基因测序案例
基因测序和比较基因组学的方法和应用
基因测序和比较基因组学的方法和应用近年来，随着科技的不断进步和发展，基因测序和比较基因组学技术越来越受到科学家们的关注和研究。
这些技术的应用范围越来越广泛，可以被用于医学、生物学和环境科学等多个领域，为人们的生活和健康带来重要的促进和作用。
本文将会介绍基因测序和比较基因组学的方法和应用，并探讨其未来的发展趋势。
一、基因测序基因测序是指对DNA序列进行分析和测量的过程，可以从基因组层面上理解生物的遗传信息和生命过程。
近年来，由于测序技术的不断进步和发展，测序成本和难度也越来越低，并且应用范围也越来越广泛。
基因测序可以分为三个阶段：第一阶段是DNA片段的分离和扩增，第二阶段是识别和检测DNA序列，第三阶段是序列的解码和分析。
其中，最常用的测序技术包括Sanger、Illumina和PacBio等。
基因测序的应用范围非常广泛。
例如，它可以用于医学诊断和治疗，包括癌症的诊断和个体化治疗等。
它还可以应用于生物学和生态学的研究，帮助我们理解不同物种的遗传差异和进化过程。
另外，应用基因测序技术还可以提高农业和食品生产的效率和质量。
总之，基因测序技术的广泛应用将有助于我们更好地理解和应对各种生物和环境问题。
二、比较基因组学比较基因组学是指对不同物种的基因组进行比较和分析，以探索其遗传多样性和进化关系。
比较基因组学可以帮助我们理解生物之间的遗传差异和进化过程，从而提高我们对物种多样性和生态系统的认识。
比较基因组学可以用于遗传多样性的研究、物种鉴定、进化关系的重构等。
例如，比较基因组学研究发现，不同种类的动物之间存在着共同的基因，这有助于我们理解不同物种之间的遗传联系和进化关系。
另外，应用比较基因组学技术还可以鉴定野生动物种群和人类的遗传背景等。
三、基因测序和比较基因组学的应用基因测序和比较基因组学两种技术在现代生物研究中的应用非常广泛。
以下是一些具体的应用案例：1. 对癌症的个体化治疗：通过测序患者的基因组，医生可以识别患者的基因变异，从而进行个体化治疗。
基因测序(一代测序和二代测序)-用于临床疑难病原体鉴定精选全文
（一）难鉴定细菌真菌一代测序方法
细菌核糖体基因结构特征
➢ 16S rRNA编码基因约1500 bp，包含约50个功能域。 ➢ 为细菌分类的金标准，由可变区和保守区组成。 ➢ 保守区为细菌共有，可变区有属或种特异性。
真菌核糖体基因结构特征
➢ 18S RNA基因、5.8S rDNA、28S RNA基因较保守， 不适合区分不同属种。
➢诊断不清、治疗 无效、束手无策
二代测序案例分析
➢48小时 ➢完成脑脊液标本二代测序
➢ 提示钩端螺旋体感染 ➢475条序列，占比0.016% ➢改用青霉素治疗
➢32天 ➢男孩痊愈出院
二代测序案例分析
共得到序列数 3,063,784
二代测序过程 PCR扩增选择 性，可丢失大 量病原体片段
二代测序案例分析
➢ 1个样品3000元以上。
二代测序流程
样本收集 保存转运
RNA病毒 也可建库
二代测序 百万序列
7000种病 原体分析
区分致病 菌污染菌
华大基因二代测序可检测病原体近 7000种
可检测病原种类 细菌 真菌 病毒
寄生虫 分枝杆菌（结核和非结核）
支原体/衣原体
种类数量/种 2328 199 4189 135 83 41
病毒有DNA病毒和RNA病毒之分，如怀疑流感病毒、呼吸道合 胞病毒、冠状病毒等RNA病毒，需要注意送检RNA检测流程。
迅敏康IngeniGen公司二代测序可检 测病原体14000多种
可检测病原种类 细菌 真菌 病毒
寄生虫 分枝杆菌（结核和非结核）
衣原体 支原体 立克次氏体
种类数量/种 5682 812 7098 138 94 85 96 90
➢ 间隔区ITSl、5.8S rDNA和间隔区ITS2 在不同真 菌属及种间表现出较高的差异，目前已用于真菌 分类鉴定和分子检测，以ITS2应用最广泛。
基因测序技术在鉴定物种中的应用
基因测序技术在鉴定物种中的应用基因测序技术是指通过分析生物体的DNA序列，确定各种基因的组成和位置，进而了解基因的功能、调控和表达等生命过程。
随着科技的不断进步，基因测序技术已经广泛应用于各个领域，其中之一便是在鉴定物种方面的应用。
鉴定物种是指通过识别某个生物体属于哪个物种，从而确定它的生态地位、保护状况、进化历史等信息。
传统的鉴定物种方法依赖于形态学、生理学和生态学特征，但这种方法有其局限性，玫瑰花和葡萄藤就很容易混淆。
随着基因测序技术的出现，特别是第三代测序技术的应用，鉴定物种的精度和速度得到了大幅提升。
下面我们来看一些基因测序技术在鉴定物种中的应用案例。
DNA条形码鉴定物种DNA条形码是指将某个物种或者样本的一个特定的DNA序列作为鉴定该物种的特征码。
利用DNA条形码能够使鉴定物种更加准确，并且能够提高鉴定物种的速度，大大加快样本的处理时间。
某些低等级物种相似度较高，难以区分，采用传统鉴定物种方法极为困难，但利用DNA条形码技术则容易比对出分别。
研究人员利用DNA条形码成功鉴定了400多个鱼类物种，开发了一个名为FISH-BOL的数据库，该数据库成为全球最大的鱼类DNA条形码数据库。
另外有研究表明，利用DNA条形码可对土壤中的生物进行鉴定，并对不同土壤的生物种类进行区分，这种方法可以为土壤生态学研究提供一种高效的工具。
基因组测序鉴定物种基因组测序是指对一个物种的全部基因组进行分析，获得相应的DNA序列信息。
通过基因组测序，可以获得物种的整个DNA序列信息，包括基因的组成和位置、编码蛋白质的基因、非编码区域和整个基因组的结构等。
利用基因组测序，科研人员可以举例鉴定分辨率更高的物种，并扩展鉴定物种的范围。
海星和海参在形态上非常相似，很难进行鉴定。
