真菌de novo测序 - 360文档中心

Denovo技术介绍

Hi-C 技术
组装流程
利用染色体内互作概率高于染色体间互作这一特征，将contigs分组，分配到不同的染色体中。然
后利用染色体内部距离越近互作概率越高这一特征，将contigs排序并进一步确定方向。
影响Hi-C组装的因素基因组片段越大（N50越大），组装效果越好。基于相同的N50时，数据量越高，组装效果越好。
目录
一 • 纯二代测序组装技术二 • Pacbio测序组装技术三 • BioNano光学图谱技术四 • Nanopore技术五 • Hi-C 技术六 • 10X Genomics Linked Reads
纯二代测序组装技术纯二代类型简单基因组de novo 测序
（重复序列比例＜50%，杂合度＜0.5%）
BioNano光学图谱技术
技术原理
BioNano光学物理图谱技术，简而言之是利用单链酶切技术在DNA上做荧光标记，再通过纳米孔道对长达几百kb的长链DNA单分子线性化，经过高分辨率光学系统进行拍照，在较短时间获得更完整的基因图谱，在辅助基因组组装和结构变异（structural variants，SV）检测等方面有广泛的应用。
Pacific Bio 测序原理 1、 4种荧光分别标记4种dNTP。 2、SMRT Cell含有15,000个纳米级的零模波导孔（zero-mode waveguides,
ZMWs），每个ZMW都能够包含一个DNA聚合酶及一条DNA样品链进行单分子测序，并实时检测插入碱基的荧光信号。
3、测序时，荧光dNTP与酶+DNA模板行成复合物，激光照射，发出荧光。
主要产品
人类基因组测序
动植物基因组测序细菌基因组测序真菌基因组测序宏基因组测序

全基因组从头测序(de novo测序)

全基因组从头测序(de novo测序)/view/351686f19e3143323968936a.html从头测序即de novo 测序，不需要任何参考序列资料即可对某个物种进行测序，用生物信息学分析方法进行拼接、组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。

利用全基因组从头测序技术，可以获得动物、植物、细菌、真菌的全基因组序列，从而推进该物种的研究。

一个物种基因组序列图谱的完成，意味着这个物种学科和产业的新开端！这也将带动这个物种下游一系列研究的开展。

全基因组序列图谱完成后，可以构建该物种的基因组数据库，为该物种的后基因组学研究搭建一个高效的平台；为后续的基因挖掘、功能验证提供DNA序列信息。

华大科技利用新一代高通量测序技术，可以高效、低成本地完成所有物种的基因组序列图谱。

包括研究内容、案例、技术流程、技术参数等，摘自深圳华大科技网站/service-solutions/ngs/genomics/de-novo-sequencing/技术优势:高通量测序：效率高，成本低；高深度测序：准确率高；全球领先的基因组组装软件：采用华大基因研究院自主研发的SOAPdenovo软件；经验丰富：华大科技已经成功完成上百个物种的全基因组从头测序。

研究内容: 基因组组装■K-mer分析以及基因组大小估计；■基因组杂合模拟（出现杂合时使用）；■初步组装；■GC-Depth分布分析；■测序深度分析。

基因组注释■Repeat注释；■基因预测；■基因功能注释；■ncRNA注释。

动植物进化分析■基因家族鉴定（动物TreeFam；植物OrthoMCL）；■物种系统发育树构建；■物种分歧时间估算（需要标定时间信息）；■基因组共线性分析；■全基因组复制分析（动物WGAC；植物WGD）。

微生物高级分析■基因组圈图；■共线性分析；■基因家族分析；■CRISPR预测；■基因岛预测（毒力岛）；■前噬菌体预测；■分泌蛋白预测。

熊猫基因组图谱Nature. 2010.463:311-317.案例描述大熊猫有21对染色体，基因组大小2.4 Gb，重复序列含量36%，基因2万多个。

全基因组从头测序(de novo测序)

[2] Li RQ, Fan W, Tian G, Zhu HM, He L, Cai J, et al. The sequence and de novo assembly of the giant panda genome. Nature. 2009 463, 311-317.
[3] Junjie Qin, Yujun Cui, et al. Open-Source Genomic Analysis of Shiga-Toxin–Producing E. coli O104:H4. N Engl J Med. 2011 Aug 25; 365(8): 718-24.
从头测序（de novo 测序）
从头测序即 de novo 测序，不需要任何参考序列资料即可对某个物种进行测序，用生物信息学分析方法进行拼接、组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。利用全基因组从头测序技术，可以获得动物、植物、细菌、真菌的全基因组序列，从而推进该物种的研究。一个物种基因组序列图谱的完成，意味着这个物种学科和产业的新开端！这也将带动这个物种下游一系列研究的开展。全基因组序列图谱完成后，可以构建该物种的基因组数据库，为该物种的后基因组学研究搭建一个高效的平台；为后续的基因挖掘、功能验证提供 DNA 序列信息。华大科技利用新一代高通量测序技术，可以高效、低成本地完成所有物种的基因组序列图谱。
Medicine，NEJM）上在线发表。德国致病性大肠杆菌研究项目首次展示了快速的基因组测序
技术和及时的数据共享给全球各科研领域所带来的巨大贡献，证实了信息数据的快速共享在
公共卫生事件中可发挥至关重要的作用，同时也为应对全球重大突发性紧急公共卫生事件提
供了一个全新的解决思路。

