微生物基因组测序作图流程
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• 个性化内容中群体分析。
• Core and pan genome构建和分析 • 变异分析（SNP，Indel) • 进化分析（构建进化树，Ka/Ks计算）
Core and pan genome构建和分析
A) Core-genome based on genes. B) Pan-genome based on genes. C) Core-genome based on genomic sequences. D) Pan-genome based on genomic sequences.
• Survey升级成精细图（加测50 × 的数据）或直 接做精细图。中级分析或高级分析（可选）。
分析流程（中级分析或高级分析）
数据处理和质控参考Survey 组装
• SOAPdenovo组装。
• velvet和Abyss等组装，以SOAPdenovo结果为参照，综合其 它组装结果，构建最好的组装结果。
• 基于k-mer分析：根据基因组的k-mer性质，利用k-mer分布的统计规律估算出 基因组的大小，与组装出来的基因组大小进行比较，进而估算基因组的覆盖 度。
• 基于reads比对：根据reads的比对信息，得到reads的利用率，推测基因组的覆 盖度。
• 基因区覆盖度分析
• 根据测序reads与参考序列的比对，来确定用于评价的基因序列（这里取 coverage > 50%的基因）。然后用组装结果与这些基因序列进行比对，进而估 算得到组装结果的基因区覆盖度信息。
Percent (%)
非一致序列分析(K-mer分析和NT库比对）
Depth
利用短插入片段测序reads，选取中间高质量测序区域， 逐碱基取长度 为17的片段即17-mer。统计各17-mer深度和各个深度的频数所占比例， 计算作图获得如下深度~频率分布图和统计表。 图中横坐标为深度（depth），纵坐标为各深度下的频数占总频数的比 例（proportion）。
基因预测和基因注释参考细菌框架图
GO功能分类图
重复序列分析（ ） RepeatMasker 、 RepeatProteinMasker 、 TRF
ncRNA预测
• rRNAmmer or RNA库：rRNA • tRNAscan：tRNA • Rfam： miRNA、sRNA和snRNA
细菌完成图
• 利用reads的mapping信息，对软件组装结果进行补洞、单 碱基校对。
• 利用paired-end关系的reads的mapping信息，给出scaffold 序列的组装质量值。并得出各条scaffold之间的潜在连接关 系进行统计分析。
组装结果评价
• 基因组覆盖度分析
• 基于参考序列：由合作伙伴提供的参考序列，与组装结果进行比对分析，得 出两者间的交集区域，进而估算基因组的覆盖度。
• 完成精细图
• 加测大片段降低scaffold，合同中不写降到 多少。目标是达到20个以下scaffold，一般 2-3个大片段 （2kb，5kb library等）
• 由我们分析原始数据，设计，合成引物， 采取Sanger法测序，并对测序结果进行拼接。
细菌群体进化分析
• 细菌精细图 (中级分析)。
• (2) 利用reads的mapping信息，对软件组装结果进行补洞、 单碱基校对。
• (3) 利用paired-end关系的reads的mapping信息，给出
scaffold序列的组装质量值。
组装后质控统计
a. GC含量分析统计 b. Depth分析统计 c. GC含量与Depth关联分析统计
细菌框架图
• 采用500bp,100PE测序策略。 • 提供100×的数据量，不承诺指标。 • Survey+细菌中级分析内容。
分析流程
数据处理、 质控、 组装、 组装后质控统计、 非一致序列分析。 参考survey
中级生物信息分析
• 基因预测（ Glimmer3.0基因预测软件）
基因功能注释（ KEGG、SwissProt、COG库 的比对）
分析流程
数据处理、 质控、 组装、 组装后质控统计、 非一致序列分析。 参考survey
中级生物信息分析
• 基因预测（ Augustus基因预测软件）
真菌精细图
• 采用500bp,100PE和2k,50PE测序策略。
• 提供50×的数据量，承诺指标为：
正常GC，scaffold N50≥300 Kb； 双核，高重复序列，异常GC，杂合率大于0.5%等复杂现象,具体指标另行协商； 单碱基错误率小于1/100，000； 基因组覆盖度大于98 %，基因区覆盖度大于95 % 。
微生物基因组测序作图流程
2010年9月
分析流程
（ห้องสมุดไป่ตู้）去除含N的碱基数达到一定比 例的reads或者是低复杂度结果（默 认10%）；
（2）去除低质量Q20碱基数目达到一 定程度的reads（默认40个碱基）
（3）去除adapter污染，（默认 adapter序列与read序列有24bp的 overlap）
质控
a) 处理后的所有read上每个位置上的碱基分布; b) 处理后的read上 每个位置上碱基的质量值分布; c) 插入片段分布图; d) 单碱基测序 错误率分布图．
组装
• (1) 运用华大自主研发的SOAPdenovo组装软件对reads数据 进行组装，得到我们的组装结果，组装原理图请参见图3.2。
SNP分析
在一致序列的基础上，对于检测到的基因型与 参考序列存在着多态性的位点进行过滤，最后 可以得到高可信度的SNP数据集。
InDel分析
进化分析
• 构建进化树
• Ka/Ks计算
真菌框架图
• 采用500bp,100PE测序策略。 • 提供50×数据量，不承诺指标。 • Survey+真菌中级信息分析。
KEGG代谢通路二级分类图
COG功能分类图
细菌精细图
• 采用500bp,100PE和2k,50PE测序策略。
• 提供100×的数据量，承诺指标为：
正常GC，scaffold数量，基因组小于5M，100个，基因组5-10M，150个； 不正常GC，scaffold数量，基因组小于5M，200个，基因组5-10M，300个； 单碱基错误率小于1/100，000； 基因组覆盖度大于98 %，基因区覆盖度大于95 % 。
• Core and pan genome构建和分析 • 变异分析（SNP，Indel) • 进化分析（构建进化树，Ka/Ks计算）
Core and pan genome构建和分析
A) Core-genome based on genes. B) Pan-genome based on genes. C) Core-genome based on genomic sequences. D) Pan-genome based on genomic sequences.
