全基因组从头测序(de novo测序)
细菌de novo测序
细菌de novo ，是基于高通量测序数据，对细菌基因组进行从头组装的方法。
基于组装结果，我们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。
根据不同组装精细程度的需求，我们提供细菌框架图、细菌精细图和细菌完成图三种策略，为您提供全面的细菌de novo解决方案。
技术参数参考文献[1] Liu F, Hu Y, Wang Q, et al . Comparative genomic analysis of Mycobacterium tuberculosis clinical isolates [J]. BMC genomics, 2014, 15(1): 469.[2] Salipante S J, Roach D J, Kitzman J O, et al . Large-scale genomic sequencing of extraintestinal pathogenic Escherichia coli strains [J]. Genome research,2014: gr. 180190.114.案例解析［案例一］ 结核分枝杆菌临床分离株的比较基因组学分析[1]结核分枝杆菌（Mycobacterium tuberculosis）是引起结核病的病原菌，特别是多重耐药和泛耐药结核分枝杆菌菌株的出现对结核病的防治产生了挑战。
本文通过对7 株抗性范围不同的临床菌株进行了全基因组测序，并与其他7 株来源不同的菌株进行了比较。
通过对抗性数据库注释发现了39 处耐药相关的变异，包括14 处先前报道过的位点以及25处新的位点，并发现了主要抗原变异来源PE-PPE-PGRS 基因的16 处InDel。
通过对SNP、InDel 及CRISPR结构的查找和注释发现，多重耐药菌株和泛耐药菌株间在基因组水平上并没有显著的差异，表明临床结核分枝杆菌的耐药性进化过程是十分复杂而多变的。
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)
[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.。
高通量名词解释
高通量测序常用名词汇总一代测序技术： 即传统的Sanger 测序法，Sanger 法是根据核苷酸在待定序列模板上 的引物点开始，随机在某一个特定的碱基处终 并且在每个碱基后面进行荧光标 止， 记，产生以A 、T 、C 、G 结束的四组不同长度的一系列核苷酸，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 （dNTP ），并混入限量的一种不同的双脱氧酸核苷三磷酸（ddNTP ）。
由于ddNTP 缺乏延伸所需要的 3-0H 基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在 G 、A 、T 或C 处终止，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。
它们具有相比，二代测序技术可以一次对几十万到几百万条核酸分子同时进行序列测定， 从而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 ）。
NGS 主要的平台有 Roche （ 454 & 454 +） ， Illumina （ HiSeq2000/2500、GA IIx 、MiSeq ）， ABI SOLiD 等。
是DNA 或RNA 分子上具有遗传信息的特定核苷酸序列 基因通过复制把遗传信息传递给下一代，使后代出现与亲代相似的性状。
DNA : Deoxyribonucleic acid，脱氧核糖核酸，一个脱氧核苷酸分子由三部分组成：含氮碱基、脱氧核糖、磷酸。
脱氧核糖核酸通 3',5'-磷酸二酯键按一定的顺序彼此相连构成长过链，即DNA 链，DNA 链上特定的核苷酸序列包含有生物的遗传信息， 是绝大部分生物遗传信息的载体。
RNA : Ribonucleic ，，核糖核酸，一个核糖核苷酸分子由碱基，核糖和磷酸构成。
Acid核糖核苷酸经磷酯键缩合而成长链状分子称之 为RNA 链。
RNA 是存在于生物细胞以及部分病 毒、类病毒中的遗传信息载体。
不同种类的 RNA 链长不同，行使各式各样的生物功能，如参与蛋白质生物合成的RNA 有信使RNA 、转移RNA 和核糖体 RNA 等。
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。
从头测序名词解释
从头测序名词解释
从头测序是指对某一物种的基因组进行全面测序的过程。
基因组是指一个生物体内所有的遗传信息的总和，包括DNA序列和基因的位置。
从头测序的目的是为了更好地了解一个生物体的遗传信息，从而能够更好地研究其生物学特性、进化过程以及与其他生物体的关系。
