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第二代測(cè)序數(shù)據(jù)分析原理詳解演示文稿當(dāng)前1頁,總共65頁。優(yōu)選第二代測(cè)序數(shù)據(jù)分析原理當(dāng)前2頁,總共65頁。三代DNA測(cè)序技術(shù)之比較第一代測(cè)序技術(shù):Sanger測(cè)序法第二代測(cè)序技術(shù):454測(cè)序……
第三代測(cè)序技術(shù):?直接測(cè)序法:?3/8/20233當(dāng)前3頁,總共65頁。第一代測(cè)序技術(shù):
Sanger測(cè)序法
——簡(jiǎn)便、快速3/8/20234當(dāng)前4頁,總共65頁。逐漸被遺忘的測(cè)序技術(shù):
Maxam-Gilbert的DNA化學(xué)降解法
3/8/20235當(dāng)前5頁,總共65頁。Sanger測(cè)序的局限通過幾十年的改進(jìn),第1代測(cè)序儀的讀長可以超過1000bp,原始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率可以高達(dá)99.999%,測(cè)定每千堿基序列的成本是0.5美元,每天的數(shù)據(jù)通量可以達(dá)到60萬堿基。但是,不管怎么改進(jìn),第1代測(cè)序技術(shù)在速度和成本方面都已達(dá)到了極限(因?yàn)閷?duì)電泳分離技術(shù)的依賴,使其難以進(jìn)一步提升分析的速度和提高并行化程度,并且難以通過微型化降低測(cè)序成本)。在此種情況下,第二代測(cè)序技術(shù)(Next-generationsequencing)應(yīng)運(yùn)而生。3/8/20236當(dāng)前6頁,總共65頁。概要主要的測(cè)序平臺(tái)基因組分析原理轉(zhuǎn)錄組分析原理分析策略的選擇當(dāng)前7頁,總共65頁。第二代測(cè)序技術(shù)454測(cè)序IlluminaSOLIDPolonatorCompleteGenomics……3/8/20238當(dāng)前8頁,總共65頁。4543/8/20239當(dāng)前9頁,總共65頁。SOLID3/8/202310當(dāng)前10頁,總共65頁。Illumina3/8/202311當(dāng)前11頁,總共65頁。其他PolonatorCompleteGenomics……3/8/202312當(dāng)前12頁,總共65頁。3/8/202313當(dāng)前13頁,總共65頁。第二代測(cè)序技術(shù)的共同點(diǎn)1將目標(biāo)DNA剪切為小片段2單個(gè)小片段DNA分子結(jié)合到固相表面3單分子獨(dú)立擴(kuò)增4每次只復(fù)制一個(gè)堿基(A,C,T,G)并檢測(cè)信號(hào)5高分辨率的成像系統(tǒng)。3/8/202314當(dāng)前14頁,總共65頁。第二代測(cè)序技術(shù)的局限與第一代測(cè)序儀相比,以合成測(cè)序?yàn)榛A(chǔ)的下一代測(cè)序平臺(tái)速度顯著提高,成本明顯降低。每臺(tái)設(shè)備每天產(chǎn)出千兆堿基的序列不足為奇。但是,除了羅氏的454平臺(tái)之外,讀長短成了下一代測(cè)序平臺(tái)的致命傷,這主要是由于DNA簇中存在的光學(xué)信號(hào)移相造成的。而應(yīng)運(yùn)而生的單分子測(cè)序技術(shù)是解決這一問題的一種方法。3/8/202315當(dāng)前15頁,總共65頁。第三代測(cè)序技術(shù):?jiǎn)畏肿訙y(cè)序HelicosBiosciencesVisiGenPacificBiosciencesMobiousNexusI……3/8/202316當(dāng)前16頁,總共65頁。3/8/202317當(dāng)前17頁,總共65頁。直接測(cè)序法在所有上述三代測(cè)序技術(shù)中,序列都是在熒光或者化學(xué)發(fā)光物質(zhì)的協(xié)助下,通過讀取DNA聚合酶或DNA連接酶將堿基連接到DNA鏈上過程中釋放出的光學(xué)信號(hào)而間接確定的。除了需要昂貴的光學(xué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),還要記錄、存儲(chǔ)并分析大量的光學(xué)圖像,這都使儀器的復(fù)雜性和成本增加。依賴生物化學(xué)反應(yīng)讀取堿基序列更增加了試劑、耗材的使用,在目前測(cè)序成本中比例相當(dāng)大。直接讀取序列信息,不使用化學(xué)試劑,對(duì)于進(jìn)一步降低測(cè)序成本是非常可取的。為了實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo),目前就有很多人在研究納米物理技術(shù)。在全球,許多公司和組織,如Agilent,DNAElectronics,IBM,NabSys,OxfordNanoporeTechnologies,Sequenom等都在進(jìn)行納米孔測(cè)序的開發(fā),不同的只是采用的方法或策略。3/8/202318當(dāng)前18頁,總共65頁。3/8/202319當(dāng)前19頁,總共65頁。3/8/202320當(dāng)前20頁,總共65頁。SecondgenerationsequenceRoche454MetagenomicsDenovosequencingRNA-seqillumiaSolexaDenovosequencingRe-sequencingRNA-seq(ChromatinImmunoprecipitation,ChIP)Meth-seqABISOLiDRe-sequencingChIP-seq
