细菌全基因组测序分享资料
细菌全基因组测序 ppt课件
基因家族（gene family） 和基因簇（gene cluster）分析
基因组中来源相同，结构和功能相关的基因 聚集在一起形成基因家族。
基因家族的各个成员紧密成簇排列成大段的串联 重复单位，分布在某一条染色体的特殊区域
genefamily.xls
基因家族聚类结果
genefamily.stat
各基因家族统计信息
培养条件① 培养条件②
或活性较低
测定转录 组mRNA
细菌全基因组测序
比较 新 差异 基因
其他方面的应用研究
❖ 应用NMR、FTIR、UV， 14C标记的木质 素降解机理方面的研究； ❖农药残留物以及其他一些难降解有机物的 降解； ❖ 重金属有机物化合物的降解。
② 木质素降解过程中涉及到的细胞外酶主要有：木质素过氧化物酶
（LiP）和锰过氧化物酶（MnP），以及漆酶（Lac）。此外，一 些附属酶参与过氧化氢的产生，乙二醛氧化酶（glyoxal oxidase， 缩写作GLOX）和芳基醇氧化酶（aryl alcohol oxidase，缩写作 AAO）属于这类酶。
对4株菌的亲缘关系进行分析，确定菌株之间的相互关 系；
通过对4株菌进行进化分析，判定是否为古菌或新的菌 种。
细菌全基因组测序
基因分离
下一步的实验安排
对已注释出的基因进行验证
载体
酶切
酶切
连接
转化
筛选 表达
细菌全基因组测序
未注释出功能的基因鉴定，挖掘新基因
DNA 转录 RNA 翻译 Protein
细菌全基因组测序
“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”
向仲怀院士
谢谢！！
细菌全基因组测序
全基因组重测序基础及高级分析知识汇总
全基因组重测序基础及⾼级分析知识汇总全基因组重测序是通过对已有参考序列（Reference Sequence）的物种的不同个体进⾏基因组测序，并以此为基础进⾏个体或群体⽔平的遗传差异性分析。
通过全基因组重测序，研究者可以找到⼤量的单核苷酸多态性位点（SNP）、拷贝数变异（Copy Number Variation，CNV）、插⼊缺失（InDel，Insertion/Deletion）、结构变异（Structure Variation，SV）等变异位点。
基于以上变异位点作为分⼦遗传标记，在⼈类复杂疾病、动植物经济性状和育种研究及物种起源、驯化、群体历史动态等⽅⾯具有重⼤的指导意义(Bentley2006; Casillas& Barbadilla 2017)。
⼀、 基础理论知识全基因组重测序研究主要是依据在全基因组⽔平发现的分⼦遗传标记进⾏物种的群体遗传学研究，进⼀步的利⽤统计⽅法进⾏影响表型和经济性状候选基因和功能突变的研究。
分⼦群体遗传学研究的理论基础知识及统计分析⽅法⽇趋完善和呈现多样性，作为初学者，有必要对其中的⼀些基础概念有⼀定的了解，才能为后续的深⼊学习、研究提供基⽯。
以下基础知识主要参考国内动物遗传学书籍和最新的⼀篇关于分⼦群体遗传学⽅⾯的综述改变⽽成(吴仲贤编1961; 李宁2011; 吴常信2015; Casillas & Barbadilla 2017)。
⾼通量测序技术作为分⼦群体遗传学研究的有⼒⼯具，在科学研究、⽣产及疾病诊断治疗中起到原来越重要的作⽤，对关于⾼通量测序相关的理论基础知识进⾏⼀定程度的了解，也有助于⽂献阅读和。
1. 群体遗传学基础知识群体（Polulation）：是指⽣活在⼀定空间范围内，能够相互交配并⽣育具有正常⽣殖能⼒后代的同种个体群。
等位基因频率（Alleles frequency）：在⼀个群体中，某类等位基因占该基因位点上全部等位基因数的⽐率。
Iontorrent微生物全基因组重测序文库构建实验方案
“Iontorrent微生物（细菌）全基因组重测序文库构建实验方案”清晨的阳光透过实验室的窗户，洒在略显拥挤的操作台上，我的思绪开始像电流一样流转，10年的方案写作经验让我对每一个细节都了如指掌。
