细菌de novo测序 - 360文档中心

denovo-技术支持类-基因组denovo组装新技术

图1 10X Genomic linked-reads辅助基因组组装流程图表1 不同组装策略组装人的基因组大小和ScaffoldN50长度[1]随着技术的发展，越来越多的物种完成了基因组的测序工作。

但基于二代测序短读长的限制，制约了参考基因组的组装质量，从而影响了后续研究工作的开展。

如今，我们可以利用更多的新技术，如10X Genomics，BioNano，ChiCago等，将基因组组装结果进行完善，进一步构建出高质量的参考基因组。

10X Genomics linked-reads10X Genomics公司通过在序列中引入barcode序列，能够得到跨度在50-100Kb的linked reads信息，与二代测序数据相结合，在Scaffold 的组装上能够得到媲美三代测序的组装结果（表1）。

展开阅读10X Genomic linked-reads辅助基因组组装流程如下图所示：图2 光学图谱工作流程图表3 利用Chicago技术提升相应的指标图3 Chicago文库构建流程图[6]Chicago文库构建流程如下：基因组 de novo 组装新技术助力文章冲刺新高度[1] Mostovoy Y, Levy-Sakin M, Lam J, et al. A hybrid approach for de novo human genome sequence assembly and phasing[J]. Nature methods, 2016. 阅读原文>>/nmeth/journal/v13/n7/abs/nmeth.3865.html[2] Pendleton M, Sebra R, Pang A W C, et al. Assembly and diploid architecture of an individual human genome via single-molecule tech-nologies[J]. Nature methods, 2015. 阅读原文>>/s?wd=paperuri:(ac8d0768*******de9b67e959e5d924b)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DAssembly+and+diploid+architecture+of+an+individual +human+genome+via+single-molecule+technologies.&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=14004045691020250024[3] VanBuren R, Bryant D, Edger P P , et al. Single-molecule sequencing of the desiccation-tolerant grass Oropetium thomaeum[J]. Nature, 2015. 阅读原文>>/s?wd=paperuri:(4f4baa5f458c3598ebfa32b1017a4569)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DSingle-molecule+sequencing+of+the+desiccation-tolera nt+grass+Oropetium+thomaeum.&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=3671601047694710580[4] Dong Y, Xie M, Jiang Y, et al.Sequencing and automated whole-genome optical mapping of the genome of adomestic goat (Capra hircus). Nature biotechnology, 2013, 31(2): 135-141. 阅读原文>>/nbt/journal/v31/n2/full/nbt.2478.html [5] Zhang Q, Chen W, Sun L, et al. The genome of Prunus mume. Nature communications, 2012, 3: 1318. 阅读原文>>http://pubmedcentralcanada.ca/pmcc/articles/PMC3535359/[6] Bredeson J V, Lyons J B, Prochnik S E, et al. Sequencing wild and cultivated cassava and related species reveals extensive interspecific hybridization and genetic diversity[J]. Nature biotechnology, 2016, 34(5): 562-570. 阅读原文>>/s?wd=paperuri:(030555bb483ea9f72bf308bf22787f02)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DSequencing+wild+and+cultivated+cassava+and+related +species+reveals+extensive+interspecific+hybridization+and+genetic+diversity.&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=13838504648880517513[7] Putnam N H, O'Connell B L, Stites J C,et al. Chromosome-scale shotgun assembly using an in vitro method forlong-range linkage[J]. Genome research, 2016, 26(3): 342-350. 阅读原文>>/s?wd=paperuri:(4c8ec46542c7e21bfa15ae10f7a9f8bf)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DChromosome-scale+shotgun+assembly+using+an+in+vit ro+method+for+long-range+linkage.&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=36575566455777547参考文献Chicago技术（体外Hi-C 技术）作为提供长距离连接数据的组装提升方法，Chicago技术不仅能够获得长序列连接信息，还能帮助组装提升到染色体水平，该技术使用效率高、操作简便、经济性强，并且产生的高质量文库能够更好地应用于后期组装或研究。

动植物基因组de novo常见问题

动植物基因组de novo常见问题基础知识1、什么是基因组de novo测序答：对某一物种进行高通量测序，利用高性能计算平台和生物信息学方法，在不依赖于参考基因组的情况下进行组装，从而绘制该物种的全基因组序列图谱。

