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WheatGmap页面。网络截图

据团队科学家孔秀英研究员介绍，集群分离分析作为一种在分离群体中鉴定目标基因的方法，由于具有高效、低成本的优点被广泛应用。然而，对于缺乏生物信息学背景的研究者来说，如何才能深度分析高通量测序获得的数据、正确选择最优算法、有效利用已公布的海量数据？这成为限制当前应用集群分离分析方法进行小麦基因快速定位和候选基因筛选的问题。因此，研发一个界面友好、易操作的专业性数据处理平台，对推动小麦研究有重要的应用意义。

据介绍，该平台目前整合并分析了超过3500份六倍体小麦的高通量测序数据，包括全基因组测序(WGS)、外显子组测序(WES)和转录组测序(RNA-seq)数据。为了方便用户利用这些资源，网站整合了四种集群分离分析模型，还集成了序列比对、基因注释、表达分析、富集分析等序列分析和基因功能研究常用的工具。可以帮助科研工作者利用集群分离分析方法进行小麦基因定位、克隆与功能研究，也可以共享测序数据及表型数据。

同时，随着泛基因组时代的来临，团队后续还会对平台进行数据更新与升级，使其功能变得更强大。

WheatGmap页面研究得到国家重点研发计划、中国农科院科技创新工程和国家自然科学基金等支持。

新京报记者周怀宗