1. Elshire R J, Glaubitz J C, Sun Q, et al. A robust, simple genotyping-by-sequencing (GBS) approach for high diversity species[J]. PloS one, 2011, 6(5): e19379. 引用次数：1435

新一代技术的进步已经将DNA测序的成本降低到现在对于高度多样化，大型基因组物种而言基因分型测序（GBS）现在是可行的。在这里，我们报告基于降低基因组复杂性的限制性内切酶（RE）构建GBS库的程序。这种方法简单，快速，非常具体，可重复性高，并且可能到达基因组的重要区域，这些区域对于序列捕获方法是不可访问的。通过使用甲基化敏感的RE，可以避免基因组的重复区域，以较低的拷贝区域作为目标，效率提高2-3倍。这极大地简化了具有高水平遗传多样性的物种中计算上具有挑战性的比对问题。 GBS程序用玉米（IBM）和大麦（Oregon Wolfe Barley）重组近交种群来证明，其中分别绘制了大约200,000和25,000个序列标签。像大麦这样的缺乏完整基因组序列的物种的一个优点是只需要在限制性位点附近开发参考图谱，这可以在样品基因分型的过程中完成。在这种情况下，读序列标记位点的一致性成为参考。或者，对于没有参考基因组的亲缘关系分析，可以简单地将序列标签视为显性标记。 GBS未来在育种，保存和全球物种和人口调查中的应用可能允许植物育种者在不必先开发任何分子工具的情况下对新种质或物种进行基因组选择，或者保存生物学家在没有先验知识的情况下确定种群结构物种中的基因组或多样性。

2.Development of High-Density Genetic Maps for Barley and Wheat Using a Novel Two-Enzyme Genotyping-by-Sequencing Approach 引用次数：441

新一代测序技术的进步使得许多物种的全基因组重新测序成为分子多态性的前所未有的发现和表征。然而，对于具有大型复杂基因组的物种如大麦和小麦的下一代测序方法存在限制。基因分型测序（GBS）已经发展成为一系列物种（包括具有复杂基因组的物种）中的关联研究和基因组学辅助育种的工具。 GBS使用限制性内切酶进行目标复杂性降低，然后进行多重测序，以相对较低的每个样品成本产生高质量的多态性数据。在这里，我们提出一个目前缺乏参考基因组序列的物种的GBS方法。我们开发了一种新的双酶GBS方案和基因分型的双亲大麦和小麦种群，以开发基因锚定的鉴定的SNP和标签的参考图谱。我们能够在Oregon Wolfe大麦参考地图上映射超过34,000个SNP和240,000个标签，在Synthetic W9784xOpata85（SynOpDH）小麦参考地图上映射20,000个SNP和367,000个标签。为了进一步评估小麦中的GBS，我们还使用来自GBS数据的SNP标记构建了从头的遗传图谱。本文介绍的GBS方法提供了一种在没有测序基因组的物种中开发高密度标记的有效方法，同时为锚定和排序物理图谱和全基因组鸟枪序列提供有价值的工具。测序参考基因组的开发反过来会增加GBS数据的功用，从而能够对遗传数据进行基因物理作图和单倍型归属。最后，由于每样本费用低，GBS将在基因组辅助植物育种计划中有广泛的应用。

3.Genomic Selection in Wheat Breeding using Genotyping-by-Sequencing

引用次数：188

基因组选择（GS）使用全基因组分子标记来预测育种值，并在表型分型之前选择个体或育种品系。在这里，我们表明，基因分型测序（GBS）可用于繁殖板的从头基因分型，并开发准确的GS模型，即使是大型，复杂和多倍体小麦（Triticum aestivum L.）基因组。在GBS中，我们在CIMMYT的半干旱小麦育种计划的一套254条先进育种品系中发现了41,371个单核苷酸多态性（SNPs）。四种不同的方法被评估为在这组未映射的标记中输入缺失的标记分数，包括随机森林回归和新开发的多元正态期望最大化算法，其比标记水平上的杂合或平均插入赋予更精确的归集，尽管没有在插补方法中，基因组估计育种值（GEBV）的准确性存在显着差异。用GBS进行基因组估计育种值预测的精确度为0.28至0.45，相对于已建立的小麦标记平台，提高0.1至0.2。 Genotyping-by-sequencing结合了大量种群的标记发现和基因分型，即使在没有参考基因组序列或之前的多态性发现的情况下，它也是育种应用的优秀标记平台。另外，GBS的灵活性和低成本使其成为基因组辅助育种的理想方法。

