摘要
本发明涉及葡萄果实横径全基因组选择育种技术领域,并具体公开了一种葡萄果实横径全基因组选择育种方法,包括如下步骤:利用Novaseq platform测序技术对多份样本进行全基因组测序;使用fastp软件对原始数据进行质量控制,排除样本中低质量的reads以及接头污染,获得高质量的重测序数据;将重测序数据通过vg软件中的giraffe命令映射到以完整PNT2T基因组为骨架构建的泛基因组Grapepan v.1.0上进行变异分型,获得bam文件;使用GTX软件处理bam文件得到gvcf文件,并通过GTX的joint程序实现对变异数据集的整合。该葡萄果实横径全基因组选择育种方法,用基于机器学习的全基因组选择育种策略,成功预测葡萄果实横径性状表型。
技术关键词
葡萄
果实
软件
基因组变异数据
全基因组关联分析
混合线性模型
测序技术
单核苷酸多态性
样本
位点
种质资源
命令
接头
策略
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