The introduction of molecular markers in genetic analysis has revolutionized medicine. These molecular markers are genetic variations associated with a predisposition to common diseases and individual variations in drug responses. Identification and genotyping a vast number of genetic polymorphisms in large populations are increasingly important for disease gene identification, pharmacogenetics and population-based studies. Among variations being analyzed, single nucleotide polymorphisms seem to be most useful in large-scale genetic analysis. This review discusses approaches for genetic analysis, use of different markers, and emerging technologies for large-scale genetic analysis where millions of genotyping need to be performed.
Case-control studies are widely used for disease gene mapping using individual genotyping data. However, analyses of large samples are often impractical due to the expense of individual genotyping. The use of DNA pooling can significantly reduce the number of genotyping reactions required; hence reducing the cost of large-scale case-control association studies. Here, we discuss the design and analysis of DNA pooling genetic association studies.
Su, Xin-Zhuan;Jiang, Hongying;Yi, Ming;Mu, Jianbing;Stephens, Robert M.
Parasites, Hosts and Diseases
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v.47
no.2
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pp.83-91
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2009
The completion of many malaria parasite genomes provides great opportunities for genomewide characterization of gene expression and high-throughput genotyping. Substantial progress in malaria genomics and genotyping has been made recently, particularly the development of various microarray platforms for large-scale characterization of the Plasmodium falciparum genome. Microarray has been used for gene expression analysis, detection of single nucleotide polymorphism (SNP) and copy number variation (CNV), characterization of chromatin modifications, and other applications. Here we discuss some recent advances in genetic mapping and genomic studies of malaria parasites, focusing on the use of high-throughput arrays for the detection of SNP and CNV in the P. falciparum genome. Strategies for genetic mapping of malaria traits are also discussed.
Genotyping-by-sequencing (GBS) is an outstanding technology for genotyping and single nucleotide polymorphism (SNP) discovery compared to next generation sequencing (NGS) because it can save time when analyzing large-scale samples and carries a low cost per sample. Recently, studies using GBS have been conducted on major crops and, to a greater extent, on fruit crops. However, many researchers have some problems due to low GBS efficiency resulting from low quality GBS libraries. To overcome this limitation, we developed an efficient GBS library construction method that regulates important conditions such as restriction enzymes (RE) digestion and a PCR procedure for grapevine. For RE digestion, DNA samples are digested with ApeKI (3.6U) at $75^{\circ}C$ for 5 hours and adapters are ligated to the ends of gDNA products. To produce suitable PCR fragments for sequencing, we modified the PCR amplification conditions; temperature cycling consisted of $72^{\circ}C$ (5 min), $98^{\circ}C$ (30 s), followed by 16 cycles of $98^{\circ}C$ (30 s), $65^{\circ}C$ (30 s), $72^{\circ}C$ (20 s) with a final extension step. As a result, we had obtained optimal library construct sizes (200 to 400 bp) for GBS analysis. Furthermore, it not only increased the mapping efficiency by approximately 10.17% compared to the previous method, but also produced mapped reads which were distributed equally on the19 chromosomes in the grape genome. Therefore, we suggest that this system can be used for various fruit crops and is expected to increase the efficiency of various genomic analysis performed.
We have experienced a substantial improvement in and cost-drop for genotyping that enables genetic epidemiological studies with large-scale genetic data. Genome-wide association studies have identified more than ten thousand causal variants. Many statistical methods based on linear mixed models have been developed for various goals such as estimating heritability and identifying disease susceptibility locus. Empirical results also repeatedly stress the importance of linear mixed models. Therefore, we review the statistical methods related with to linear mixed models and illustrate the meaning of their estimates.
The demand for crop production is increasingly becoming steeper due to the rapid population growth. As a result, breeding cycles should be faster than ever before. However, the current breeding methods cannot meet this requirement because traditional phenotyping methods lag far behind even though genotyping methods have been drastically developed with the advent of next-generation sequencing technology over a short period of time. Consequently, phenotyping has become a bottleneck in large-scale genomics-based plant breeding studies. Recently, however, phenomics, a new discipline involving the characterization of a full set of phenotypes in a given species, has emerged as an alternative technology to come up with exponentially increasing genomic data in plant breeding programs. There are many advantages for using new technologies in phenomics. Yet, the necessity of diverse man power and huge funding for cutting-edge equipment prevent many researchers who are interested in this area from adopting this new technique in their research programs. Currently, only a limited number of groups mostly in developed countries have initiated phenomic studies using high throughput methods. In this short article, we describe the strategies to compete with those advanced groups using limited resources in developing countries, followed by a brief introduction of high throughput phenotyping.
