基因组测序>
建库测序>
人类基因组测序>
动植物基因组测序>
微生物基因组测序>
转录调控测序>
表观组测序>
单细胞测序>
空间转录组>
基因分型>
质谱分析>
蛋白组学分析>
代谢组学分析>
免疫定量>
多组学联合分析>
分子育种>
动植物基因组测序>
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 简单基因组和 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Q3020,280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+月
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?
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?
3.Hi-C 辅助组装如何送样 ?
4. Survey 和基因组 De novo 所用 DNA 是否需要一样的?
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