德国肠出血性大肠杆菌项目进展时间轴

微生物基因组denovo测序分析流程

#流程大放送#微生物基因组Denovo测序分析知因无限一介绍微生物基因组De novo测序分析也叫微生物基因组从头测序分析，指不依赖于任何参考序列信息就可对某个微生物进行分析的测序分析技术，用生物信息学的方法进行序列拼接获得该物种的基因组序列图谱，然后进行注释等后续一系列的分析。

微生物Denovo基因组测序及分析技术可以应用于医药卫生等领域。

二技术应用领域1、基因组图谱的系统性构建例子：过去几个月，肠病毒D68令数百名美国儿童患病。

华盛顿大学的研究人员测序和分析了肠病毒D68（EV-D68）的基因组，这一成果将发表在新一期的Emerging Infectious Diseases杂志上。

（Genome Sequence of Enterovirus D68 from St. Louis, Missouri, USA）肠病毒D68（EV-D68）能在儿童中引起严重的呼吸道疾病。

其基因组序列可以“帮助人们开发更好的诊断测试，”共同作者Gregory Storch说。

“有助于解释病毒感染为什么会造成严重的疾病，以及EV-D68为什么比过去传播得更广。

”（来自于生物通的报道）2、微生物致病性和耐药性位点检测及相关基因功能研究例子：根据分泌蛋白、毒力因子、致病岛、必需基因等结果去探讨所测物种致病性和耐药性。

3、微生物的比较基因组分析，确定各个近缘微生物中的系统发育关系二基本分析流程图三可能的结果展示图示例图1 微生物基因组的功能注释示例图2 微生物基因组的系统进化关系注：以上图片和文字来自参考文献21。

六参考文献[1] Hong-Bin Shen, and Kuo-Chen Chou, "Virus-mPLoc: a fusion classifier for viral protein subcellular location prediction by incorporating multiple sites", Journal of Biomolecular Structure & Dynamics, 2010, 28: 175-86.[2]Hong-Bin Shen and Kuo-Chen Chou, "Virus-PLoc: A fusion classifier for predicting the subcellular localization of viral proteins within host and virus-infected cells.", Biopolymers. 2007, 85, 233-240.[3] Ren Zhang and Yan Lin, (2009) DEG 5.0, a database of essential genes in both prokaryotes and eukaryotes. Nucleic Acids Research 37, D455-D458.[4] The CRISPRdb database and tools to display CRISPRs and to generate dictionaries of spacers and repeats. BMC Bioinformatics. 2007 May 23;8(1):172.[5] The Pfam protein families database: M. Punta, P.C. Coggill, R.Y. Eberhardt, J. Mistry, J. Tate,C. Boursnell, N. Pang, K. Forslund, G. Ceric, J. Clements, A. Heger, L. Holm, E.L.L. Sonnhammer, S.R. Eddy, A. Bateman, R.D. Finn Nucleic Acids Research (2014) Database Issue 42:D222-D230.[6] Clustal W and Clustal X version 2.0.(2007 Nov 01) Bioinformatics (Oxford, England) 23 (21) :2947-8.PMID: 17846036.[7] Felsenstein, J. 2004. PHYLIP (Phylogeny Inference Package) version 3.6. Distributed by the author. Department of Genome Sciences, University of Washington, Seattle.[8] Li et al (2010). De novo assembly of human genomes with massively parallel short readsequencing. Genome Res vol. 20 (2).[9] Li et al (2008). SOAP: short oligonucleotide alignment program. Bioinformatics Vol. 24 no.5 2008.[10] A.L. Delcher, D. Harmon, S. Kasif, O. White, and S.L. Salzberg (1999) Improved microbial gene identification with GLIMMER, Nucleic Acids Research 27:23 4636-4641.[11] S. Salzberg, A. Delcher, S. Kasif, and O. White (1998) Microbial gene identification using interpolated Markov models, Nucleic Acids Research 26:2, 544-548.[12] Delcher AL, Bratke KA Powe,rs EC，et al(2007). Identifying bacterial genes and endosymbiont DNA with Glimmer. Bioinformatics,23(6):673-679.[13]G. Benson(1999). Tandem repeats finder: a program to analyze DNA sequences. Nucleic Acids Research, Vol. 27, No. 2, pp. 573-580.[14] Kanehisa M, Goto S, Kawashima S, Okuno Y, Hattori M (2004). The KEGG resource for deciphering the genome. Nucleic Acids Res 32 (Database issue): D277–80.[15] Kanehisa M, Goto S, Hattori M, Aoki-Kinoshita KF, Itoh M, Kawashima S, et al. (2006). From genomics to chemical genomics: new developments in KEGG. Nucleic Acids Res 34(Database issue): D354–7.[16] Tatusov RL, Koonin EV, Lipman DJ(1997). A genomic perspective on protein families. Science. Oct 24;278(5338):631-7.[17] Tatusov RL, Fedorova ND et al.(2003). The COG database: an updated version includes eukaryotes. BMC Bioinformatics. Sep 11;4:41.[18] Magrane, M. and UniProt Consortium (2011) UniProt Knowledgebase: a hub of integrated protein data. Database (Oxford) , bar009.[19] Bard J, Winter R (2000). Gene Ontology：tool for the unification of biology. Nat Genet. 25:25-29.[20] ZODOBNOV．E．M，APWEILER．R．InterProScan—an intergration plaftorm forthe signature recognition methods in InterPro[J]．Bioinform atics，2001，17(9)：847-848．[21] Van den Bogert B1, Boekhorst J2, Herrmann R1, Smid EJ3, Zoetendal EG1, Kleerebezem M4. Comparative genomics analysis of Streptococcus isolates from the human small intestine reveals their adaptation to a highly dynamic ecosystem. PLoS One. 2013 Dec 30;8(12):e83418.。