Background: Single nucleotide polymorphisms (SNPs), which consist of a substitution of a single nucleotide pair, are the most abundant form of genetic variations occurring with a frequency of approximately 1 per 1000 base pairs. SNPs by themselves do not cause disease but can predispose humans to disease, modify the extent or severity of the disease or influence the drug response and treatment efficacy. Single nucleotide polymorphisms (SNPs), particularly those within the regulatory regions of the genes often influence the expression levels and can modify the disease. Studies examining the associations between SNP and the disease outcome have provided valuable insight into the disease etiology and potential therapeutic intervention. Traditionally, the genotyping of SNPs has been carried out using polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism(PCR-RFLP), which is a low throughput technique not amenable for use in large-scale SNP studies. Recently, TaqMan real-time PCR chemistry was adapted for use in allelic discrimination assays. This study validated the accuracy and utility of real-time PCR technology for SNPs genotyping Methods: The SNPs in promoter sequence (-37 and -524) of lung cancer suppressor gene, RRM1 (ribonucleotide reductase M1 subunit) with the genomic DNA samples of 89 subjects were genotyped using both real-time PCR and PCR-RFLP. Results: The discordance rates were 2.2% (2 mismatches) in -37 and 16.3% (15 mismatches) in -524. Auto-direct sequencing of all the mismatched samples(17 cases) were in accord with the genotypes read by real-time PCR. In addition, 138 genomic DNAs were genotyped using real-time PCR in a duplicate manner (two separated assays). Ninety-eight percent of the samples showed concordance between the two assays. Conclusion: Real-time PCR allelic discrimination assays are amenable to high-throughput genotyping and overcome many of the problematic features associated with PCR-RFLP.
Backcross breeding is the method most commonly used to introgress new traits into elite lines. Conventional backcross breeding requires at least 4-5 generations to recover the genomic background of the recurrent parent. Marker-assisted backcrossing (MABC) represents a new breeding approach that can substantially reduce breeding time and cost. For successful MABC, highly polymorphic markers with known positions in each chromosome are essential. Single nucleotide polymorphism (SNP) markers have many advantages over other marker systems for MABC due to their high abundance and amenability to genotyping automation. To facilitate MABC in hot pepper (Capsicum annuum), we utilized expressed sequence tags (ESTs) to develop SNP markers in this study. For SNP identification, we used Bukang $F_1$-hybrid pepper ESTs to prepare a reference sequence through de novo assembly. We performed large-scale transcriptome sequencing of eight accessions using the Illumina Genome Analyzer (IGA) IIx platform by Solexa, which generated small sequence fragments of about 90-100 bp. By aligning each contig to the reference sequence, 58,151 SNPs were identified. After filtering for polymorphism, segregation ratio, and lack of proximity to other SNPS or exon/intron boundaries, a total of 1,910 putative SNPs were chosen and positioned to a pepper linkage map. We further selected 412 SNPs evenly distributed on each chromosome and primers were designed for high throughput SNP assays and tested using a genetic diversity panel of 27 Capsicum accessions. The SNP markers clearly distinguished each accession. These results suggest that the SNP marker set developed in this study will be valuable for MABC, genetic mapping, and comparative genome analysis.
Charoensook, Rangsun;Gatphayak, Kesinee;Brenig, Bertram;Knorr, Christoph
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.32
no.10
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pp.1491-1500
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2019
Objective: European pigs have been imported to improve the economically important traits of Thai pigs by crossbreeding and was finally completely replaced. Currently Thai indigenous pigs are particularly kept in a small population. Therefore, indigenous pigs risk losing their genetic diversity and identity. Thus, this study was conducted to perform large-scale genetic diversity and phylogenetic analyses on the many pig breeds available in Thailand. Methods: Genetic diversity and phylogenetics analyses of 222 pigs belonging to Thai native pigs (TNP), Thai wild boars (TWB), European commercial pigs, commercial crossbred pigs, and Chinese indigenous pigs were investigated by genotyping using 26 microsatellite markers. Results: The results showed that Thai pig populations had a high genetic diversity with mean total and effective ($N_e$) number of alleles of 14.59 and 3.71, respectively, and expected heterozygosity ($H_e$) across loci (0.710). The polymorphic information content per locus ranged between 0.651 and 0.914 leading to an average value above all loci of 0.789, and private alleles were found in six populations. The higher $H_e$ compared to observed heterozygosity ($H_o$) in TNP, TWB, and the commercial pigs indicated some inbreeding within a population. The Nei's genetic distance, mean $F_{ST}$ estimates, neighbour-joining tree of populations and individual, as well as multidimensional analysis indicated close genetic relationship between Thai indigenous pigs and some Chinese pigs, and they are distinctly different from European pigs. Conclusion: Our study reveals a close genetic relationship between TNP and Chinese pigs. The genetic introgression from European breeds is found in some TNP populations, and signs of genetic erosion are shown. Private alleles found in this study should be taken into consideration for the breeding program. The genetic information from this study will be a benefit for both conservation and utilization of Thai pig genetic resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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