イネのコアコレクションの多型一覧

• 図をクリックすると拡大されます。
  
• 染色体ごとに分けられた一覧のデータは、 よりダウンロードできます。
• 変異部分を増幅するプライマー対の配列も一覧に含まれています。
• snpEffを用いて、多型に関する注釈を加えてあります。
• 種子はジーンバンクより入手できますので、運よく適切な変異を持っている系統が見つかれば、変異を持っている系統との交配で変異を導入することができます。
• SNPに関しては、TASKE+で既に公開されています。こちらはBWA-memとGATKを用いて多型検出されています。PEDで検出された多型と比較できます。
  PEDは、検出の閾値を高めにとっているので、SNPの検出に関してはTASKE+より少ないです。挿入・欠失変異に関してはPEDの方が成績が良いです。

Excelへのデータの取り込み

• タブ区切りのテキスト形式のファイルとなっています。エクセルに取り込むと便利です。
• Genome wide variations of rice detected by PEDのページより、jrc_wrc.zipをダウンロードしてzipを解凍します。
• エクセルのデータのタブを開き「テキストまたはCSVから」をクリックして目的の染色体のファイルを開きます。
• Power Queryエディタが開いたらColumn6をtext型に指定して「閉じて読み込む」をクリックしてエクセルに取り込みます。
• J列 Gene name あるいは K列 Rap IDのフィルターのプルダウンより目的の遺伝子あるいはIDで絞り込むことができます。
• ナンセンス変異や、フレームシフトの場合、その遺伝子の活性が失われていると考えられます。
• ミスセンス変異の場合は変異の入った部分、あるいは、入れ替わったアミノ酸の種類により活性が低下(まれに増加)することが考えられます。
• 変異部分を増幅するプライマーで交配後代のDNAをPCR増幅して、その部分の塩基配列を調べて変異が導入されたかどうかを確認します。
• プライマーは短めに設定しているので、High Resolution Melting (HRM)解析等での多型検出に有効です。

リファレンス

• Tanaka, N., Shenton, M., Kawahara, Y. et al. (2020). Whole-Genome Sequencing of the NARO World Rice Core Collection (WRC) as the Basis for Diversity and Association Studies. Plant & cell physiology, 61(5), 922-932. https://doi.org/10.1093/pcp/pcaa019
• Tanaka, N., Shenton, M., Kawahara, Y. et al. (2021). Investigation of the Genetic Diversity of a Rice Core Collection of Japanese Landraces using Whole-Genome Sequencing. Plant & cell physiology, 61(12), 2087-2096. https://doi.org/10.1093/pcp/pcaa125
• Kumagai, M., Nishikawa, D., Kawahara, Y. et al. (2019). TASUKE+: a web-based platform for exploring genome-wide association studies results and large-scale resequencing data. DNA research : an international journal for rapid publication of reports on genes and genomes, 26(6), 445-452. https://doi.org/10.1093/dnares/dsz022
• Cingolani, P., Platts, A., Wang, L. L., Coon, M., et al. (2012). A program for annotating and predicting the effects of single nucleotide polymorphisms, SnpEff: SNPs in the genome of Drosophila melanogaster strain w1118; iso-2; iso-3. Fly, 6(2), 80-92. https://doi.org/10.4161/fly.19695
• 論文: Miyao, A., Kiyomiya, J.S., Iida, K. et al. (2019). Polymorphic edge detection (PED): two efficient methods of polymorphism detection from next-generation sequencing data. BMC Bioinformatics 20, 362. https://doi.org/10.1186/s12859-019-2955-6
• 多型データ:Miyao, A. (2024). Genome wide variations of rice detected by PED [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.11159847
• スクリプト: https://github.com/akiomiyao/ped/

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