动植物Denovo测序知识大讲解

动植物Denovo测序知识⼤讲解⾼通量测序的技术开起我们探索动植物基因组奥秘的步伐，提到动植物基因组测序，这就不得不提⼀个概念——de novo测序。

那么什么是de nove测序呢，它与重测序有什么区别呢？De nove测序中Read、Contig和Scaffold等⼜代表什么呢？De nove测序中为什么要建不同⼤⼩⽚段的梯度⽂库？基因注释⼜是注释哪些内容？各位客官别急，且听⼩编给您细细讲来。

1De novo测序概念De novo是⼀个拉丁⽂，代表从头开始的意思，⽽de nove测序则是指在不需要任何参考序列的情况下对某⼀物种进⾏基因组测序，然后将测得的序列进⾏拼接、组装，从⽽绘制该物种的全基因组序列图谱。

由于⾼通量测序长度的限制，⽬前测序策略是先将基因组打断⼩的⽚段，然后再对测出序列⽚段进⾏拼接，最终得到物种的序列图谱如图1所⽰。

图1 ⾼通量测序模式图2De novo测序与重测序区别重测序概念：重测序是全基因组重新测序的简称，是指是对已知基因组序列的物种进⾏不同个体的基因组测序，并在此基础上对个体或群体进⾏差异性分析。

从概念上来看两者的区别在于de nove测序是对没有参考基因组的物种进⾏测序，⽽重测序是对已有基因组的物种进⾏测序，这只是它们区别很⼩的⼀部分。

从原理上来看de nove测序和重测序最根本的区别在于de nove测序需要对测序得到的Reads进⾏拼接组装，⽽重测序得到的数据则是没有组装的短的Reads序列。

值得注意的是，随着测序成本的降低以及组装算法的改进,de nove测序成本越来越低，⽬前来说de nove测序不只对于没有参考基因组物种进⾏测序，还可以对⼀些特有的亚种、品种以及变种等进⾏测序。

3Reads Conting Scaffold概念Reads：即我们通常说的读长的意思，它是指⾼通量测序平台直接产⽣的DNA序列。

Contig：是指Reads基于Overlap关系，拼接获得的长的序列；Scaffold：是指将获得的Contig根据⼤⽚段⽂库的Pair-end关系，将Contig进⼀步组装成更长的序列；关于三者之间的关系如图2所⽰，注意的是Contig是⽆Gap的连续的DNA序列，⽽Scaffold是存在Gap的DNA序列。

三代数据组装结合二代数据校正绘制复杂真菌基因组精细图

63 X二代数据 de novo 组装技术策略组装63 X46 X二代数据 de novo 三代数据进行补洞和 Scaffold 测序平台IlluminaIllumina +PacBio三代真菌精细图诺禾致源采用PacBi de novo 组装，结合二代带给您全新的真菌基因组精细图体验。