就让我们一起探索这个关于Iontorrent微生物（细菌）全基因组重测序文库构建的实验方案吧。
我们要明确实验的目的：通过Iontorrent平台，对微生物（细菌）进行全基因组重测序，以获取更准确、更全面的基因组信息。
那么，就是具体的步骤了。
一、实验材料与仪器1.材料：微生物（细菌）样本、DNA提取试剂盒、磁珠、PCR试剂、测序试剂盒等。
2.仪器：Iontorrent测序仪、离心机、PCR仪、磁珠分离器、凝胶成像仪等。
二、实验步骤1.样本处理：将微生物（细菌）样本进行适当的预处理，如离心、洗涤等，确保样品的纯净度。
2.DNA提取：使用DNA提取试剂盒，按照说明书操作，提取微生物（细菌）的基因组DNA。
3.DNA定量：利用纳米滴技术或紫外可见分光光度计，对提取的DNA进行定量，以确保DNA的浓度和纯度。
4.DNA片段化：将提取的DNA进行片段化处理，使其成为适合测序的片段大小。
5.文库构建：将片段化的DNA与测序适配器连接，通过PCR扩增，构建测序文库。
6.文库质检：利用凝胶成像仪，对构建的文库进行质检，确保文库的质量。
7.测序：将质检合格的文库上机测序，使用Iontorrent测序仪进行测序。
8.数据分析：将测序得到的原始数据进行质控、比对、组装等分析，得到微生物（细菌）的全基因组序列。
9.结果验证：对测序结果进行验证，如通过PCR、一代测序等方法，确保测序结果的准确性。
三、注意事项1.实验过程中，要注意无菌操作，避免样本污染。
2.操作过程中，要严格按照说明书进行，确保实验的准确性。
3.测序数据的质量控制和分析是关键步骤，要密切关注每个环节，确保结果的可靠性。
4.实验过程中，要随时记录实验数据和操作过程，以便后续的数据整理和分析。
微生物基因组测序技术及其应用
微生物基因组测序技术及其应用随着科技进步，微生物基因组测序技术在医学、环境、农业等领域受到广泛关注和应用。
本文将简要介绍微生物基因组测序技术的基本原理和应用场景，以及未来的发展方向。
一、微生物基因组测序技术的基本原理微生物基因组测序技术是指将微生物DNA分子逐一排列，从而得到一条由ATCG四种碱基构成的“基因序列”。
这种技术的基本原理是将DNA从细胞中分离出来，通过PCR扩增等方法得到大量的DNA片段，然后用高通量测序仪对这些DNA片段进行测序，最后将这些片段拼接得到完整的基因组序列。
目前，微生物基因组测序技术主要分为三种方法：Sanger测序技术、454逆转录聚合酶链反应测序技术和Illumina测序技术。
其中，Illumina测序技术是目前最常用的基因组测序方法之一。
二、微生物基因组测序技术的应用场景1.医学应用微生物基因组测序技术被广泛应用于临床诊断中。
如何对感染病原体进行准确快速的鉴定，是临床医生面临的一项困难。
传统的菌落培养法不仅时间长，而且不能鉴定细菌的种系，因此不能满足对临床诊断的要求。
微生物基因组测序技术可以直接从感染部位分离出细菌DNA，进行基因组测序后，通过对基因组序列的比对，快速高效地鉴定病原菌种类以及其耐药性。
同时，该技术还被应用于研究小肠细菌群的变化，对于小肠细菌感染和肠道菌群失调的诱因和机制的研究有着重要的作用。
而在抗生素的研究和开发中，微生物基因组测序技术也发挥着越来越重要的作用。
2.环境应用微生物基因组测序技术的应用不仅局限于医疗领域，也被广泛应用于环境监测领域。
通过微生物基因组测序技术，可以对环境中微生物丰度、多样性和功能进行高通量测定，揭示微生物群落结构和功能特征。
例如，饮用水中的微生物群落结构和数量分布对水质安全和人体健康有着至关重要的作用。
通过微生物基因组测序技术，可以对水中的细菌、病毒和病原真菌等微生物进行定量和定性分析，为水质监测提供有效的手段。
3.农业应用微生物基因组测序技术在农业领域的应用也越来越广泛。
细菌鉴定测序
细菌鉴定测序全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：细菌鉴定测序是一种通过测序细菌基因组DNA序列来确定细菌种类和特征的技术。
