发SSR分子标记的方法，包括以下步骤：
(1)、获取基因组测序序列或GenBank上的EST序列，并采用FAS格式保存基因组测序序列或GenBank上的EST序列；
(2)、采用Tandem Repeats Finder获得步骤(1)所获得的基因组测序序列或GenBank上的EST序列的SSR位点信息，并把分析汇总结果转换为CSV格式文件，建立数据库1.CSV，Tandem Repeats Finder的设置参数为(20,2000,2,7,7)；
(3)、按照SSR基序类型对SSR位点进行归类，
(31)、按照碱基互补及移位组合的原则，把含有1～6碱基的所有的SSR类型分为508种，详见文末的表1
(32)、按照单核苷酸重复次数≥16，二核苷酸重复次数≥8，三核苷酸重复次数≥5,四核苷酸重复次数≥4，五核苷酸重复次数≥3，六核苷酸重复次数≥3的标准筛选数据库1.CSV中的SSR的位点信息，保留所有符合条件的SSR标记并建立数据库2.CSV，
(33)、调整数据库2.CSV中的SSR位点信息的数据结构，按下列格式以CSV文档格式保存，第一列为编号，第二列为“序列片段名称加编号”，测序片段名称与编号之间用“-”连接，第三列为SSR重复基序类型，第四列为SSR重复基序长度，第五列为SSR在序列片段中的起始位置，第六列为SSR在序列片段中的结束位置，第七列为SSR所在序列片段的总长度，第八列为SSR位点上游截取片段点的位置，第九列为为SSR位点下游截取片段点的位置，建立数据库3.CSV，(4)、对数据库3.CSV的SSR位点信息进行反向互补处理；
根据步骤(31)的SSR类型将步骤(33)中的数据库3.CSV拆分成不需要进行反向互补的SSR基序数据库4.CSV和需要进行反向互补的SSR基序数据库5.CSV；
(5)、使用SSR位点序列截取软件截取数据库4.CSV和数据库5.CSV中的SSR分子标记及上下游序列并按基序类型建立序列数据库，包括以下步骤：
(501)、使用Emeditor 9.0打开步骤(1)中的基因组测序序列或GenBank上的EST序列，
(502)、使用Emeditor 9.0打开数据库4.CSV，
(503)、使用Emeditor 9.0导入SSR位点序列截取软件，
(504)、打开并执行SSR位点序列截取软件对数据库4.CSV中的SSR分子标记进行截取，
(505)、运算完成后，SSR位点序列截取软件会按照步骤(31)中的SSR类型分别生成以SSR类型命名的CSV格式文件，
(506)、重命名新步骤(505)生成的文件夹为“SSR序列文件”，
(507)、使用Emeditor 9.0打开步骤(1)中的基因组测序序列或GenBank上的EST序列，
(508)、使用Emeditor 9.0打开数据库5.CSV，
(509)、使用Emeditor 9.0导入SSR位点序列截取软件，
(510)、打开并执行SSR位点序列截取软件对数据库5.CSV中的SSR分子标记进行截取，
(511)、运算完成后，SSR位点序列截取软件会按照步骤(31)中的SSR类型分别生成以SSR类型命名的CSV格式文件，
(512)、重命名步骤(511)生成的文件夹为“SSR带反向互补序列文件”，合并该文件夹内所有CSV文件并建立6.CSV，
(513)、通过excel宏和函数获取6.CSV中SSR上下游片段的反向互补序列，建立7.CSV，
(514)、按照SSR基序类型拆分7.CSV，按步骤(31)中不同的SSR类型分别建立excel文件；
(515)、合并步骤(505)和步骤(511)生成的同类型SSR的CSV文件，只保留序列片段名称和包括上下游基因组序列的SSR位点信息，并保存为FASTA格式，
(6)、采用Bioedit Sequence Alignment Editor筛选步骤(505)和步骤(511)生成的同类型SSR的CSV文件中重复或相似的SSR位点；利用BioeditSequence Alignment Editor对步骤(515)生成的序列数据库进行自身比对分析，去除高度相似微卫星序列，筛选出有效SSR序列数据，Bioedit SequenceAlignment Editor中Expectation Value(E)的参数设置为1.0E-100，软件列出的在数据库中能比对出其他相似序列的序列即为高度相似微卫星序列。
作为本发明公开的一种大批量开发SSR分子标记的方法的一种优选方案，还包括步骤(7)：采用Prime 3对步骤(6)中筛选出的有效SSR序列数据设计引物，引物的设计参数为：
(71)、上下游引物位于SSR片段两端，引物长度18～28bp；
(72)、预期PCR扩展片段长度90～250bp；
(73)、退火温度(Tm):52～62℃；
(74)、GC含量(GC％)：40％～80％；
(75)、引物任何位置互补核苷酸数及3'端互补核苷酸数均小于5。
进一步地，步骤(504)中，SSR位点序列截取软件截取数据库4.CSV包括以下步骤：
截取的过程是根据3.CSV提供的各个SSR位点的9项具体信息(编号，序列片段名称+编号，SSR重复基序类型，SSR重复基序长度，SSR在基因组序列片段中的起始位置，SSR在序列片段中的结束位置，SSR所在序列片段的总长度，SSR位点上游截取片段点的位置，SSR位点下游截取片段点的位置)，首先找到SSR位点上下游片段在基因组序列片段的位置，根据SSR位点锁定上下游片段截取位置，截取包括上下游片段的SSR位点序列，将截取的序列根据SSR重复基序类型自动分类，生成以重复基序类型命名的CSV格式序列数据库文件，所有文件批量生成并保存在一个新的文件夹下。
