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人全基因组重测序
        全基因组重测序(Whole genome sequencing)是利用高通量测序平台对人的不同个体或群体进行全基因组测序,并在个体或群体水平上进行生物信息分析。可全面挖掘DNA 水平的遗传变异,为筛选疾病的致病及易感基因,研究发病及遗传机制提供重要信息。

人全基因组重测序
        全基因组重测序(Whole genome sequencing)是利用高通量测序平台对人的不同个体或群体进行全基因组测序,并在个体或群体水平上进行生物信息分析。可全面挖掘DNA 水平的遗传变异,为筛选疾病的致病及易感基因,研究发病及遗传机制提供重要信息。
信息分析内容
  1.标准信息分析
 1) 去除接头污染和低质量数据
 2) 比对,数据产出统计
 3) SNP分析,注释和统计
 4) InDel分析,注释和统计
 5) CNV分析,注释和统计
 6) SV分析,注释和统计
  2.群体高级信息分析
 1) 群体 SNP 分析
 2) 群体 InDel 分析
 3) 连锁不平衡,单体型分析
  3.癌症高级信息分析
 1) 成对样本(normal-tumor) Somatic SNP/InDel 检测、注释及统计
 2) 成对样本(normal-tumor) SNV 检测、注释及统计
 3) 筛选出的突变与已有数据库的比较 (cosmic, dbSNP 等)
 4) 氨基酸置换预测 (SIFT,Polyphon-2)
 5) 筛选出的基因的 GO 富集分析,Pathway 富集分析
  4.复杂疾病高级信息分析
 1) NGS-GWAS关联分析
 2) 基于家系样本的 de novo mutation 分析

信息分析流程

外显子组测序
        外显子组测序(Exome sequencing)是利用探针杂交富集蛋白编码区域DNA序列,通过高通量测序,发现与蛋白质功能变异相关的遗传突变。相比于全基因组重测序,外显子组测序更加经济、高效。
信息分析内容
  1.标准信息分析
 1) 去除接头污染和低质量数据
 2) 进行数据产量统计分析、测序深度分析、覆盖度均一性分析
 3) SNP、Indel变异信息检测
 4) SNP、indel的RefGene注释
 5) SNP、Indel数据库分析 (与dbSNP、千人基因组数据、ESP外显子组数据库、炎黄基因组数据进行数据库注释分析)
 6) 单样品SNP保守性预测、致病性分析 (SIFT、Polyphen-2、Phylop、GERP scores)
 7) SNP、InDel在各基因功能元件上的分布统计

信息分析流程

动植物重测序
        全基因组重测序是对已知基因组序列的物种进行个体的基因组测序,并对个体或群体进行差异性分析。基于此技术,人们可以快速进行资源普查筛选,寻找到大量遗传变异,实现遗传进化分析及重要性状候选基因的预测。随着测序成本降低和拥有参考基因组序列物种增多,全基因组重测序成为动植 物育种和群体进化研究迅速而有效的方法。
        基于酶切的简化基因组测序(RAD-seq,Restriction-site Associated DNA Sequence)是指先用限制性内切酶对基因组进行酶切,然后再随机打断并选择含有酶切位点的片段进行高通量测序。该方法大幅度降低了基因组的复杂度,具有操作简便,即使没有基因组参考序列,也可以通过聚类的方法去查找SNP位点,并且具有速度快,稳定性好,性价比高的优点。可用于群体进化的研究、遗传图谱的构建、QTL定位等领域,在系统进化、分子育种等领域有广泛运用。
        全基因组重测序和RAD-Seq技术可广泛应用于变异检测、遗传图谱构建、功能基因挖掘、群体进化等研究,具有重大的科研和产业价值。
信息分析内容
 1.标准信息分析
 1) 去除接头污染和低质量数据
 2) 比对,数据产出统计
 3) SNP分析,注释和统计
 4) InDel分析,注释和统计
 5) CNV分析,注释和统计
 6) SV分析,注释和统计
 2.群体高级信息分析
 1) 群体 SNP 分析
 2) 群体 InDel 分析
 3) 连锁不平衡,单体型分析
 4) 群体进化树分析(Phylogeny tree)
 5) 群体结构分析(Structure)
 6) 群体主要成分分析(PCA)
 7) 多态性分析

