snp检测技术snapshot

1定义：

单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism，SNP），主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性。它是人类可遗传的变异中最常见的一种。占所有已知多态性的90%以上。SNP在人类基因组中广泛存在，平均每500～1000个碱基对中就有1个，估计其总数可达300万个甚至更多。SNP所表现的多态性只涉及到单个碱基的变异，这种变异可由单个碱基的转换（transition）或颠换（transversion）所引起，也可由碱基的插入或缺失所致。但通常所说的SNP并不包括后两种情况。单核苷酸多态性（SNP）是指在基因组上单个核苷酸的变异，包括置换、颠换、缺失和插入。所谓转换是指同型碱基之间的转换,如嘌呤与嘌呤( G2A) 、嘧啶与嘧啶( T2C) 间的替换;所谓颠换是指发生在嘌呤与嘧啶(A2T、A2C、C2G、G2T) 之间的替换。从理论上来看每一个SNP 位点都可以有4 种不同的变异形式，但实际上发生的只有两种，即转换和颠换，二者之比为2：1。SNP 在CG序列上出现最为频繁，而且多是C转换为T ，原因是CG中的C 常为甲基化的，自发地脱氨后即成为胸腺嘧啶。一般而言，SNP 是指变异频率大于

TaqMan SNP基因分型

技术方法：

此技术是由美国Life technologies公司研发的SNP分型技术，其技术原理如下简介。PCR 反应时，加入一对两端有不同荧光标记的特异探针来识别不同的等位基因（allele1和allele2），5’端为报告荧光基团（reporter），3’端为淬灭荧光基团 (quencher)。PCR过程中，两个探针能与正向引物和反向引物之间的互补序列特异退火结合。当探针以完整形式存在时，由于能量共振转移，荧光基团只发出微弱荧光。特异的探针与相应的等位基因杂合后，DNA聚合酶发挥5’到3’外切酶活性，把报告荧光基团切割下来，脱离了3’端淬灭荧光基团的淬灭作用 (quench)，从而发出荧光。两个探针的5’端标有不同的荧光 (FAM或VIC)，3’端标有MGB 淬灭基团结合体。根据检测到的不同荧光，可以判断相应的样本的SNP 等位基因型。 整个技术的示意图如下：

应用领域：本方法适用于多个涉及到SNP分型的遗传研究领域。尤其适合针对全基因组SNP关联研究获得的初步阳性位点，以及全基因组测序得到的大量初筛突变位点进行进一步的大样品验证研究。

RFLP (多重荧光)SNP分型技术

已知的很多SNP位点正好位于限制性

Snapshot技术平台

SnaPshot技术平台是Applied Biosystems,ABI公司推出了专为检测 SNP 设计的分析软 件和试剂盒可对多个 SNP 位点同时进行基因分型 ,也被称为 minisequencing 。该方法针对不同突变位点设计不同长度的引物SNaPshot 反应后 ,产物通过电泳分离、五色荧光检测、Gene mapper 分析 ,可在 一次电泳胶 内检测 多个 SNP位点。这个平台是建立在3730，3130等PCR测序仪上的技术。 3730XL型DNA序列检测仪

一. SnaPshot工作原理

应用 SNaPshot 进行定点的序列分析 ,其基本原理遵循了DNA 直接测序中的双脱氧终止法 ,所不同的是 PCR 反应中只有不同荧光标记的ddNTP。由于每个 SNP 位点的引物 3′端都紧靠SNP点 ,因此每一种引物在聚合酶作用下 ,根据模板的的序列 ,只延伸一个核苷酸。然后用先进的荧光检测系统 ,检测延伸的那个核苷酸的种类。

1．多重SNaPshot反应的工作原理： 在一个SNaPshot反应体系中， 针对每个待测SNP 位点 在其上游或下游设计一条单向的寡核苷酸引物（正向引物或反向引物） ，引物的Tm

Snapshot技术平台

SnaPshot技术平台是Applied Biosystems,ABI公司推出了专为检测 SNP 设计的分析软 件和试剂盒可对多个 SNP 位点同时进行基因分型 ,也被称为 minisequencing 。该方法针对不同突变位点设计不同长度的引物SNaPshot 反应后 ,产物通过电泳分离、五色荧光检测、Gene mapper 分析 ,可在 一次电泳胶 内检测 多个 SNP位点。这个平台是建立在3730，3130等PCR测序仪上的技术。 3730XL型DNA序列检测仪

一. SnaPshot工作原理

应用 SNaPshot 进行定点的序列分析 ,其基本原理遵循了DNA 直接测序中的双脱氧终止法 ,所不同的是 PCR 反应中只有不同荧光标记的ddNTP。由于每个 SNP 位点的引物 3′端都紧靠SNP点 ,因此每一种引物在聚合酶作用下 ,根据模板的的序列 ,只延伸一个核苷酸。然后用先进的荧光检测系统 ,检测延伸的那个核苷酸的种类。

1．多重SNaPshot反应的工作原理： 在一个SNaPshot反应体系中， 针对每个待测SNP 位点 在其上游或下游设计一条单向的寡核苷酸引物（正向引物或反向引物） ，引物的Tm