从头测序的过程包括收集样本、提取DNA、建立文库、测序和数据分析等步骤。
首先需要收集待测序物种的样本，例如血液、组织或细胞，然后进行DNA提取，将DNA片段插入载体中建立文库。
接下来进行测序，通过不同的技术将DNA片段逐一测序，最终得到整个基因组的序列信息。
最后进行数据分析，将测得的序列进行拼接，注释基因，找到基因组内的各种特征。
从头测序的应用非常广泛，可以用于研究生物体的进化历史、遗传多样性、基因调控以及致病基因的筛查等。
在医学领域，从头测序可以帮助医生诊断罕见病、预测患者的药物反应以及进行个体化治疗。
在农业领域，从头测序可以帮助育种者改良作物品种，提高产
量和抗逆性。
在保护生物多样性方面，从头测序可以帮助科学家更好地了解各种物种的遗传信息，为保护濒危物种提供科学依据。
总的来说，从头测序是一项非常重要的科学研究技术，它为人类更好地了解生物体的遗传信息提供了重要的工具和手段。
随着测序技术的不断发展和成熟，相信从头测序将在更多领域发挥出更大的作用，为人类健康、食品安全和生物多样性保护等方面带来更多的益处。
全基因组重测序原理
全基因组重测序原理
全基因组重测序是一种通过高通量测序技术对一个个体的完整基因组进行全面测序的方法。
它可以揭示个体的所有基因组变异，包括单核苷酸多态性（SNPs）、插入缺失（Indels）、结构变异和基因组重排等。
全基因组重测序的原理基于高通量测序技术，如Illumina测序、Ion Torrent测序等，通过将DNA样本分离成小片段，然后使用测序仪对这些片段进行测序，最终将这些片段拼接成完整的基因组序列。
在全基因组重测序中，首先需要提取DNA样本，然后将DNA样本打断成小片段。
接下来，这些小片段会被连接到测序适配器上，并进行PCR扩增，形成一个文库。
随后，这个文库会被加载到测序仪中进行测序，产生大量的短序列读段。
这些读段会被拼接成完整的基因组序列，并且通过与基因组参考序列进行比对，可以识别出个体的基因组变异。
全基因组重测序的原理是基于高通量测序技术的快速、准确和经济的特点，可以实现对个体基因组的全面测序。
它在研究人类遗传学、疾病基因组学、进化生物学等领域具有重要的应用价值，可以为个性化医学、疾病诊断和治疗提供重要的信息。
随着测序技术
的不断发展和成本的不断降低，全基因组重测序将在未来得到更广泛的应用。
NGS名词解释大汇总
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。
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）革命性的改变, 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（GenomeRe-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。
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.。
全基因组测序技术和重测序技术
全基因组测序技术和重测序技术全基因组测序技术和重测序技术是现代生物学领域中的两项重要技术，它们的出现和发展对于人类基因研究和生物医学领域的进展起到了重要的推动作用。
全基因组测序技术是指对一个生物体的全部基因组进行测序的技术。
在过去，由于测序技术的限制，只能对一小部分基因进行测序，而全基因组测序技术的出现，使得科学家们能够对整个基因组进行高通量的测序，从而更全面地了解生物体的基因组结构和功能。
全基因组测序技术的发展，不仅提供了大量的基因组数据，也为人类基因组计划等大规模基因组研究项目的实施提供了技术支持。
重测序技术是指对已经测序的基因组进行再次测序的技术。
由于全基因组测序技术的高通量和低成本，科学家们可以对同一个个体的基因组进行多次测序，从而获得更准确和可靠的基因组数据。
重测序技术的应用范围非常广泛，包括个体基因组的变异检测、疾病相关基因的筛查、基因组结构和功能的研究等。
通过重复测序，科学家们可以更好地理解基因组的变异和功能，为疾病的诊断和治疗提供更准确的依据。
全基因组测序技术和重测序技术的发展，对于人类基因研究和生物医学领域的进展带来了巨大的影响。
首先，全基因组测序技术的出现使得科学家们能够更全面地了解基因组的结构和功能，从而揭示了许多与疾病相关的基因变异和功能异常。
其次，重测序技术的应用使得基因组数据的准确性和可靠性得到了提高，为疾病的诊断和治疗提供了更可靠的依据。
此外，全基因组测序技术和重测序技术的发展也为个性化医学的实施提供了技术支持，使得医疗更加精准和个性化。
然而，全基因组测序技术和重测序技术的发展也面临着一些挑战和问题。
首先，由于全基因组测序技术的高通量和低成本，产生的基因组数据量巨大，对数据存储和分析能力提出了更高的要求。
其次，基因组数据的隐私和安全问题也需要引起重视，如何保护个体基因组数据的隐私和安全性是一个亟待解决的问题。
此外，全基因组测序技术和重测序技术的应用还需要进一步完善和标准化，以提高数据的可比性和可重复性。