随着生物技术的发展和普及，细菌鉴定测序在医学、农业、环保等领域的应用越来越广泛，为研究人员提供了一种快速、准确的方法来识别细菌并了解其特性。
细菌是一类微生物，它们存在于地球上的各个环境中，包括土壤、水体、空气等。
细菌在生态系统中起着重要的作用，有些细菌对环境有益，有些则可能对人类和动植物造成危害。
正确鉴定细菌种类对于环境保护、疾病预防和治疗等方面具有重要意义。
传统的细菌鉴定方法包括形态学观察、生理生化试验和免疫学方法等，这些方法需要较长时间并且有一定的局限性。
而细菌鉴定测序技术则通过对细菌的DNA序列进行测序和分析，可以准确地确定细菌的种类和特征，同时还可以帮助研究人员深入了解细菌的生物学特性。
细菌鉴定测序的步骤主要包括DNA提取、测序反应、数据分析和结果解读等。
首先是DNA提取，通过将细菌培养物中的DNA提取出来，然后进行PCR扩增等处理来准备测序样本。
接着是测序反应，将DNA样本进行测序反应，得到细菌DNA的序列信息。
数据分析是整个过程中最关键的一步，通过对测序数据进行比对和分析，确定细菌的种类和特征。
最后是结果解读，根据数据分析的结果和相关数据库信息来判断细菌的鉴定结果。
细菌鉴定测序技术有许多优点，首先是快速性和准确性。
相比传统的鉴定方法，测序技术可以在较短的时间内完成细菌鉴定，而且结果更加可靠和准确。
其次是高通量性，测序技术可以同时对多个样本进行测序，大大提高了工作效率。
测序技术还可以帮助研究人员发现新的细菌种类和基因功能，对于科学研究具有重要的推动作用。
在医学领域，细菌鉴定测序技术被广泛应用于致病菌的鉴定和药物治疗方面。
通过对病原菌进行测序鉴定，可以为临床医生提供更准确的诊断结果和治疗方案，从而有效地控制传染病的传播。
在农业领域，细菌鉴定测序技术可以帮助农民鉴定土壤中的有益细菌，并设计出更加科学的农业生产方式。
细菌全基因组测序在临床鉴定检测的应用_rev
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8
细菌基因组测序
Kwong J C, Mccallum N, Sintchenko V, et al. Whole genome sequencing in clinical and public health microbiology.[J]. Pathology, 2015, 47(Issue).
4
细菌基因组测序20年(1995-2015)
WGS简介
Miriam Land ,Loren Hauser , Se-Ran Jun, et al.Insights from 20 years of bacterial genome sequencing.Funct Integr Genomics (2015) 15:141–161
WGS用于结核分枝杆菌的鉴定检测
WGS具体应用
传统方法检测鉴定结核分枝杆菌的特点： 非常慢。 已有的一些快速检测系统/快速检测试剂盒的特点： 非常快，片面检测或牺牲了很多准确性，假阳性、假阴性普遍存在。 WGS在保证绝对准确性的前提下尽量快 临床样本 快速培养（三天）[1] 测序（2.5天） 核酸抽提（0.5天） 数据分析（1小时）
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The schematic shows the main high-throughput sequencing platforms available to microbiologists today
Loman, Nicholas J., et al. "High-throughput bacterial genome sequencing: an embarrassment of choice, a world of opportunity." Nature Reviews Microbiology 10.9 (2012): 599-606.