但是，通过基因组测序，科研人员发现，虽然两者的外部表现相似，但它们的遗传基础是不同的，基因组序列也有明显的不同。
因此，利用基因组测序技术可以明确区分海星和海参，并防止他们被错误鉴定。
分子生物学技术在医药领域应用案例分析
分子生物学技术在医药领域应用案例分析引言：分子生物学技术是一种在医药领域应用广泛的先进技术，它以分子水平对生物学进行了更深入的研究，为疾病的诊断、治疗和预防提供了更精准的方法。
本文将通过分析几个分子生物学技术在医药领域的应用案例，来探讨这些技术对医疗事业的重要意义。
一、PCR技术PCR（聚合酶链式反应）是一项重要的分子生物学技术，其应用广泛，尤其在医药领域具有显著的贡献。
PCR技术通过扩增DNA片段，使微量的DNA变得可以被检测和分析。
世界上第一例采用PCR技术成功进行基因诊断的案例是临床分子诊断中的重大突破，极大地推动了医学诊断的发展。
案例1：PCR技术在传染病诊断中的应用PCR技术可以帮助医生快速准确地检测传染病，为病人提供有效的治疗。
以乙型肝炎病毒检测为例，PCR技术可以检测乙型肝炎病毒RNA，通过该技术可以早期发现感染者并进行干预治疗，避免病情恶化和传染。
案例2：PCR技术在肿瘤诊断中的应用PCR技术在肿瘤的早期诊断和鉴别诊断中也有很大的应用潜力。
它可以通过检测肿瘤相关基因的突变等DNA异常，从而帮助医生确定肿瘤的类型和预后，并为患者提供个体化治疗方案。
二、基因工程技术基因工程技术是一种通过对DNA进行操作实现改变生物体基因组的技术。
该技术在医药领域主要应用于基因治疗和蛋白质药物的生产。
案例3：基因工程技术在基因治疗中的应用基因治疗是利用基因工程技术将健康基因导入病人体内，以修复或替代缺陷基因，从而达到治疗疾病的目的。
例如，单基因遗传病治疗中，患者体内缺乏的基因可以通过基因工程技术进行修复，从而实现对病症的治疗。
案例4：基因工程技术在蛋白质药物生产中的应用蛋白质药物是一类广泛应用于医药领域的重要药物，基因工程技术可以实现大规模、高效率的生产。
例如，利用基因工程技术，人胰岛素等重要蛋白质药物可以在大肠杆菌等微生物中大量表达，提高了药物的生产效率和供应的稳定性。
三、基因测序技术基因测序技术已经成为医学研究和疾病诊断的重要工具，它可以通过分析个体的基因组信息，为疾病的预测和治疗提供重要的依据。
基因测序技术的原理和应用案例
基因测序技术的原理和应用案例基因测序技术是一种现代的分析基因组序列的方法。
这种技术可以用来研究DNA序列，分析DNA中的遗传信息，了解基因表达和功能等。
它的功能非常广泛，被广泛用于生物学、医学、农业和环境科学等领域。
基因测序技术的原理基因测序技术是一种需要高精度的技术，一般采用高通量测序平台来实现。
这些平台都采用了以短序列的形式读取DNA的方法，将整个基因组分成若干个片段，然后将这些片段进行分析和组装，最终得到完整的基因组序列。
基因测序技术的应用案例基因测序技术在生物学、医学、农业和环境科学等领域有着广泛的应用。
以下列举几个代表性的案例：1.精准医疗基因测序技术可以用于诊断癌症和遗传性疾病的基因突变。
医生可以通过分析患者的基因组序列，选择最有效的药物或治疗方法来治疗患者。
比如，基因测序技术可以帮助医生确定荷尔蒙受体阳性乳腺癌患者的治疗方案。
在此基础上，可以根据个体基因组特征来改善癌症治疗的预后效果。
2.基因驱动改良作物基因测序技术可以用于改良作物品种，增加产量和质量。
科学家可以通过分析植物的基因组序列，发现其在适应环境、增加产量和提高抗病性方面的关键基因。
不久前，基因测序技术也为水稻的全基因组测序和分析打下了基础。
水稻基因组的解码有助于培育产量更高、更营养的品种，提高全球粮食产量和改善食品品质。
3.基因鉴定基因测序技术可以用于犯罪嫌疑人的基因鉴定，以确定嫌疑人是否与犯罪现场的DNA匹配。
同时也可以用于寻找失踪人员或确定身份。
4.生物多样性研究基因测序技术在生物多样性研究中也有广泛的应用。
科学家可以通过分析动植物的基因组序列，了解它们的进化历史和适应性特征。
结语基因测序技术正受到越来越多的关注，其应用领域也在不断扩展。
虽然该技术存在一些挑战和限制，但未来随着技术的发展和成本的降低，基因测序技术将扮演重要的角色，在医学、农业、环境和生态系统等领域的应用将会越来越广泛。
基因组学技术在农业领域的应用案例
基因组学技术在农业领域的应用案例随着现代科技的不断进步，基因组学技术在农业领域开始发挥着越来越重要的作用。
从物种选育到疾病防治，基因组学技术为农业领域带来了许多创新和机遇。
本文将介绍几个基因组学技术在农业领域的具体应用案例。
1. 作物基因组测序技术作物基因组测序技术是将作物的基因组进行测序，找到作物身上影响生长发育和产量的基因，通过对这些基因进行调控和编辑，来提高作物的品质和产量。
该技术已经在不同的作物上得到了应用，如水稻、小麦、番茄、玉米、黄瓜、甜菜等。
以水稻为例，由于水稻的基因组非常复杂，传统的人工选育方法很难实现。
但是，通过对水稻基因组的测序，科学家已经找到了影响产量、抗病性、适应性等方面的多个关键基因。
通过对这些关键基因的编辑和调控，科学家们已经成功地培育出了多个高产、耐病和适应性强的水稻品种。
这些品种不仅可以为粮食生产贡献更多，还可以为发展农业生产带来新的希望。
2. 基因编辑技术基因编辑技术是一种新型的基因组学技术，它可以实现对作物、家畜等生物的基因进行精确编辑，从而达到改善品质、提高产量、增强抗病性等目的。
具体来说，基因编辑技术可以通过人工干预某个基因的具体序列，来改变该基因所扮演的角色。
如近年来，基因编辑技术已经成功地被应用于小麦、木瓜、香蕉等作物的育种过程中。
通过改变这些作物关键基因的序列，科学家们已经成功地实现了提高产量、改善品质、减轻对环境的依赖性以及增强抗病性等目的。
