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基因组测序

基因组De novo测序—开启物种真正探索之路

基因组从头测序(De novo sequencing)在不依赖参考基因组的情况下对某物种进行基因组测序及拼接组装,从而绘制该物种的全基因组 序列图谱。基因组测序不仅可以获得该物种的全基因组序列图谱,同时也为后续物种起源进化及特定环境适应性的研究奠定了基础。 根据基因组的复杂程度,基因组可分为 简单基因组复杂基因组
简单基因组 复杂基因组 超复杂基因组
重复序列比例 <50% 50%~65% >65%
杂合率 <0.5% 0.5%~1% >1%

诺禾优势

  • 1.高质量测序数据

    基因组De novo 测序采用先进的PacBio Revio、Nanopore PromethION测序平台,快速、 高效地获取长读长(10Kb~Mb)、高质量(>Q20)的测序数据。 诺禾致源高性能计算平台 (High Performance Computing,HPC)采用DELL计算节点和Isilon存储的高效组合,实现快 速稳定的测序数据分析及交付。随着公司业务的发展,高性能计算平台将会持续更新并扩容, 以保证高效的数据处理和安全的数据存储。
    • 10K起

      测序读长
    • ≥90%

      测序质量Q30
    • 20,280个

      物理核数
    • 1,727 T flops

      计算峰值速度
    • 400 TB

      总内存
    • 58.6PB

      总储存
  • 2.科学方案设计

    从材料选取,建库测序,到数据分析, 每一步都需要科学、缜密的设计,以保障高质量研究成果
    常规测序 近完成图策略 T2T <500M昆虫
    构建Contig >30×
    PacBio CCS
    (HiFi)
    >30× PacBio CCS
    (HiFi) +
    >30× Ultra-long ONT
    >60× PacBio CCS
    (HiFi) +
    >100× Ultra-long ONT
    1个cell超微量CCS建库(HiFi)
    构建染色体 >100× Hi-C
    基因组survey
    (评估)
    >50× Illumina/T7-350bp
    样本要求 DNA总量>10 ug 送样指南链接>>
  • 3.高质量组装结果

    采用Hifiasm、Falcon、Canu、Wtdbg2、Nextdenovo等基因组组装软件及Racon、Quiver(Arrow)、Pilon、Nextpolish等纠错软件,从纯三代到与新技术混合拼接。针对不同的基因组特征,采取不同的策略, 致力于得到高质量的组装结果。
    • 4+

      项目周期
    • 1593.57

      影响因子
    • ALL

      分析内容
  • 4.项目经验丰富

    诺禾致源的基因组合作项目遍布全球各地,带动基因组研究潮流。 2020年至2022年12月,发表高水平基因组文章43篇。研究涉及鸟类、哺乳动物、水产生物、珍贵动物、昆虫、栽培作物、水果植物、药用植物、藻类、林木类、灌木类等诸多物种。
    • 50人

      分析团队
    • 8年

      项目经验
    • 500+

      结题项目
    • 1对1

      项目服务

信息分析

基因组序列是研究物种分子生物学的基础,通过全基因组De novo测序, 可得到物种全基因组序列图谱,通过比较基因组学分析可对物种进行基 因家族分析,系统进化分析,正选择分析和共线性分析。
De novo 测序 分析内容
组装 组装策略
组装结果评估
注释 重复序列注释
基因结构注释
基因功能注释
非编码RNA注释
生物学分析 比较基因组学 基因家族分析
系统进化分析
正选择分析
共线性分析
个性化分析 针对物种自身特点
制定分析方案

常见问题

  • 1. 如何保证组装结果的可靠性?组装完整性和准确性的评估方法主要有哪些?

    • 对于组装的结果,除了保证 Contig N50 和 Scaffold N50 两项指标外,还需要对组装质量进行评估。如BUSCO评估、LAI评估、Merqury评估、CEGMA评估、EST序列评估、RNA序列评估、一致性评估、BAC克隆序列评估;其中BUSCO评估使用单拷贝直系同源基因库对基因组进行评估,LAI评估使用长末端重复序列来评估基因组完整度,Merqury对基因组的QV进行评估,目前这三种评估方式较为常用。 组装完整性和准确性的评估方法主要有以下几种:
      组装完整性及准确性评估方法 数据需求
      组装结果统计 基因组文件
      一致性评估 基因组文件 / 二代短读长数据
      BUSCO 评估 基因组文件
      LAI评估 基因组文件
      Merqury评估 基因组文件
      CEGMA 评估 基因组文件
      BAC克隆序列评估 基因组文件/BAC数据
      EST 序列评估 基因组文件 / EST 数据
      RNA 序列评估 基因组文件 / RNA-Seq 数据
  • 2.De novo 组装的推荐策略是什么?

    • 一般情况下 De novo 项目必须具备 50-100X 的三代测序数据和 100X 的 illumina 二代短读长数据用来做组装和纠错。同时可以增加100X Bionano,100X Hi-C 数据来辅助组装增加组装连续性,提高组装准确性。目前较为推荐的组装策略是: (1)高质量基因组:30× PacBio HiFi + 100× Hi-C + 50X illumina (2)近完成图基因组:30× PacBio HiFi + 30× Ultra long ONT + 100× Hi-C + 50X illumina (3)T2T基因组:60× PacBio HiFi + 100× Ultra long ONT(N50≥100K)+ 100× Hi-C + 50X illumina
  • 3.Hi-C 辅助组装如何送样 ?

    • Hi-C 项目建议送新鲜的活体样本,如果非活体要冻存寄送,非经验物种类别生产都会判风险建库。一般会先试测1 Gb,评估数据有效率合格才安排加测。 Hi-C项目建议送新鲜的活体样本,如果是酒精浸泡或胶块包埋会影响建库的质量,还有如果是一些特殊物种,类似虾蟹、昆虫、次生代谢物、寄生物等样本可能会被判定为风险建库,会对结果造成一定影响, 所以,一般情况下会先试测1 Gb的数据,评估数据有效率合格后再安排加测。
  • 4. Survey 和基因组 De novo 所用 DNA 是否需要一样的?

    • 原则上进行 Survey 和De novo 的DNA是需要使用来自同一个个体的。如果DNA量不足以满足整个De novo项目,则建议小片段文库的DNA必须来自同一个体,三代大片段甚至超长片段的DNA文库使用同一群体的另一个个体。

拓展材料

  • 收藏好文

    育种专题 | 单体型基因组组装完整方案
  • 线上课程

    基于三代测序的基因组组装优势/流程/常用软件

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