信息分析流程

原核转录组测序
        原核转录组测序是基于构建链特异性文库研究原核生物在某个时期或者在某种环境条件下转录出来的所有mRNA。
信息分析内容
 1) 对原始数据进行去除接头序列及低质量reads的处理,质控以及质量评估
 2) 与参考序列比对分析
 3) 基因表达水平分析
 4) 新转录本预测
 5) RNA-seq整体质量评估
 6) 基因差异表达分析
 7) 蛋白互作网络分析
 8) GO、Pathway富集分析
 9) SNP、InDel分析
 10) 基因结构分析
 11) UTR分析
 12) 反义转录本预测
 13) sRNA分析

   信息分析流程

非编码RNA测序
       非编码RNA是指不编码蛋白质的RNA。其中包括rRNA,tRNA,snRNA,snoRNA 和microRNA 等多种已知功能的 RNA,还包括未知功能的RNA。这些RNA的共同特点是都能从基因组上转录而来,但是不翻译成蛋白,在RNA 水平上就能行使各自的生物学功能了。非编码RNA 从长度上来划分可以分为3类:小于50 nt,包括microRNA,siRNA,piRNA;50 nt到500 nt,包括rRNA,tRNA,snRNA,snoRNA,SLRNA,SRPRNA 等等;大于500nt,包括长的mRNA-like 的非编码RNA,长的不带polyA 尾巴的非编码RNA等等。细胞中含量最高的是rRNA和tRNA,广义上的非编码RNA包括这两种RNA,但狭义上的非编码RNA不包括rRNA和tRNA。在近十余年的生命科学研究中,非编码调控RNA是研究热门的领域之一。ncRNA在发育和基因表达中发挥的复杂精确的调控功能极大地解释了基因组复杂性难题,同时也为人们从基因表达调控网络的维度来认识生命体的复杂性开启新的天地。常见的具调控作用的非编码RNA包括siRNA、miRNA、piRNA等small RNA以及长链非编码RNA (Long noncoding RNAs,LncRNAs)。


 
        长期以来,分子生物学研究的重点都在编码蛋白的基因上,而一些重要的生命活动如生长发育、细胞的发生和分化、神经系统的分化等都被一些非编码small RNA调控。small RNA的研究给我们带来比其本身更为重要的启示,那就是基因组非编码区蕴含着重要的生命功能活动信息。
        通过实时定量PCR以及基因芯片技术研究Small RNA,主要关注Small RNA的表达和定量,局限于研究那些序列信息或二级茎环结构信息已知的Small RNA,无法寻找和发现新的Small RNA分子。基于高通量测序技术的Small RNA测序技术突破了这些研究技术手段的局限性,使研究人员能够直接对样本中的Small RNA进行高通量测序。新一代高通量测序技术,几乎可以涵盖所有Small RNA种类,包括miRNA、rRNA、tRNA、repeat associate sRNA、snRNA、snoRNA、siRNA、piRNA以及exon/intron降解片段等。通过与已知数据库进行比对,对miRNA进行注释,预测novel miRNA;进行Small RNA差异表达分析,同时预测靶基因。


 
        人们对lncRNA的认识还处在初级阶段,lncRNA起初被认为是基因组转录的“噪音”,是RNA聚合酶II转录的副产物,不具有生物学功能。然而,近年来的研究表明,lncRNA参与了X染色体沉默、染色质修饰、基因组印记、转录激活、转录干扰以及核内运输等多种重要的调控过程。



 




长链非编码RNA测序
  • 产品简介
  • lncRNA分析流程
  • 技术优势
  • 案例分析

  • 长链非编码RNAs(long non-coding RNAs,lncRNAs)是一类长度大于200 nt且不具有显著编码蛋白质能力的RNAs(不含rRNA),广泛存在于各种生物体内,参与生命活动的多层面调控(表观,转录以及翻译)。尽管近年来,越来越多的lncRNA被发现,但是lncRNA调控的机制研究还是有限。LncRNA测序能够一次性获得已有参考基因组物种的特定组织或细胞在某个特定时期转录出的几乎全部的lncRNA和mRNA,为研究lncRNA的功能以及lncRNA调控机制提供新的工具和方法。