三代数据组装结合二代数据校正的方法，高杂合对测序和组装的影响更小，序列更加完整和均匀其组装效果较二代更优，并且更适用于复杂真菌，还可获得甲基化修饰位点信息。

注：以上指标要求样本为无外源污染的单倍体或是纯化后的二倍体。

首页科技服务医学检测科学与技术市场与支持加入我们关于我们提供领先的基因组学解决方案Providing Advanced Genomic Solutions带给您全新的精细体验基因组大小 & 承诺指标10-20 Mb 20-100 Mb100 MbN50>1 Mb 染色体级别N50 >1 Mb N50 >500 Kb75个自然日项目周期真菌精细图三代案例解析以丝状真菌Verticillium dahliae （基因组大小约36 Mb）研究为例，多种测序平台比较如下：我们承诺1. 三代数据至少70X，最新P6-C4试剂，以三代数据为de novo组装基础，提高组装完整性和降低错误率；2. 从确认建库到交付报告，全程仅需75天；3. 免费添加20X 的二代数据，同时用作三代测序前的基因组 survey 和三代数据的校正，预知样本风险、进一步确保序列的高度准确性；4. 凡于2015年签订合同并支付首款，可享受9.5折优惠。

送样要求DNA 总量≥20μg，浓度≥50ng/μl，无降解，无粘稠/颜色异常，无RNA /蛋白质污染；使用无DNase 管，标记清晰，干冰寄送。

参考文献[1] Faino L, Seidl M F, Datema E, et al. Single-molecule real-time sequencing combined with optical mapping yields completely finished fungal genome [J]. MBio, 2015, 6(4): e00936-15.[2] Tsuji M, Kudoh S, Hoshino T. Draft genome sequence of cryophilic basidiomycetous yeast Mrakia blollopis SK-4, isolated from an algal mat of Naga-ike Lake in the Skarvsnes ice-free area, East Antarctica [J]. Genome announcements, 2015, 3(1): e01454-14.[3] Badouin H, Hood M E, Gouzy J, et al. Chaos of rearrangements in the mating-type chromosomes of the anther-smut fungus Microbotryum lychnidis-dioicae [J]. Genetics, 2015, 200(4): 1275-1284.阅读原文 >>< 测序深度大于70X 时，Contigs N50明显加长。

组装基础及高等生物de novo测序

基于基因组学的系统研究
& SEQUENCING
一个物种基因组计划的完成，就意味着这一物种学科和产业发展的新开端。
蛋白-DNA
Metagenomics
ChIP on Sequencing
挖掘基因资源基因表达
发现基因
mRNA, ncRNA, small RNA, micro RNA, 调控RNA
SEQUENCING
Whole genome
Disadvantage: have difficulty when the genome is polyploid and heterozygous.
Shotgun sequencing
Assembly Anchor
12
Strategy for “common” genomes
普通基因组
• Definition 单倍体、纯合二倍体或杂合度<0.5%的二倍体样品,GC含量在正常范围（35-65%），重复序列组成较少（<50%）的基因组。 • Strategy
Common genome WGS
11
Whole genome shotgun approach
Example : panda genome
பைடு நூலகம்
De novo测序
高等生物De novo 测序高等动物、高等植物：人、家禽、兽类、鱼类、昆虫…… 粮食作物、蔬菜、果树、能源作物…… 低等生物De novo 测序微生物：细菌、真菌、叶绿体等。
全球基因组测序研究趋势
1998
2000
2001
2002
2004
2006
2007
2008
2009

de novo测序

关于De novo测序新一代测序技术相对于传统的Sanger测序有什么优势？答：Sanger测序法用了十三年才完成了第一个人类基因组图谱，而如今利用新一代测序技术平台则只需要几个月就可以完成。

新一代测序技术平台利用大量并行处理的能力读取多个短DNA片段，然后拼接成较长的contig和scaffold，技术更加先进，具有高准确性、高通量、高灵敏度和低运行成本等突出优势。

从头拼接中，contig、scaffold、N50等代表什么？Read：一次测序中仪器读取的核苷酸长度Contig：通过重叠部分将相邻reads组装形成的单元称为contig。

Scaffold：利用双端测序等其他方法的信息，定位contigs在染色体上的线性排列或相对位置关系，并连接起来形成较长的scaffold序列。

N50：把contig或scaffold从大到小排序，并对其长度进行累加，当累加长度达到基因组序列长度一半时，最后一个contig或scaffold长度。

何为从头测序中的框架图，精细图，完成图？答：框架图是指经生物信息学分析后，拼接得到的基因组覆盖度大于95%，基因区覆盖度达到98%以上，contig N50达到5Kb，scaffold N50达到20Kb，单碱基错误率在十万分之一以下。

精细图是指经生物信息学分析后，拼接得到的基因组覆盖度大于98%，基因区覆盖度达到99%以上，contig N50达到20Kb，scaffold N50达到300Kb，单碱基错误率低于十万分之一，gap数不超过100个。

完成图是指经生物信息学分析后，拼接得到完整的基因组序列，单碱基错误率低于十万分之一。

De Novo测序应该是选择454还是solexa？(1) 两种测序方法都可以完成基因组的De Novo拼接，建议使用两种测序方式，结果组合拼接，可以重复利用两种技术的优势。

