中国农业大学本科生“URP”计划立项申请书

图中阉E大母中国农业大学本科生计划立项申请书“URP”项目名称.基于低覆盖率测序数据的小麦单倍型推断方法的探究牝请人郭伟龙所在学院中国农业大学农学院联系电话之子信箱填表日期2020-12-2中国农业大学制项目名称基于低覆盖率测序数据的小麦单倍型推断方法的探究2021年3月到2022年3月项目起止时间项目申请人情况姓名郭伟龙性别男从事专业作物遗传育种最后学历与学博士专业技术职务副教授位

一、项目概况作为人类重要粮食作物之一的普通小麦是异源六倍体，具有庞大的基因组其参照基因组的大小约为16Gbp,是水稻基因组大小的40倍、玉米基因组大小的6倍近年来，包括中国春、藏1817在内的10余个六倍体小麦高质量参照基因组的组装陆续得到发表2020年，中国农业大学、中国农科院和中国科学院遗传与发育研究所等单位相继发表了对六倍体小麦材料大规模重测序数据的研究以上数据为深入挖掘小麦资源的单倍型信息提供了丰富的数据基础目前，实验室已经开展了多项对小麦基因组学的相关研究然而，由于小麦基因组庞大，全基因组重测序方法（WGS）对于一般小麦研究来说成本仍然较高，同时也不适用于以育种为目的的、对大规模小麦材料进行基因型或单倍型的筛查工作为探索低成本的小麦基因型筛查与单倍型分析筛查方案，本项目将尝试结合已发表的大量六倍体小麦基因型数据，基于小麦材料的低覆盖率测序数据设计新的分析方法，以完成对待检小麦材料的单倍型推断分析，并结合已有的高质量测序数据，对推断结果进行检验和评价本项目能够培养本科生的生物信息学实践能力、增加对小麦基因组复杂性的理解，为学生今后从事基因组学或生物信息学相关研究生学习或工作提供项目经验

二、实施计划及方案

1.学习基本的linux系统的操作、R语言入门（3个月）；

2.熟悉和掌握已有的小麦基因型数据分析流程（2个月）；

3.利用实验室已有基因型数据库，对低测序深度的基因型数据进行单倍型推断（4个月）；

4.整理实验结果，形成实验报告（2个月）

二、实施基础和条件

1.实验室拥有良好的计算平台支持，提供高性能计算服务器进行学习和实验;

2.实验室已经积累或获得了丰富的小麦全基因组重测序数据与芯片数据；

3.目前已完成初步的数据库整理与分析工作；

4.定期交流和讨论（2-3周一次），帮助同学在生物信息学技能上快速成长此外，本项目对报名学生的基础有如下要求

1.需要参与的同学对基因组学或生物信息学有一定的兴趣（选课不做要求）;

2.对学习1-2门计算机语言有兴趣（计算机基础不做要求）；

3.愿意在假期投入较多时间；

4.GPA

2.0且没有修双学位（计算机或大数据类双学位除外）说明需要同学和老师主动联系后，再进行报名

四、预期成果

1.探索并完成基于低覆盖率测序数据推断小麦单倍型的分析流程;

2.项目完成后提交结题报告

五、经费预算申请经费共计2000元主要用于参考图书500元，交通、通信费用400元，论文资料打印费用300元，办公材料费用500元，计算机耗材300元

六、学院URP领导小组意见签字（盖章）年月日。