  • 图 1. lincRNA和基因表达量,组织特异性分析

  • ➢ 测序通量高,可一次性获得样本中几乎全部的lncRNA信息;
    ➢ 测序质量高,提供行业领先的lncRNA分析流程;
    技术重复性好;
    ➢ 提供个性化分析,优质服务;


  • 案例:人类基因间区lncRNA综合注释揭示基因间区lncRNA整体的特征和特异的子类

    最近,基因间区lncRNA(lincRNA)被认为是不同细胞过程的关键调控子,但每个lincRNA功能的注释仍然是一个挑战。RNA测序(RNA-seq)和计算方法的不断发展使转录本的分析达到空前的水平。本文中,结合之前已知的注释信息,我们通过一种综合的方法从24个组织和细胞系中测序得到的~40亿RNA-seq reads重构得到 >8000条lincRNA。我们对lincRNA进行了全面的注释,得到>30个特征,包括序列,结构,转录和同源等属性。我们发现lincRNA表达相对编码基因来说,更具有组织特异性。虽然邻近的基因也有相似表达模式,但是lincRNA通常同它邻近的基因更倾向于共同表达。我们发现一小类转录本,这类转录本具有高保守性但编码框(ORF)很短。我们综合,整体上的人lincRNA注释揭示了lincRNA的综合属性,以利于后续的实验研究和更进一步的功能注释。





    图 1. lincRNA和基因表达量,组织特异性分析





Small RNA测序
  • 产品简介
  • 信息分析方案
  • 技术优势
  • 样品要求

  • 小RNA存在于真核生物细胞核和细胞质中,在细胞的生命活动中起着重要的作用,它作为一类重要的体内调节分子,主要包括miRNA、piRNA和siRNA。小RNA的功能主要是诱导基因沉默,参与基因转录后调控,进而调节细胞生长、分化,以及个体发育、生殖等重要生物学过程。小RNA测序技术采用胶分离技术,收集样品中18-30/40nt的RNA片段,利用高通量测序技术,可以一次性获得单碱基分辨率的数百万条小RNA序列信息。依托于先进的生物信息分析平台和测序手段,鉴定已知小RNA,并预测新的小RNA及其靶标基因成为研究热点。目前,恒创基因提供HiSeq 2500 Small RNA测序和信息分析服务。



  • 1) 数据产出统计,对原始测序数据去接头污染,去低质量reads
    2) 18-30nt small RNA 测序结果的长度分布
    3) 样品间的公共序列和特异序列的分析
    4) Small RNA 在选定的参考基因组上的分布
    5) Small RNA 与 rRNA、tRNA、snRNA、snoRNA 的比对信息
    6) Small RNA 与重复序列的比对信息(需提供选定参考基因组对应的重复序列注释信息)
    7) Small RNA 与exon/intron的比对信息(需提供选定参考基因组对应的基因注释信息)
    8) Small RNA 与miRBase中指定范围的已知的miRNA的比对
    9) 已知 miRNA 的表达谱构建
    10) 按照优先级将small RNA进行分类注释
    11) 利用Mireap对没有注释的small RNA进行预测,预测新的miRNA,绘制新的miRNA的二级结构图
    12) 已知miRNA的家族分析
    13) 已知miRNA和novel miRNA 的靶基因预测
    14) 已知miRNA和 Novel miRNA 靶基因 GO 注释和 KEGG
    15) 已知miRNA的碱基编辑分析
    16) 已知miRNA差异分析和聚类分析
    17) novel miRNA差异分析和聚类分析
    18) 差异miRNA靶基因预测
    19) 差异miRNA靶基因GO注释和 KEGG 通路分析


  • ➢ 拥有专业的生物信息团队(都有4年以上的生物信息行业从业经验);
    ➢ 项目执行周期短;
    ➢ 可以提供个性化的分析服务,能根据客户需求制定个性化信息分析方案。


  • • 样品类型:完整且无污染的总RNA;
    • 样品需求量(单次):≥10 μg;
    • 样品浓度:≥200 ng/μL;
    • 样品纯度:OD260/280 =1.8~2.2;OD260/230≥2.0;28S:18S≥1.5;RIN≥8.0;23S:16S≥1.5 (此项要求只针对
      原核生物)。






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