Создание базы данных для хранения данных генотипов сельскохозяйственных животных, включая микросателлитный анализ, маркерную селекцию, секвенирование и картирование по генетическим чипам, требует тщательного планирования и структурирования данных. Вот основные моменты по форматам данных, которые стоит учесть:
Форматы данных
Микросателлитный анализ:•
Формат: текстовые файлы (например, *.
csv, *.
txt).
•
Структура: идентификатор особи, маркер, генотип (например, 1/1, 1/2, длины 126/128, 131/131 или буквы A/A, A/B, A/F).
Маркерная селекция:•
Формат: csv или Excel.
•
Структура: идентификатор особи, маркер, генотип, вероятности или баллы.
Секвенирование low-pass, 5х, 30х:•
Формат: *.
FASTQ или *.
BAM.
•
Структура: идентификатор образца, последовательности, качество.
Секвенирование как картирование геномов:•
Формат:
VCF (урезанный относительно референта Variant Call Format).
•
Структура: идентификатор особи, хромосома, позиция, аллели, качество.
Картирование по генетическим чипам (Illumina, Affymetrix):•
Формат: *.txt или *.csv.
•
Структура: идентификатор особи, SNP, генотип, интенсивность сигналов. Можно сразу работать в формате plink, но с обязательным сохранением файлов с прибора.
Объем данныхОбъем данных может варьироваться в зависимости от количества образцов и маркеров.
Например:
• Микросателлитный анализ: несколько мегабайт для небольшого количества образцов.
•
Данные секвенирования: могут достигать гигабайтов, особенно при высоком разрешении.
•
Генетические чипы: от сотен мегабайт до гигабайтов в зависимости от количества SNP.
Структура базы данныхРекомендуется использовать реляционную базу данных (например, PostgreSQL или MySQL).
Возможные таблицы:•
Animals: идентификатор, порода, дата рождения и другие характеристики.
•
Markers: идентификатор маркера, тип (микросателлит, SNP и т.д.), хромосома, позиция.
•
Genotypes: идентификатор особи, идентификатор маркера, генотип.
•
SequencingData: идентификатор образца, формат данных, путь к файлу.
•
Phenotypes: идентификатор особи, фенотипические данные.
Инструменты и технологииЯзык программирования: Python или
R cran для обработки и анализа данных. СУБД:
PostgreSQL,
MySQL для хранения данных. Инструменты анализа:
PLINK,
GATK для работы с генетическими данными.
Хранение и доступТребуется резервное копирование и система контроля версий. Реализуйте веб-приложение - интерфейс для удобного и
безопасного доступа к данным (например,
политика доступа и
LAMP).