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Updated: Jul 1, 2025
09:15
DNA-based Fish Species Identification Protocol
Published on: April 28, 2010
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鱼SNP:一个高质量的跨物种SNP鱼类数据库
Lei Zhang1,2, Heng Li1,2, Mijuan Shi3,4
1State Key Laboratory of Freshwater Ecology and Biotechnology, Hubei Hongshan Laboratory, Key Laboratory of Aquaculture Disease Control, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, The Innovation Academy of Seed Design, Institute of Hydrobiology, Chinese Academy of Sciences, Wuhan, 430072, China.
Scientific data
|March 9, 2024
概括
水产养殖基因组学研究通过新的数据库FishSNP取得了进展. 它巩固了来自13种鱼类的数百万个单核酸多态 (SNP),提高了养殖和生产效率的数据可访问性.
科学领域:
- 水产养殖的基因组学
- 分子遗传学 分子遗传学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 水产养殖生产依赖于基因资源的利用,以提高效率和利能力.
- 单核酸多态 (SNP) 是鱼类基因组学,遗传学和繁殖中的关键分子标记物.
- 分散的SNP数据阻碍了在水产养殖研究中的查询和数据重用.
研究的目的:
- 创建一个集中的,全面的鱼类SNP数据库 (FishSNP).
- 巩固和标准化来自不同来源的SNP数据,用于水产养殖研究.
- 为了便于更容易地访问和利用SNP信息用于基因改进.
主要方法:
- 从科学文献和公共数据库中编制的SNP数据.
- 为SNP开发了一个统一的分析管道,使用原始数据.
- 将来自13种养殖鱼类的45,690,243个非冗余SNP集成到FishSNP数据库中.
- 通过严格的数据处理,确保了SNP的高可靠性.
主要成果:
- 建立了FishSNP,一个含有超过4500万个非冗余SNP的鱼类SNP数据库.
- 在数据库中识别了超过3000万个高质量的SNP.
- 该数据库提供了搜索,浏览,注释和下载SNP数据的功能.
- 为每个SNP提供全面的相关信息.
结论:
- 鱼SNP集中了有价值的SNP资源,克服了数据碎片化的问题.
- 该数据库增强了水产养殖基因组学研究的数据可访问性和可重复使用性.
- 促进对遗传资源的有效利用,以提高水产养殖生产和利能力.
