什么是高通量测序技术中的多重测序? 多重测序是指将带有特殊分子标签(barcode或者index)的不同来源的DNA标本,放入一个反应体系进行测序的方法.与一次检测一种来源的DNA相比,多重检测通过分子标签来区分不同的DNA标本,从而在提高测序的高效性的同时也确保测序的准确性. 人类个体的基因组是30亿个碱基对,即3Gb(3 giga base pairs,即3X109碱基对).目前的高通量测序仪,单次测序反应可以获得200Gb以上的数据量.例如,BGISEQ1000可以达到2300Gb.这种数

参考: 独占鳌头的Illumina仪器(二代测序篇) HiSeq2000测序原理.流程与仪器 NGS文库制备的方法比较[心得点评] 各种测序文库构建方式 样本:就是待测的DNA.RNA或蛋白序列,样本来源单一的就是单样本,样本来源于多处就是多样本,一般我们测序用的样本都是单样本,但有时候有特殊需求,我们会把一些样本混合在一起测序,也就是多样本测序. 文库:二代三代读长都是有限的,为此我们必须将全长的序列打断成小片段的文库才能进行测序.总的来说,在NGS分析之前,制备RNA或DNA的主要步骤包括:

二代测序原理: 1.DNA待测文库构建. 超声波把DNA打断成小片段,一般200--500bp,两端加上不同的接头2.Flowcell.一个flowcell,8个channel,很多接头3.桥式PCR扩增.每个DNA片段将在各自位置集中成束,每一束含有单个DNA模板的很多拷贝,目的:将碱基的信号强度放大,达到测序所需的信号要求.4.测序.边合成边测序.反应所需材料,dNTP的3’端特殊处理,不能继续反应,因此每次只能添加一个碱基,另外每个碱基有一种颜色.dNTP添加到链上后,所有未使用游离dNT

为什么二代测序的原始数据中会出现Read重复现象? 要搞清楚这个read重复(duplicate)的问题,我想我们需要从NGS数据的产出过程说起,具体来说如下: 基因组DNA提取: DNA随机打断,最常用的是超声打断: 对被打断的DNA片段进行末端修复(通常是3'加A),然后在两端加接头,选择特定长度的片段文库进行PCR扩增(通过PCR的扩增会选!择!性!地提高加上了接头的文库分子数量): 文库上机与测序芯片(Flowcell)上的引物结合,经过桥式PCR扩增,在芯片上形成测序所需的cluste

操作:需要用安装好的sratoolkit把sra文件转换为fastq格式的测序文件,并且用fastqc软件测试测序文件的质量 作业:理解测序reads,GC含量,质量值,接头,index,fastqc的全部报告,搜索中文教程 具体步骤 [1]SRA文件转换成fastq文件 -----单个文件转换 fastq-dump -- -O outputdir -A file1.sra -----多个文件批量转换 # .编写一个脚本 sra_to_fq.sh ` do fastq-dump -- -O ./

你能给别人讲清楚这个概念吗? 二代测序中,每测一个碱基会给出一个相应的质量值,这个质量值是衡量测序准确度的.碱基的质量值13,错误率为5%,20的错误率为1%,30的错误率为0.1%.行业中Q20与Q30则表示质量值≧20或30的碱基所占百分比.例如一共测了1G的数据量,其中有0.9G的碱基质量值大于或等于20,那么Q20则为90%.         Q20值是指的测序过程碱基识别(Base Calling)过程中,对所识别的碱基给出的错误概率.         质量值是Q20,则错误识别的概率

illumina SBS测序详解 2018年01月02日 09:33:56 sixu_9days 阅读数:9789 标签: 生物信息学二代测序 更多 个人分类: 测序原理   最近回头重新看了illlumina paired end sequence的测序原理视频,发现了以前没有注意的一些问题,而这些问题也是大家平时容易搞错的,因此花了几天时间将illumina 的paired end sequence 从构建文库到上机测序的整个过程以及原理较为详细的写了出来. 基础知识:illumina测序的

第三章 RNA测序   RNA测序(RNA Sequencing,简称RNA-Seq,也被称为全转录物组鸟枪法测序Whole Transcriptome Shotgun Sequencing,简称WTSS),是基于二代测序技术研究转录组学的方法,可以快速获取给定时刻的一个基因组中RNA的种类和数量. RNA-Seq有助于查看基因的不同转录本.转录后修饰.基因融合.突变/SNP和基因表达随时间的变化,或在不同组中基因表达的差异. RNA-Seq除了可以查看mRNA转录本,还可以查看总RNA.小RN

针对PacBio单分子测序——第三代测序技术的测序原理和读长     DNA基因测序技术从上世纪70年代起,历经三代技术后,目前已发展成为一项相对成熟的生物产业.测序技术的应用也扩展到了生物.医学.制药.健康.农林.园艺.花卉.环保.法医等许多领域,并成为一项与我们衣食住行密切相关的高技术产业.据最新统计,2012年全球基因测序市场的产值已超过百亿,按最近几年增长速度,预计2017年市场产值将加倍.因此可以说,基因测序在我国生物科技领域具有非常重要的战略意义.        “第三代测序技术”的

基因组所三代单分子测序PacBio完成技术升级—超长读长助力基因组学研究 2015-09-23 | 作者:所级中心基因组平台 张兵 [关闭] 近日,基因组所所级中心基因组平台三代单分子实时测序PacBio完成技术升级优化,实现了数据产量和读长的双重提升,一个SMRT Cell芯片可产出高达1Gb数据, reads平均长度达到14kb,N50超过19kb,为基因组学相关研究提供了有力支撑. PacBio 测序read和subread长度分布 利用三代单分子实时测序仪PacBio系统,平台提供的技术