2、普通基因组的定义答：单倍体，纯合二倍体或者杂合度<%，且重复序列含量<50%，GC 含量为35%到65%之间的二倍体。

3、复杂基因组的定义答：杂合率＞%，重复序列含量＞50%，GC含量处于异常的范围（GC 含量＜35%或者GC含量＞65%＝的二倍体，多倍体。

诺禾致源对二倍体复杂基因组进一步细分为微杂合基因组（%＜杂合率＜%＝、高杂合基因组（杂合率＞%）以及高重复基因组（重复序列比例>50%）。

4、怎么查询基因组的大小答：查询植物基因组大小的网站：；查询动物基因组大小的网站：。

、5、基因组的项目周期6、基因组承诺的组装指标答：简单基因组：contig N50>20K，scaffold N50>500K；复杂基因组：contig N50>20K，scaffold N50>300K。

样品要求1、动植物基因组测序对取样有什么要求答：植物：需要黑暗无菌条件下培养的黄化苗、组培苗，基因组样本量500μg~1mg，越多越好。

选择纯合或杂合度尽可能小的样品（杂合度<%）。

动物：应选取肌肉、血液等含脂肪较少的部位取样，尽量选择同一个体取样，以减少个体差异性对后续拼接的影响。

基因组样本量500μg~1mg，越多越好。

样本的性别决定模式是XY型，则尽量选择雌性个体（XX型），如果是ZW型，则尽量选择雄性个体（ZZ型）。

2、全基因组测序对DNA样本有什么要求答：（1）样品需求量（单次）：小片段文库，≥3μg；2Kb~5Kb大片段文库，≥20μg；10Kb~20Kb大片段文库，≥60μg；完成全基因组测序样品DNA量需求约为500μg~1mg；（2）样品浓度：对于小片段文库，≥50ng/μl，对于2Kb~5Kb 大片段文库，≥150ng/μl；对于10Kb~20Kb大片段文库，≥150ng/μl；（3）样品纯度：OD260/280=~；无蛋白质、RNA污染或肉眼可见杂质污染；（4）样品质量：基因组完整。

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。

de novo蛋白测序数据分析

百泰派克生物科技
de novo蛋白测序数据分析
蛋白质测序是利用质谱等方法来对蛋白氨基酸序列进行测定，蛋白从头测序（De novo sequencing）是根据质谱检测过程中蛋白肽段与惰性气体碰撞产生的规律性片段离子，然后通过相邻离子之间的质量差来推断氨基酸信息的一种测序技术。

蛋白从头测序数据分析不需要依赖或参考任何已知的氨基酸序列或数据库信息，直接对质谱检测出的肽段氨基酸数据进行分析，再结合计算机算法、生物信息学分析进行氨基酸序拼接和注释，最终获得完整蛋白氨基酸序列。

获取的蛋白氨基酸序列可通过FAR（False Amino-acid Rate）和FDR（False Discovery Rate）等指标来进行质量控制，从而获取置信度较高的、正确的目标蛋白氨基酸序列。

百泰派克生物科技采用Thermo公司推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪结合Nano-LC纳升色谱技术，提供基于质谱的多肽de novo从头测序服务，对多肽序列进行分析。

Obitrap Fusion Lumos质谱仪是现在分辨率和灵敏度最高的质谱仪，保证了低丰度肽段碎裂片段鉴定的灵敏度；同时在肽段碎裂过程中采取HCD与ETD 结合的模式，保证肽段碎裂片段的完整性。

得到质谱原始数据之后，采用从头测序的方式对多肽序列进行推导。

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。

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。

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.。

Ion torrent De novo测序文库构建方法 De-novo library

De novo测序文库构建方法一、De novo测序的原理De novo测序不需要任何参考序列，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、微生物的全基因组序列，从而推进该物种的研究。