微生物全基因组鸟枪法测序 Whole Microbial Genome Shotgun Sequencing
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全基因组测序与生物信息学分析在细菌耐药性研究中的应用
全基因组测序与生物信息学分析在细菌耐药性研究中的应用一、本文概述随着全球抗生素耐药细菌的不断涌现，细菌耐药性问题已成为全球公共卫生领域面临的重大挑战。
全基因组测序（Whole Genome Sequencing，WGS）与生物信息学分析作为现代生物学研究的重要工具，在细菌耐药性研究中的应用日益凸显。
本文旨在探讨全基因组测序与生物信息学分析在细菌耐药性研究中的应用，以期为深入理解细菌耐药机制、发现新的耐药基因及开发新型抗菌药物提供理论支持和实践指导。
本文将简要介绍全基因组测序的基本原理及其在细菌耐药性研究中的应用，包括耐药基因的识别、耐药机制的分析以及耐药菌株的溯源等方面。
本文将重点阐述生物信息学分析在细菌耐药性研究中的作用，包括基因组序列的组装与注释、耐药基因的功能预测与验证、耐药网络的构建与分析等。
本文将展望全基因组测序与生物信息学分析在细菌耐药性研究中的未来发展趋势，包括耐药基因数据库的完善、耐药机制研究的深入以及新型抗菌药物研发的应用等。
通过本文的阐述，旨在提高读者对全基因组测序与生物信息学分析在细菌耐药性研究中的认识和理解，为相关领域的研究人员提供有益的参考和借鉴。
二、全基因组测序技术在细菌耐药性研究中的应用全基因组测序（Whole Genome Sequencing, WGS）技术，作为一种高分辨率的遗传分析工具，近年来在细菌耐药性研究中的应用日益广泛。
WGS技术能够一次性对细菌的全部基因进行深度测序，从而获取细菌的全基因组信息，包括耐药基因、毒力基因、基因变异等，为揭示细菌耐药的分子机制提供了有力支持。
WGS技术在细菌耐药性研究中的应用主要体现在以下几个方面：WGS能够快速准确地鉴定细菌种类和耐药基因。
通过比对全基因组序列，可以精确确定细菌的种属信息，同时识别出与耐药相关的基因或突变位点，从而明确细菌的耐药类型和耐药程度。
WGS有助于揭示细菌耐药的进化过程。
通过对不同时间点或不同来源的细菌样本进行WGS分析，可以追踪耐药基因的来源、传播和演化轨迹，揭示细菌耐药的进化动态和趋势。
Ion torrent微生物(细菌)全基因组重测序文库构建实验方案
Ion torrent微生物（细菌）全基因组重测序文库构建实验方案微生物全基因组重测序文库构建实验方案一、重测序原理全基因组重测序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。
二、技术路线培养至对数期的单一菌落↓基因组DNA提取细菌DNA↓超声波打断 DNA片段化↓文库构建↓Ion OneTouch 乳液PCR、ES↓Ion PGM、Ion Proton 上机测序↓生物信息学分析DNA片段化↓末端修复↓纯化接头连接、缺口修复↓纯化文库片段筛选↓文库片段扩增↓纯化 Agilent Test、Qubit定量↓ Ion OneTouch System 重测序三、实验方案 1.细菌总DNA的提取液氮速冻、干冰保存的细菌菌液：若本实验室可以提供该细菌生长的条件，则对菌液进行活化，培养至对数期时，对该细菌进行DNA提取；若本实验室不能提供该细菌的生长条件，则应要求客户提供尽可能多的样本，以保证需要的DNA 量。
细菌DNA采用试剂盒提取法。
取对数生长期的菌液，按照细菌DNA提取试剂盒操作步骤进行操作。
提取完成后，对基因组DNA进行纯度和浓度的检测。
通过测定OD260/280，范围在之间则DNA较纯，使用Qubit对提取的DNA进行定量，确定提取的DNA浓度达到文库构建的量。
片段化采用Covaris System超声波打断仪，将待测DNA打断步骤：1）对待打断的DNA进行定量，将含量控制在100ng或者1μg2）打开Covaris M220安全盖，将Covaris AFA-grade Water充入水浴容器内，至液面到最高刻度线，软件界面显示为绿色3）将待打断DNA装入Ep LoBind管中，其中DNA为100ng 或1μg，加入Low TE至总体积为50mL4）将稀释的DNA转移至旋钮盖的Covaris管中，转移过程中不能将气泡带入，完成后旋紧盖子5）选择Ion_Torrent_200bp_50μL_ScrewCap_microTube，将对应的小管放入卡口，关上安全盖，点击软件界面“RUN”6）打断结束后，将混合液转移至一支新的离心管中3.