植物基因组测序的用途？

通过生物信息手段，分析不同个体基因组间的结构差异，同时完成SNP及基因组结构注释。 DNA突变可诱发癌症。

吸烟过程中所释放的>60种致癌化学物质可与DNA结合并对DNA链上的鸟嘌呤和腺嘌呤进行化学修饰从而产生大的加合物，该加合物改变了DNA双螺旋的结构；

如果不被核苷酸剪切修复或其他的途径进行纠正，那么DNA在复制时就会按照non-Watson-Crick方式进行复制并阻止RNA聚合酶进行转录，从而引发癌症。

扩展资料：

测序指标

深度

测序深度是测序得到的碱基总量（bp）与基因组大小的比值，它是评价测序量的指标之一。测序深度与基因组覆盖度之间是一个正相关的关系，测序带来的错误率或假阳性结果会随着测序深度的提升而下降。

测序的个体，如果采用的是双末端或Mate-Pair方案，当测序深度在50X~100X以上时，基因组覆盖度和测序错误率控制均得以保证，后续序列组装成染色体才能变得更容易与精准。

覆盖度

测序覆盖度：基因组被测序得到的碱基覆盖的比例；测序覆盖度是反映测序随机性的指标之一；测序序深度与覆盖度之间的关系可以过Lander-Waterman Model（1988）来确定。当深度达到5X时，则可覆盖基因组的约99.4%以上。

通过对植物基因组进行de novo测序，可以获得该物种的基因组序列图谱，可以从基因组水平上对物种的生长、发育、进化、起源等重大问题进行研究，加深我们对物种的认识，在新基因的发现、物种改良等方面发挥巨大作用；
在已知植物基因组的情况下，对物种内的不同个体或某个个体的不同组织进行基因组重测序，可以在全基因组水平上发现不同个体或组织细胞之间的差异。通过这种方法，可以寻找出大量的单核苷酸多态性位点（SNP），插入缺失位点（InDel，Insertion Deletion），结构变异位点（SV，Structure Variation），拷贝数变异（Copy Number Variation，CNV）等变异信息，从而获得生物群体的遗传特征。这对在群体水平上研究物种的进化历史、环境适应性、自然选择等方面具有重大意义。利用全基因组重测序有助于快速发现与植物重要性状相关的遗传变异，缩短分子育种的实验周期等。

基因测序主要用于基因工程，通过基因测序我们可以知道植物体中控制某种蛋白质合成的DNA片段的碱基序列，知道了碱基序列就可以人工合成并大量扩增，根据需要应用于基因工程。
也可以用蛋白质工程的技术对其进行改造，制造出功能更完美，更能满足人类需要的蛋白质。