二代测序技术的一些***研究进展②
植物基因组学研究领域 :
花生四倍体野生种基因组测序:河南农业大学殷冬梅教授团队和上海交通大学韦朝春教授团队联合发布了花生四倍体野生种近乎完整基因组 amon2.0 版本。该研究结合 ONT 超长读段、二代测序和 Hi-C 等多种测序技术,使基因组的连续性、完整性和准确性都得到了显著提高,为花生的遗传驯化和分子育种提供了重要的基因组数据信息资源。
长雄野生稻基因组解析:中科院昆明动物所王文研究组与云南省农科院粮食作物研究所胡凤益研究组等中外机构合作,利用二代测序技术成功组装出高质量的长雄野生稻基因组,并对其与近缘物种的分歧时间、基因的收缩扩张等进行了分析,还鉴定出一批可能影响地下茎以及自交不亲和性状的候选基因及代谢途径,为解析相关分子机制提供了重要线索。 二代测序的优势是高通量。广西哪里有二代测序技术
二代测序技术在不同人群中的准确性有何差异③
孕妇及胎儿
优势:无创产前筛查(NIPT)是二代测序技术用于孕期胎儿常见染色体非整倍体筛查的应用,对于唐氏综合征、18-三体综合征、13-三体综合征等染色体异常疾病的检测准确率分别能达到95%、85%、75%以上,明显高于传统血清学筛查。
局限性:孕妇外周血中胎儿游离DNA来源于胎盘滋养细胞,可能与胎儿实际情况不一致,导致假阳性。母亲若合并免疫疾病、凝血功能障碍等,会使外周血中游离DNA含量过高,掩盖胎儿来源的游离DNA,造成假阴性510. 辽宁嘉安健达二代测序原理一代和二代测序的区别?
二代测序——转录组测序的应用领域
1、基础生物学研究:可以用于研究生物的发育过程。例如,在胚胎发育过程中,通过转录组测序可以了解不同阶段胚胎细胞中基因的表达变化,揭示胚胎发育的分子机制。还可以用于物种进化研究,比较不同物种间转录组的差异,推断基因表达的进化模式。
2、医学研究和临床诊断:在疾病研究方面,用于寻找疾病相关的生物标志物。例如,在**研究中,通过对比**组织和正常组织的转录组,可以发现一些在**中特异性高表达或低表达的基因,这些基因有望成为**诊断、预后判断的标志物。同时,也可以用于药物研发,通过转录组测序了解药物作用后细胞基因表达的变化,评估药物疗效和毒性。
3、农业和植物学研究:在作物育种中,可以研究不同品种作物在抗逆性(如抗旱、抗寒、抗病)等方面的基因表达差异,为培育优良品种提供理论依据。在植物生长发育研究中,分析植物在不同生长环境和生长阶段的转录组变化,了解植物***等因素对植物生长的调控机制。
不同二代测序技术平台的速度
Illumina 测序平台:这是目前市场上应用较为***的二代测序平台之一,其测序速度较快。例如 Illumina NovaSeq 系列,一次运行可以在 1-3 天内产生大量的数据,通量可达数亿甚至数十亿条读长,能够满足大规模基因组学研究和临床检测的需求。
Roche 454 测序平台:Roche 454 测序系统的测序速度也较快,其特点是测序片段比较长,高质量的读长能达到 400bp 左右,一次运行可以在 24 小时左右完成对一定数量样本的测序。
BGISEQ 系列:华大智造的 BGISEQ 系列测序仪在速度上也有出色表现,如全球二代测序速度**快设备 E25 量产,为快速测序提供了有力支持 二代测序包括全基因组测序和全外显子测序。
二代测序——转录组测序的实验流程(下)
测序
根据研究需求和预算选择合适的测序平台,如 Illumina 测序平台。它的测序原理主要是边合成边测序(SBS)。在测序过程中,dNTP(脱氧核糖核苷三磷酸)带有不同颜色的荧光标记,当新的 dNTP 加入到正在合成的 DNA 链时,通过检测荧光信号来确定碱基类型,从而读取 cDN**段的序列。测序深度(覆盖度)也是一个重要参数,一般来说,测序深度越高,检测到的低表达转录本的概率就越大,但成本也会相应增加。
数据分析
数据质量控制是第一步,要去除低质量的 reads(如含有较多不确定碱基 “N” 的 reads)和接头序列。然后将高质量的 reads 比对到参考基因组或转录组上,常用的比对软件有 TopHat、STAR 等。在确定了 reads 的位置后,就可以计算转录本的表达量,常用的方法有 RPKM(Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads)、FPKM(Fragments Per Kilobase of exon model per Million mapped fragments)等。此外,还可以进行差异表达分析,找出在不同样本条件下(如疾病组和健康组)表达量有***差异的转录本,用于后续的功能注释和通路分析,了解这些转录本可能参与的生物学过程和信号通路。 二代测序的优势是高准确性。云南嘉安健达二代测序检测
宏基因组测序是二代测序吗?广西哪里有二代测序技术
④二代测序一般多久出结果?
4、数据分析的复杂程度
数据分析是二代测序的重要环节。简单的分析,如检测已知的单核苷酸多态性(SNP),可以通过与参考基因组比对后利用一些成熟的软件快速完成。但如果是进行复杂的分析,如寻找新的基因融合事件、复杂结构变异的检测或者进行从头组装(denovoassembly),则需要更复杂的算法和更多的计算资源,花费的时间可能从数天到数周。例如,对于常规的SNP检测和注释,数据分析可能在1-3天内完成;而对于**样本中复杂的基因融合分析,可能需要3-7天甚至更长时间来确保结果的准确性。 广西哪里有二代测序技术