末端修复及接头连接末端修复使用Ion Plus Fragment Kit进行，以100ng DNA量为例，各组分使用前瞬时离心2s 步骤：1）加入核酸酶free水至装有DNA片段的离心管中，至总体积为79μL 2）向体系中加入20μL 5×末端修复buffer，1μL末端修复酶，总体积为100μL 3）室温放置20min 片段纯化片段纯化使用Agencourt AMpure XP Kit进行步骤： 1）加入180μL Agencourt AMpure XP Reagent beads 于经过末端修复的离心管中，充分混匀，室温放置5min 2）瞬时离心后，将离心管放置于磁力架3min，至溶液澄清，小心去除上清，离心管保持放置在磁力架上3）离心管放置于磁力架上不移动，配置新的500μL 70%乙醇，加入，30s后，盖上盖子颠倒混匀2次，使磁珠悬浮，放回磁力架至溶液澄清后，小心除去上清 4）重复第三步5）用20μL墙头小心吸去多余的液体6）将离心管留在磁力架上，室温风干不超过5min7）取下离心管，加入25μL Low TE缓冲液，盖上盖子，上下颠倒混匀5次，旋窝震荡10s，充分混合8）瞬时离心后，将离心管放于磁力架上至少1min，溶液澄清后，将上清移入一支新的 EP管中 9）纯化的DNA片段用于下一步的接头连接4.接头连接、缺口修复和纯化片段两端的接头分别为barcode接头和P1接头接头连接在体系中加入 DNA 25μL 10×Ligase Buffer 10μL Ion P1 Adaptor 2μL Ion Xpress Barcode X+ 2μL dNTP Mix 2μL Nuclease-free water 49μL DNA Ligase 2μL Nick pair polymerase8μL Total 100μL将体系配置好后，放入PCR仪按照下面的温度进行1个循环扩增 25℃15min72℃5min 4℃hold 循环×1立即转移至一个新的离心管中纯化片段纯化使用Agencourt AMpure XP Kit进行步骤： 1）加入140μL Agencourt AMpure XP Reagent beads 于经过末端修复的离心管中，充分混匀，室温放置5min 2）瞬时离心后，将离心管放置于磁力架3min，至溶液澄清，小心去除上清，离心管保持放置在磁力架上3）离心管放置于磁力架上不移动，配置新的500μL 70%乙醇，加入，30s后，盖上盖子颠倒混匀2次，使磁珠悬浮，放回磁力架至溶液澄清后，小心除去上清 4）重复第三步5）瞬时离心，用20μL墙头小心吸去多余的液体 6）将离心管留在磁力架上，室温风干不超过5min7）取下离心管，加入20μL Low TE缓冲液，盖上盖子，上下颠倒混匀5次，旋窝震荡10s，充分混合8）瞬时离心后，将离心管放于磁力架上至少1min，溶液澄清后，将上清移入一支新的 EP管中5.文库片段筛选方案1E-Gel Agarose System采用E-Gel SizeSelect 2% Agarose Gel，在E-Gel电泳、成像系统中按照操作说明进行。
微生物全基因组序列数据的分析与注释
微生物全基因组序列数据的分析与注释随着生物技术的不断发展，微生物全基因组序列数据的获取和分析变得越来越容易，已经成为微生物学研究的一项重要工作。
但是，如何对这些大量数据进行正确的分析和注释，以及如何从中挖掘出有效的信息，仍然是微生物学家们需要解决的问题。
本文将从以下几个方面介绍微生物全基因组序列数据的分析与注释。
一、全基因组序列数据分析的流程1. 数据准备首先需要对采集到的原始数据进行处理，包括质控、去除低质量序列、剔除可能的污染物等，以得到高质量的序列数据。
2. 基因组组装接下来需要对序列进行组装，将得到的短序列拼接成较长的连续序列，建立起基因组的局部和整体结构。
3. 基因预测与注释利用相应的软件对基因组序列进行预测和注释，将可能存在的编码蛋白序列识别出来，并对不同的基因进行分类、注释，以及进行功能预测。
4. 基因组比较通过将已知的基因组与样本进行比较，找出基因组中存在的差异、重复、插入、缺失、基因家族和同源关系等信息。
5. 基因表达分析通过将RNA测序和基因组序列比较，可以分析出基因的表达模式和水平，以及相关的基因调控因子。
二、全基因组序列数据注释的方法基因注释是将基因组序列与已有数据库中的信息进行比较，以识别和确定序列的生物学含义和功能的过程。
1. Blast（基于比对的注释方法）Blast是最常见的基因组注释方法之一。
通过将基因组序列比对到已有的数据库中，找到最相似的基因，从而确定基因的功能。
2. GO注释（基于功能分类的注释方法）GO（Gene Ontology）是一套用于描述基因和其功能的标准化系统。
