数据集概述
本数据集基于ddRAD测序技术，对欧亚鲈鱼基因组进行极端复杂度简化处理，包含测序原始数据、序列比对文件、SNP引物序列及分析代码。数据覆盖17000余个contig，识别出1259个单核苷酸多态性位点，可用于研究欧亚鲈鱼淡水与咸水种群的遗传分化，为该物种基因组资源开发提供支持。
文件详解
- README_for_Alignments.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：说明Sanger测序比对文件的格式（BioEdit格式.bio、Fasta格式.fas）及打开工具（BioEdit v.7.2.5），包含引用文献信息
- SNP primer sequences.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：记录识别出的1259个SNP位点对应的引物序列信息
- Alignments.rar
- 文件格式：RAR（压缩包）
- 字段映射介绍：包含BioEdit格式和Fasta格式的序列比对文件，用于查看欧亚鲈鱼基因组片段的比对结果
- PythonCodes.zip
- 文件格式：ZIP（压缩包）
- 字段映射介绍：用于处理本数据集的Python分析代码，支持基因组数据处理与SNP分析
- Raw files.rar
- 文件格式：RAR（压缩包）
- 字段映射介绍：ddRAD测序产生的原始数据文件，包含欧亚鲈鱼基因组简化后的测序片段原始信息
数据来源
论文“Less is more: extreme genome complexity reduction with ddRAD using Ion Torrent semiconductor technology”
适用场景
- 基因组复杂度简化技术研究: 分析ddRAD技术在Ion Torrent平台上的应用效果，验证极端基因组简化的可行性
- 鱼类种群遗传分化分析: 利用SNP位点数据研究欧亚鲈鱼淡水（佩普西湖）与咸水（波罗的海）种群的遗传差异
- 分子标记开发: 基于SNP引物序列，开发欧亚鲈鱼种群鉴定的分子标记工具
- 基因组数据分析方法验证: 通过Python代码复现测序数据处理流程，优化基因组简化测序的分析策略
