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四川高通量测序进化分析排行

来源: 发布时间:2023年06月12日

病毒是由一种核酸分子(DNA或RNA)与蛋白质(Protein)构成或只由蛋白质构成(如朊病毒)。根据遗传物质的组成,可分为单链DNA病毒(ssDNA)、双链DNA病毒(dsDNA)、单链RNA病毒(ssRNA)、双链RNA病毒(dsRNA)和蛋白质病毒(如朊病毒)。根据宿主类型的不同,可以分为噬菌体(细菌病毒)、植物病毒(烟花叶病毒)和动物病毒(如禽流感病毒、天花病毒和HIV等)。病毒全基因组测序(VirusWholeGenomeSequencing,VWGS),是指基于第二代高通量测序技术,对病毒全基因组进行测序,利用生物信息分析手段,得到病毒的全基因组序列,解析编码信息,并获得相应的变异信息。探普生物进行了大量有针对性的研发和测试,开发了全套的实验和分析流程用于对病毒的全基因组进行测序。四川高通量测序进化分析排行

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目前对我国首例输入性裂谷热病例病毒进行全基因组测定,分析其进化来源及潜在变异.方法提取样本核酸,非特异性反转录扩增病毒基因组RNA,使用IonTorrent二代测序仪进行病毒全基因组测定.对获得的基因组数据进行序列拼接、比对、进化树构建和关键位点分析.结果通过测定获得了病毒全基因组11979nt,该测定病毒属E基因分支,序列与先前南非分离株Kakamas相似度较高(>98%)。病毒Gn蛋白C端信号肽区存在1个氨基酸突变.结论本研究分析测定的裂谷热病毒全基因组与目前非洲流行株高度相似,病毒基因特征未出现明显变异。


DNA病毒全基因组二代测序分析公司病毒全基因组测序产品特点:基于PCR技术和抗原抗体技术的售后验证平台。

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未培养病毒基因组的信息标准:①关于未培养病毒基因组标准的信息是在基因组标准框架内制定的,包括病毒起源、基因组质量、基因组注释、分类信息、生物地理分布和宿主预测;②UViGs有助于提高我们对病毒进化历史和病毒-宿主之间相互作用的理解;③病毒基因组组成和内容、复制策略和宿主的异常多样性意味着UViGs的完整性、质量、分类学和生态学需要通过病毒特异性指标来评估;④分析不同大小和不同样品类型的UViGs对于探索病毒基因组序列空白是有价值的。


RNA/DNA病毒测序对病毒基因组进行测序是快速了解病毒突变、毒力变化、病毒型别的有效方法。可以根据病毒基因组大小和类型,采用PCR、RT-PCR或shotgun测序法,对病毒的部分或全长基因组测序,结果准确可靠。服务标准:测出的序列准确性在99%以上;病毒全基因组测序测出序列在总基因组大小95%以上;数小于5个;Shotgun测序的覆盖度在6以上;PCR和RT-PCR测序达到2。服务说明:1、提供病毒DNA或RNA作为样品。2、PCR测序的DNA样品总量大于5μg,浓度大于20ng/μl。DNA无降解。3、Shotgun测序法的DNA样品总量大于20μg,浓度大于100ng/μl。DNA无降解。4、用RT-PCR和PCR测序法在提供参考序列时需同时提交样品部分序列与参考序列的比对文件,确保同源性在95%以上。


病毒基因组测序是疾病诊断、流行病学调查和宿主-病原关系研究的重要手段。

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全基因组测序要注意的事项:全基因组测序是对未知基因组序列的物种进行个体的基因组测序。技术路线:提取基因组DNA,然后随机打断,电泳回收所需长度的DNA的片段(0.2~5Kb),加上接头,进行DNA簇(Cluster)制备,后利用Paired-End(Solexa)或者Mate-Pair(SOLiD)的方法对插入片段进行测序。然后对测得的序列组装成Contig,通过Paired-End的距离可进一步组装成Scaffold,进而可组装成染色体等。组装效果与测序深度与覆盖度、测序质量等有关。常用的组装有:SOAPdenovo、Trimity、Abyss等。测序深度(Sequencingdepth)是指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准确。


二代测序可以用于对病毒的全基因组进行测序有哪些挑战?DNA全基因组测序找哪家

通过对病毒全基因组高通量测序可以在较短时间内获取病毒的全部基因信息,解释病毒的来源。四川高通量测序进化分析排行

病毒基因组测序的标准有:测序的完成程度,决定着基因组的下游应用,包括设计诊断产品、反向遗传系统以及开发调整对策等。研究团队希望能够通过五条标准来填补这样的空白,这些标准涵盖了完成病毒基因组的整个阶段,使用不依赖测序技术的简单条件规定了五个类别。不同的测序技术可能会很快淘汰更新,因此我们这些标准没有关联任何特定的测序平台,可以长时间的使用下去。一种基于二代测序的pedv病毒基因组分析方法。目前现有的pedv分析方法两方面的局限,第1,pedv病毒二代测序数据中存在部分甚至大量的宿主猪的基因组序列,宿主基因组的污染会影响pedv病毒基因组的拼接。第二,拼接预测病毒基因结构的方法主要是genemarks等预测软件,但由于pdev病毒基因组中基因相互重叠,其中基因内部还存在ribosomalframeshift现象,现有的基因预测软件并不能准确识别出正确的基因结构。


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