这为农业生产提供了新的思路和解决方案。
3. 基因芯片技术基因芯片技术是一种基于DNA或RNA序列信息的高通量生物学实验技术。
该技术主要通过对某个生物体内所有基因进行快速检测和测量，从而分析出这些基因对生物体生长、发育、繁殖等方面的影响。
以家禽行为为例，选育需要考虑到多个行为特征因素，如觅食、繁殖、生存等。
而通过使用基因芯片技术，则可以对某些家禽品种的基因组进行高通量筛查，从而找到影响家禽行为的多个关键基因。
这样一来，家禽的习性就能够得到得到更精准的研究和调控了。
高通量基因测序技术在植物基因组学中的应用
高通量基因测序技术在植物基因组学中的应用随着科技的不断进步，高通量基因测序技术已经逐渐成为了当前最流行的生物学技术之一。
而在植物基因组学领域中，此技术更是被广泛应用。
本文将围绕着高通量基因测序技术在植物基因组学中的应用展开讨论。
1. 现状概述首先来介绍一下目前高通量基因测序技术在植物基因组学中的现状。
目前，高通量基因测序技术已经逐渐成为了植物基因组研究的主流技术之一。
它不仅能够帮助科学家们更加深入地研究植物的基因组结构和功能，还可以为植物基因组研究开辟出广阔的新领域。
2. 应用领域高通量基因测序技术在植物基因组学中的应用领域非常广泛，主要包括以下几个方面。
2.1. 新基因的发现通过高通量基因测序技术，科学家们可以更加准确地识别出植物基因组中的各种基因，并发现新的基因。
这种技术在植物基因组学研究中是非常重要的一环，因为只有发现越来越多的基因，才能更好地了解植物的生命进程。
2.2. RNA测序高通量基因测序技术还可以应用于RNA测序，帮助科学家们研究植物的基因表达情况。
通过RNA测序，科学家们可以得到植物不同部位、不同时期的全基因组表达情况，以及基因表达水平的差异，从而更好地了解植物生长发育和胁迫环境下的生理生化反应等方面的情况。
2.3. 转录组学分析高通量基因测序技术还可应用于转录组学分析。
通过大规模测序，科学家们可以同时测定成千上万个基因的转录本（mRNA和ncRNA），并研究它们的结构和功能。
这不仅有助于科学家们更好地理解植物的基因组结构，也为转录调控研究打下良好基础。
2.4. 全基因组测序高通量基因测序技术还可应用于全基因组测序。
通过对植物基因组全部或大部分区域进行测序，科学家们可以更准确地理解植物的基因组特征、结构和功能，还可研究植物的群体遗传结构和变异情况，更好地了解植物的进化历程。
3. 应用案例以下三个具体案例说明了高通量基因测序技术在植物基因组学中的实际应用。
3.1. 乔木转录组近年来，科学家们利用高通量基因测序技术对一些重要乔木的转录组进行了测序研究。
基因疾病检测案例分析
基因疾病检测案例分析随着科学技术的不断进步，基因疾病检测逐渐被广泛应用于临床实践中。
通过对个体基因组的检测和分析，可以早期发现潜在的遗传疾病风险，为患者提供精准的诊断和个体化的治疗方案。
本文将以一个具体的基因疾病检测案例为例，探讨基因疾病检测的意义和应用。
案例概述：患者小明，男性，现年30岁。
家族中有乳腺癌和卵巢癌的病史。
鉴于家族病史，小明担心自己是否也存在基因突变导致的遗传风险。
因此，他决定进行基因疾病检测以了解自己潜在的疾病风险。
基因疾病检测的意义：基因疾病检测是一种分子生物学技术，通过对个体基因组中特定基因的检测和分析，确定其是否存在有害基因突变。
这项技术的应用可以帮助医生和患者了解个体的遗传风险，为疾病的预防和治疗提供有效的指导。
基因疾病检测的过程：基因疾病检测通常包括样本采集、DNA提取、PCR扩增、基因序列测定和数据分析等步骤。
在样本采集阶段，通过采集患者的血液、唾液或组织样本获取DNA样本；随后，利用分子生物学技术提取样本中的DNA，并进行PCR扩增，使得目标基因序列数量大幅增加；然后，通过测定这些扩增产物的基因序列，可以确定基因是否存在突变；最后，通过数据分析，将测定的基因序列与数据库进行比对，确定其与已知疾病相关基因的突变情况。
基因疾病检测结果：经过基因疾病检测，小明获得了自己的基因检测结果。
结果显示，小明携带了一种与乳腺癌和卵巢癌相关的基因突变。
这表明，小明可能存在患乳腺癌和卵巢癌的风险。
因此，对于小明而言，基因疾病检测的结果是具有重要意义的，它为他未来的健康提供了重要参考。
基因疾病检测结果的应用：基因疾病检测结果可为患者提供个体化的预防和治疗方案。
针对小明的情况，医生将建议他进行定期的乳腺癌和卵巢癌筛查，并提供相关的预防措施，如改变生活方式和增加体育锻炼。
此外，小明还可以考虑进行预防性手术，以减少患病风险。
基因疾病检测的局限性：尽管基因疾病检测在个体化医疗方面具有重要意义，但其也存在一定的局限性。
三代测序运用 案例
三代测序的运用案例参考如下：
三代测序技术被用于组装出接近目前最完整的宏基因组，其采用了宏基因组聚类和精确支架算法，基于虚拟肠道微生物组和人工群落数据测序。
研究者仅用9×长读长覆盖深度组装出了高质量基因组，同时还能在亚种水平上获得基因组结果。
此外，三代测序也被用于对抗生素治疗病人的肠道宏基因组进行研究。
通过应用Nanopore测序，发现长读长组装质量较短读长提升了200倍。
以上就是关于三代测序运用的一些案例，希望对解决您的问题有所帮助。
动植物全基因组测序