RNA-seq當(dāng)前21頁,總共65頁。ExperimentsDNA-seq:denovo,resequencingRNA-seq:mRNA,ncRNA,smRNA...ChIP-seq:ChromatinImmunoPrecipitationMethyl-seq:methylatedDNA(epigenome)當(dāng)前22頁,總共65頁。主要的測(cè)序平臺(tái)基因組分析原理轉(zhuǎn)錄組分析原理分析策略的選擇當(dāng)前23頁,總共65頁。SequencingGlossaryReads.Acollectionofclonesthatover-samplethetargetgenome.Pair-endreads.Sequencereadsderivedfrombothendsofasequencing-libraryclone.Mate-pairreads.Sequencereadsderivedfrombothendsofamate-pairlibraryclonewhichinsertsizeisusually>1kb.Insertsize.Thesizeoftheclone-insertfromwhichaclone-endpairistaken.Contig.Theresultofjoininganoverlappingcollectionofsequencereads.Scaffold.Theresultofconnectiingnon-overlappingcontigesbyusingpir-endreads.N50size.Asappliedtocontigsorscaffolds,thatsizeabovewhich50%odtheassembled當(dāng)前24頁,總共65頁。當(dāng)前25頁,總共65頁。當(dāng)前26頁,總共65頁。當(dāng)前27頁,總共65頁。 全基因組denove分析工具PlatformCorrectionAssemblySolexaSOAPdenovoSOAPdenovoVelvet,AbyssSolidSAETVelvet454newbler當(dāng)前28頁,總共65頁。分析所需工具BowtiesoftwareSAMtoolsTopHatsoftareCufflinkssoftwareCummeRbundsoftware當(dāng)前29頁,總共65頁。外顯子組分析工具PlatformAlignmentFindVariationsSolexaSOAP,bwaSOAPsnpsamtoolsSolidBioscope,BFASTBioscope,BFAST454BLAST,NEWBLERnewbler當(dāng)前30頁,總共65頁。主要的測(cè)序平臺(tái)基因組分析原理轉(zhuǎn)錄組分析原理分析策略的選擇當(dāng)前31頁,總共65頁。常規(guī)分析TranscriptsquantificationSplicingsitesdiscoveryandquantificationGenediscoverySNP/INDELdetectionAllelespecificexpression當(dāng)前32頁,總共65頁。當(dāng)前33頁,總共65頁。當(dāng)前34頁,總共65頁。當(dāng)前35頁,總共65頁。UniGene拼接目的:將預(yù)處理后reads進(jìn)行拼接,得到拼接結(jié)果。
原理:應(yīng)用deBruijngraphpath算法對(duì)reads進(jìn)行denovo拼接;對(duì)上一步的拼接結(jié)果,再用HamiltonPath算法拼接。
結(jié)果:UniGene序列,UniGene統(tǒng)計(jì)信息,序列長度分布圖當(dāng)前36頁,總共65頁。當(dāng)前37頁,總共65頁。3.數(shù)據(jù)庫注釋目的:對(duì)拼接得到的UniGene進(jìn)行功能注釋
原理:通過blast+算法將拼接得到的UniGene序列與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)
結(jié)果:比對(duì)結(jié)果表格,物種分布統(tǒng)計(jì)和Evalue分布統(tǒng)計(jì)
當(dāng)前38頁,總共65頁。當(dāng)前39頁,總共65頁。UniGene表達(dá)分析目的:UniGene定量分析。
