- GBS GBS-Population_genetics
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- Date 2023-07-11
유전적 다양성 평가 및 유전적 구조 비교 분석
- GBS 기반 SNP 마커를 이용한 유전 다양성 및 유전구조 분석
GBS(genotyping-by-sequencing)는 NGS 기반의 유전체 분석 방법 중 하나로 제한효소를 처리하여 절단된 영역의 염기서열을 시퀀싱하여 분석하는 기법입니다. 대량의 샘플을 한번에 시퀀싱하여 분석할 수 있는 장점이 있어 다양한 유전자원 또는 교배집단을 대상으로 genotype 및 마커를 확보할 수 있는 분석 기술입니다. GBS 기반으로 선발된 SNP 변이를 이용하여 GWAS, QTL mapping 및 유연관계 분석 등 다양한 집단 유전 분석에 활용할 수 있습니다 .
* GBS 기반 SNP 마커 활용 집단 유전학 분석 파이프라인
* 집단의 유전분화 분석 - AMOVA, FST
▶ AMOVA (Analysis of Molecular Variance)
집단 간 유전 변이량의 차이를 알아보기 위한 AMOVA 분석
전체 유전변이가 전체 유전변이/집단 간/집단 내 개체간 차이 중 어디서 기인한 것이 확인 가능
▶ Wright의 F 통계량(FIT, FIS, FST) 분석
유전 분화율을 알아보기 위해 각 집단 내 근친교배율(population-specific FIS)과 집단별 유전분화(population-specific FST) 등을 추정
* 유연관계 분석 - Population STRUCTURE, Phylogenetic tree
▶ Population structure 분석
베이즈 군집분석을 수행하여 최적 군집수(K)를 확인하고 개체들의 유전적 형상에 따른 군집별 할당 양상/빈도를 확인
▶ Phylogenetic tree
생물 종 간의 계층적 구조를 볼 수 있는 한 방법으로, 종 사이의 유연관계 및 진화적 관계를 나타내는 도표로 작성하여 확인
씨더스는 다양한 분석 방법론과 프로그램을 활용하여 유전 다양성 및 유전적 구조를 밝히기 위해 지속적으로 최신 기술을 도입 및 적용하여 분석 목적에 부합하며 신뢰도 높은 결과를 제공하기 위해 노력합니다.
* 집단 간 유전적 구조 분석 - PCA, DAPC
Principal Component Analysis (PCA), Discriminant Analysis of Principal Components (DAPC)은 집단 간 유전적 구조를 시각적으로 확인하기 위해 GBS 기반 SNP 마커를 이용하여 plot 을 도출합니다.
PCA 분석 결과
DAPC 분석 결과
* 집단 간 유전적 분화도(genetic differentiation) 분석 – Pairwise Fst
각 집단 간 유전적 분화도(Genetic differentiation)는 집단 간의 유의미한 유전적 분화가 있는지 확인하기 위해 유전적 관련성이 있는 개체들 간에 얼마나 많은 SNP 변이가 공유되는지를 측정한 후, 집단 간의 유전적 차이를 평가 및 분석합니다.
* 유전 다양성 추정 - Genetic diversity indices
전체에서 아집단 내에서 유전적 다양성의 정도를 다양한 indices(유효대립유전자 수(Ne), 이형접합도 관찰치(Ho), 이형접합도 기대치(He), 고정지수(F), etc)를 측정, 빈도주의 통계와 베이즈 추론에서 확인된 유전다양성은 집단별 유전다양성 차이를 확인합니다.
Na: Mean number of alleles
Ne: Mean number of effective alleles
Ho: Observed heterozygosity
He: Expected heterozygosity
FIS: Fixation index within populations (or inbreeding coefficient)
* 유전자 좌의 특이값(outlier) 추정 - Fst outlier analysis
선발 영향(selection effect)을 받은 유전자좌를 추정하기 위해 이상값 분석을 수행함으로써, 이상값 변이들(특이값; outlier)이 집단 간의 유전적 차이에 중요한 역할을 하는지를 알아내는 데에 사용합니다.
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2023_SEEDERS+GBS-Population_genetics.pdf (655.11KB)
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