(2) 需要根据基因组的情况，如果杂合度偏高，重复序列偏多，建议增加454测序的比例。

denovo测序原理

denovo测序原理
denovo测序是一种基因组测序技术，它的原理是通过对未知DNA序列进行高通量测序，从而获得该DNA的全面序列信息。

在denovo测序中，首先需要提取样本中的DNA，并将其打碎成小片段。

接下来，这些DNA片段会被连接到测序适配器上，形成一个包含多
个不同DNA片段的文库。

然后，这个文库会被放入测序仪中进行测序。

在测序过程中，denovo测序技术通常采用高通量测序平台，如Illumina、PacBio或Oxford Nanopore等。

这些平台使用不同的测
序方法，如Illumina采用的是碱基荧光标记的测序技术，PacBio
和Oxford Nanopore则采用的是单分子实时测序技术。

无论采用何
种测序技术，denovo测序都能够生成大量的短序列读段。

接下来，这些短序列读段会被组装成更长的连续序列，这个过
程称为de novo组装。

在de novo组装中，计算机会利用重叠的短
序列读段来重建原始的DNA序列。

这个过程需要利用算法来解决重
叠序列的拼接问题，从而得到尽可能完整的DNA序列。

最后，经过de novo组装得到的DNA序列会被进一步分析和注
释，以确定其中的基因、重复序列、非编码RNA等功能元件。

这些信息对于研究基因组结构、功能和进化具有重要意义。

总的来说，denovo测序的原理是通过高通量测序技术获取未知DNA序列的信息，并通过组装和分析来揭示其结构和功能。

这项技术在基因组学研究、生物多样性调查、疾病研究等领域具有广泛的应用前景。

二代测序 denovo 流程

一、概述二代测序（Next Generation Sequencing, NGS）技术的广泛应用，使得基因组学研究取得了长足的进步。

其中，二代测序denovo流程是利用NGS技术对未知生物样本进行全基因组测序，并在此基础上进行基因组组装和注释的过程。

本文将对二代测序denovo流程进行深入探讨，从数据处理到基因组组装和注释等方面进行详细介绍。

二、数据处理在进行denovo全基因组测序之前，首先需要进行数据处理。

数据处理包括测序数据的质量控制、序列过滤和去除低质量序列等步骤。

在质量控制方面，可以利用软件对测序数据进行质量评估，筛选出高质量的测序数据用于后续分析。

针对测序数据中可能存在的接头序列和低质量碱基，需要进行序列过滤和去除低质量序列的处理，确保后续的组装和注释过程能够得到准确的结果。

三、基因组组装基因组组装是denovo流程中的关键步骤，主要是将测序得到的短序列reads进行拼接，重建成完整的基因组序列。

目前，常用的基因组组装算法包括SOAPdenovo、Velvet、ABySS等。

这些算法能够根据reads之间的重叠信息和kmers的频率进行拼接，得到较为完整的基因组序列。

对于大规模基因组的组装，还可以采用高通量测序技术辅助组装，如mate p本人r测序或二代测序测序辅助第三代测序（Hybrid Assembly）等方法。

四、基因组注释基因组注释是denovo流程中的另一个重要步骤，主要是对组装得到的基因组序列进行基因预测、基因功能注释和通路分析等。

在基因预测方面，可以利用软件对基因组序列进行Open Reading Frame （ORF）预测和基因预测，以确定基因的位置和编码序列。

在基因功能注释方面，可以利用生物信息学数据库和工具对基因进行功能和结构注释，帮助研究人员理解基因的生物学功能和作用。

为了进一步了解基因的生物学功能和相互作用，还可以进行通路分析，探究基因在生物体内的作用机制。

五、应用与发展二代测序denovo流程在生命科学研究中有着广泛的应用与发展前景。

送样要求——精选推荐

送样要求动植物基因组从头测序1、DNA样品：基于Illumina平台，PE文库DNA浓度≥20 ng/μl，总量≥6μg（荧光定量），MP文库DNA 浓度≥40ng/μl，总量≥12μg（荧光定量）；基于Roche 454 FLX+ 平台，DNA浓度≥20ng/μl，总量≥3μg（荧光定量），电泳检测无明显RNA条带，基因组条带清晰、完整，主带应在100 kb以上。

