南京哪里有二代测序检测

二代测序——基因组测序该测几个G？

1、人类全基因组测序

常规全基因组测序：一般建议测序深度为30X-50X，人类基因组大小约为3G，因此数据量通常在90G-150G左右。这样的测序深度可以较为***地检测到基因组中的各种变异，包括单核苷酸多态性（SNP）、插入缺失（Indel）、结构变异（SV）等，适用于大多数疾病研究、群体遗传学研究以及个体遗传特征分析等。

高深度全基因组测序：对于一些特殊的研究目的，如检测低频变异、体细胞突变等，可能需要更高的测序深度，达到100X甚至更高。此时数据量会相应增加到300G及以上，这种高深度测序能够更灵敏地发现罕见的遗传变异，但成本也会大幅提高。 二代测序常用于产前的检测或诊断。南京哪里有二代测序检测

二代测序的建库步骤③

三、末端修复和加A尾（以DNA文库为例）

末端修复：经过片段化后的DNA末端可能是不平齐的，有5'-突出端或3'-突出端。末端修复反应可以利用T4DNA聚合酶、Klenow片段等酶，将这些末端补平，使其成为平末端。T4DNA聚合酶具有5'→3'聚合酶活性和3'→5'外切酶活性，在合适的反应缓冲液和dNTP（脱氧核糖核苷三磷酸）存在下，可以将突出的末端补平。

加A尾：在末端修复后的平末端DNA分子的3'-末端加上一个A碱基。这一步是为了后续连接带有T-突出端的接头做准备，一般使用Klenow片段（3'→5'外切酶活性缺失）在dATP存在下进行加A反应，这样可以使DNA片段能够高效地与带有T-突出端的测序接头连接。 什么是二代测序分析二代测序可以检测基因吗？

①二代测序一般多久出结果？

二代测序（Next-GenerationSequencing，NGS）出结果的时间会受到多种因素的影响，一般在数天到数周不等。

1、样本类型和质量

不同的样本类型处理时间不同。例如，血液样本相对容易处理，提取DNA的过程比较常规。如果是组织样本，可能需要先进行样本的解离等复杂操作。如果样本质量高，DNA提取和文库构建等前期工作会比较顺利，能加快整体进程。但如果样本量少或者DNA有降解等质量问题，可能需要重新提取样本或者进行DNA修复等操作，这会**延长时间。例如，对于新鲜血液样本，DNA提取可能在1-2天内完成；而对于一些福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织样本，可能需要3-5天来完成高质量DNA的提取和后续的优化处理。

二代测序——基因组测序该测几个G？②

人类全外显子组测序

人类全外显子组*占基因组的1%-2%，大小约为30M-60M左右，但通常需要较高的测序深度来确保外显子区域的变异检测准确性，一般测序深度在100X-200X之间，数据量大约在3G-12G左右。全外显子组测序主要关注编码蛋白质的外显子区域，能够高效地检测出与疾病相关的基因突变，常用于遗传病的诊断、**基因突变筛查等研究。

动植物基因组测序

常见动植物：对于一些常见的动植物物种，如水稻、小鼠等，其基因组大小与人类基因组相近或更小。全基因组测序时，测序深度一般在10X-30X左右，数据量在30G-90G之间。如果是进行重测序或特定性状相关的研究，测序深度可根据具体情况适当调整。

复杂基因组的动植物：部分动植物的基因组较大且复杂，例如某些鱼类、植物的多倍体物种等，其基因组大小可能达到数G甚至数十G。对于这类物种的全基因组测序，测序深度可能在5X-10X左右，数据量也会因基因组大小而异，从几十G到数百G不等。 什么是二代测序技术？

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. 二代测序的过程有哪些？甘肃哪里有二代测序检测

二代测序的流程有哪些？南京哪里有二代测序检测

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。 南京哪里有二代测序检测

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