干货∣如何得到染色体级别的植物基因组序列？

本次组装contig N50与之前相比，提升了100倍和450倍；从注释结果来看，B. rapa，B. oleracea和M. schizocarpa分别注释出46,721，61,279，32,809个基因，与之前发表的结果相似。下表是本次组装结果与以往公布结果的详细比较。

值得一提的是，虽然注释的功能编码基因个数与之前发表的结果较一致，但是采用长片段测序明显提升了重复序列的组装结果，检测到的重复序列比例较高，且转座元件的平均长度要长；而且通常在转座子富集区域的基因难以定位到染色体上，但是本研究组装中能将超过98%的基因锚定到染色体上。由此可见，长reads对于提升转座元件富集区域的组装质量是非常关键的。

同时分析了FLC 基因的拷贝数（该基因与春化及开花时间有关，该基因家族的拷贝数变化能够影响开花时间），在B.oleracea(broccoli, HDEM) 和B.rapa Z1 中分别发现了7 个和4 个FLC 基因。表明长读长更有利于重复区域的组装。

抗病基因R-genes 一般是成簇出现的，较难正确地组装；the M. acuminata 和the M. schizocarpa 基因组中3 个同源R-gene 簇中不确定碱基的比例分别为6.5% 和0% ，再次显示了长读长对复杂区域组装的重要性。

进一步对199 份B.rapa 和119 份B.oleracea 材料进行了重测序，将测序结果与本次组装的序列及之前的序列进行比对，发现除了Chinese cabbage ，Chinese kale 外，其它的与本次组装的参考序列比对率更高；但是uniquely mapped reads 的比例要低，进一步说明新组装的序列重复区域组装的效果更好，新组装的序列更适合在后续芸薹属重测序中作为参考序列。

PacBio测序、Nanopore测序都能获得长的reads,这两种测序技术对组装有何影响呢？文章比较了用PacBio测序的6个物种与本文的3个物种之间的组装结果（基因组大小在130-630Mb之间），发现使用ONT获得的大于50kb的reads比例更高；而PacBio的测序深度更高一些（在125X-283X之间），表明PacBio需要更高的测序深度以获得足够的长reads来提升组装的连续性。在这9个物种中，连续性第二好的，长读长reads的深度只有36X，但是reads长度是最长的，说明相比于测序深度，更长的reads对提升组装结果更有效；30X的long reads能够满足组装的需求。

不过，小编认为这里的比较如果在同一物种上进行平行比较会更有说服力，不过不管怎样，从文章的比较结果来看，reads长度是决定组装结果好坏的关键因素。

PacBio三代测序仪

随着Nanopore、PacBio测序技术的发展、升级及各种新组装软件的出现，必定会在极大降低研究费用的同时大大提升基因组组装效果，那些以往难以取得较好结果的复杂基因组，将会迎来研究契机，当然，那些相对简单的基因组组装结果也会更好。

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如果您有物种想进行基因组测序，现在可以准备起来啦。

参考文献：

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2.International Rice Genome Sequencing Project The map-based sequence of the rice genome. Nature 436, 793–800 (2005).

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