若样品中有多糖、糖蛋白的残留，对打断DNA样品带来非常大的困难，且很难去除，因此特别要求所提供的样品不要有多糖或糖蛋白污染。

2、动物样品：样品最好来自纯系，对于一般物种应挑选肝脏、肾脏、血液等组织取样，对于珍贵物种请提供耳样、毛发（带毛根）等脂肪含量较少的组织进行取样。

为了减少个体差异对后续拼接产生的影响，尽量从同一个个体中取样。

若物种体积较小，从一个个体中提取的DNA量不能满足测序实验所需，在保证量的前提下，应尽量减少采样个体的数量。

提供组织样品应>500mg，尽量提供较多量，不用的物种DNA 提取产物有差异。

3、植物样品：样品最好来自纯合体或单倍体。

需为黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组织样品。

提供组织样品应>500mg，尽量提供较多量，不同的物种DNA提取产量有差异动植物基因组重测序1、DNA样品：Miseq DNA PE 文库浓度≥20 ng/μl，总量≥6μg（荧光定量）；Miseq DNA MP文库浓度≥40ng/μl，总量≥12μg（荧光定量）；454 DNA库浓度≥20ng/μl，总量≥3μg（荧光定量），电泳检测无明显RNA条带，基因组条带清晰、完整，主带应在100 kb以上。

若样品中有多糖、糖蛋白的残留，对打断DNA样品带来非常大的困难，且很难去除，因此特别要求所提供的样品不要有多糖或糖蛋白污染。

2、动物样品：对于一般物种应挑选肝脏、肾脏、血液等组织取样，对于珍贵物种请提供耳样、毛发（带毛根）等脂肪含量较少的组织进行取样。

利用de novo测序分析蚕豆瓣酱醅微生物多样性

利用de novo测序分析蚕豆瓣酱醅微生物多样性周评平;李治华;董玲;赵驰;朱永清【期刊名称】《西南农业学报》【年(卷),期】2018(031)005【摘要】[目的]分析蚕豆瓣醅微生物多样性并比较与过去采用16S、ITS等扩增子测序的差异.[方法]利用de novo测序方法研究微生物菌群多样性.[结果]嗜盐四联球菌(Tetragenococcus halophilus)是蚕豆瓣酱醅的优势微生物,相对丰度占一半以上(mOTUs方法为64.26％,Metaphlan2方法为50.80％),Metaphlan2方法发现破布子乳酸菌(Lactobacillus pobuzihii)也是优势菌株,其相对丰度为17.60％,另外,存在大量未分离到的微生物有待进一步研究.[结论]该方法能分析到蚕豆瓣醅微生物中种或菌株的水平,研究结果不仅为后续深入研究提供了技术支撑,而且对郫县豆瓣的微生物安全性评价提供了有效的方法.【总页数】3页(P1055-1057)【作者】周评平;李治华;董玲;赵驰;朱永清【作者单位】四川省农业科学院,四川成都610066;四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都610066;四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都610066;四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都610066;四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都610066;四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都610066【正文语种】中文【中图分类】Q93【相关文献】1.利用de novo组装策略解析猪的基因组变异 [J], 田仕林;唐茜子;李学伟;李明洲2.一株耐受蛋清蛋白的鸡蛋腐败菌S菌株的分离鉴定及其De novo测序分析 [J], 张璟;陈倩;顾丽红;阮瑶;张新帅;郭爱玲3.应用Illumina MiSeq高通量测序技术分析巴东地区豆瓣酱中微生物多样性 [J], 赵馨馨;崔梦君;董蕴;倪慧;单春会;郭壮4.基于高通量测序分析玉米黄酒微生物多样性 [J], 李永翔;蒋海娇;郭建华5.不同来源及不同发酵阶段豆瓣酱微生物多样性的比较分析 [J], 杨帆;邓维琴;李恒;唐浪;马嫄因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

De novo测序

百泰派克生物科技
De novo测序
De novo测序，又称从头测序，是一项不依赖于任何已知或参考序列的测序技术，它利用生物信息学分析技术将序列片段进行拼接、组装以实现整个序列的鉴定，可用于未知基因组、转录组和蛋白质的全序列分析。

从头测序最重要、最关键的就是对已测得的小片段进行拼接、组装，如果在这个过程中发生拼接错误，那么将会导致整个测序结果不准确。

因此，在测序前将待测样品进行多重酶切以及对序列进行反向验证是保证片段全覆盖以及测序结果准确性的关键因素。

百泰派克生物科技采用高通量质谱平台提供快速准确的蛋白De novo测序服务，包括蛋白质、多肽、单克隆抗体从头测序以及蛋白突变检测等，还可提供定制化的序列分析服务，满足不同的实验需求，欢迎免费咨询。

微生物基因组denovo测序分析流程

#流程大放送#微生物基因组Denovo测序分析知因无限一介绍微生物基因组De novo测序分析也叫微生物基因组从头测序分析，指不依赖于任何参考序列信息就可对某个微生物进行分析的测序分析技术，用生物信息学的方法进行序列拼接获得该物种的基因组序列图谱，然后进行注释等后续一系列的分析。

