玉米基因組大片段缺失檢測(cè)算法.pdf

1、玉米基因組結(jié)構(gòu)變異豐富，其中大片段缺失導(dǎo)致玉米表型變異，是玉米豐富的遺傳多樣性與表型變異的重要來(lái)源。本文根據(jù)中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院所提供的79份溫?zé)釒в衩鬃越幌档牡诙鷾y(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用基于kmer depth的分析策略，結(jié)合隱馬爾可夫模型，研究大片段缺失的類型、多態(tài)性及其在不同自交系之間的分布特征，檢測(cè)玉米材料大片段缺失的數(shù)量及位置。主要工作如下：
　　第一，前期的數(shù)據(jù)分析和準(zhǔn)備工作。對(duì)于每個(gè)材料的測(cè)序數(shù)據(jù)，建立 kmer庫(kù)，分析每

2、個(gè)材料的kmer特征，初步計(jì)算玉米基因組上的缺失的總體情況和大致分布，計(jì)算材料之間的親緣關(guān)系。
　　第二，使用隱馬爾可夫模型檢測(cè)玉米基因組大片段缺失，根據(jù)每個(gè)材料的kmer庫(kù)與參考基因組的序列進(jìn)行比對(duì)，得到序列上每個(gè)位置的kmer depth；采用窗口掃描法順序掃描整個(gè)序列的kmer depth，取每個(gè)窗口中所有kmer depth的中位數(shù)，得到所有材料的kmer depth作為輸入矩陣，使用隱馬爾可夫模型結(jié)合最大期望算法，計(jì)算得

3、到基因序列上的缺失情況。
　　第三，結(jié)合被測(cè)材料之間的親緣關(guān)系對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)，本文提出混合隱馬爾可夫模型。由于玉米相對(duì)于參考基因組在遺傳過(guò)程中，存在親緣關(guān)系的不同，多個(gè)材料基因組序列之間存在高度的相關(guān)性，因此，本文根據(jù)玉米材料之間的親緣關(guān)系，對(duì)每個(gè)材料建立起隱馬爾可夫模型，聯(lián)合多個(gè)隱馬爾可夫模型組合成一個(gè)大的隱馬爾可夫模型，以此來(lái)提高檢測(cè)結(jié)果的精確性。
　　最后，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)對(duì)算法結(jié)果進(jìn)行評(píng)估驗(yàn)證。本文設(shè)計(jì)了兩個(gè)實(shí)驗(yàn)，首先，根據(jù)

4、現(xiàn)有已知的參考基因組B73進(jìn)行隨機(jī)生成大片段結(jié)構(gòu)性變異和SNP，再使用工具模擬生成第二代測(cè)序數(shù)據(jù)，對(duì)算法的精度和效率進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估，實(shí)驗(yàn)證明，隱馬爾可夫模型在檢測(cè)基因組缺失可以有比較高的精確性，而且運(yùn)行時(shí)間比較短；在考慮親緣關(guān)系后，算法精確性能夠進(jìn)一步提高，能夠比較精確的檢測(cè)到接近90％的缺失片段。其次，根據(jù)前人采用比較基因組陣列雜交法檢測(cè)得到的玉米Mo17系上的一千多個(gè)大片段缺失，通過(guò)和這些缺失片段進(jìn)行比較，證明本文算法在使用實(shí)際測(cè)序