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目标区域测序（Targeted Sequencing）顾名思义是指针对感兴趣的目标区域富集后进行大规模测序。研究者可以针对自己感兴趣的染色体区域或者大量的候选基因区域进行数百个甚至上千个样品的序列测定。 目标区域测序作为外显子测序的一种变异形式因为其目标选择灵活，测序深度高，费用低等特点目前在医学研究中与其它技术搭配得到了广泛应用，例如外显子组测序+目标区域测序验证、目标区域测序+基因分型验证。然而经过我们细心的文献搜集，我们发现目标区域测序在动植物研究领域也有很多重要的应用，它不仅可以作为其它技术研究结果的后续纵深扩展，而且可以单独作为整篇文章的技术支撑，下面我们就欣赏一下目标区域测序在动植物研究领域的那风华绝代的身姿。
PART1 技术对比 目前在动植物研究领域，例如遗传图谱构建、QTL定位、GWAS、群体进化、分子标记开发等等，这些领域形形色色的文章都离不开全基因重测序和简化基因组测序的身影，无论哪种技术发表的文章都可以说是组学文章，一说到组学那就不是测几个基因的问题了，因此两种技术都是数据量大，数据量大了测序深度自然就下来了，深度下来了也就只能发现一些高频SNP了，而目标区域测序从方法学和成本上都能很好解决这些问题。解决了这些问题并不意味着目标区域测序能干的活就少了，不多说了，看下表就明白一切了。 
PART2 发表文章 利用全基因组重测序对自然群体、作图群体、不同品种进行研究发表都是狂拽帅气吊炸天的文章，而利用各种类型的简化基因组测序技术发表都是冷艳高贵接地气的文章，动植物领域目标区域测序文章成色虽然赶不上全基因组重测序文章，但是却丝毫不逊于简化基因组测序文章，相关文章也有Nature，但大多以Plos one居多。
PART3 应用领域 目标区域测序选择的目标基因或目标区域自由度很高，这也就无形中决定了其应用领域的丰富多彩。看看上表中各个文章的主要研究内容和下表归纳总结的流程图就知道目标区域测序在动植物研究领域应用多广泛了。
应用1----基于目标基因或者相关信号通路关键基因的辅助育种分子标记开发 为了开发辅助动植物遗传育种的分子标记，需要选择一些决定目标性状的候选基因（可以是其它近源物种相关通路关键基因的同源基因或者就是决定该性状的目标基因），然后进行目标区域测序，将测序数据和目标性状进行关联分析，从而找到与目标性状决定基因紧密连锁的分子标记。
参考文献：Next Generation Semiconductor Based-Sequencing of a Nutrigenetics Target Gene (GPR120) and Association with Growth Rate in Italian Large White Pigs. Luca Fontanesi et al. 2015, Animal Biotechnology.
应用2----基于目标基因的物种分类和系统进化分析 针对某些物种间的保守区域进行目标区域测序，利用测序数据进行物种分类和系统进化分析。
参考文献：A comprehensive phylogeny of birds (Aves) using targeted next-generation DNA sequencing. Richard O. Prum et al. 2015, Nature.
应用3----基于GWAS结果的寻找与QTL性状紧密相关的功能变异 全基因组关联分析（GWAS）己经广泛地应用于QTL性状的研究当中，并且定位出了大量显著的SNP位点，然而这些标记位点并非真正影响目标性状的功能变异，而可能与功能变异处于连锁状态，因此可以通过对 GWAS 鉴定的区域进行目标区域测序，从而找到与QTL性状紧密相关的功能变异。
参考文献：Targeted resequencing of GWAS loci reveals novel genetics variants for milk production traits. Jiang L et al. 2014, BMC Genomics.
应用4----基于目标基因的复杂物种GWAS-QTL定位和群体进化研究 有些物种是异源四倍体物种 ，对于这种异源四倍体物种其一个基因特定位点最多有四种不同的等位基因，因此要准确区别不同的等位基因和准确确定等位基因的拷贝数在测序时相对于二倍体就需要更高的测序深度，其测序深度至少要达到48×，此时目的目的区域测序就显示出其无可比拟的优势。通过对这些异源多倍体物种的目标区域进行富集捕获测序，数据可用于GWAS-QTL定位和群体进化分析。
参考文献：A Next-Generation Sequencing Method for Genotyping-by-Sequencing of Highly Heterozygous Autotetraploid Potato. Jan G. A. M. L. Uitdewilligen et al. 2013, PloS ONE.
PART4 天昊生物目标区域测序整体解决方案 天昊目标区域测序特色
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