微生物Denovo基因组测序及分析技术可以应用于医药卫生等领域。

二技术应用领域1、基因组图谱的系统性构建例子：过去几个月，肠病毒D68令数百名美国儿童患病。

华盛顿大学的研究人员测序和分析了肠病毒D68（EV-D68）的基因组，这一成果将发表在新一期的Emerging Infectious Diseases杂志上。

（Genome Sequence of Enterovirus D68 from St. Louis, Missouri, USA）肠病毒D68（EV-D68）能在儿童中引起严重的呼吸道疾病。

其基因组序列可以“帮助人们开发更好的诊断测试，”共同作者Gregory Storch说。

“有助于解释病毒感染为什么会造成严重的疾病，以及EV-D68为什么比过去传播得更广。

”（来自于生物通的报道）2、微生物致病性和耐药性位点检测及相关基因功能研究例子：根据分泌蛋白、毒力因子、致病岛、必需基因等结果去探讨所测物种致病性和耐药性。

3、微生物的比较基因组分析，确定各个近缘微生物中的系统发育关系二基本分析流程图三可能的结果展示图示例图1 微生物基因组的功能注释示例图2 微生物基因组的系统进化关系注：以上图片和文字来自参考文献21。

六参考文献[1] Hong-Bin Shen, and Kuo-Chen Chou, "Virus-mPLoc: a fusion classifier for viral protein subcellular location prediction by incorporating multiple sites", Journal of Biomolecular Structure & Dynamics, 2010, 28: 175-86.[2]Hong-Bin Shen and Kuo-Chen Chou, "Virus-PLoc: A fusion classifier for predicting the subcellular localization of viral proteins within host and virus-infected cells.", Biopolymers. 2007, 85, 233-240.[3] Ren Zhang and Yan Lin, (2009) DEG 5.0, a database of essential genes in both prokaryotes and eukaryotes. Nucleic Acids Research 37, D455-D458.[4] The CRISPRdb database and tools to display CRISPRs and to generate dictionaries of spacers and repeats. BMC Bioinformatics. 2007 May 23;8(1):172.[5] The Pfam protein families database: M. Punta, P.C. Coggill, R.Y. Eberhardt, J. Mistry, J. Tate,C. Boursnell, N. Pang, K. Forslund, G. Ceric, J. Clements, A. Heger, L. Holm, E.L.L. Sonnhammer, S.R. Eddy, A. Bateman, R.D. Finn Nucleic Acids Research (2014) Database Issue 42:D222-D230.[6] Clustal W and Clustal X version 2.0.(2007 Nov 01) Bioinformatics (Oxford, England) 23 (21) :2947-8.PMID: 17846036.[7] Felsenstein, J. 2004. PHYLIP (Phylogeny Inference Package) version 3.6. Distributed by the author. Department of Genome Sciences, University of Washington, Seattle.[8] Li et al (2010). De novo assembly of human genomes with massively parallel short readsequencing. Genome Res vol. 20 (2).[9] Li et al (2008). SOAP: short oligonucleotide alignment program. Bioinformatics Vol. 24 no.5 2008.[10] A.L. Delcher, D. Harmon, S. Kasif, O. White, and S.L. Salzberg (1999) Improved microbial gene identification with GLIMMER, Nucleic Acids Research 27:23 4636-4641.[11] S. Salzberg, A. Delcher, S. Kasif, and O. White (1998) Microbial gene identification using interpolated Markov models, Nucleic Acids Research 26:2, 544-548.[12] Delcher AL, Bratke KA Powe,rs EC，et al(2007). Identifying bacterial genes and endosymbiont DNA with Glimmer. Bioinformatics,23(6):673-679.[13]G. Benson(1999). Tandem repeats finder: a program to analyze DNA sequences. Nucleic Acids Research, Vol. 27, No. 2, pp. 573-580.[14] Kanehisa M, Goto S, Kawashima S, Okuno Y, Hattori M (2004). The KEGG resource for deciphering the genome. Nucleic Acids Res 32 (Database issue): D277–80.[15] Kanehisa M, Goto S, Hattori M, Aoki-Kinoshita KF, Itoh M, Kawashima S, et al. (2006). From genomics to chemical genomics: new developments in KEGG. Nucleic Acids Res 34(Database issue): D354–7.[16] Tatusov RL, Koonin EV, Lipman DJ(1997). A genomic perspective on protein families. Science. Oct 24;278(5338):631-7.[17] Tatusov RL, Fedorova ND et al.(2003). The COG database: an updated version includes eukaryotes. BMC Bioinformatics. Sep 11;4:41.[18] Magrane, M. and UniProt Consortium (2011) UniProt Knowledgebase: a hub of integrated protein data. Database (Oxford) , bar009.[19] Bard J, Winter R (2000). Gene Ontology：tool for the unification of biology. Nat Genet. 25:25-29.[20] ZODOBNOV．E．M，APWEILER．R．InterProScan—an intergration plaftorm forthe signature recognition methods in InterPro[J]．Bioinform atics，2001，17(9)：847-848．[21] Van den Bogert B1, Boekhorst J2, Herrmann R1, Smid EJ3, Zoetendal EG1, Kleerebezem M4. Comparative genomics analysis of Streptococcus isolates from the human small intestine reveals their adaptation to a highly dynamic ecosystem. PLoS One. 2013 Dec 30;8(12):e83418.。

