品种鉴定

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        品种鉴定

        品种鉴定

        • 依据表型特征区分品种,无法早期鉴定并且准确性较低。分子标记技术被应用到动植物的品种区分和真实性鉴定工作中。但AFLP、SSR等标记受限于技术和检测通量问题,通常只能顺利获得少量位点进行品种鉴定,适用于背景纯合、基因渗入少的作物品种鉴定,但对于背景复杂、有大量基因渗入的物种品种区分较为困难。
          现在,使用新型SNP标记结合机器学习模型的技术很好的解决了复杂背景品种鉴定的问题,并且随着二代测序成本的降低以及靶向测序技术的应用,样本鉴定成本也得到大幅降低。采用SNP分子标记作为鉴定依据同时使用先进的机器学习分类模型可以准确划分相似品种,鉴定样本所属品种类别。

        应用方向

        • 获取用于品种鉴定的SNP集合。

          准确鉴定未知品种样本所属品种。

          进行早期筛选和种子纯度鉴定。

          打造智能品种鉴定平台。

        诺禾优势

        • 五种模型共同鉴定,给出最可靠的鉴定结果。

          结合液相芯片,实现低成本快速鉴定。

          鉴定模型可搭载至智能平台,实现便利的样本坚定管理。

        技术策略

        • 选样策略:品种数3个及以上,已知品种样本个数建议>30个/品种,未知品种样本个数无限制。
          WGS策略:适用于已知品种样本(训练群体);推荐测序深度10X及以上。
          液相芯片策略:适用于未知品种样本(预测群体);使用分析得到的品种鉴定位点合成品种鉴定芯片,完成预测群体分型工作。
          低深度重测序策略:1000样本以上,推荐测序深度1X及以上,单样本测序数据量不低于1G,可使用高深度测序数据填充。

        技术策略

        拓展材料

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