De novo测序没有参考序列，需要建立不同片段大小及类型的测序文库，测序后的信息需要组装和拼接。

拟构建200bp和400bp Ion测序文库，以及Ion mate-pair测序文库。

二、文库构建技术路线1. Ion 200 or 400-base-read libraryWorkflow基因组DNA提取↓OD260/280检测，凝胶电泳检测，基因组大小评估，基因组定量↓超声波打断↓末端修复↓片段纯化接头连接↓纯化文库片段筛选（E-Gel胶回收）↓文库片段扩增↓纯化Agilent检测，Qubit定量↓OneTouch、ES↓上机测序2. Ion mate-pair library基因组DNA提取↓基因组定量检测↓DNA破碎（HydroShear DNA Shearing Device）（压力挤压破碎大片段DNA）↓末端修复↓文库片段选择（凝胶电泳，SOLiD凝胶回收试剂盒纯化）↓文库片段定量↓MP接头连接（SOLiD MP接头连接试剂盒）↓纯化Qubit定量↓确定DNA回收量，确定回收到的片段含量（含量不同，使用的试剂量不同）↓DNA片段环化↓分离纯化环状DNA↓定量↓环化DNA缺口修复及SOLiD文库试剂盒纯化↓T7核酸外切酶、S1核酸酶酶切↓纯化末端修复↓文库片段于链霉素亲和素微珠相连↓连接Ion接头↓缺口修复、与扩增凝胶条带检测（确定循环数）↓片段扩增↓SOLiD试剂盒纯化片段切胶回收↓Agilent检测↓Q-PCR定量↓文库构建完成三、文库构建用到的试剂盒Ion Library Adaptors and Primers and 5500 SOLiD Mate-Paired Library Kit Mate-Paired Library Enzyme ModuleMate-Paired Library Amplification ModuleMate-Paired Library Oligo moduleLibrary Micro Column Purification KitAgencourt AMPure XP 60 mL KitQubit 2.0 Fluorometer及相应的试剂Agilent 2100 及相应的试剂四、400bp测序文库构建步骤1.细菌基因组DNA的提取要求客户提供足量菌体。

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。

目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种：1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序；2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序；3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx进行深度测序，完成基因组拼接。

采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。

实验流程：公司服务内容1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头，去污染）；序列组装达到精细图标准2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展示平台搭建1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。

基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。

(2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。

基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。

(3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。

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。

测序名词解释

什么是高通量测序？高通量测序技术（High-throughput sequencing，HTS）是对传统Sanger测序（称为一代测序技术）**性的改变, 一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing，NGS )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(Deep sequencing)。

什么是Sanger法测序（一代测序）Sanger 法测序利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。

直到掺入一种链终止核苷酸为止。

每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。

由于ddNTP 缺乏延伸所需要的3-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。

终止点由反应中相应的双脱氧而定。

每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。

它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。

什么是基因组重测序（Genome Re-sequencing）全基因组重测序是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。

随着基因组测序成本的不断降低，人类疾病的致病突变研究由外显子区域扩大到全基因组范围。

通过构建不同长度的插入片段文库和短序列、双末端测序相结合的策略进行高通量测序，实现在全基因组水平上检测疾病关联的常见、低频、甚至是罕见的突变位点，以及结构变异等，具有重大的科研和产业价值。

什么是de novo测序de novo测序也称为从头测序：其不需要任何现有的序列资料就可以对某个物种进行测序，利用生物信息学分析手段对序列进行拼接，组装，从而获得该物种的基因组图谱。

真菌基因组测序

容项目周期
真菌Survey50
无
重复序列非编码RNA
基因预测基本功能注释
致病性分析
30个自然日
真菌框架图
真菌精细图
基因组DNA50
HiSeq PE150
≤30 Scaffolds
简单真菌 SN50*≥500 Kb 复杂真菌 SN50*≥300 Kb
共线性分析变异检测
Core-pan分析进化分析
45个自然日
90个自然日
案例解析
［案例一］稻瘟菌比较基因组解读水稻抗病机制[1]
由子囊菌Magnaporthe oryzae 引起的稻瘟病是主要的水稻真菌病，对水稻的稳产产生了长期的威胁。有效利用宿主抗病基因的防御机制，是防治植物病害的重要途径。本研究选择了一株致病菌株R01-1，并选择了与其亲缘关系最近的R88-002，对两株菌株进行测序和组装，利用比较基因组学手段，找到了稻瘟菌致病性的关键基因AvrPi9，并鉴定了 Magnaporthe oryzae 无毒性效应因子AvrPi9 及其和抗稻瘟病基因Pi9 的同源性，确认了 AvrPi9 的无毒效应响应机制。
产生木质纤维素酶对植物细胞壁成分进行降解。一直以来，人们通过II
类过氧化物酶
（POD）, 把木腐菌划分成降解木质素的白腐菌和不降解木质素的褐腐菌。本文通过对33
种真菌基因组的比较研究发现，某些没有过氧化物酶复合物特征的物种具有木质素降解能
力，暗示担子菌门的物种分类方式需要进一步细化调整。
图2 木质素降解及次级代谢产物相关基因在不同菌株中的分布热图
参考文献
[1] Wu J, Kou Y, Bao J, et al. Comparative genomics identifies the Magnaporthe oryzae avirulence effector AvrPi9 that triggers Pi9‐mediated blast resistance in rice [J]. New Phytologist, 2015, 206(4): 1463-1475.