• Survey升级成精细图（加测50 × 的数据）或直 接做精细图。中级分析或高级分析（可选）。
分析流程（中级分析或高级分析）
数据处理和质控参考Survey 组装
• SOAPdenovo组装。
• velvet和Abyss等组装，以SOAPdenovo结果为参照，综合其 它组装结果，构建最好的组装结果。
• 基于k-mer分析：根据基因组的k-mer性质，利用k-mer分布的统计规律估算出 基因组的大小，与组装出来的基因组大小进行比较，进而估算基因组的覆盖 度。
• 基于reads比对：根据reads的比对信息，得到reads的利用率，推测基因组的覆 盖度。
• 基因区覆盖度分析
• 根据测序reads与参考序列的比对，来确定用于评价的基因序列（这里取 coverage > 50%的基因）。然后用组装结果与这些基因序列进行比对，进而估 算得到组装结果的基因区覆盖度信息。
Percent (%)
非一致序列分析(K-mer分析和NT库比对）
Depth
利用短插入片段测序reads，选取中间高质量测序区域， 逐碱基取长度 为17的片段即17-mer。统计各17-mer深度和各个深度的频数所占比例， 计算作图获得如下深度~频率分布图和统计表。 图中横坐标为深度（depth），纵坐标为各深度下的频数占总频数的比 例（proportion）。
基因预测和基因注释参考细菌框架图
GO功能分类图
重复序列分析（ ） RepeatMasker 、 RepeatProteinMasker 、 TRF
ncRNA预测
• rRNAmmer or RNA库：rRNA • tRNAscan：tRNA • Rfam： miRNA、sRNA和snRNA
细菌完成图
• 利用reads的mapping信息，对软件组装结果进行补洞、单 碱基校对。
• 利用paired-end关系的reads的mapping信息，给出scaffold 序列的组装质量值。并得出各条scaffold之间的潜在连接关 系进行统计分析。
组装结果评价
• 基因组覆盖度分析
• 基于参考序列：由合作伙伴提供的参考序列，与组装结果进行比对分析，得 出两者间的交集区域，进而估算基因组的覆盖度。
• 完成精细图
• 加测大片段降低scaffold，合同中不写降到 多少。目标是达到20个以下scaffold，一般 2-3个大片段 （2kb，5kb library等）
• 由我们分析原始数据，设计，合成引物， 采取Sanger法测序，并对测序结果进行拼接。
细菌群体进化分析
• 细菌精细图 (中级分析)。
• (2) 利用reads的mapping信息，对软件组装结果进行补洞、 单碱基校对。
• (3) 利用paired-end关系的reads的mapping信息，给出
scaffold序列的组装质量值。
组装后质控统计
a. GC含量分析统计 b. Depth分析统计 c. GC含量与Depth关联分析统计
细菌框架图
• 采用500bp,100PE测序策略。 • 提供100×的数据量，不承诺指标。 • Survey+细菌中级分析内容。
分析流程
数据处理、 质控、 组装、 组装后质控统计、 非一致序列分析。 参考survey
中级生物信息分析
• 基因预测（ Glimmer3.0基因预测软件）
基因功能注释（ KEGG、SwissProt、COG库 的比对）
分析流程
数据处理、 质控、 组装、 组装后质控统计、 非一致序列分析。 参考survey
中级生物信息分析
• 基因预测（ Augustus基因预测软件）
真菌精细图
• 采用500bp,100PE和2k,50PE测序策略。
• 提供50×的数据量，承诺指标为：
正常GC，scaffold N50≥300 Kb； 双核，高重复序列，异常GC，杂合率大于0.5%等复杂现象,具体指标另行协商； 单碱基错误率小于1/100，000； 基因组覆盖度大于98 %，基因区覆盖度大于95 % 。
微生物基因组测序作图流程
2010年9月
分析流程
（ห้องสมุดไป่ตู้）去除含N的碱基数达到一定比 例的reads或者是低复杂度结果（默 认10%）；
（2）去除低质量Q20碱基数目达到一 定程度的reads（默认40个碱基）
（3）去除adapter污染，（默认 adapter序列与read序列有24bp的 overlap）
质控
a) 处理后的所有read上每个位置上的碱基分布; b) 处理后的read上 每个位置上碱基的质量值分布; c) 插入片段分布图; d) 单碱基测序 错误率分布图．
组装
• (1) 运用华大自主研发的SOAPdenovo组装软件对reads数据 进行组装，得到我们的组装结果，组装原理图请参见图3.2。
SNP分析
在一致序列的基础上，对于检测到的基因型与 参考序列存在着多态性的位点进行过滤，最后 可以得到高可信度的SNP数据集。
InDel分析
进化分析
• 构建进化树
• Ka/Ks计算
真菌框架图
• 采用500bp,100PE测序策略。 • 提供50×数据量，不承诺指标。 • Survey+真菌中级信息分析。
KEGG代谢通路二级分类图
COG功能分类图
细菌精细图
• 采用500bp,100PE和2k,50PE测序策略。
• 提供100×的数据量，承诺指标为：
正常GC，scaffold数量，基因组小于5M，100个，基因组5-10M，150个； 不正常GC，scaffold数量，基因组小于5M，200个，基因组5-10M，300个； 单碱基错误率小于1/100，000； 基因组覆盖度大于98 %，基因区覆盖度大于95 % 。