2013.072013.102014.092014.112015.04图1 异源多倍体棉花基因组共线性分析与非对称进化分析图2 MYB基因家族表达模式分析, Jiang W, et al. Sequencing of allotetraploid cotton (Gossypium hirsutum L. acc. TM-1) provides a resource for fiber improvement [J]. Nature Biotechnology, 2015, 33(5): 531-537.图3 金丝猴植食性机制的分析图4 金丝猴有效群体大小分析参考文献Zhou X, Wang B, Pan Q, Li R, Li M. Whole-genome sequencing of the nub-nosed monkey provides insights into folivory and evolutionary history [J]. Nature Genetics, 2014, 46(12):1303-1310.图5 藏猪及其它猪种的群体遗传结构分析参考文献Li M, Tian S, Jin L, et al. Genomic analyses identify distinct patterns of selection in domesticated pigs and Tibetan wild boars [J]. Nature genetics, 2013, 45(12): 1431-1438.图6 进化分析结果图7 脂肪酸能量代谢途径蓝色表示正选择基因；红色表示特异性基因参考文献Qu Y, Zhao H, Han N, et al. Ground tit genome reveals avian adaptation to living at high altitudes in the Tibetan plateau [J]. Nature communications, 2013, 4.图1 7株野生大豆共有和特有基因集图2 野生大豆开花时间调控基因SNP和InDel变异参考文献Li Y, Zhou G, Ma J, Jiang W, Li R#, et al. De novo assembly of soybean wild relatives for pan-genome analysis of diversity and agronomic traits [J]. Nature biotechnology, 2014.32(10):1045-1052.图3 部分novel sequence在世界人群中的分布参考文献Li R, Li Y, Zheng H, et al. Building the sequence map of the human pan-genome [J]. Nature biotechnology, 2010, 28(1): 57-63.。
第三代基因测序原理及应用
发展前景展望
提高准确性
随着技术的不断发展和优化，未来第三代测序技术的准确性将得到 进一步提高，有望接近甚至超过传统测序技术。
降低成本
随着技术的普及和规模化应用，第三代测序技术的成本有望进一步 降低，使得更多人能够享受到高精度基因组测序服务。
拓展应用领域
随着第三代测序技术的不断发展和完善，其应用领域也将不断拓展 ，包括复杂疾病研究、精准医疗、生物多样性保护等。
缺点
测序准确度相对较低，且对DNA样 品的质量要求较高。
链接测序技术
原理
通过连接反应将DNA片段连接成 更长的序列，然后对连接产物进 行测序。连接反应具有高度的特 异性，可以准确识别碱基序列。
优点
测序准确度高、读长较长、适用 于复杂样本的测序。
缺点
测序速度相对较慢，且连接反应 可能受到多种因素的影响，如温 度、pH值等。
挑战与问题
高错误率
第三代测序技术的错误率相 对较高，尤其是在连续测序 过程中，错误率可能会逐渐 累积，影响测序结果的准确
性。
数据处理难度
由于第三代测序技术产生的 数据量巨大，对数据处理和 分析的要求也相应提高，需 要更强大的计算能力和更高
效的算法支持。
成本问题
目前第三代测序技术的成本 仍然较高，限制了其在大规 模基因组测序等领域的应用 。
多维度数据挖掘
利用多组学数据，挖掘基因、环境、生活方式等多因素对人体健康和疾病的影响，为个性化医疗和精准预防提供 科学依据。
智能化和自动化发展方向
自动化样本处理
通和准确性。
智能数据分析
利用人工智能和机器学习技术，对测序数据进行自动分析和 解读，提取有价值的信息和模式，为科研和临床应用提供智 能决策支持。
基因测序的实际案例
基因测序的实际案例
基因测序是一项革命性的技术，它为我们提供了深入了解人类
基因组的机会。
通过基因测序，科学家们可以揭示许多疾病的遗传
基础，为个性化医疗和基因编辑技术的发展提供了重要的支持。
下
面我们将介绍一个真实的基因测序案例，展示基因测序技术在医学
领域的巨大潜力。
在美国，有一位名叫凯特琳的女性，她在年轻时被诊断患有一
种罕见的遗传性疾病，导致她的免疫系统异常脆弱。
多年来，她不
断接受治疗，但效果甚微。
最终，她接受了全基因组测序，结果显
示她患有一种罕见的基因突变，这一突变导致了她的免疫系统异常。
基因测序结果为医生提供了全新的治疗思路，他们可以根据凯特琳
的基因信息，设计出更加精准的治疗方案。
凯特琳接受了基因治疗后，情况有了明显改善，她的免疫系统开始恢复正常，生活质量得
到了极大的提升。
这个案例展示了基因测序技术在医学中的巨大潜力。
通过了解
个体基因组的特点，医生可以为患者制定更精准的治疗方案，从而
提高治疗效果，减少不必要的药物副作用。
同时，基因测序也为科
学家们提供了研究人类基因组的宝贵数据，有助于发现新的疾病基
因和治疗方法。
然而，基因测序技术也面临着一些挑战，比如数据分析的复杂性、隐私保护等问题。
但随着技术的不断进步和成本的不断降低，基因测序技术必将成为未来医学的重要工具，为人类健康和疾病治疗带来革命性的变革。
基因测序技术的应用已经取得了令人瞩目的成就，但仍有许多未知的基因奥秘等待我们去揭开。
