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　　大豆（Glycine max (L.) Merr.）作为天下规模内主要的粮油作物之一，其产量提升、品质刷新关乎全球生齿的需求和利益。高通量测序手艺的生长促使大豆组学研究一直深入。实现大豆多维组学数据的整合剖析，将会为大豆遗传育种提供有力支持。

　　克日，中科院遗传发育所田志喜团队团结中科院北京基因组所（国家生物信息中心）章张、宋述慧团队开发了大豆多维组学深度整合数据库SoyOmics。研究效果以“SoyOmics: A deeply integrated database on soybean multi-omics”为题在国际期刊Molecular Plant上揭晓。

　　SoyOmics数据库周全整合剖析了大豆相关的多维组学数据。数据库现在收录了27个大豆品系的重新组装基因组数据，并对响应基因组信息举行了周全的基因组注释。以高质量的ZH13作为参考基因组，对2898份质料的全基因组测序数据举行了全基因组序列变异检测，共判断到约3800万条SNP/INDEL变异数据，同时为每个变异位点提供多条理注释信息。除序列变异外，还提供了来自尊豆泛基因组剖析的约55万条结构变异数据以及基于结构变异构建的图泛基因组。数据库还收录了来自ZH13和Williams82两个基因组27个组织时期的表达数据，以及其他26个品系9个组织时期的表达数据，并展示了差别品系间同源基因的差别表达。针对115个表型多年多点测定的约2.7万条表型纪录举行了本体注释和归类，并将表型数据与变异数据举行关联。除以上组学数据外，数据库同时提供了部分种质资源的甲基化测序数据，以及Soy40K大豆芯片数据。该数据库从基因组、变异组、转录组、表型组等差别层面整合了大豆相关数据集，实现了差别条理组学数据的交互盘问和团结较量剖析。

　　为更好效劳于用户，研究团队开发了多个适用的“一站式”剖析�？�，支持实现GWAS剖析、表达模式剖析、单倍型剖析、基因组坐标转换、图泛基因组可视化等。综上，该数据库具备多维组学数据间的深度关联性、用户的高度可交互性以及剖析场景的高笼罩性，预期能为大豆遗传学及育种研究提供基础数据支持和全新的视察视角。

　　中科院遗传发育所田志喜研究员，中科院北京基因组所（国家生物信息中心）章张研究员、宋述慧研究员为该论文配合通讯作者，中科院遗传发育所刘羽诚博士，中科院北京基因组所（国家生物信息中心）博士研究生张阳、刘晓楠，中科院遗传发育所申妍婷副研究员为该论文配合第一作者。该研究获得了中科院先导项目、科技立异2030-重大项目、国家自然科学基金、国家重点研发妄想、博士后立异人才妄想等项目的资助。

 　　SoyOmics数据库结构框架

　　论文链接