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基因组测序

基因组de novo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Illumina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。
    • 10K起

      测序读长
    • ≥80%

      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 <500M昆虫
    构建contig PacBio clr >80×
    ONT>80×/ONT ultr-long >80×
    ONT ultr-long >30×
    PacBio ccs >30×
    ONT ultr-long >30×
    PacBio ccs 1个cell
    搭建scaffold BioNano >100×
    Hic >100×
    BioNano >100×
    Hic >100×
    --
    纠错 >50×(必选) Illumina-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2021年12月,发表高水平基因组文章21篇(IF>10)。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
有参考基因组De novo 测序 特有基因检测
变异检测

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)30× Ultra-long reads 文库 + 50-100× ONT 普通文库 + 100× Bionano DLS + 100× Hi-C + 100X illumina。 (2)30-60× PacBio ccs文库 + 100× Bionano DLS + 100X Hi-C + 50× illumina(用于survey及评估)。
  • 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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