通过不断探索和研究，基因测序技术必将为人类健康和医学领域带来更多的惊喜和突破。
案例分享基因检测助力罕见病诊断——白化病
案例分享基因检测助⼒罕见病诊断——⽩化病⽩化病（Albinism）是⼀组以⾊素缺失和视⼒差为主要临床表现的遗传性疾病。
与外胚层来源的组织（最明显的是⽪肤，⽑发和眼睛）中的⿊⾊素减少或缺失相关，产⽣特征性的苍⽩。
眼部缺陷是⽩化病的共有特征，也是功能上影响最严重的器官，主要包括视⽹膜中央凹发育不良、视觉通路的视神经叉投射异常、虹膜透明、畏光以及眼球震颤等。
⽩化病总体发病率约为1/17000-20000。
⼤约每70个⼈中就有⼀个携带OCA突变的等位基因，其中OCA2突变是世界上最常见的。
⽩化病依据临床表型特征主要分为：⾮综合征型的眼⽪肤⽩化病（Oculocutaneous albinism，OCA）、仅累及眼部的眼⽩化病（Ocular albinism，OA）以及综合征型⽩化病（如Hermanskyr Pudlak综合征、Chediak-Higashi综合症）三类。
值得⼀提的是由于在OCA 2型中相同基因的缺失⽽导致其⽩化样特征的⼀对综合征：Angelman（AS）和Prader-Willi（PWS）综合征。
（⼤约1％的AS和PWS患者具有连续的基因缺失，导致类似OCA2的呈现。
）2018年5⽉11⽇，国家卫⽣健康委员会等5部门联合制定了《第⼀批罕见病⽬录》，⽩化病被收录其中。
临床表型⽩化病临床和遗传异质性很⼤，着⾊相关表型可以从类似OCA1A到接近正常，如从⽩⾊到⾦黄直⾄深褐⾊。
OCA1A由于完全缺乏⿊⾊素，出现⽩头发，⽩睫⽑，⽩⾊⽪肤和粉红⾊的眼睛等⼀般⼈群认为⽩化病的典型特征。
最极端的例⼦就是OA1，其⽪肤和⽑发的表现⼏乎与野⽣型⼀致，如果不做细致的眼部检查，⼏乎很难作出诊断。
⽩化病最常见表型注：OCA=眼⽪肤⽩化病，OA=眼⽩化病，HPS=Hermansky-Pudlak综合症，CHS=Chediak-Higashi综合症，AS=Angelman综合征，PWS=Prader-Willi综合征。
案例分享基因检测助力罕见病诊断——德朗热综合征
案例分享基因检测助⼒罕见病诊断——德朗热综合征德朗热综合征德朗热综合征，⼜名Cornelia de Lange 综合征（CdLS），是⼀种具有⾝体，认知和⾏为特征的多系统疾病。
以荷兰⼉科医⽣Cornelia de Lange的名字命名，她于1933年描述了两名婴⼉的发育障碍。
据估计，患病率在1/10000-30000新⽣⼉中。
病情的严重程度以及相关的体征和症状可能有很⼤差异，范围从相对轻微到严重，但可能包括独特的⾯部特征，⽣长迟缓，智⼒障碍和肢体缺陷。
许多受影响的个体也存在⾃闭症⾏为，包括⾃我毁灭倾向，他们可能会避免或拒绝社交互动和⾝体接触。
其他体征和症状可能包括多⽑症，⼩头畸形，听⼒损失和胃⾷管反流等消化道问题。
有些⼈也有癫痫发作，⼼脏缺陷和眼睛问题。
诊断当出现以下症状和体征时，应怀疑诊断：⼀、颅⾯外观（> 95％）：经典的CdLS：微⼩头畸形，⼀字眉和⾼⼸眉（占98％），长⽽浓密的睫⽑，具有增厚螺旋的低位后旋⽿或多⽑⽿，短⿐⼦，⿐孔前倾，长⼈中，唇薄下翘，⾼⼸形腭裂（30％），⼩颌畸形（80％），下颌⾻刺（42％的病例）和短颈。
温和的CdLS：较温和的表型，保留了许多特征的⾯部特征，SMC3或RAD21杂合致病变异或HDAC8或SMC1A半合⼦致病变异更典型。
这种较温和的表型，在临床上不如经典或严重形式的CdLS，可能代表⼤多数患有CdLS的⼈。
⼆、宫内及出⽣后⽣长迟滞（> 95％）：⽣长异常开始于胎⼉在⼦宫内的⽣长，导致整个⽣命中的⾝⾼和体重低于第五百分位，其次是胃⾷管反流和其他喂养问题。
三、智⼒障碍（> 95％）：经典的CdLS：重度⾄极度的精神发育迟缓。
温和的CdLS：受影响较⼩的个体具有较⾼的机能和智商(有些处于正常范围)。
CdLS的总体IQ范围从低于30到102，平均IQ为53。
四、肢体异常（> 95％）：经典的CdLS：上肢缺陷从前臂完全缺失到各种形式的少指（30％）。
基因测序纠纷案例
基因测序纠纷案例标题：基因测序纠纷案例：个人隐私权与科学研究之间的冲突一、事件背景2010年，某知名医疗研究机构“健康基因科学研究中心”（以下简称“中心”）在中国开展了一项基因组测序的研究项目。
该项目致力于探索人类基因组与疾病之间的关联，其中包括个人感兴趣的基因omic序列信息。
为此，中心联系了50名中学生及其监护人，并获得他们的知情同意书，同意对他们的基因组进行分析。
在此过程中，参与者在匿名情况下提供了血样以供研究，并承诺得到的结果仅用于科学研究。
二、事件发展1. 2012年2月10日，一位反基因测序学者收到了一份匿名邮件，邮件中包含了50名学生基因组序列数据片段，同时指出这些数据是从中心获取的。
2. 2012年2月15日，改名为“隐私保护组织”的非政府组织（以下简称“该组织”）向中心发出要求回应邮件的请求。
该组织主张这种基因数据收集与未经参与者许可的基因测序，侵犯了学生的个人隐私权。
3. 2012年3月5日，中心公开回应并否认向任何人泄漏个人基因数据的指控，声明他们严格遵守了研究伦理规范，并在学生及其监护人的知情同意书中明确表示个人信息的保密性。
4. 2012年3月10日，该组织向当地法院提起诉讼，指控中心侵犯个人隐私权，要求中心立即停止基因测序项目，并以赔偿金补偿因此事件产生的损失。
5. 2013年1月15日，法院受理了该组织的诉讼，并决定开展审理程序。
三、法律辩论及结果诉讼审理过程中，法庭着重考虑了以下几个方面：个人隐私权、知情同意以及科学研究的正当目的。