de novo peptide sequencing algorithms的原理

De novo peptide sequencing 指的是从原始蛋白质混合物中从头测序肽段的过程。

这个过程主要包括以下几个步骤：1. 蛋白质消化：首先，将蛋白质样品酶解成小肽段。

这一步通常使用蛋白酶（如胰蛋白酶、胃蛋白酶等）来将蛋白质分解成肽段。

2. 肽段分离：消化后的混合物中含有多种肽段，需要通过液相色谱（LC）或其他分离技术将它们分离。

分离后的肽段可以根据分子量、电荷、形状等特性进行区分。

3. 质谱分析：对分离后的肽段进行质谱分析，得到它们的质谱图。

质谱图包含了肽段的分子量、氨基酸组成等信息。

4. 数据处理与分析：通过软件对质谱图进行处理，识别出肽段的序列。

这一步通常涉及到峰识别、基团解卷、错误率估计等过程。

5. 序列验证：对从头测序得到的肽段序列进行验证，确保它们符合生物学意义。

这一步可以通过将测序结果与已知的蛋白质数据库进行比对来实现。

在de novo peptide sequencing 过程中，有许多算法用于处理质谱数据和推断肽段序列。

以下是一些常见的de novo 肽段测序算法及其原理：1. MS/MS谱图分析：通过分析母离子和子离子的关系，推断肽段序列。

这种方法基于离子淌度谱（IMS）和质谱（MS）的组合。

2. 数据库搜索：将测序得到的肽段序列与已知蛋白质数据库进行比对，找到高度匹配的序列。

这一步可以使用搜索引擎如BLAST、MetaPhlAn 等实现。

3. 生物信息学分析：对测序得到的肽段序列进行生物信息学分析，推断蛋白质功能、结构等信息。

这一步可以使用各种生物信息学工具，如InterPro、PROSITE 等。

4. 机器学习方法：利用机器学习技术对肽段序列进行分类和预测。

常见的算法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等。

5. 统计方法：基于统计学原理，对肽段序列进行概率推断。

常见的算法包括EM 算法、贝叶斯算法等。

De novo peptide sequencing algorithms 的原理主要包括蛋白质消化、肽段分离、质谱分析、数据处理与分析、序列验证等步骤。

二代测序在微生物领域的应用

组、细菌框架图和精细图根据第二代高通量测序的结果进行拼
接和组装。
微生物基因组重测序结果可进行功能基因分析（如耐药
基因分析）、进化分析、变异分析、毒力分析等，为后续的功能研究提供理论基础。
基因组测序-细菌基因组
细菌基因组
de novo
对细菌基因组进行从头组装的方法。基于组装结果，可以预测细菌基因组中所包含的基因，并通过功能数据库比对获得基因的功能信息。
18S 和5.8S 之间，ITS2位于真核生物 rRNA 序列5.8S和28S之间。对ITS1或ITS2进行测序，用于研究环境微生物中真菌群落结构多样性。
扩增子测序-技术参数
扩增子测序-分析结果
组成和相对丰度
系统发育树
扩增子测序-分析结果
聚类分析
Oscillibacter Alispites
产品宏基因组测序a
宏基因组-技术参数
宏基因组-分析结果
微生物多样性
宏基因组-分析结果
微生物功能
转录组测序
转录组测序
原核转录组
研究原核生物在某个时期或在某种环境条件下转录出来的所有mRNA。由于原核生物mRNA没有polyA尾结构，需要去除rRNA。
转录组测序-分析结果
无参有参
转录组测序-分析结果
差异基因火山图
基因结构和调控模式
转录组测序-分析结果
GO柱状图 KEGG散点图
转录组测序
宏转录组
从整体上研究某一特定环境、特定时期群体全部基因组转录情况及转录调控规律。以环境中的全部RNA为研究对象。相较于宏基因组，宏转录组能够从转录水平研究复杂微生物群落变化、基因水平。
根据不同的研究目的和需求，提供4种扩增子测序：16S rRNA 测序、18S rRNA 测序、ITS 测序及功能基因区域测序。