二代测序——数据分析类问题
二代测序数据分析的主要内容和挑战是什么:主要内容包括数据的质量控制、序列比对、变异检测、基因表达定量、功能注释等。挑战在于数据量巨大,需要高效的计算资源和复杂的生物信息学算法来处理;数据质量参差不齐,需要严格的质量控制和过滤;变异解读复杂,需要结合生物学知识和数据库进行准确的评估。如何从海量的二代测序数据中筛选出有意义的信息:通过设定合理的质量控制标准过滤低质量数据,然后根据研究目的进行针对性的分析,如在疾病研究中,重点关注与疾病相关的基因区域的变异和表达变化;利用已知的生物学数据库和功能注释信息对检测到的变异和基因进行注释和筛选,优先关注那些对蛋白质功能、基因调控等有***影响的变异和差异表达基因。 二代测序的优势是高灵敏度。江西嘉安健达二代测序检测
二代测序的建库步骤①
一、样本准备
样本采集:根据研究目的采**适的样本,如血液、组织、细胞等。例如,在**研究中,可能会采集**组织和对应的正常组织。对于血液样本,一般采用静脉穿刺采集外周血,收集在含有抗凝剂(如EDTA)的**管中,以防止血液凝固。组织样本则需要在合适的条件下尽快处理,以保持核酸的完整性。如果是新鲜组织,可将其置于液氮中速冻,然后保存在-80℃冰箱中。
核酸提取:从样本中提取高质量的DNA或RNA。对于DNA提取,常用的方法有酚-氯仿抽提法和商业化的DNA提取试剂盒。酚-氯仿抽提法是利用酚和氯仿使蛋白质变性,离心后使DNA处于水相,从而实现分离。试剂盒则是基于吸附柱的原理,DNA在特定的缓冲液条件下吸附在硅胶膜上,经过洗涤和洗脱步骤得到纯净的DNA。RNA提取过程中,需要特别注意防止RNA酶的污染,因为RNA酶***存在且很稳定,容易降解RNA。一般会使用含有RNA酶抑制剂的试剂,如焦碳酸二乙酯(DEPC)处理水来配制试剂,并且操作过程要在无RNA酶的环境中进行,如使用无RNA酶的***头和离心管。常用的RNA提取方法是Trizol法,Trizol试剂可以同时破碎细胞并使RNA与蛋白质和DNA分离,然后通过氯仿抽提、异丙醇沉淀等步骤得到RNA。 重庆嘉安健达二代测序分析二代测序的成本比一代测序高吗?
二代测序——质量控制类问题
如何评估二代测序数据的质量:主要通过一些质量指标来评估,如Q值(质量值)分布,用于衡量每个碱基的测序质量;碱基含量分布,检查四种碱基的比例是否正常;GC含量分布,看是否与预期的基因组GC含量相符;序列重复度,评估数据中重复序列的比例;比对率,即测序数据与参考基因组比对上的比例等。影响二代测序质量的因素有哪些:样本质量是关键因素之一,如DNA的纯度、完整性和浓度等会影响文库构建和测序结果;文库构建过程中的操作不当,如片段化过度、接头连接效率低等;测序仪器的性能和运行状态,包括试剂的质量、测序芯片的质量、仪器的校准等;生物信息学分析过程中的参数设置和算法选择也会对**终的结果质量产生影响。
二代测序的建库步骤②
二、片段化处理
物理方法:超声破碎是常用的物理片段化方法。它通过超声波的高频振动将核酸分子打断成合适大小的片段。例如,在一些文库构建中,将DNA样本置于超声破碎仪中,通过调整超声功率和时间,可以将DNA片段化到几百碱基对(bp)的长度范围,一般在150-300bp左右,这符合二代测序的读长要求。超声破碎的优点是片段大小比较均匀,但操作需要优化超声参数,否则可能会导致过度破碎或片段大小不一致。
酶切方法:利用限制性内切酶进行片段化。限制性内切酶能够识别特定的DNA序列,并在这些序列处切割DNA。例如,用EcoRⅠ酶可以识别GAATTC序列并进行切割。通过选择合适的限制性内切酶组合,可以将DNA切割成期望大小的片段。不过,这种方法的局限性在于酶切位点的限制,可能无法获得理想的片段大小分布,而且可能会引入酶切偏好性。 denovo测序是二代测序吗?
什么样本可以做二代测序?③
细胞样本
培养细胞:包括各种原代培养细胞和细胞系。在基础医学研究中,对培养的细胞进行测序可以了解细胞的基因特征和功能变化。例如,在研究细胞信号转导通路时,对经过特定刺激处理的培养细胞进行转录组测序,以分析基因表达的上调或下调情况。
脱落细胞:如痰液中的脱落细胞、尿液中的脱落细胞等。这些细胞可以用于某些疾病的筛查。例如,在肺*筛查中,对痰液中的脱落细胞进行基因检测,通过二代测序寻找肺*相关的基因突变,作为一种非侵入性的检测方法。 什么是二代测序技术?江西嘉安健达二代测序应用
二代测序是先打断DNA,使其片段化。江西嘉安健达二代测序检测
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。 江西嘉安健达二代测序检测
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