通过将基因功能与GO系统中现有的注释信息进行比对，确定基因的分子功能类型和生物学过程。
3. KEGG注释（基于通路分析的注释方法）KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一个描述生物通路的数据库。
将基因组注释结果与KEGG数据库比对，可以确定基因参与的代谢通路和信号通路等信息。
全基因组测序
内容
1998年，克莱格·凡特的塞雷拉基因组公司成立，而且宣布将在2001年完成测序工作。随后国际团队也将完 成工作的期限提前。2000年6月26日，塞雷拉公司的代表凡特，以及国际合作团队的代表弗朗西斯·柯林斯 （Francis Collins），在美国总统柯林顿的陪同下发表演说，宣布人类基因组的概要已经完成。2001年2月， 国际团队与塞雷拉公司，分别将研究成果发表於《自然》与《科学》两份期刊。在基因组计划的研究过程中，塞 雷拉基因组使用的是鸟枪法测序（shotgun sequencing），这种方法较为迅速，但是仍需以传统测序来分析细 节。全基因组测序技术主要包括第二代测序技术（NGS）和第三代测序技术。第二代测序技术已经能够快速、低 成本的进行全基因组测序，其设备供应商主要是Solexa （现被Illumina公司合并），454（罗氏公司）和SOLiD （AB公司）。第三代测序技术于2011年4月正式推广，其单分子实时（SMRT）测序技术完全不同与第二代测序， 它的序列读长高达3000 bp（Pacific Biosciences公司研发）。
该测序仪的样品制备和测序操作都可通过配件自动完成，配备了无线射频识别（RFID）的样本追踪系统，可 监控并记录实验全流程，结合其简洁的触控式操作界面，可真正实现一键测序。
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片段（0.2~5Kb），加上接头,进行DNA簇 （Cluster）制备，最后利用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。
细菌全基因组重测序
细菌重测
无
重测序变异分析 SNP检测及注释 Indel检测及注释 SV检测及注释
30个自然日
进化分析
系统发育树 Ka／Ks分析
案例解析
［案例一］ 重测序追踪纽约金黄色葡萄球菌产生、多样性和传播[1]
在过去的20年，区域范围的甲氧西林耐药金黄色葡萄球菌（CA-MRSA）菌株有巨大的变 化，美国流行菌株以基因型ST8、表现型USA300为主，同时金黄色葡萄球菌的感染增加了 全球传染性疾病预防负担。本研究使用Illumina HiSeq 2000对387株ST8隔离菌株进行全 基因组重测序，探索其短期进化和传播模式，在测序菌株中发现了一些噬菌体基因信息， 导致USA300耐药株的出现。通过进化分析及贝叶斯模型推论，找到了病原祖先菌株，并 推测得到一些隔离菌传播事件及其发生时间。
Morrisania Central Bronx Bronx Park Riverdale
Outer circle: Isolate type
clinical colonizer enviromental
图1 致病菌株进化规律及其地域属性
细菌全基因组测序
• 细菌全基因组测序概述 • 细菌基因组的组成与结构 • 细菌全基因组测序的应用 • 细菌全基因组测序的挑战与前景 • 案例分析
01
细菌全基因组测序概述
定义与目的
定义
细菌全基因组测序是指对细菌的全基 因组进行测序，获取其完整的DNA序 列信息。
目的
细菌全基因组测序主要用于细菌种属 鉴定、基因功能研究、药物靶点发现 和抗药性分析等。
基因组的复制与表达
01
复制机制
细菌基因组的复制开始于特定的起点，称为复制原点。复制过程中，
DNA聚合酶沿着DNA链移动，并合成新的DNA互补链。
02
转录过程
在细菌中，DNA的转录过程由RNA聚合酶催化。转录从启动子开始，
沿着DNA模板链移动，直到遇到终止子并结束转录过程。
03
翻译过程
细菌中的mRNA通过核糖体进行翻译，生成蛋白质。每个核糖体都沿着
04
细菌全基因组测序的挑战与前景
数据解析与存储的挑战
1 2
数据量庞大
细菌全基因组测序产生大量数据，需要高效的数 据解析和存储技术，以确保数据准确性和完整性。
算法优化
针对基Байду номын сангаас组数据的算法需要进行优化，以提高数 据处理速度和准确性，满足实时分析的需求。
3
云计算平台
利用云计算平台，可以实现数据的高效存储、计 算和分析，为细菌全基因组测序提供强大的计算 资源。
通过比较病原菌基因组序列与已知病原体基因组数据库，可以发现新的病 原菌或变异株，提高疾病诊断的准确性。