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。
基因组denovo深度
基因组denovo深度基因组de novo深度是一种重要的研究方法，可以帮助我们理解生物体的遗传信息。
在这篇文章中，我将以人类的视角来描述这一方法的原理和应用。
让我们来看看什么是基因组de novo深度。
简单来说，它是一种通过测序技术从头开始组装一个生物体的基因组的方法。
与传统的测序方法不同，de novo深度测序可以直接获得一个生物体的全基因组信息，而不需参考已有的相关序列。
那么，为什么我们需要基因组de novo深度呢？这是因为在许多研究中，我们需要了解一个生物体的完整基因组信息，尤其是对于那些没有已知参考基因组的物种来说。
通过de novo深度测序，我们可以获得这些物种的全基因组序列，从而更好地理解它们的遗传特性和进化历史。
在进行基因组de novo深度测序时，首先需要将生物体的DNA提取出来，并进行高通量测序。
然后，利用生物信息学的方法将这些测序数据进行组装，得到一个生物体的基因组序列。
这个过程中，需要借助大量的计算资源和算法，以及对基因组结构和功能的理解。
基因组de novo深度的应用非常广泛。
例如，它可以帮助我们研究物种的进化关系、基因组结构的变异以及基因与表型之间的关系。
同时，它也可以用于研究人类疾病的遗传基础，例如发育异常、遗传疾病和癌症等。
尽管基因组de novo深度是一项复杂的技术，但它为我们揭示了生命的奥秘提供了重要的工具。
通过这种方法，我们可以更好地理解生物体的基因组，为生物学研究和医学应用提供更多的可能性。
基因组de novo深度是一种重要的研究方法，它可以帮助我们获得生物体的完整基因组信息，从而更好地了解生物体的遗传特性和进化历史。
它的应用范围广泛，可以用于研究进化、遗传疾病等领域。
通过不断地改进和发展，基因组de novo深度将为我们揭示生命的奥秘提供更多的突破。
全基因组重测序方法
全基因组重测序（Whole Genome Sequencing，WGS）是一种高通量测序技术，用于获取一个个体的完整基因组序列信息。
全基因组重测序方法可以揭示个体的遗传变异、基因组结构和功能等方面的信息，对于研究遗传疾病、人类进化、种群遗传学以及农业和生物多样性等领域具有重要的意义。
以下是几种常见的全基因组重测序方法：
1. Sanger测序：虽然现在已不常用于全基因组重测序，但Sanger测序是第一种用于测序基因组的方法。
该方法通过DNA链延伸的方式，使用特殊的标记测定碱基序列。
2. Illumina测序：Illumina测序是目前最常用的全基因组重测序方法之一。
它基于DNA文库的构建，将DNA片段连接到测序芯片上的特定DNA序列上。
然后，通过化学反应和光学信号检测，测定每个DNA 片段的碱基序列。
3. PacBio测序：PacBio测序利用第三代DNA测序技术，采用单分子实时测序（Single Molecule Real-Time Sequencing）原理。
它通过监测DNA聚合酶在DNA模板上的合成过程，实时测定碱基的加入顺序。
4. Oxford Nanopore测序：Oxford Nanopore测序也是第三代DNA 测序技术，基于纳米孔电流测序原理。
DNA片段通过纳米孔时，测量的电流变化与碱基序列有关，从而实现测序。
这些全基因组重测序方法各有优缺点，如测序精度、读长、覆盖度、成本等方面存在差异。
研究人员和实验室选择具体的方法通常取
决于他们的研究目标、预算以及可用的技术设备。
全基因组重测序名词解释
全基因组重测序名词解释
全基因组重测序是一种高通量测序技术，它涉及对一个个体的
全部基因组进行多次测序。
这项技术可以提供个体基因组的完整信息，包括基因组中的所有DNA序列。
全基因组重测序通常用于研究
个体的遗传变异，包括单核苷酸多态性（SNP）、插入缺失（Indels）和结构变异等。
通过对同一基因组进行多次测序，可以提高测序数
据的准确性和覆盖度，有助于发现更多的变异类型。
全基因组重测序的过程包括DNA提取、文库构建、高通量测序、数据分析和解读。
在数据分析阶段，科研人员会利用生物信息学工
具对测序数据进行比对、变异检测和功能注释，以识别个体基因组
的变异信息。
全基因组重测序在医学研究和临床诊断中具有重要意义。
它可
以帮助科学家们理解遗传疾病的发病机制，发现新的致病基因，并
为个性化医学提供基因组水平的信息。
在临床诊断中，全基因组重
测序可以帮助医生们进行遗传病风险评估、疾病诊断和治疗方案选择。
总的来说，全基因组重测序是一种强大的基因组学技术，它为
我们提供了深入了解个体遗传信息的途径，对基础科学研究和临床医学都具有重要意义。
全基因组测序从头测序（denovosequencing）重测序（re
全基因组测序从头测序（denovosequencing）重测序（re展开全文全基因组测序全基因组测序分为从头测序(de novo sequencing)和重测序(re-sequencing)。