编号: JN-20110912

illumina SNP 分析技术方案书

晶能生物技术（上海）有限公司

二0一一年九月十二日

晶能生物技术（上海）有限公司

公司背景

Illumina公司是一家从事开发，制造及销售用于分析遗传变异和生物功能的综合系统的高科技公司，于1998年成立，2005年进入中国，2007和2009年两次入选福布斯杂志评出的全美年度成长速度最快的高科技公司，同时亚太地区是Illumina全球增长最快的区域。公司在福布斯所公布的2009年度成长最快的高科技公司中超越Google，位列榜首。

Illumina的业务范围包括生物芯片技术，和新一代高通量测序技术两大领

域，具体则包括测序分析、基因表达分析、基因调控及表观遗传学分析、蛋白筛选分析、基因分型及CNV（拷贝数变异）分析。当然最为用户所知的是30倍磁珠覆盖产生的业内最高重复度及准确率，另外基因分型分析作为一种新兴遗传学技术，也正成为Illumina的一种核心技术。这项技术能够从核酸水平分析导致个体疾病的遗传变异，为多基因复杂疾病易感性，复杂疾病的发生机制和疾病防治与药物开发等领域的研究提供帮助。在Il

E:\\ > cd e: E:\\

E:\\ > cd plink-1

E:\\plink-1>plink –file test 1. Map 更新

Plink --sheep --file data --update-map position.txt --recode --out data1

Chrnew.txt -- update-chr --recode --out data2 Position: SNP code and position Chrnew：SNP code and Chr. 2．SNP merge

Plink --file data1 --merge data2.ped data2.map --recode --out merge 3．提取SNP位点

Plink --file data --extract 50kSNP.txt --recode --out data1 50kSNP.txt: 50k中的SNP名 4. Quality control

Call rate >98%/99%

Plink --file sheep --geno 0.02 --r

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E:\\plink-1>plink –file test 1. Map 更新

Plink --sheep --file data --update-map position.txt --recode --out data1

Chrnew.txt -- update-chr --recode --out data2 Position: SNP code and position Chrnew：SNP code and Chr. 2．SNP merge

Plink --file data1 --merge data2.ped data2.map --recode --out merge 3．提取SNP位点

Plink --file data --extract 50kSNP.txt --recode --out data1 50kSNP.txt: 50k中的SNP名 4. Quality control

Call rate >98%/99%

Plink --file sheep --geno 0.02 --r

GWAS学习笔记SNP过滤

1:缺失比例（Missing rates）：( GENO> 0.05 )

Shortly we will apply more stringent criteria, such that GENO > 0.05. In this case, 0.05*89 = 4.45 samples, meaning that if a SNP is missing in 4.45 more more samples, that SNP will be removed from the dataset.

不久将来，我们将采用更严格的标准，比如GENO> 0.05。在这种情况下，0.05 * 89 = 4.45样本，这意味着如果SNP在4.45多个样本中丢失，则SNP将从数据集中删除。

2:最小等位基因频率（Minor Allele frequencies）( MAF< 0.03 如果SNP较多可以设置为MAF<0.05)

MAF is the Minor Allele Frequency. It can be used to exclude SNPs which are not informative because they show little variation in the

GWAS学习笔记SNP过滤

1:缺失比例（Missing rates）：( GENO> 0.05 )

Shortly we will apply more stringent criteria, such that GENO > 0.05. In this case, 0.05*89 = 4.45 samples, meaning that if a SNP is missing in 4.45 more more samples, that SNP will be removed from the dataset.

不久将来，我们将采用更严格的标准，比如GENO> 0.05。在这种情况下，0.05 * 89 = 4.45样本，这意味着如果SNP在4.45多个样本中丢失，则SNP将从数据集中删除。

2:最小等位基因频率（Minor Allele frequencies）( MAF< 0.03 如果SNP较多可以设置为MAF<0.05)

MAF is the Minor Allele Frequency. It can be used to exclude SNPs which are not informative because they show little variation in the

vmware有时候删除snapshot不仅删不掉,还卡死,有时候还会出现bug不断写文件耗干你的硬盘容量,强行结束后,程序中已经看不到那个snapshot了,但是硬盘上还被占用着,所以要想办法干掉那些垃圾文件

删除vmware创建的无用snapshot

vmware有时候删除snapshot不仅删不掉，还卡死，有时候还会出现bug不断写文件耗干你的硬盘容量，强行结束后，程序中已经看不到那个snapshot了，但是硬盘上还被占用着，所以要想办法干掉那些垃圾文件，但是怎么找到那些无用的snapshot文件呢？总不能vmdk都删了吧，有很多是有用的snapshot。其实，vmware目录下的.vmsd配置文件就保存了信息，如下我的： .encoding = "GBK"

stUID = "13"

snapshot.current = "13"

snapshot.needConsolidate = "TRUE"

snapshot.mru0.uid = "13"

snapshot.mru1.uid = "12"

snapshot.mru2.uid =