病原菌基因组测序还可以帮助了解病原菌的传播途径和流行病学特征，为 防控措施的制定提供科学依据。
案例二
枯草芽孢杆菌菌株CGMCC12426的全基因组测序与分析
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细菌分型之全基因组测序
全基因组分型原则
兼容现有被广泛认可的MLST分型策略 针对不同细菌兼容现有主要的分型策略，比如布鲁氏菌的 MLVA分型，结核分枝杆菌的spoligo分型 全基因水平的系统发生树保证最高分辨率
分型结果的使用
了解待测菌株的基因型
监控流行病病原的传播规律 找到流病事件的爆发源头 及时发现医院病原菌感染源头 工业微生物事件的溯源
已有的鉴定工具：MicrobeTrakr来自细菌分子分型 之
全基因组测序
细菌分型测序建议
测序平台：Illumina hiseq/miseq 测序深度：≥30倍覆盖
＞100ng/ul
核酸DNA总量：＞1.5ug
全基因组测序分型方法
兼容MLST、MLVA等所有基于DNA的分子分型策略 如果有必要，甚至可以兼容PFGE等基于内切酶技术的分子 分型策略 可预测对应到血清型 最高分辨率的分子分型
重要菌种争议鉴定
难点
兼容MLST相对较为容易，但兼容包括MLVA等更多的重要分 型策略难度较大 系统发育树构建耗费较多人力 针对不同菌种的重要分型策略需逐个调整 多菌株分型消耗大量时间
解决方法
构建数据库，汇集菌株各种重要分子分型策略信息
构建编程算法并深度优化，利用计算消耗代替人工消耗， 使得能在最短时间内处理最多的样本
菌种鉴定-全基因组测序
细菌菌种鉴定 之
全基因组测序
菌种鉴定测序建议
测序平台：Illumina hiseq/miseq 测序深度：≥30倍覆盖
0ng/ul 核酸DNA总量：＞1.5ug
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
全基因组序列菌种鉴定理论依据
Average Nucleotide Identity（ANI）
难点
手工两两比对太过盲目，并且效率很低。在待测菌株种属 情况一无所知的情况下，ANI 比对需要对数据库中几万个 基因信息比对，手工操作几乎不太现实。
数据库的准确性要求比较高，并非所有的基因组信息都会 成为“标准基因组”参与比对过程。
解决方法
构建数据库，即“标准菌株基因组”的选择，首要选择权 威认证或公认的，其次选择最接近的“完成图” 构建编程算法，利用计算消耗代替人工消耗 已有的鉴定工具：MicrobeTrakr
鉴定原则
ANI＞96%：同种
ANI＜95%：不同种
95%≤ANI≤96%：可以区间 说明：ANI 计算是基于基因组数据库，对已有数据库中菌 种基因组序列进行比对计算得到结果
鉴定结果解读
同种：待检菌株与参考菌株是同种或同一亚种
不同种：待检菌株与参考菌株不同种
说明：如果待测菌株与所有种内菌株比对结果为“不同 种”，则可能是新种，也可能是数据库中没有该物种基因 组信息，待测菌株可上传至数据库作为信息补充。
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B-6 COG功能分类图
6
B-9 COG功能分类图
7
B-6 GC含量、GC skew、
COG 注释基因组分布图
8
B-9 GC含量、GC skew、
COG 注释基因组分布图
9
基因家族（gene family） 和基因簇（gene cluster）分析
基因组中来源相同，结构和功能相关的基因 聚集在一起形成基因家族。
名称 愈创木基甘油-β-芳基醚
α-O-4型 4-O-5型 α-O-γ型
β-5型 5-5型 β-β型
α-烷基芳基醚键 二芳基（联苯）醚键
二烷基醚键 α-烷基芳基醚，β-碳键
二苯基（联苯）碳键 β-二烷基碳键
β-1型
β-芳基碳键
愈创木基甘油-α-芳基醚 愈创木基芳基醚
松脂酚
苯基香豆满 二联苯愈创木基丙烷
Lac MnP LiP
开环产物 CO2 芳香醛酸
醌 + 氢醌 CO2
α βγ
HO
C C C HO
H3CO C C C HO
CCC
对羟苯基结构（10%）
H3CO
愈创木基结构（70%）
H3CO
紫丁香基结构（20%）
13
β-O-4型连接
木质素主体结构的连接方式
键型 β-O-4型
连接方式 β-烷基芳基醚键
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“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”
向仲怀院士
谢谢！！
20
若有不当之处，请指正，谢谢！
21
