细菌基因组de novo测序（二代／三代）-产品介绍-诺禾致源

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细菌基因组测序(二代)

产品介绍

细菌测序——对细菌基因组进行深入挖掘研究

细菌基因组研究，是通过基因组测序和组装获得细菌全基因组序列，并对其进行结构和功能研究的方法。依据研究目标所需精细程度的不同，我们提供了细菌框架图（草图）和细菌完成图两种不同的解决方案。通过对这些细菌测序研究，我们可以更好地了解和掌控菌株的生理过程，让细菌更好地为我们所用。

应用方向

基因功能研究
预测重要基因和蛋白研究功能与机制
寻找关键功能基因
进化分析
研究细菌种内进化关系
研究细菌进化遗传机制
病原菌
鉴定病原菌致病机制
研究致病细菌致病机制
开发研究抗生素、疫苗、药物

诺禾优势

1.方案设计专业，流程严格

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。多平台的选择，不同精细程度的细菌基因组测序方案，适用不同研究背景，为您量身定制适宜的细菌基因组解决方案。细菌完成图我们承诺 1 Contig，0 gap！

产品	测序平台	测序策略	组装指标	适用范围	项目周期
细菌框架图	Illumina PE150	350 bp文库 ≥ 100 X	无	大规模测序快速扫描	30个自然日
细菌完成图	PacBio或Nanopore	10 Kb 文库 ≥100 X	1 contig 0 Gap	少量菌株测序精确到位	45个自然日

2.周期短，质量好
诺禾致源细菌基因组测序采用先进的Illumina PE150的二代测序平台，PacBio或Nanopore三代测序平台，快速、高效地读取高质量的测序数据。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。
- 30^天+
  项目周期
- Genome
  检测方法
- ALL
  检测结果
- 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
3.项目文章以及经验丰富
诺禾致源微生物客户遍布全球，项目合作涵盖了动植物致病菌、工业菌、益生菌、环境菌株等多个领域。细菌基因组完成样品数超过上万个，已助力客户在mSystem、Nature Communication、Genome Biology、Microbiome、ISME等权威杂志发表多篇高水平文章。“科学的方案设计，严格的质控管理，专业的分析团队，丰富的项目经验，优质的项目服务”确保每一个环节都能出色完成，助力科学研究。
- 60人
  分析团队
- 8年
  项目经验
- 8000+
  结题项目
- 1对1
  项目服务

信息分析

分析内容=标准分析+高级分析。
不同精细程度的细菌基因组信息分析，解密细菌的发展历程，探究其潜在价值。

基因组组装	基因组组装及结果评估	组装获得高质量的基因组序列
基因组结构研究	编码/非编码基因预测	预测编码/非编码基因信息
	重复序列分析	分析基因组重复序列结构
	基因岛预测	预测基因组内基因岛结构
	前噬菌体预测	预测基因组前噬菌体序列
	CRISPR 预测	对基因组进行 CRISPR 预测
基因基本功能注释	常见功能数据库注释 (NR、GO、COG、KEGG、SwissProt、Pfam、TCDB、CAZy)	通过常见权威数据库解释编码基因功能
	全基因组功能圈图展示（完成图）	全面总览基因组组分情况
	基因组甲基化修饰分析（完成图）	总览基因组甲基化修饰情况
菌株致病相关研究	分泌系统效应蛋白、病原与宿主互作、分泌蛋白、次级代谢产物基因簇	从胞外分泌、宿主互作等机制解释菌株致病性
	细菌致病菌毒力因子和耐药基因注释（VFDB、 ARDB、CARD ）	毒力因子及致病性相关基因

不论是个体深入变异解析，还是群体进化历史解读，我们都有完备的解决方案，为您解决关心的生物学问题。

研究目标	应用技术	解决问题
个体深入变异解析	基因组间共线性分析	基因组一对一共线性比较寻找基因组间同源序列
个体深入变异解析	基因组间变异检测	以共线性区域为基础全面解析基因组间变异信息
群体进化历史解读	Core-pan基因解析	构建Core-pan基因集合单拷贝基因用于进化分析
群体进化历史解读	进化树构建、ANI、cgMLST	构建菌株间进化关系解析菌株起源传播规律