表1：SSR类型表
上面对本发明的实施方式做了详细说明。但是本发明并不限于上述实施方式，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
Claims (2)
1.一种大批量开发SSR分子标记的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、获取基因组测序序列或GenBank上的EST序列，并采用FAS格式保存基因组测序序列或GenBank上的EST序列；
(2)、采用Tandem Repeats Finder获得步骤(1)所获得的基因组测序序列或GenBank上的EST序列的SSR位点信息，并把分析汇总结果转换为CSV格式文件，建立数据库1.CSV，Tandem Repeats Finder的设置参数为(20,2000,2,7,7)；
(3)、按照SSR基序类型对SSR位点进行归类，
(31)、按照碱基互补及移位组合的原则，把含有1～6碱基的所有的SSR类型分为508种，
(32)、按照单核苷酸重复次数≥16，二核苷酸重复次数≥8，三核苷酸重复次数≥5,四核苷酸重复次数≥4，五核苷酸重复次数≥3，六核苷酸重复次数≥3的标准筛选数据库1.CSV中的SSR的位点信息，保留所有符合条件的SSR标记并建立数据库2.CSV，
(33)、调整数据库2.CSV中的SSR位点信息的数据结构，按下列格式以CSV文档格式保存，第一列为编号，第二列为“序列片段名称-编号”，第三列为SSR重复基序类型，第四列为SSR重复基序长度，第五列为SSR在序列片段中的起始位置，第六列为SSR在序列片段中的结束位置，第七列为SSR所在序列片段的总长度，第八列为SSR位点上游截取片段点的位置，第九列为为SSR位点下游截取片段点的位置，建立数据库3.CSV，
(4)、对数据库3.CSV的SSR位点信息进行反向互补处理；
根据步骤(31)的SSR类型将步骤(33)中的数据库3.CSV拆分成不需要进行反向互补的SSR基序数据库4.CSV和需要进行反向互补的SSR基序数据库5.CSV；
(5)、使用SSR位点序列截取软件截取数据库4.CSV和数据库5.CSV中的SSR分子标记及上下游序列并按基序类型建立序列数据库，包括以下步骤：
(501)、使用Emeditor 9.0打开步骤(1)中的基因组测序序列或GenBank上的EST序列，
(502)、使用Emeditor 9.0打开数据库4.CSV，
(503)、使用Emeditor 9.0导入SSR位点序列截取软件，
(504)、打开并执行SSR位点序列截取软件对数据库4.CSV中的SSR分子标记进行截取，
(505)、运算完成后，SSR位点序列截取软件会按照步骤(31)中的SSR类型分别生成以SSR类型命名的CSV格式文件，
(506)、重命名新步骤(505)生成的文件夹为“SSR序列文件”，
(507)、使用Emeditor 9.0打开步骤(1)中的基因组测序序列或GenBank上的EST序列，
(508)、使用Emeditor 9.0打开数据库5.CSV，
(509)、使用Emeditor 9.0导入SSR位点序列截取软件，
(510)、打开并执行SSR位点序列截取软件对数据库5.CSV中的SSR分子标记进行截取，
(511)、运算完成后，SSR位点序列截取软件会按照步骤(31)中的SSR类型分别生成以SSR类型命名的CSV格式文件，
(512)、重命名步骤(511)生成的文件夹为“SSR带反向互补序列文件”，合并该文件夹内所有CSV文件并建立6.CSV，
(513)、通过excel宏和函数获取6.CSV中SSR上下游片段的反向互补序列，建立7.CSV，
(514)、按照SSR基序类型拆分7.CSV，按步骤(31)中不同的SSR类型分别建立excel文件；
(515)、合并步骤(505)和步骤(511)生成的同类型SSR的CSV文件，只保留序列片段名称和包括上下游基因组序列的SSR位点信息，并保存为FASTA格式，
(6)、采用Bioedit Sequence Alignment Editor筛选步骤(505)和步骤(511)生成的同类型SSR的CSV文件中重复或相似的SSR位点；利用BioeditSequence Alignment Editor对步骤(515)生成的序列数据库进行自身比对分析，去除高度相似微卫星序列，筛选出有效SSR序列数据，Bioedit SequenceAlignment Editor中Expectation Value(E)的筛选参数设置为1.0E-100，软件列出的在数据库中能比对出其他相似序列的序列即为为高度相似微卫星序列。
2.如权利要求1所述的一种大批量开发SSR分子标记的方法，其特征在于，还包括步骤(7)：采用Prime3对步骤(6)中筛选出的有效SSR序列数据设计引物，引物的设计参数为：
(71)、上下游引物位于SSR片段两端，引物长度18～28bp；
(72)、预期PCR扩展片段长度90～250bp；
(73)、退火温度:52～62℃；
(74)、GC含量：40％～80％；