1.个人隐私权中心辩称他们在收集基因数据时已经获得了学生及其监护人的知情同意书，并做出了明确的承诺，确保个人基因信息的保密性。
他们认为他们与参与者之间形成了一种合同关系，该合同包括个人隐私的保护。
他们表示自己并未将任何个人基因数据泄漏给第三方。
该组织则主张，明确的同意书并不能证明中心在研究过程中没有泄露个人信息。
2.收集知情同意中心向学生及其监护人提供了一份详细的知情同意书，包括了项目的介绍、测序过程的风险和结果的保密性承诺。
算力中心典型案例
算力中心典型案例一、科研领域——基因测序大工程。
你知道吗？在基因测序这个超级复杂的科研工作里，算力中心可算是个大功臣呢。
以前啊，科学家们要分析人类基因组，那简直就像在大海里捞针一样困难。
这基因数据量超级大，就像一座由无数数字堆成的大山。
有一个大型的科研团队，他们接了一个超级基因测序项目，要分析好多好多人的基因数据，找那些可能导致罕见病的基因变异。
刚开始的时候，他们自己那几台小电脑，跑得那叫一个慢，就像蜗牛在爬。
一个小样本的分析都得花上好几周的时间，这还怎么搞大规模的研究呀？后来，他们和一个超厉害的算力中心合作。
这个算力中心就像是一个超级大脑工厂，里面全是高速运转的计算设备。
把基因数据一放进去，好家伙，就像给一辆老爷车换上了火箭发动机。
原本需要几周的分析，在算力中心强大的计算能力下，几天就搞定了。
而且准确性还特别高，就像神枪手打靶，百发百中。
这可不得了，让科学家们能够更快地找到那些隐藏在基因密码里的疾病线索，说不定以后就能拯救好多得罕见病的人呢。
二、影视特效制作——超级英雄大片的震撼背后。
咱们看那些超级酷炫的超级英雄电影的时候，有没有想过那些震撼的特效是怎么来的呢？这背后啊，算力中心可是默默出了大力气的。
就说有一部特别火的超级英雄电影吧，里面有好多超级英雄在高楼大厦之间飞来飞去，还动不动就来个城市毁灭级别的大战。
要做出这种逼真的特效，得处理海量的图像数据。
比如说，光是一个超级英雄从空中俯冲下来的短短几秒镜头，就需要计算每一个瞬间他身上衣服的飘动、周围气流的变化，还有光线在他身上的反射等等。
这每一个小细节都像是一个超级复杂的数学难题。
电影特效制作公司刚开始的时候，自己的工作室电脑总是死机，因为数据量太大了，它们根本处理不过来。
这就像让一个小饭馆突然要接待上千人的大宴会，肯定手忙脚乱。
后来他们接入了一个专业的算力中心。
这个算力中心就像是一个超级特效加工厂。
各种复杂的特效计算任务在那里就像是流水线上的产品一样被高效处理。
单细胞表观遗传测序案例
单细胞表观遗传测序案例今天咱们来唠唠单细胞表观遗传测序的那些超酷案例。
就比如说在研究肿瘤细胞的时候吧。
以前我们就知道肿瘤是个大麻烦，但是对于肿瘤细胞为啥这么调皮捣蛋，还不是特别清楚。
这时候单细胞表观遗传测序就闪亮登场啦。
研究人员从肿瘤组织里把单个细胞一个一个揪出来做测序。
就像从一群坏小子里一个个揪出来审问一样。
他们发现啊，在肿瘤细胞里，有些基因的甲基化状态完全乱套了。
正常细胞里呢，这些基因就像是规规矩矩的好学生，甲基化标记在该在的地方，让基因稳稳当当发挥作用。
可是到了肿瘤细胞里，就像有人在基因这个作业本上乱涂乱画，甲基化标记乱七八糟的。
比如说那些控制细胞生长的基因，本来应该有一些甲基化来控制它不要长得太疯狂，结果甲基化没了，这些基因就像脱缰的野马，细胞就一个劲儿地疯长，这就导致了肿瘤越来越大。
再讲讲神经细胞的事儿。
大脑里的神经细胞那可是超级复杂又神秘的存在。
科学家们想知道为啥神经细胞有那么多不同的功能和形态呢。
通过单细胞表观遗传测序，他们就像拿到了一把神奇的钥匙。
发现神经细胞在发育过程中，不同的单个神经细胞的组蛋白修饰情况是不一样的。
组蛋白就像是基因的小助手，它的修饰就像给基因穿不同的衣服。
有的神经细胞里，组蛋白穿上了一种“衣服”，就会让某些和记忆相关的基因变得特别活跃，那这个神经细胞可能就和记忆存储有点关系；而另一个神经细胞的组蛋白穿了另一种“衣服”，可能就和运动控制的基因活跃起来有关。
这就解释了为啥神经细胞们虽然都在大脑里，但是各司其职，干着不同的活儿。
还有在胚胎发育的研究里呢。
胚胎就像一个小宇宙，里面的细胞一开始都差不多，但是慢慢就分化成各种各样的细胞，像心脏细胞、肝脏细胞啥的。
单细胞表观遗传测序就像是一个超级侦探，能追踪每个细胞的变化轨迹。
研究人员发现，在胚胎发育早期，单个细胞的表观遗传状态就开始有细微的差别了。
这些差别就像小种子，慢慢长成了不同的细胞类型。
比如说，某个细胞的DNA甲基化模式开始朝着形成肌肉细胞的方向变化，就好像这个细胞收到了一个神秘的小纸条，上面写着“你要变成肌肉细胞啦”，然后它就按照这个指示，一步一步地变成了肌肉细胞。
二代测序技术及案例研究
第一次运用高通量测序技术进行重测 序，利用GWAS分析水稻地方品系性 状。
Huang et al., Nat Genet (2010)
外显子测序揭示罕见遗传疾病病因
美国华盛顿大学的研究人员 米勒综合症：一种导致患者口、眼、耳、 足等畸形的遗传病。 选择来自三个不同家庭的四个患者进行研 究，采用Solexa GAII，平均测序深度 40×，测序覆盖度97%。 第一次成功运用外显子测序技术发现罕见 遗传疾病的致病原因。
Illumina/Solexa测序平台的参数
Paired-end技术
Mate-pair技术
Roche/454测序平台的种类
Paired-end技术
大熊猫基因组从头测序和组装
华大基因 第一个完全运用高通量测序技术模式完成 的动物基因组从头测0 bp、2 kb、5 kb 和10 kb 不同插入片段，测序深度达73倍。 覆盖94%的基因组区域；获得2.7M SNP位点 ，证明大熊猫仍然具备很高的杂合率和较 高的遗传多态性。
期待与您合作! 谢谢!
