TASSEL-GBS：シーケンサーによる高容量ジェノタイピング解析パイプライン

シーケンスによるジェノタイピング（GBS）は、多数のSNPマーカーで多数の個人の高いスループットジェノタイピングを可能にするために、表現の削減を活用する次世代シーケンスベースの方法です。現在、多くの研究者によって、多くの種に比較的単純で堅牢で費用対効果の高いGBSプロトコルが適用されています。ここでは、生のGBSシーケンスデータをSNP遺伝子型に効率的に処理するために設計されたバイオインフォマティクスパイプライン、Tassel-GBSについて説明します。Tassel-GBSパイプラインは、次の主要な設計基準を正常に満たしています。（1）わずか8〜16 GBのRAMを持つデスクトップまたはラップトップマシンなど、小規模繁殖または生態学的研究プログラムが通常利用できる控えめなコンピューティングリソースを実行する能力、（2）小規模から非常に大規模な研究からのスケーラビリティ。数十万または数百万のSNPを最大100,000人の個人（例：大規模な繁殖プログラムや遺伝的調査など）、および（3）加速された繁殖コンテキストでの適用可能性、組織の収集から遺伝子型への迅速な離職を必要とします。参照ゲノムが必要ですが、パイプラインは、多数のコンティグで構成される未完成の「擬似参照」で実行することもできます。Tassel-GBSパイプラインについて詳細に説明し、人口遺伝的ベースのSNPフィルターの適用により平均エラー率が0.0042に減少したトウモロコシ（Zea Mays）の大規模な種全体分析に基づいてベンチマークします。全体として、GBSアッセイとTassel-GBSパイプラインは、ゲノムの多様性を研究するための堅牢なツールを提供します。

Genotyping by sequencing (GBS) is a next generation sequencing based method that takes advantage of reduced representation to enable high throughput genotyping of large numbers of individuals at a large number of SNP markers. The relatively straightforward, robust, and cost-effective GBS protocol is currently being applied in numerous species by a large number of researchers. Herein we describe a bioinformatics pipeline, TASSEL-GBS, designed for the efficient processing of raw GBS sequence data into SNP genotypes. The TASSEL-GBS pipeline successfully fulfills the following key design criteria: (1) Ability to run on the modest computing resources that are typically available to small breeding or ecological research programs, including desktop or laptop machines with only 8-16 GB of RAM, (2) Scalability from small to extremely large studies, where hundreds of thousands or even millions of SNPs can be scored in up to 100,000 individuals (e.g., for large breeding programs or genetic surveys), and (3) Applicability in an accelerated breeding context, requiring rapid turnover from tissue collection to genotypes. Although a reference genome is required, the pipeline can also be run with an unfinished "pseudo-reference" consisting of numerous contigs. We describe the TASSEL-GBS pipeline in detail and benchmark it based upon a large scale, species wide analysis in maize (Zea mays), where the average error rate was reduced to 0.0042 through application of population genetic-based SNP filters. Overall, the GBS assay and the TASSEL-GBS pipeline provide robust tools for studying genomic diversity.