动植物denovo测序数据分析流程

#流程大放送#动植物基因组Denovo测序分析一介绍动植物基因组Denovo测序分析也叫从头测序分析，不依赖于任何参考序列信息就可对某个微生物进行测序分析，使用生物信息学方法进行序列拼接获得该物种的基因组序列图谱，并进行基因组结构注释、功能注释、比较基因组学分析等一系列的后续分析，该类型测序分析结果可以广泛应用于农林鱼牧医药及海洋等各个方面。

二技术应用领域（1）动植物基因组图谱的系统性构建例子：12月2日发表在Nature Communications杂志上的弹涂鱼，又称跳跳鱼，是世界上唯一一种能在陆地上活动的鱼类。

它们适应独特的生境，生活在近海沿岸及河口高潮区以下的滩涂上或是咸淡水的交界处。

弹涂鱼既能在水中呼吸，也能在空气中呼吸。

研究显示，弹涂鱼的鱼鳃中有关氨排泄的几个基因经历了正向选择，“表明它们对于弹涂鱼耐受环境氨的能力很重要”。

此外，研究人员还对弹涂鱼的视觉相关基因进行了研究。

脊椎动物从水生向陆生过渡是一个重要的进化事件，而弹涂鱼基因组为此提供了宝贵的信息。

（来自生物通的报道）（2）复杂性状基因的研究和动植物分子育种应用例子：比如掌握了小麦的基于单条染色体的全基因组序列资源，植物育种家便有了新的高质量工具，可以用来加速育种计划、鉴定控制复杂性状的基因，如产量、谷物质量、病害、抗虫、以及非生物逆境胁迫等。

他们从而能培育出新一代更加高产和更有持续性的小麦品种，在不断变化的环境中满足人口增长的需求。

（来自于生物通的报道）三基本分析流程图五可能的结果展示示例图1 系统发生树构建示例图2 近缘物种间比较基因组分析注：以上图片及图片皆来自参考文献[1]和[2]。

六参考文献[1]Yanhua Qu，etc. Ground tit genome reveals avian adaptation toliving at high altitudes in the Tibetan plateau.nature communications, Received 21 Nov 2012 | Accepted 29 May 2013 |.[2] Ying-hui Li,etc. De novo assembly of soybean wild relatives for pan-genome analysis ofdiversity and agronomic traits. Nature Biotechnology 32, 1045–1052 (2014)。

真菌基因组de novo测序项目方案

真菌基因组de novo测序项目方案背景介绍从头测序即de novo 测序，不需要任何参考序列资料即可对某个物种进行测序，用生物信息学分析方法进行拼接、组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。

利用全基因组从头测序技术，可以获得全基因组序列，从而推进该物种的研究。

全基因组序列图谱完成后，可以构建该物种的基因组数据库，为该物种的后基因组学研究搭建一个高效的平台；为后续的基因挖掘、功能验证提供DNA序列信息。

一、项目概述采用全基因组鸟枪法（WGS）策略，将Illumina与PacBio相结合，构建该真菌基因组的框架图。

二、技术方案（一）方案1：测序平台：Illumina PE + Illumina MPIllumina测序平台的读长较短，但可以利用其通量高的特点，对基因组进行深度测序，搭配段片段PE（pair-end）文库和长片段的MP（mate-pair）文库进行测序。

技术优势：因为Illumina读长短，利用MP（mate-pair）文库测序可以在一定程度上提高拼接的质量。

测序数据量：该物种的基因组大小100Mb，建议Illumina数据覆盖300X，即30Gb以上数据。

（二）方案2：测序平台：Illumina PE + PacBio第三代测序平台PacBio具有读长较长的优势（读长10 kb），能够在序列上通过重复序列区及高GC区，从而达到更好的拼接效果；同时，利用第二代测序平台Illumina（HiSeq 2500）数据量大、成本低的优势，对小插入片段基因组文库（插入片段500 bp）进行双末端（Paired-End）测序。

技术优势：因为读长很长，所以在拼Contig时，成功率很高，可以拼出很长的Contig。

并且可以轻松跨过重复序列、高GC序列。

实际应用中，大家普遍用PacBio序列拼Contig，再用Illumina的序列来修正碱基。

测序数据量：该物种的基因组大小100Mb，建议Illumina数据覆盖100X，即10Gb以上数据；PacBio数据5~10X，即0.5~1Gb数据，也就是2~4个SMRT cell。