DNA甲基化分析
• 中国科学院昆明动物研究所等 • 采用Illumina高通量的亚硫酸氢盐 法测序，构建了第一张单碱基分辨 率的昆虫甲基化图谱——家蚕丝腺 甲基化图谱。 • 发现大约0.11%的基因组胞嘧啶被 甲基化修饰。甲基化区域主要富集 在基因区，并且与家蚕丝腺中基 分析测序数据
Lee et al. Nature (2010)
利用GWAS分析水稻地方品系农艺性状
上海、北京中科院等
对517个中国水稻地方品系进行测序。 利用Illumina GAII进行带标签的多样 本测序，测序读长为73bp，共产生 2.7G的Paired End测序序列，平均每 个样本的测序深度约1倍。
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分析草案项目名称：西北农林科技大学18个花绒寄甲转录组+18个小RNA+6个蛋白定量分析（iTRAQ)测序及分析合同（无参考基因组）委托人（甲方）：西北农林科技大学林学院受托方（乙方）：签订地点：签订日期：年月日有效期限：年月日至年月日1．项目描述1）材料说明：研究对象为花绒寄甲（Dastarcus helophoroides），实验方案是对4龄期L1、6龄期L2、蛹期L3、1年成虫L4、2年成虫L5、4年成虫L6共6个时间点（每个时间点有3个生物学重复）的样本进行18个转录组测序、18个Small RNA测序、6个ITRAQ蛋白定量实验。
其中，转录组、Small RNA测序使用同一样品。
2）项目背景信息与项目策略3）测序数据分组、合并及符号发育节点: 4龄期L1 6龄期L2蛹期L3 1年成虫L4 2年成虫L5 4年成虫L6原始重复数据：(1-3) (1-3) (1-3) (1-3) (1-3) (1-3)mRNA合并数据： X1 X2 X3 X4 X5 X6 X1-X6合并=T↓↓↓↓↓↓7组拼接数据：X1● X2● X3● X4● X5● X6●X1●-X6●合并=T●蛋白质翻译库X1d● X2d● X3d● X4d● X5d● X6d●Td●按照链特异性文库建库strand-specific RNA sequencing(Directional RNA-Seq)Small RNA合并：Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y1-Y6合并=U ↓↓↓↓↓↓↓注释比对库 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 U蛋白质组数据： D1 D2 D3 D4 D5 D6 D1-D6合并=V ↓↓↓↓↓↓↓注释比对库 D1 D2 D3 D4 D5 D6 V对比15次： L1-L2，L1-L3，L1-L4，L1-L5，L1-L6；L2-L3，L2-L4，L2-L5，L2-L6；L3-L4，L3-L5，L3-L6；L4-L5，L4-L6；L5-L64）原始数据：每发育节点转录组3组重复数据；Small RNA的3组重复数据；蛋白组学1组数据。
合并数据：3个原始重复测序数据合并为1组再组装、mapping。
转录组X1～X6，组装库X1●～X6●；Small RNA 为Y1～Y6；蛋白质组为D1～D6。
总数据：转录组X1～X 6合并为T、组装库T●、再mapping，；Small RNA的Y1～Y6合并为U、再mapping；蛋白组学D1-6合并为V、再mapping，转录组蛋白翻译库W。
5) 经费包括测序及以下所有信息分析费在内，信息分析费不再另行支付。
1）材料说明：研究对象为花绒寄甲（Dastarcus helophoroides），实验方案是对4龄期L1、6龄期L2、蛹期L3、1年成虫L4、2年成虫L5、4年成虫L6共6个时间点（每个时间点有3个生物学重复）的样本进行18个转录组测序、18个Small RNA测序、6个ITRAQ蛋白定量实验。
其中，转录组、Small RNA测序使用同一样品。
2）项目背景信息与项目策略3）测序数据分组、合并及符号发育节点: 4龄期L1 6龄期L2蛹期L3 1年成虫L4 2年成虫L5 4年成虫L6原始重复数据：(1-3) (1-3) (1-3) (1-3) (1-3) (1-3)mRNA合并数据： X1 X2 X3 X4 X5 X6 X1-X6合并=T↓↓↓↓↓↓7组拼接数据：X1● X2● X3● X4● X5● X6●X1●-X6●合并=T●蛋白质翻译库X1d● X2d● X3d● X4d● X5d● X6d●Td●按照链特异性文库建库strand-specific RNA sequencing(Directional RNA-Seq)Small RNA合并：Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y1-Y6合并=U ↓↓↓↓↓↓↓注释比对库 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 U蛋白质组数据： D1 D2 D3 D4 D5 D6 D1-D6合并=V↓↓↓↓↓↓↓注释比对库 D1 D2 D3 D4 D5 D6 V对比15次： L1-L2，L1-L3，L1-L4，L1-L5，L1-L6；L2-L3，L2-L4，L2-L5，L2-L6；L3-L4，L3-L5，L3-L6；L4-L5，L4-L6；L5-L64）原始数据：每发育节点转录组3组重复数据；Small RNA的3组重复数据；蛋白组学1组数据。
合并数据：3个原始重复测序数据合并为1组再组装、mapping。
转录组X1～X6，组装库X1●～X6●；Small RNA 为Y1～Y6；蛋白质组为D1～D6。
总数据：转录组X1～X 6合并为T、组装库T●、再mapping，；Small RNA的Y1～Y6合并为U、再mapping；蛋白组学D1-6合并为V、再mapping，转录组蛋白翻译库W。
5) 经费包括测序及以下所有信息分析费在内，信息分析费不再另行支付。
2．目标及技术内容(流式细胞仪预测该虫基因为235M，已完成了1个成虫样2G转录组测序，注释率80%)（1）Hiseq 2000完成 18个（花绒寄甲Dastarcus helophoroides）RNA样品链特异性转录组测序,每个样品产生4Gb clean data以上，并完成相应的信息分析。