从头测序(de novo)不需要任何参考基因组信息即可对某个物种的基因组进行测序，利用生物信息学分析方法进行拼接、组装，获得该物种的基因组序列图谱，从而推进该物种的后续研究。
基因组重测序是对有参考基因组物种的不同个体进行的基因组测序，并在此基础上对个体或群体进行差异性分析。
基因组重测序主要用于辅助研究者发现单核苷酸多态性位点(SNPs)、拷贝数变异(CNV)、插入/缺失(Indel)等变异类型，以较低的价格将单个参考基因组信息扩增为生物群体的遗传特征。
全基因组重测序在人类疾病和动植物育种研究中广泛应用。
技术路线生物信息分析案例解析1.比较基因组分析采用progressiveMauve软件比对9株大肠杆菌O104:H4分离株的染色体序列，展示可移动遗传元件和基因组可变区域信息，利用核心SNP位点信息构建最大似然进化树揭示菌株间的亲缘关系。
2.重复序列分析采用从头预测和基于数据库比对的两种方法对纳塔尔大白蚁和湿木白蚁的基因组序列进行转座子(TEs)分析，利用RepeatModeler软件对两种方法的结果进行整合分析并构建转座子序列数据库，使用RepeatClassifier软件对转座子进行分类，计算两种白蚁基因组中转座子的序列变异速率，揭示基因组扩张的可能机制。
3.代谢通路重建根据限制性脱氯细菌(PER-K23)基因组注释信息，预测类咕啉的生物合成包含4种代谢途径。
4.基因进化分析利用117个单拷贝编码蛋白的基因序列构建Mollicutes、Haloplasma和Firmicutes菌株的最大似然物种进化树，揭示不同菌株基因组中mreB和fib基因的获得与丢失。
测序策略及数据量测序策略：PE125或PE150建议数据量：根据基因组大小进行30×或50×的测序。
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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。
熊猫基因组图谱是世界上第一个完全采用新一代测序技术完成的基因组图谱，样品取自北京奥运会吉祥物大熊猫“晶晶”。
部分研究成果测序分析结果表明，大熊猫不喜欢吃肉主要是因为T1R1基因失活，无法感觉到肉的鲜味。
大熊猫基因组仍然具备很高的杂合率，从而推断具有较高的遗传多态性，不会濒于灭绝。
研究人员全面掌握了大熊猫的基因资源，对其在分子水平上的保护具有重要意义。
黄瓜基因组图谱黄三文, 李瑞强, 王俊等. Nature Genetics. 2009.案例描述国际黄瓜基因组计划是由中国农业科学院蔬菜花卉研究所于2007年初发起并组织，并由深圳华大基因研究院承担基因组测序和组装等技术工作。
部分研究成果黄瓜基因组是世界上第一个蔬菜作物的基因组图谱。
该项目首次将传统的Sanger测序和新一代测序技术相结合，对黄瓜进行全基因组测序。
研究人员自主开发了一套全新的序列拼接软件，成功绘制了黄瓜基因组图谱，这是国际黄瓜基因组计划第一阶段所取得的重大成果，对黄瓜和其它瓜类作物的遗传改良、基础生物学研究、以及对植物维管束系统的功能和进化研究将发挥重要的推动作用。
德国致病性大肠杆菌完成图. N Engl J Med. 2011 Aug 25; 365(8): 718-24.案例描述2011年5月-6月德国爆发由E.coli O104:H4引起的急性肠出血性流行病疫情，疫情迅速蔓延至欧洲及北美等地区，超过4000人被感染。
此次疫情中，华大基因研究院和德国汉堡—埃普多夫大学医学中心的研究人员以最快速度完成对致病菌基因组测序及分析，并即时向全球免费公开所有数据，该数据库的公开使得整个科学界在第一时间共享了相关数据信息，为尽快控制疫情奠定了重要的科学基础。
部分研究成果年7月28日，由深圳华大基因研究院、德国汉堡—埃普多夫大学医学中心、中国疾病预防与控制中心和军事医学科学院微生物流行病研究所等单位主导完成的德国致病性大肠杆菌国际合作研究成果在国际著名杂志《新英格兰医学》（The New England Journal of 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大草莺球壳菌基因组. Genome Res. 2011 Dec; 21(12):2157-66. 案例描述大草莺球壳菌(M.graminicola)是一种引起小麦Triticum aestivum（T.a.)叶枯的真菌病原，也感染披碱草Elymus repens(E.r.)，果园草Dactylis glomerata(D.g.)，多花黑麦草Lolium multiflorum(L.m.)以及多年生黑麦草Lolium perenne(L.p.)。
部分研究成果通过对4种病原菌：大草莺球壳菌-M.graminicola、2种大草莺球壳菌的祖先菌株S1和S2以及球壳菌的远源菌——大麦斑枯病菌-Septoria passerinii的基因组进行测序、组装及群体基因组分析，得出以下结论：（1）M. graminicola对小麦的毒性最高，而且还保留对其他宿主的致病能力。