(75)、引物任何位置互补核苷酸数及3'端互补核苷酸数均小于5。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510232342.0A CN104830832A (zh) | 2015-05-09 | 2015-05-09 | 一种大批量开发ssr分子标记的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510232342.0A CN104830832A (zh) | 2015-05-09 | 2015-05-09 | 一种大批量开发ssr分子标记的方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104830832A true CN104830832A (zh) | 2015-08-12 |
Family
ID=53809032
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510232342.0A Pending CN104830832A (zh) | 2015-05-09 | 2015-05-09 | 一种大批量开发ssr分子标记的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104830832A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107034293A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-08-11 | 北京农学院 | 花楸树est‑ssr标记、其引物对及应用 |
| CN109949865A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-06-28 | 浙江安诺优达生物科技有限公司 | 序列截取方法、装置和电子设备 |
| CN110570901A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-13 | 北京市农林科学院 | 一种基于测序数据进行ssr分型的方法及系统 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101519690A (zh) * | 2009-01-17 | 2009-09-02 | 淮海工学院 | 一组基于三疣梭子蟹线粒体d-loop基因的微卫星引物 |
-
2015
- 2015-05-09 CN CN201510232342.0A patent/CN104830832A/zh active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101519690A (zh) * | 2009-01-17 | 2009-09-02 | 淮海工学院 | 一组基于三疣梭子蟹线粒体d-loop基因的微卫星引物 |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| GARY BENSON: "Tandem repeats finder: a program to analyze DNA sequences", 《NUCLEIC ACIDS RESARCH》 * |
| RAJEEV K. VARSHNEY等: "Genetic microsatellite markers in plants: features and applications", 《TRENDS IN BIOTECHNOLOGY》 * |
| 程小毛: "SSR标记开发及其在植物中的应用", 《中国农学通报》 * |
| 赵美琼等: "玉米EST序列中微卫星的频率和分布", 《云南农业大学学报》 * |
| 邓欣: "亚麻分子标记的开发及产量相关性状的关联分析", 《中国博士学位论文全文数据库农业科学辑》 * |
| 龙松华等: "亚麻EST-SSR信息分析与标记开发", 《武汉植物学研究》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107034293A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-08-11 | 北京农学院 | 花楸树est‑ssr标记、其引物对及应用 |
| CN107034293B (zh) * | 2017-06-01 | 2018-04-27 | 北京农学院 | 花楸树est-ssr标记、其引物对及应用 |
| CN109949865A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-06-28 | 浙江安诺优达生物科技有限公司 | 序列截取方法、装置和电子设备 |
| CN109949865B (zh) * | 2018-12-29 | 2020-03-31 | 浙江安诺优达生物科技有限公司 | 序列截取方法、装置和电子设备 |
| CN110570901A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-13 | 北京市农林科学院 | 一种基于测序数据进行ssr分型的方法及系统 |
