全基因組二代測(cè)序分析原理

對(duì)病毒的全基因組進(jìn)行測(cè)序時(shí)，生物信息學(xué)起到了不可或缺的作用生存環(huán)境和狀態(tài)決定了對(duì)病毒的全基因組進(jìn)行測(cè)序的下機(jī)數(shù)據(jù)一般都伴隨大量的宿主和其他微生物的數(shù)據(jù)。探普生物基于該特點(diǎn)，優(yōu)化了自有數(shù)據(jù)庫(kù)，搭載了的生物信息學(xué)分析流程，可處理復(fù)雜背景下的目標(biāo)物種序列。探普生物基于該特點(diǎn)，優(yōu)化了自有數(shù)據(jù)庫(kù)，專門搭載了生物信息學(xué)分析流程，可處理復(fù)雜背景下的目標(biāo)物種序列。生物信息學(xué)流程主要包括對(duì)非目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行去除以及對(duì)目標(biāo)序列進(jìn)行篩選，高質(zhì)量高完整度的序列拼接以及后續(xù)的高級(jí)分析，如SNP分析，進(jìn)化分析，耐藥位點(diǎn)分析等。在探普的流程下，可以獲得完整性很高的基因組序列。高通量測(cè)序技術(shù)正式啟用之后，研究者可以將樣品處理至標(biāo)準(zhǔn)濃度和體積后進(jìn)行測(cè)序和分析。全基因組二代測(cè)序分析原理

病毒全基因組測(cè)序注意事項(xiàng)：病毒全基因組測(cè)序，測(cè)序覆蓋度，基因組被測(cè)序得到的堿基覆蓋的比例；測(cè)序覆蓋度是反映測(cè)序隨機(jī)性的指標(biāo)之一；測(cè)序序深度與覆蓋度之間的關(guān)系可以過Lander-WatermanModel（1988）來確定。當(dāng)深度達(dá)到5X時(shí)，則可覆蓋基因組的約99.4%以上。通過生物信息手段，分析不同個(gè)體基因組間的結(jié)構(gòu)差異，同時(shí)完成SNP及基因組結(jié)構(gòu)注釋。DNA突變可誘發(fā)病癥。吸煙過程中所釋放的>60種致病化學(xué)物質(zhì)可與DNA結(jié)合并對(duì)DNA鏈上的鳥嘌呤和腺嘌呤進(jìn)行化學(xué)修飾從而產(chǎn)生大的加合物，該加合物改變了DNA雙螺旋的結(jié)構(gòu)，如果不被核苷酸剪切修復(fù)或其他的途徑進(jìn)行糾正，那么DNA在復(fù)制時(shí)就會(huì)按照non-Watson-Crick方式進(jìn)行復(fù)制并阻止RNA聚合酶進(jìn)行轉(zhuǎn)錄。RNA病毒全序列測(cè)序技術(shù)全國(guó)開設(shè)病毒相關(guān)測(cè)序的公司不超過5家。

病毒的基因重組特點(diǎn)是什么？滅活病毒間也會(huì)發(fā)生重組：例如用紫外線滅活的兩株同種病毒，一同培養(yǎng)常可使滅活的病毒復(fù)活產(chǎn)生出侵染性病毒體，此稱為多重復(fù)活（Multiplicityreactivation），這是因?yàn)閮煞N病毒核酸上受損害的基因部位不同，由于重組相互彌補(bǔ)而得到復(fù)活。因此現(xiàn)今不用紫外線滅活病毒制造疫苗，以防復(fù)活。死活病毒間發(fā)生重組：例如將能在雞胚中生長(zhǎng)良好的甲型流感病毒（A0或A1亞型）疫苗株經(jīng)紫外線滅活后，再加亞洲甲型（A2亞型）活流感病毒一同培養(yǎng)，產(chǎn)生出具有前者特點(diǎn)的A2亞型流感病毒，可供制作疫苗，此稱為交叉復(fù)活。

未培養(yǎng)病毒基因組的信息標(biāo)準(zhǔn)：①關(guān)于未培養(yǎng)病毒基因組標(biāo)準(zhǔn)的信息是在基因組標(biāo)準(zhǔn)框架內(nèi)制定的，包括病毒起源、基因組質(zhì)量、基因組注釋、分類信息、生物地理分布和宿主預(yù)測(cè)；②UViGs有助于提高我們對(duì)病毒進(jìn)化歷史和病毒-宿主之間相互作用的理解；③病毒基因組組成和內(nèi)容、復(fù)制策略和宿主的異常多樣性意味著UViGs的完整性、質(zhì)量、分類學(xué)和生態(tài)學(xué)需要通過病毒特異性指標(biāo)來評(píng)估；④分析不同大小和不同樣品類型的UViGs對(duì)于探索病毒基因組序列空白是有價(jià)值的。Sanger測(cè)序準(zhǔn)確度非常高，讀長(zhǎng)很長(zhǎng)。

一直以來，病毒基因組測(cè)序都是疾病診斷、流行病學(xué)調(diào)查和宿主-病原關(guān)系研究的重要手段。病毒的全基因組測(cè)序以及對(duì)應(yīng)的生物信息學(xué)分析方法是研究病毒進(jìn)化、毒力因子變異、疫病爆發(fā)之間的關(guān)系、疫病傳播途徑、不同遺傳變異的分布模式、疫病發(fā)生地理區(qū)域的基礎(chǔ)。與傳統(tǒng)Sanger測(cè)序相比，NGS技術(shù)的發(fā)展使得一個(gè)小的研究小組可以擁有大量病毒株的全基因組序列，測(cè)序成本也在逐步降低。由于NGS產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量非常龐大，其序列拼接難度也隨之增加。而且對(duì)于低濃度高復(fù)雜度的樣本，研究者除了PCR外別無他法。而PCR方法往往具有偏好性，丟失的片段將為序列組裝帶來非常高的失敗率。對(duì)于完全未知的樣本，無法通過PCR進(jìn)行富集，要鑒定其種類需要調(diào)用各種方法，逐個(gè)嘗試，工作量之大，其效率之低，使得一個(gè)新的研究方法的出現(xiàn)及其必要。想要通過高通量測(cè)序獲得病毒全序列，需要經(jīng)歷:核酸純化-文庫(kù)構(gòu)建-生物信息學(xué)分析這三大基本流程.國(guó)內(nèi)病毒測(cè)序分析技術(shù)

想要通過高通量測(cè)序獲得病毒全序列，需要經(jīng)歷：核酸純化-文庫(kù)構(gòu)建-生物信息學(xué)分析這三大基本流程.全基因組二代測(cè)序分析原理

目前深度測(cè)序數(shù)據(jù)是生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)量增加快、應(yīng)用廣的數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)的管理、分析和應(yīng)用給生物信息學(xué)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。早期的測(cè)序技術(shù)是“測(cè)定沒有計(jì)算快”，下一代測(cè)序技術(shù)發(fā)展以來，變?yōu)槿缃竦摹坝?jì)算沒有測(cè)定快”。深度測(cè)序數(shù)據(jù)的迅猛增長(zhǎng)使得數(shù)據(jù)科學(xué)分析方面的人才十分缺乏，深度測(cè)序和大數(shù)據(jù)處理都是新生事物，將深度測(cè)序數(shù)據(jù)應(yīng)用到臨床更需要數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)和生物、臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的多學(xué)科交叉的高級(jí)人才。測(cè)序深度是測(cè)序量除以基因組長(zhǎng)度,例如測(cè)序深度10*就相當(dāng)于測(cè)了10次的全基因組。全基因組二代測(cè)序分析原理