M. graminicola比祖先菌株S1、S2的适应进化能力更强；（2）病原菌在宿主环境中的正向选择影响编码分泌蛋白的基因，并且与宿主分子相互作用，类似于一场病原与宿主协同进化的竞赛。
参考文献[1] Sanwen Huang, Ruiqiang Li, Jun Wang, et al. The genome of The cucumber (Cucumis sativus Linnaeus). Nature Genetics. 2009.J, et al. The sequence and de novo assembly of the giant panda genome. Nature. 2009 463, 311-317. jun 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-Wang J, et al. The making of a new pathogen: Insights from comparative population genomics of the domesticated wheat pathogen Mycosphaerella graminicola and its wild sister species. Genome Res. 2011 Dec; 21(12):2157-66.技术流程:技术参数: 一、样本要求样品类型：DNA样品；样品需求量（单次）：小片段文库≥3 μg；2 kb大片段文库≥20 μg；5kb-6kb大片段文库≥20 μg；10kb文库≥30μg ；20 kb和40kb大片段文库≥60 μg；PCR-free文库≥30 μg；总样品量需根据实验策略，如建库类型及建库数量而定；样品浓度：对于小片段文库≥30 ng/μl；对于对于大片段文库≥133ng/μl；样品质量：基因组完整；样品纯度：OD260/280= 1.8~2.0。
二、项目执行周期动植物 Survey的标准流程运转周期约为2个月普通基因组标准流程的运转周期为6个月复杂基因组标准流程的运转周期为1年真菌 Survey的标准流程运转周期约为40个工作日框架图标准流程运转周期约为50个工作日 Survey 升级到精细图标准流程（测序，信息分析）运转周期约为100个工作日细菌Survey组装标准流程运转周期约为40个工作日精细图标准流程运转周期约为60个工作日完成图标准流程运转周期约为75个工作日三项目合格指标1. 动植物基因组指标基因组大小（Genome Size, GS）组装指标GS ≤300 Mb Contig N50 ＞20 kb Scaffold N50 ＞300 kb Contig N50 ＞10 kb Scaffold N50 ＞150 kb 300 Mb ＜GS ≤1500 Mb（鸟类除外）Contig N50 ＞20 kb Scaffold N50 ＞300 kb Contig N50 ＞10 kb Scaffold N50 ＞150 kb 1500 Mb ＜GS ≤3000 Mb （哺乳动物除外）Contig N50 ＞10 kb Scaffold N50 ＞150 kb Contig N50 ＞5 kb Scaffold N50 ＞20 kbGS ＜1600 Mb（鸟类）Contig N50 ＞20 kb Scaffold N50 ＞300 kb GS ＜3200 Mb （哺乳类，除翼手目除外）Contig N50 ＞20 kb Scaffold N50 ＞300 kb 复杂基因组Contig N50 ＞20 kb Scaffold N50 ＞300 kb2. 微生物基因组指标真菌Survey 整体测序覆盖深度不低于30倍覆盖度。
框架图交付数据不低于50×clean data。
精细图基因组常染色质区覆盖度达到95%以上，基因区覆盖度达到98%以上（需要提供高度同源序列），拼接片段Scaffold N50长度达到300 Kb；整体测序覆盖深度不低于50倍覆盖度。
细菌Survey 整体测序覆盖深度不低于100倍覆盖度。
精细图基因组常染色质区覆盖度达到95%以上，基因区覆盖度达到98%以上（需要提供高度同源序列）；整体测序覆盖深度不低于100倍覆盖度；精细图v1.0 正常GC菌（35%≤GC%≤65%），基因组≤5 M, scaffold < 100；5 M ≤基因组≤10 M, scaffold 非正常GC菌（65%），基因组≤5 M, scaffold < 200，5 M ≤基因组≤10 M，scaffold 精细图v2.0 正常GC菌（35%≤GC%≤65%），基因组≤5 M, contig < 100；5 M ≤基因组≤10 M，contig 非正常GC菌（65%），基因组≤5 M, contig < 200；5 M ≤基因组≤10 M，contig 完成图经过基因组检测、1个scaffold、1个contig这三个阶段，后期经过2轮PCR对完成图组装结果进行局部验证。