病毒全基因组测序基本参数
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病毒全基因组测序企业商机

目前对我国首例输入性裂谷热病例病毒进行全基因组测定,分析其进化来源及潜在变异.方法提取样本核酸,非特异性反转录扩增病毒基因组RNA,使用IonTorrent二代测序仪进行病毒全基因组测定.对获得的基因组数据进行序列拼接、比对、进化树构建和关键位点分析.结果通过测定获得了病毒全基因组11979nt,该测定病毒属E基因分支,序列与先前南非分离株Kakamas相似度较高(>98%).病毒Gn蛋白C端信号肽区存在1个氨基酸突变.结论本研究分析测定的裂谷热病毒全基因组与目前非洲流行株高度相似,病毒基因特征未出现明显变异。


探普生物独有的实验和分析流程,可兼容高复杂度,低浓度的病毒核酸。山东全基因组病毒二代测序分析服务

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全基因组测序要注意的事项:全基因组测序是对未知基因组序列的物种进行个体的基因组测序。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的片段(0.2~5Kb),加上接头,进行DNA簇(Cluster)制备,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。测序深度(Sequencingdepth)是指测序得到的碱基总量(bp)与基因组大小的比值,它是评价测序量的指标之一。测序深度与基因组覆盖度之间是一个正相关的关系,测序带来的错误率或假阳性结果会随着测序深度的提升而下降。测序的个体,如果采用的是双末端或Mate-Pair方案,当测序深度在50X~100X以上时,基因组覆盖度和测序错误率控制均得以保证,后续序列组装成染色体才能变得更容易与准确。



RNA深度测序突变分析服务病毒全基因测序不仅需要精密的仪器设备,也需要检测人员具有丰富的经验和过硬的技术。

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需要对病毒的全基因组进行测序的应用场景:在探普生物长时间运行过程中,我们接触到的对病毒的全基因组进行测序项目有比较丰富的应用场景。先,从事基因进化/疫苗/药品/抗体研制方向的研究的研究者一定会用到测序。这种场景一般是用密集的sanger测序监测某几个关键基因,搭载一定频率的全基因组测序。这样的组合省时省力省经费,同时能达到研究目的。此外,有的单位需要对传染病的病原进行流行病学监测和研究,如疾控/疫控中心、医院的传染病科室以及一些高校和研究所的相应课题组,可能需要对病毒的全基因组进行测序以后,结合其他上下游的研究数据,达到研究或者监测疫病的目的。


未培养病毒基因组的信息标准:①关于未培养病毒基因组标准的信息是在基因组标准框架内制定的,包括病毒起源、基因组质量、基因组注释、分类信息、生物地理分布和宿主预测;②UViGs有助于提高我们对病毒进化历史和病毒-宿主之间相互作用的理解;③病毒基因组组成和内容、复制策略和宿主的异常多样性意味着UViGs的完整性、质量、分类学和生态学需要通过病毒特异性指标来评估;④分析不同大小和不同样品类型的UViGs对于探索病毒基因组序列空白是有价值的。




高通量测序技术正式启用之后,研究者可以将样品处理至标准浓度和体积后进行测序和分析。

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病毒全基因组测序注意事项:病毒全基因组测序,测序覆盖度,基因组被测序得到的碱基覆盖的比例;测序覆盖度是反映测序随机性的指标之一;测序序深度与覆盖度之间的关系可以过Lander-WatermanModel(1988)来确定。当深度达到5X时,则可覆盖基因组的约99.4%以上。通过生物信息手段,分析不同个体基因组间的结构差异,同时完成SNP及基因组结构注释。DNA突变可诱发病症。吸烟过程中所释放的>60种致病化学物质可与DNA结合并对DNA链上的鸟嘌呤和腺嘌呤进行化学修饰从而产生大的加合物,该加合物改变了DNA双螺旋的结构,如果不被核苷酸剪切修复或其他的途径进行纠正,那么DNA在复制时就会按照non-Watson-Crick方式进行复制并阻止RNA聚合酶进行转录。


对病毒全基因组进行测序,是利用生物信息分析手段,得到病毒的全基因组序列.全基因组二代测序分析服务

病毒全基因组测序具有的特点:独有的一定定量技术,实现病原定量分析.山东全基因组病毒二代测序分析服务

对病毒的全基因组进行测序时,生物信息学分析工作的进行:生存环境和状态决定了对病毒的全基因组进行测序的下机数据一般都伴随大量的宿主和其他微生物的数据。探普生物基于该特点,优化了自有数据库,搭载了专门用的的生物信息学分析流程,可处理复杂背景下的目标物种序列。探普生物基于该特点,优化了自有数据库,专门搭载了生物信息学分析流程,可处理复杂背景下的目标物种序列。生物信息学流程主要包括对非目标数据进行去除以及对目标序列进行筛选,高质量高完整度的序列拼接以及后续的高级分析,如SNP分析,进化分析,耐药位点分析等。在探普的专门用的流程下,可以获得完整性很高的基因组序列。


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