原理:以UniGene為reference,分別將每個(gè)樣本的reads進(jìn)行referencemapping,從而得到每個(gè)樣本在每個(gè)UniGenes中的一個(gè)reads覆蓋度,然后應(yīng)用RPKM/FPKM標(biāo)準(zhǔn)化公式對(duì)富集片段的數(shù)量進(jìn)行歸一化。
RPKM:ReadsPerKilobaseofexonmodelperMillionmappedreads,公式下:當(dāng)前40頁,總共65頁。UniGene表達(dá)分布圖,1X,5X分別為FPKM=1,F(xiàn)PKM=5分界點(diǎn),可以大體觀察到低表達(dá),中表達(dá)以及高表達(dá)的比例關(guān)系當(dāng)前41頁,總共65頁。UniGene樣本間表達(dá)相關(guān)性散點(diǎn)圖當(dāng)前42頁,總共65頁。樣本間表達(dá)差異程度的MA圖,可以體現(xiàn)差異表達(dá)總體偏差當(dāng)前43頁,總共65頁。UniGene表達(dá)差異分析目的:對(duì)定量結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)分析,找出差異表達(dá)UniGene
原理:雙層過濾篩選差異基因
FC值篩選:采用Fold-change(FC),表達(dá)差異倍數(shù)進(jìn)行第一層此的差異基因篩選
FDR檢驗(yàn):一般采用卡方檢驗(yàn)中的fisher精確檢驗(yàn)進(jìn)行p值檢驗(yàn),采用BenjaminiFDR(Falsediscoveryratio)校驗(yàn)方法對(duì)p值進(jìn)行假陽性檢驗(yàn),即,通過FDR顯著性參數(shù)進(jìn)行第二層次的差異基因篩選。
當(dāng)前44頁,總共65頁。組間差異基因上調(diào)與下調(diào)個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì),可以通過此圖觀察上調(diào)與下調(diào)的一個(gè)總體趨勢(shì)當(dāng)前45頁,總共65頁。差異基因火山圖,可以觀察到差異基因總體分布當(dāng)前46頁,總共65頁。GO功能分類
目的:利用數(shù)據(jù)庫注釋信息將UniGene進(jìn)行GO功能分類。
原理:利用數(shù)據(jù)庫的注釋結(jié)果,應(yīng)用blast2GO算法進(jìn)行GO功能分類,得到所有序列在GeneOntology的三大類:molecularfunction,cellularcomponent,biologicalprocess的各個(gè)層次所占數(shù)目,一般取到14層。
結(jié)果:MF,BP,CC三大分類結(jié)果文件以及UniGene2GO關(guān)系列表,三大類別中第二層次上的柱狀分布圖和餅圖,GO功能的層次分布圖。
當(dāng)前47頁,總共65頁。當(dāng)前48頁,總共65頁。當(dāng)前49頁,總共65頁。當(dāng)前50頁,總共65頁。當(dāng)前51頁,總共65頁。KEGG代謝通路分析目的:對(duì)拼接得到UniGene進(jìn)行KEGGpathway映射。
原理:應(yīng)用KEGGKAAS在線pathway比對(duì)分析工具對(duì)拼接得到的UniGene進(jìn)行KEGG映射分析。
結(jié)果:標(biāo)記的Pathway通路圖。當(dāng)前52頁,總共65頁。當(dāng)前53頁,總共65頁。IPApathwayanalysis
(/)當(dāng)前54頁,總共65頁。COG注釋目的:對(duì)拼接得到UniGene進(jìn)行COG功能分類。
原理:利用blast+算法將拼接得到的UniGene與CDD庫中的COG/KOG庫進(jìn)行比對(duì),進(jìn)行COG功能分類預(yù)測(cè),將其映射到COG分類中。
結(jié)果:COG分類分布情況圖。當(dāng)前55頁,總共65頁。當(dāng)前56頁,總共65頁。SSR重復(fù)序列注釋目的:對(duì)拼接得到UniGene進(jìn)行SSR簡(jiǎn)單重復(fù)序列的查找。
原理:篩選標(biāo)準(zhǔn):?jiǎn)魏塑账嶂貜?fù)的次數(shù)在10次或10次以上,二核苷酸重復(fù)的次數(shù)在6次或6次以上,三至六核苷酸重復(fù)的次數(shù)在5次或5次以上。同時(shí),也篩選中間被少數(shù)堿基(間隔小于100或等于100)打斷的不完全重復(fù)的SSR。
結(jié)果:重復(fù)序列的信息文件以及統(tǒng)計(jì)文件。
當(dāng)前57頁,總共65頁。LncRNA預(yù)測(cè)目的:對(duì)拼接得到的UniGene進(jìn)行LncRNA(LongnoncodingRNA)預(yù)測(cè)。
原理:通過以下過程對(duì)UniGene進(jìn)行過濾,最終得到候選LncRNA序列。
1)Unigenelength>200bp;
2)UnigeneORF(OpenRead
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