4.Genotyping-by-Sequencing for Plant Breeding and Genetics 引用次数 178

“下一代”DNA测序技术的迅速发展带来了1000美元的人类（智人）基因组范围，同时为研究人员提供原始测序结果，彻底改变了人群的基因分型方式。为了充分利用这些进展，基因分型测序（GBS）已经发展成为一种快速和稳健的方法，用于将全基因组分子标记发现和基因分型相结合的多重样品减少代表性测序。 GBS的灵活性和低成本使其成为植物遗传育种中许多应用和研究问题的优秀工具。在这里，我们解决一些新的研究机会，使用GBS变得更加可行。此外，我们强调随着测序产量的不断增加，参考基因组的开发以及生物信息学的改进，GBS将变得更加强大的领域。植物生物学科学家的终极目标是将表型与基因型联系起来。在植物育种中，基因型可用于预测表型并选择改良的品种。进一步理解可遗传的遗传因素与所产生的表型之间的联系，将使基因组辅助育种能够以减少可耕地和气候变化的方式增加全球粮食供应。

5. Bridging the genotyping gap: using genotyping by sequencing (GBS) to add high-density SNP markers and new value to traditional bi-parental mapping and breeding populations 引用次数：101

基因分型通过测序（GBS）是下一代测序方案的最新应用，用于在各种作物物种和种群中发现和基因分型SNP。与主要应用于普遍感兴趣的“参考”基因组的其他高密度基因分型技术不同，GBS的低成本使其成为饱和高密度SNP标记的定位和育种群体的有吸引力的手段。广泛使用GBS的一个障碍是生物信息学分析的困难，因为这种方法伴随着大量不容易诊断或纠正的错误的SNP呼叫。在这项研究中，我们使用384重GBS协议，为176个重组自交系（Oryza sativa）组成的籼稻（IR64）×粳稻（Azucena）作图群体添加30,984个标记，并发布我们的插补和纠错流水线以解决初始GBS数据的稀疏性和错误，并简化向RIL群体添加SNP的过程。使用30,984个标记的最终估算和校正数据集，我们能够高度精确地在整个基因组上绘制重组热点和冷点以及分离失真区域，从而鉴定含有假定不育基因座的基因组区域。我们绘制了叶宽和铝耐性的QTL，并且当使用全部30,984个SNP时，能够鉴定两个表型的另外的QTL，这些SNP仅用1464个SNP的子集（包括以前未报道的用于铝耐受性的QTL直接定位这些结果表明，通过GBS向遗传图谱或育种群体中添加高密度的SNP标记对水稻育种和遗传学研究中的众多应用具有重要价值。

6.Genotyping-by-sequencing (GBS), an ultimate marker-assisted selection (MAS) tool to accelerate plant breeding 引用次数：91

标记辅助选择（MAS）是指使用分子标记辅助作物改良中的表型选择。已经鉴定了几种类型的分子标记，如单核苷酸多态性（SNP），并有效地用于植物育种。新一代测序（NGS）技术的应用已经在全基因组测序领域取得了显着的进展，提供了超高通量的序列，彻底改变了植物的基因分型和育种。为了进一步将NGS用于玉米和小麦等大型农作物基因组，开发了基因分型测序（GBS），并将其应用于对分子标记发现和基因分型相结合的多重样品测序。 GBS是NGS协议在农作物基因组和人群中发现和基因分型SNP的新型应用。 GBS方法包括用限制性内切酶消化基因组DNA，然后连接条形码接头，PCR扩增和扩增的DNA池在单个泳道上的测序。生物信息学管道是需要分析和解释GBS数据集。作为最终的MAS工具和具有成本效益的技术，GBS已经成功用于大规模植物育种计划下的全基因组关联研究（GWAS），基因组多样性研究，遗传连锁分析，分子标记发现和基因组选择。