Q20 95%以上，Q30 90%以上（2）Illumina完成18个（花绒寄甲Dastarcus helophoroides）RNA样品Small RNA测序（包括miRNA，rRNA，tRNA，snRNA，piRNA，snoRNA，microRNAs，siRNA，miRNAs等），保证每个样本产生不低于15～20M的clean reads，并完成相应的信息分析。
Q20 95%以上，Q30 90%以上（3）运用iTRAQ技术，完成6个样品的蛋白组学定量分析。
对6个（花绒寄甲Dastarcus helophoroides）样品进行标记，将液相色谱与质谱联用，保证每个样本产生的蛋白质数不少于转录组注释数据量的1/10、鉴定非冗余蛋白质数不少于转录组数据量的0.6/10（果蝇9124个），通过生物信息分析鉴定蛋白和比较差异蛋白的表达量，并完成相应的信息分析。
3．转录组技术路线3．1 项目描述对18 个RNA样品进行检测，样品检测合格后采取以下技术路线对转录组进行测序：常规转录组测序样品制备――上机测序（每个样品产生 4Gb clean data）――生物信息学分析。
发育节点: 4龄期L1 6龄期L2蛹期L3 1年成虫L4 2年成虫L5 4年成虫L6原始重复数据：(1-3) (1-3) (1-3) (1-3) (1-3) (1-3)mRNA合并数据： X1 X2 X3 X4 X5 X6 X1-X6合并=T7组组装数据：X1● X2● X3● X4● X5● X6●X1●-X6●合并=T●功能注释√√√√√√√ORF/CDS预测√√√√√√√1 SSR/SNP分析√√√√√√√lncRNA预测√√√√√√√蛋白质翻译库 X1d● X2d● X3d● X4d● X5d● X6d●Td●按照链特异性文库建库strand-specific RNA sequencing(Directional RNA-Seq；trinity组装对比15次： X1-X2，X1-X3，X1-X4，X1-X5，X1-X6；X2-X3，X2-X4，X2-X5，X2-X6；X3-X4，X3-X5，X3-X6；X4-X5，X4-X6；X5-X61）项目分析流程（1）转录组denovo 组装单独拼接：每个发育时期3个生物学重复样本测序数据合并为1组后进行链特异性组装。
六个发育时期转录组数据X1～X6，按照链特异性文库进行组装获得6个转录本(Ttranscript)，之后使用CD-HIT软件聚类获得各自的Unigene。
（2）混样拼接：将六组不同发育时期，三次生物学重复的样本测序数据合并为T, 通过拼接组装为大转录本T●(Ttranscript)，使用CD-HIT软件聚类获得其的Unigene。
（3）组装结果评估：将组装得到转录本与NCBI中该物种或近源物种的已知序列（转录本或基因组）进行比对，评估组装结果。
2）功能注释将通过拼接获得转录本X1●-X6●、T●的蛋白数据库（nr、Swiss-Prot、IPR、TrEMBL、KEGG和KOG等数据库）进行比对，通过被比对序列的相似行进行功能注释。
3）KEGG 注释转录组的 KEGG 注释主要是对得到的基因注释进行 KEGG Pathway 分析，此分析是基于预测得到 ORF 序列，利用 KAAS 预测得到对应的 KO 号，然后利用 KO 号对应到KEGG pathway 上，分析基因与 KEGG 中酶注释的关系文件以及映射到 pathway 的信息。
4）GO注释 5）KOG分类6）预测编码蛋白框CDS（ESTScan预测） 7）转录本的可变剪切异构体isoforms分析8）转录本SSR和SNP分析 9）lncRNA的预测将未比对上蛋白数据库的序列作为lncRNA的预测候选序列，与已知lncRNA数据比对进行预测。
10）mRNA表达分析将使用T●为参考序列，将18个样本（六个发育时期三次生物学重复）的原始数据reads分别mapping到T●序列上进行基因表达定量分析。
11）差异基因分析12）差异表达基因功能富集性分析（GO富集分析和KEGG代谢通路富集分析）13）时空表达顺序分析 14）基因共表达网络分析15）补充说明：（1）以上1-9项分析项目7个转录本（X1●-X6●、T●）平行分析。
（2）将使用T●为参考序列，将18个样本（六个发育时期三次生物学）的原始数据reads分别mapping到T●序列上进行基因表达定量分析。
（同一个物种不同发育时期的基因组序列是一样，所以基因对应转录产物mRNA也是一致的。
不同的发育时期只存在基因表达或不表达的情况。
每个发育时期单独拼接的转录本只代表该时期的基因表达情况，而T●涵盖该物种6个时期所有基因表达情况。
若某个时期有测序reads能mapping到T●的某个转录本，则表示该转录本有表达，否之则为不表达。
）（3）后续蛋白定量分析，使用T●所对应的蛋白序列为Td●参考序列。
3．2 生物信息学分析内容1．对原始数据进行去除接头序列及低质量reads的处理1）原始数据L1(1-3)、L2(1-3)、L3(1-3)、L4(1-3)、L5(1-3)、L6(1-3) 测序产量统计2）L1(1-3)、L2(1-3)、L3(1-3)、L4(1-3)、L5(1-3)、L6(1-3)测序质量与测序错误●测序质量Q与测序错误E；●GC/AT碱基组成分布，原始数据处理后质量及碱基质量分布（fastqc工具）；●测序饱和度分析测序饱和度分析图；●raw data产出统计，raw data 及clean data的数据量及 Q20、Q30 统计，raw data及clean data 测序质量分布图，duplicate rate 统计3）测序随机性分析2. 转录组组装与分析（可首选赤拟谷盗**Tribolium castaneum、次选家蚕*Bombyx mori，或侯选黑腹果蝇Drosophila melanogaster、冈比亚按蚊Anopheles gambiae、意大利蜜蜂Apis mellifera、埃及伊蚊Aedes aegypti做参考靠基因，但公司在选择时必须慎重，一旦选定，后边其他分析所使用的参考基因组，也必须是该处所选定的种类；也可直接以T●作为参考基因，因为T●数据量肯定超过各个发育节点的数据量。