送样建议

DNA 送样要求

产品类型	文库类型	浓度要求	总量要求 (单次建库)	其他要求
细菌框架图	350bp 文库	>24ng/μL	400ng	DNA 无降解，条带单一，无杂带，无 RNA、蛋白质等杂质污染
细菌完成图	350bp 文库 10Kb 文库	≥70 ng/μL	≥5 μg	DNA 无降解，条带单一，无杂带，无 RNA、蛋白质等杂质污染

常见问题

1.检测新菌株的变异，通过比较基因组或重测序均可以实现，应该如何选择？
- 比较基因组和重测序的手段都可以检测获得新菌株的变异信息，不过两种方法在应用场合上还是有一定区别的。一般重测序手段，由于序列读长限制，为保证比对准确率，一般仅保留相似度95%以上的比对结果，对于变异较大的区域，往往检测效果不理想。由于细菌进化速率较快，除了个别诱变获得的菌株外，都存在不同含量变异较大的区域，一般来说比较基因组的变异检测效果会更加全面一些。考虑到基于细菌框架图的比较基因组，分析费用与细菌重测序相比增加不多，通常情况下我们都会推荐比较基因组的分析策略。
2.为何完成图选择三代测序平台？
- 受测序片段长度的限制，细菌基因组序列通常需要利用软件算法将大量测序片段拼接起来，而细菌基因组中重复序列的存在，则会大大增加拼接的复杂度。细菌重复序列的大小从几百bp到7 Kb不等，细菌框架图的插入片段，只能解决少量的重复片段问题，因此组装结果更加碎片化，而三代测序采用了10 Kb文库，平均读长也达到10 Kb以上，由于序列够长，避免了细菌基因组中重复序列的影响，因此能够获得0 gap的完整组装结果。
3.对于细菌基因组测序，三代和二代测序相比有何优势？
- 三代测序相比二代测序而言，其优势在于读长长，GC含量影响小，而劣势是测序成本偏高。对于细菌基因组测序来说，三代测序的长读长可以解决细菌中的重复序列问题，也避免了异常GC菌株的测序不均匀问题。由于细菌基因组较小，需要的测序量不大，对于较为精细的细菌完成图来说，三代成本甚至低于二代结合一代的策略。目前为止，在需要组装完整性较低的细菌框架图层面，二代测序仍能保持一定成本优势。随着三代测序通量提升和成本降低，未来三代测序有望在细菌基因组领域获得更广泛的应用。
4.群体进化分析，对于参考基因组选择有什么要求？
- 为研究多个菌株之间的进化顺序和起源关系，可以选择这些菌株之间的单拷贝核心基因作为遗传标记，构建进化树，并以此为基础进行地域传播、分歧时间、选择压力等相关研究。一般来说，选择的基因组间亲缘关系越远，单拷贝核心基因的数目也就越少。如果单拷贝核心基因的数目低于一定限度，如数百个基因以下，则进化树的精度会受到影响。以典型的应用场合为例，可以选择5株左右同一属的菌株，再额外选择2株左右临近属的菌株作为外群，总共5~8株菌株用于构建进化树。
5.细菌基因组中如何预测核糖体rDNA基因？
- 预测细菌基因组中的核糖体rDNA基因，通常有两种方法：一是通过rDNA序列结构特征进行de novo 预测，二是利用近缘rDNA序列进行同源预测。其中前者预测更准确，但是需要组装结果中具备完整的rDNA结构。在框架图结果中，可能有rDNA区域组装不完整，分布于多条scaffold中的情况，会导致de novo 方法rDNA预测不到的情况。如果想要获得更完整的预测结果，可以预先提供近缘rDNA序列，使用同源预测方法，以改善预测效果。
6.基于共线性分析检测得到菌株变异，应该如何解读？
- 基于共线性分析检测，可以得到目标菌株不同类型的变异，一般按照变异对蛋白序列的影响严重程度，优先关注影响较大的基因。一般可参考如下顺序：基因插入缺失>导致移码突变的InDel>非移码InDel≈非同义SNP>同义SNP。其中基因插入缺失，特别是新基因的插入，通过重测序手段往往难以检测到。这也是为什么我们更推荐基于组装结合比较基因组手段检测变异的原因之一。

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