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国内深度测序突变分析哪家好

来源: 发布时间:2023年11月17日

病毒基因组测序:病毒基因组测序包括完成图测序、扫描图测序和重测序三个层面,通过二代/三代测序平台,获得病毒的基因组的序列信息,并在结构基因组学、比较基因组学层面通过差异分析、同源基因分析、共线性分析、物种进化分析等手段探究病毒的毒力系统、基因组的进化与演变历程等。对疑似传染标本采集提取后直接进行高通量测序,通过病原微生物专门用的数据库比对和智能化算法分析,获得疑似致病微生物种属信息,并提供全方面深入的报告,为疑难危重传染提供快速准确诊断依据,促进药物的合理应用。病毒全基因组测序具有的特点:独有的一定定量技术,实现病原定量分析。国内深度测序突变分析哪家好

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病毒全基因组测序定:探普生物对病毒的全基因组进行测序的实验基于二代测序技术。样本经过核酸纯化-文库构建-生物信息学分析这3大基本流程后转换成了序列数据。先,在核酸纯化环节,探普提供专门针对性的核酸纯化样本指南,以提高目的物种的核酸纯度和得率,与此同时探普生物也提供核酸纯化服务。第二,文库构建环节,样本的核酸具备浓度低,总量少的特点。探普生物专门针对这一点开发了超微量核酸文库构建,可以将0.01ng/μl甚至更低浓度的核酸构建成测序文库。第三,生物信息学分析环节。生存环境和状态决定了对病毒的全基因组进行测序的下机数据一般都伴随大量的宿主和其他微生物的数据。探普生物基于该特点,优化了自有数据库,搭载了专门用的的生物信息学分析流程,可处理复杂背景下的目标物种序列。




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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。

高通量测序技术又称“下一代“测序技术或深度测序技术,可以一次性对几十万至几百万条DNA分子进行序列测定。现已普遍应用在基因组测序、基因表达分析、非编码小分子RNA鉴定、转录因子靶基因筛选及DNA甲基化等相关的研究领域。高通量测序技术是对传统测序一次性的改变,一次对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定,因此在有些文献中称其为下一代测序技术(nextgenerationsequencing)足见其划时代的改变,同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能,所以又被称为深度测序(deepsequencing)。


探普生物病毒测序具备反馈处理迅速的优点。

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能实现对病毒的全基因组进行测序的技术手段:早期在高通量测序技术普及之前,对病毒的全基因组进行测序是通过非特异性扩增+克隆结合sanger测序来完成的。当物种有了参考的序列之后,可以通过特异性扩增+sanger测序获得全基因组序列。Sanger测序准确度高,读长很长,但与此同时,扩增和克隆工作费时费力,由于流程繁琐,加上快速变异导致引物无法通用,该方法对于大量基因组的测序工作而言,可操作性不强,这对于研究者一直是一个困扰。高通量测序技术正式启用之后,研究者可以将样品处理至标准浓度和体积后进行测序和分析,减少了工作量,增加了成功率。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,该流程自运行以来广受研究者们好评。



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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。


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