（LiP）和锰过氧化物酶（MnP），以及漆酶（Lac）。此外，一 些附属酶参与过氧化氢的产生，乙二醛氧化酶（glyoxal oxidase， 缩写作GLOX）和芳基醇氧化酶（aryl alcohol oxidase，缩写作 AAO）属于这类酶。
11
解读策略
③ 木质素降解过程涉及到的其他酶。 ④ 对木质素模型化合物作用的相关酶；
基因家族的各个成员紧密成簇排列成大段的串联 重复单位，分布在某一条染色体的特殊区域
genefamily.xls
基因家族聚类结果
genefamily.stat
各基因家族统计信息
distance_data/all.KaKs 各基因家族内基因两两间的 Ka/Ks结果
gene_families
包含各基因家族的序列等信息
质素模型化合物
乙二醛氧化 酶，GLOX
芳基醇氧化 酶，AAO
其他H2O2生 成酶
乙二醛，甲基乙二醛
芳醇（茴香醇、黎芦 醇）
一些化合物
乙二醛氧化成二羟基乙酸，产生H2O2 芳醇氧化成醛，产生H2O2 O2还原成H2O2
15
论文构思
❖ 创新性 ❖ 系统性 ❖ 热点，高关注度
增加个性化信息分析
➢ 对B-6，B-7，B-8，B-9这4株菌的数据进行分析，寻找 与木质素降解相关基因；
10
测序数据的解读与分析
解读策略
① 木质素基质是非常巨大的非均性高分子，会受到细胞外酶或试剂
的作用；木质素不含有可水解的化学键，这就意味着木质素降解 所参与的酶必须具有氧化性；木质素具有立体结构不规整性，与 许多其他天然高分子相比，木质素降解要求更具非特异性的作用。
② 木质素降解过程中涉及到的细胞外酶主要有：木质素过氧化物酶
➢ 用CAZY数据库对这4株菌的代谢途径进行注释，寻找纤 维素、半纤维素降解家族基因。
对4株菌的亲缘关系进行分析，确定菌株之间的相互关 系；
通过对4株菌进行进化分析，判定是否为古菌或新的菌 种。
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基因分离
下一步的实验安排
对已注释出的基因进行验证
载体
酶切
酶切
连接
转化
筛选 表达
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未注释出功能的基因鉴定，挖掘新基因
应
H2O2，Mn，有机酸作 形成苯氧自由基，引起芳香环和C α之间化学键 为螯合剂，硫醇，不 的断裂；MnP-脂质体系可使非酚型β-O-4木质素
饱和脂质
模型中的C α-C β键和β-芳基-醚键降解
O2，介质（如羟基苯 并三唑或ABTS）
通过氧化C α键和使芳基烷基键断裂，催化β-1和β-O-4-木质素模型化合物中的C α-C β键的断裂； 在“介体”分子存在下，可氧化非酚型β-O-4木
二芳基（愈创木基）联丙 烷
愈创木基-β-芳基丙烷
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木质素降解有关主要的酶和它们催化的主要反应
酶，简写
木质素过氧 化物酶， LiP
锰过氧化物 酶，MnP
漆酶，Lac
辅助因子或基质“介 体”
主要效应和参与催化的反应
H2O2，黎芦醇
催化木质素非酚型亚结构β-O-4模型中丙基侧链 上的C α-C β键的断裂反应、开环以及其他的反
⑤ 木质素单体化合物降解相关酶。
木质素
Lac MnP LiP
聚合木质素
单体 二聚体 寡聚体
其他酶
Lac MnP LiP
C1C2C3片段 CO2 开环产物 CO2
芳香醛酸
醌 + 氢醌 CO2
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木质素 聚合木质素
运用测序数据构思文章
C1C2C3片段 CO2
Lac MnP LiP
单体 二聚体 寡聚体
其他酶
基因组测序 和组装流程
1
生物信息学分析流程图
2
基因功能注释
基因注释主要基于蛋白序列比对，将基因的 序列与各数据库进行比对，得到对应的功能注 释信息。 注释的蛋白库为：KEGG、COG、SwissProt、 TrEMBL、NR。
3
B-6 KEGG代谢通路二级分类图
4
B-9 KEGG代谢通路二级分类图
DNA 转录 RNA 翻译 Protein
培养条件① 培养条件②
逆转录
产酶A且活性高 不产酶A或活性较低
测定转录 组mRNA
测定转录 组mRNA
比较 新 差异 基因
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其他方面的应用研究
❖ 应用NMR、FTIR、UV， 14C标记的木质 素降解机理方面的研究； ❖农药残留物以及其他一些难降解有机物的 降解； ❖ 重金属有机物化合物的降解。