높은 마커 발견 효율성- 높은 처리량의 시퀀싱 기술은 SLAF-Seq가 전체 게놈 내에서 수십만 개의 태그를 발견하는 데 도움을 줍니다.
게놈에 대한 낮은 의존도- 참조 게놈이 있거나 없는 종에 적용할 수 있습니다.
유연한 계획 설계- 단일 효소, 이중 효소, 다중 효소 소화 및 다양한 유형의 효소를 모두 선택하여 다양한 연구 목표 또는 종에 맞게 선택할 수 있습니다.최적의 효소 설계를 보장하기 위해 in silico 사전 평가가 사용됩니다.
효율적인 효소 소화- 조건을 최적화하기 위해 사전 실험을 수행하여 정식 실험을 안정적이고 신뢰할 수 있게 만듭니다.조각 수집 효율은 95% 이상을 달성할 수 있습니다.
균등하게 분산된 SLAF 태그- SLAF 태그는 모든 염색체에 최대한 고르게 분포되어 4kb당 평균 1SLAF를 달성합니다.
효과적인 반복 방지- SLAF-Seq 데이터의 반복 서열은 특히 밀, 옥수수 등과 같이 반복 수준이 높은 종에서 5% 미만으로 감소합니다.
광범위한 경험-식물, 포유류, 조류, 곤충, 수중 생물 등 수백 종에 대한 2000개 이상의 비공개 SLAF-Seq 프로젝트
자체 개발한 생물정보학 워크플로우- BMKGENE은 최종 출력의 신뢰성과 정확성을 보장하기 위해 SLAF-Seq용 통합 생물정보학 워크플로우를 개발했습니다.
플랫폼 | 농도(ng/gl) | 총 (ug) | OD260/280 |
일루미나 NovaSeq | >35 | >1.6(볼륨>15μl) | 1.6-2.5 |
시퀀싱 깊이: 10X/태그
게놈 크기 | 권장 SLAF 태그 |
< 500MB | 100K 또는 WGS |
500MB - 1GB | 100K |
1GB~2GB | 200K |
거대하거나 복잡한 게놈 | 300~400K |
응용
| 추천 인구 규모
| 시퀀싱 전략 및 깊이
| |
깊이
| 태그 번호
| ||
GWAS
| 샘플 수 ≥ 200
| 10배
|
에 따르면 게놈 크기
|
유전적 진화
| 각 개인 하위 그룹 ≥ 10; 총 샘플 ≥ 30
| 10배
|
용기: 2ml 원심분리 튜브
대부분의 샘플은 에탄올에 보존하지 않는 것이 좋습니다.
샘플 라벨링: 샘플에는 명확하게 라벨이 붙어 있어야 하며 제출된 샘플 정보 양식과 동일해야 합니다.
배송: 드라이아이스: 샘플을 먼저 가방에 포장한 후 드라이아이스에 묻어야 합니다.
1. 지도 결과 통계
2. SLAF 마커 개발
3. 변형 주석
년도 | 신문 | IF | 제목 | 응용 |
2022년 | 자연소통 | 17.694 | 모란의 기가염색체 및 기가게놈의 게놈 기반 Paeonia ostii | SLAF-GWAS |
2015년 | 새로운 식물학자 | 7.433 | 가축화 발자국은 농업학적으로 중요한 게놈 영역을 고정시킵니다. 콩 | SLAF-GWAS |
2022년 | 고급 연구 저널 | 12.822 | Gossypium barbadense의 G. hirsutum으로의 게놈 차원의 인공 이입 면 섬유의 품질과 수율을 동시에 향상시키는 우수한 유전자좌를 밝힙니다. 특성 | SLAF-진화유전학 |
2019 | 분자 식물 | 10.81 | 인구 게놈 분석 및 De Novo Assembly를 통해 Weedy의 기원이 밝혀졌습니다. 진화적인 게임으로서의 쌀 | SLAF-진화유전학 |
2019 | 자연 유전학 | 31.616 | 잉어(Cyprinus carpio)의 게놈 서열과 유전적 다양성 | SLAF-링크 맵 |
2014년 | 자연 유전학 | 25.455 | 재배 땅콩의 게놈은 콩과 식물의 핵형, 배수체에 대한 통찰력을 제공합니다 진화와 작물의 가축화. | SLAF-링크 맵 |
2022년 | 식물 생명공학 저널 | 9.803 | ST1의 식별은 종자 형태의 히치하이킹과 관련된 선택을 보여줍니다. 대두 재배 중 유지 함량 | SLAF-Marker 개발 |
2022년 | 국제 분자 과학 저널 | 6.208 | 밀-레이무스 몰리스(Wheat-Leymus mollis) 2Ns(2D)에 대한 식별 및 DNA 마커 개발 이염색체 치환 | SLAF-Marker 개발 |