生物医疗大数据-DNA element functions and identification Genetic vs epigenetic GENETICS  遗传学 DNA Code: 64 triplets of nucleotides encode for 20 amino acids and 3 stop codons. EPIGENETICS  表观遗传学 RNA Code: Non-coding RNA, miRNA, Alternative Splicing CpG Code:

生命组学: 细菌和其他物种比,容易发生基因漂移,duplication和重排. 泛基因组学研究的一般思路是通过comparison找到特殊基因区域orspecific gene,研究其调控机制(即通过一维发现特殊三维结构,再利用一维结构解释特殊结构的形成机制eg:基因保守与保守空间结构vs非保守空间结构,同时找两种不同结构的物理位置分布),并向应用上扩展. 重测序与泛基因组的差异在于,重测序是将新测得的genome与referencegenome比较,辨别其中的差异,而泛基因组是将同一个物种中不

生物信息学 Sanger采用链终止法进行测序 带有荧光基团的ddXTP+其他四种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中,例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸A.T.C.G放入同一个培养皿,以此类推,存在4种不同类型碱基的识别机制,同时,该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止. 高通量测序是二代测序,先建库后测序: 建库方法: 单末端测序:将DNA双链打碎并接上接头序列,通过改变条件使双链变单链,将待测的单链固定在flowcell上,再加入游离的脱氧核苷酸,采用边合成边测序方法比配并

背景: 1.为什么要从头测序组装基因组? 基因组是不同表型的遗传基础:获得参考基因组是深入研究一个生物体全基因组的第一步也是必须的一步:从头测序组装能够对新的测序物种构建参考基因组: 2.为什么要研究全基因组? 确定基因组中缺失了什么:确定难以生化研究的基因和pathways:研究感兴趣的pathway通路中的每一个基因:研究基因组的非编码区域(introns内含子.promoters启动子.telomeres端粒等)的调控机理和结构特征:基因组提供了一个可以进行各种统计的大型数据库(provi

目录 1. 组装算法 1)基于OLC算法 2)基于DBG算法 3)OLC vs DBG 2. 组装软件 3. 组装策略 4. 组装项目实施 1)测序前的准备 2) 测序样品准备 3)测序策略的选择 4)质控.基因组组装.质量评估 5)基因组注释 6)生物学分析 7)更多参考内容 5. 动植物Denovo测序项目的主要分析内容 1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法.基于OLC的

三代纠错的重要性不言而喻,三代的核心优势就是长,唯一的缺点就是错误率高,但好就好在错误是随机分布的,可以通过算法解决,这也就是为什么现在有这么多针对三代开发的纠错工具. 纠错和组装是分不开的,纠错就是为了组装,单纯的为了纠错而纠错是没有意义的. 目前的算法大致可以分为三种:1.三代数据自纠:2.二代对三代纠:3.二代三代混合纠错. 目前已有的三代纠错程序: PacBioToCA 自纠(falcon也是用MHAP,SMRT的HGAP使用的是另一种速度慢的自纠算法,自纠的核心是多重序列比对) CCS

SMRT portal安装教程: http://www.pacb.com/wp-content/uploads/2015/09/SMRT-Analysis-Software-Installation-v2.3.0.pdf ISO-seq数据地址: /share/backups/pacbio/20160222_68 的 A01 和 B01. <1kb的得到1.28G数据,>1kb的得到了2.8G的数据. SMRT portal 地址: http://59.79.232.10:8080/smrtp

它支持各种各样的数据类型,包括基于芯片测序.二代测序数据和基因组注释数据等.整合基因组浏览器(IGV,Integrative Genomics Viewer)进行可视化浏览,它支持各种各式的数据类型,包括基于芯片测序.二代测序数据和基因.IGV具有以下特点: (1) 能在不同尺度下显示单个或多个Reads在参考基因组上的位置,包括Reads在各个染色体上的分布情况和在注释的外显子.内含子.剪接接合区.基因间区的分布情况等: (2) 能在不同尺度下显示不同区域的Reads丰度,以反映不同区域的转录

BSA(Bulked Segregant Analysis)又称混合群体分离分析法,是利用极端性状进行功能基因挖掘的一种方法.主要思想是将两个具有极端性状的群体进行混池测序,比较两个群体在多态位点(SNP)的Allele Frequency(AF)是否具有显著差异.以植物株高性状为例,收集株高处于两个极端的样本分别混池测序,通过全基因组扫描,找到AF具有显著差异的位点,然后通过相关研究结果,对这些位点进行筛选,找到影响株高的功能位点.​ BSA在1991年就被提出(Giovannoni et a

TCIA就是基于TCGA数据开发的,不同的是TCIA只提供了20个癌种的免疫数据分析. 看网站首页的介绍就知道,这个数据库主要是根据TCGA的二代测序数据开发出来的.这里的20个癌种,点击每个柱子进去就可以分析对应的癌种,侧边的栏目则提供一些个性化选择. 01 Patients list模块 TCIA分别对每个病人进行分析,数据也提供下载,我们可以看到提供了ID.疾病.性别和年龄信息,我们重点关注IPS这一列的信息,IPS这一列有4个项目,有不同的属性,作者在文章中表示IPS(immunophe