| CN110570901B (zh) * | 2019-09-03 | 2022-03-18 | 北京市农林科学院 | 一种基于测序数据进行ssr分型的方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Kumar et al. | SNP discovery through next-generation sequencing and its applications | |
| Paun et al. | Amplified fragment length polymorphism: an invaluable fingerprinting technique for genomic, transcriptomic, and epigenetic studies | |
| Madhumati | Potential and application of molecular markers techniques for plant genome analysis | |
| Mamanova et al. | Target-enrichment strategies for next-generation sequencing | |
| Singh et al. | CAAT box-derived polymorphism (CBDP): a novel promoter-targeted molecular marker for plants | |
| Ridout et al. | Use of AFLP in cereals research | |
| Faria et al. | A selected set of EST-derived microsatellites, polymorphic and transferable across 6 species of Eucalyptus | |
| Cuadrado et al. | Physical organisation of simple sequence repeats (SSRs) in Triticeae: structural, functional and evolutionary implications | |
| CN105274198A (zh) | 一种基于转录组测序开发鸟巢蕨est-ssr引物的方法 | |
| CN107345256A (zh) | 一种基于转录组测序开发山黧豆est‑ssr引物组及方法和应用 | |
| CN109536615B (zh) | 微卫星标记引物的开发方法及其应用 | |
| CN104313146A (zh) | 一种开发基因组ssr分子标记的方法 | |
| CN104830832A (zh) | 一种大批量开发ssr分子标记的方法 | |
| CN104673884A (zh) | 利用全基因组和est数据开发多态性est-ssr标记的方法 | |
| Satturu et al. | DNA fingerprinting for identification of rice varieties and seed genetic purity assessment | |
| CN108220402B (zh) | 一种大白菜种质和品种系谱关系的鉴定方法 | |
| Sharma et al. | Identification and cross-species amplification of EST derived SSR markers in different bamboo species | |
| Neophytou et al. | Analysis of microsatellite loci in tree of heaven (Ailanthus altissima (Mill.) Swingle) using SSR-GBS | |
| Menon et al. | Bioinformatics tools and methods to analyze single-cell RNA sequencing data | |
| Hailu et al. | The role of molecular markers in crop improvement and plant breeding programs: a | |
| KR102121570B1 (ko) | 인삼 품종 또는 자원의 판별 및 분류를 위한 snp 기반 kasp용 프라이머 세트 및 이의 용도 | |
| CN106282330B (zh) | 一种开发沙冬青植物基因组简单重复序列分子标记的方法 | |
| KR101769874B1 (ko) | 양파 종내 또는 종간 구분을 위한 프라이머 세트 및 이의 용도 | |
| CN106987652B (zh) | 用于鉴定山鸡椒性别的snp标记及该snp标记的筛选方法 | |
| Meerow et al. | Ten microsatellite loci from Zamia integrifolia (Zamiaceae) |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| EXSB | Decision made by sipo to initiate substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20150812 |