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数据集说明

本数据集包含了2019年以来发表的共1769份六倍体小麦(来源见下表)重测序数据。测序结果被比对到IWGSC RefSeq v1.0(中国春)参考基因组上,并采用IWGSC RefSeq v1.1进行注释。所包含样本的具体信息请见“数据集信息”页面。


六倍体样本数量 文献引用 通讯作者 通讯作者单位
758 Albert W. Schulthess, et al. Genomics-informed prebreeding unlocks the diversity in genebanks for wheat improvement. Nature Genetics, 2022, 54, 1544-1552. Jochen C. Reif
Martin Mascher
IPK, Germany
330 Jianqing Niu, et al. Whole-genome sequencing of diverse wheat accessions uncovers genetic changes during modern breeding in China and the United States. The Plant Cell, 2023, 35(12):4199-4216. 凌宏清
贺飞
赵山岑
中科院遗传与发育生物学研究所
深圳华大基因研究院
245 Weilong Guo, et al. Origin and adaptation to high altitude of Tibetan semi-wild wheat. Nature Communications, 2020, 11(1):5085. 孙其信
倪中福
彭惠茹
中国农业大学
172 Yao Zhou, et al. Triticum population sequencing provides insights into wheat adaptation. Nature Genetics, 2020, 52(12):1412-1422. 鲁非
焦雨铃
中国科学院
遗传与发育生物学研究所
145 Chenyang Hao, et al. Resequencing of 145 Landmark Cultivars Reveals Asymmetric Sub-genome Selection and Strong Founder Genotype Effects on Wheat Breeding in China. Molecular Plant, 2020, 7;13(12):1733-1751. 张学勇
路洪凤
中国农业科学院
作物科学研究所
63 Hong Cheng, et al. Frequent intra- and inter-species introgression shapes the landscape of genetic variation in bread wheat. Genome Biology, 2019, 20(1):136. 姜雨
孙其信
宋卫宁
西北农林科技大学
26 Zhengzhao Yang, et al. ggComp enables dissection of germplasm resources and construction of a multiscale germplasm network in wheat. Plant Physiology. 2022, 28;188(4):1950-1965. 郭伟龙 中国农业大学
15 Sean Walkowiak, et al. Multiple wheat genomes reveal global variation in modern breeding. Nature, 2020, 588, 277-283. Curt A. McCartney
Manuel Spannagl
Thomas Wicker
Curtis J. Pozniak
University of Saskatchewan
10 Jing Liu, et al. Ectopic expression of VRT-A2 underlies the origin of Triticum polonicum and Triticum petropavlovskyi with long outer glumes and grains. Molecular Plant, 2021, 14(9), 1472-1488. 倪中福
刘杰
中国农业大学
1 Yan Dong, et al. Fine mapping of QPm.caas-3BS, a stable QTL for adult-plant resistance to powdery mildew in wheat (Triticum aestivum L.). Theor Appl Genet, 135, 1083-1099 (2022). 夏先春 中国农业科学院作物科学研究所
黑龙江省农业科学院克山分院
4 Unpublished Unpublished 中国农业科学院作物科学研究所
山东省农业科学院作物研究所

引用说明

1. 关于本数据集

对于使用到的每个材料,可以通过“数据信息”页面查询到来源文章(见上表)。

2. 关于SnpHub

SnpHub是一个用于检索、分析和可视化基因组变异数据的、基于Shiny的服务器框架。

引用格式:
Wenxi Wang, Zihao Wang, Xintong Li, Zhongfu Ni, Zhaorong Hu, Mingming Xin, Huiru Peng, Yingyin Yao, Qixin Sun, Weilong Guo. (2020). SnpHub: an easy-to-set-up web server framework for exploring large-scale genomic variation data in the post-genomic era with applications in wheat. GigaScience, 9(6), giaa060. https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa060


相关链接

最全小麦重测序合集:小麦基因组变异联合数据库(WheatUnion)

一千零一技 | SnpHub:利用VarTable查询变异数据

一千零一技 | Wheat-SnpHub-Portal数据库介绍及使用示例


更新记录

  • 2024.04:加入(Schulthess等,2022)和(Niu等,2023)文章的1088份样本
  • 2023.04:加入InDel数据,新增来自(Yang等,2022)、(Walkowiak等,2020)、(Liu等,2021)等文章的54份样本
  • 2020.12:Wheat Union数据库首次释放,包含627份样本的SNP数据




可用样本


可用染色体


预定义分组

输入示例:Sample1,#PredefinedGroup1,Sample2,Sample3 使用#ALL可以快速输入所有样本


原始结果下载为CSV表格 原始结果下载为xlsx表格 将基因型以碱基形式下载为CSV表格

            

            

筛选结果


            

            


            

            


            

            

输入示例:Sample1,#PredefinedGroup1,Sample2,Sample3 使用#ALL可以快速输入所有样本

            

            


            

            

使用#RAW来代表参考基因组序列 输入示例 Sample1,#PredefinedGroup1,Sample2,#RAW,Sample3
下载为fasta格式
请注意:样本的序列是通过将变异替换回参考基因组得到的,不一定代表真实测序结果,仅供参考

            

            

Consensus sequence(s)