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基因组测序

真菌测序—对真菌基因组进行深入挖掘研究

真菌基因组研究,是通过基因组测序和组装获得真菌全基因组序列,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,我们提供了真菌框架图、真菌精细图和作为真菌精细图前置的真菌Survey三种不同的解决方案。对 这些菌株的深入研究,也让我们能够更好的了解和利用真菌资源,创造出更大的价值。

应用方向

  • 真菌研究

    真菌基因组测序为真菌的研究提供强有力的支撑,可用于预测真菌的重要基因和蛋白以了解其功能和可能机制。
  • 植物致病性

    真菌基因组测序的结果可以鉴定致病真菌与农作物互作及致病的相关基因,并可用于研究与其近缘物种的进化关系,比较基因组研究等。
  • 食用真菌和药用真菌的研究

    真菌基因组的注释结果可以用于发现真菌复杂的代谢途径,鉴定其对人有益的代谢产物及物种进化关系的研究,比较基因组等。另外真菌还可用于生物防治真菌的研究,工业酵母菌的研究等。

诺禾优势

  • 1.多样化基因组解决方案

    多平台的选择,不同精细程度的真菌基因组测序方案,适用不同研究背景,为您量身定制适宜的真菌基因组解决方案。真菌精细图,Contig N50≥2M!
    产品 测序平台 测序策略 组装指标 适用范围 项目周期
    真菌Survey Illumina PE150 350bp文库 ≥ 50X 估算基因组大小
    评估组装难度
    30个自然日
    真菌框架图 Illumina PE150 350bp文库 ≥ 100X 大量菌株
    框架测序
    45个自然日
    真菌精细图 PacBio/Nanopore PacBio文库/ Nanopore文库 ≥ 100X 350bp文库 ≥ 50X 基因组100 Mb CN50≥2 Mb; 基因组≥100 Mb CN50≥500 Kb 少量个体 精细组装 60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
    • 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.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。

    样本DNA提取

    DNA检测

    文库构建

    文库检测

    上机测序

  • 4.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,完善的项目服务”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+个性化分析。
不同精细程度的真菌基因组信息分析,解密真菌的发展历程,探究其潜在价值。
研究领域 具体内容 作用
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 编码基因预测 多种预测途径获得可靠编码基因信息
ncRNA预测 预测非编码RNA结构
重复序列分析 分析基因组重复序列结构
基因基本功能注释 常见功能数据库注释
(NR、GO、KOG、KEGG 、Pfam 、SwissProt、TCDB、CAZy)
通过常见权威数据库解释编码基因功能
菌株致病相关研究 病原与宿主互作(PHI)、分泌蛋白、次级代谢产物基因簇、
细胞色素P450、真菌毒力因子(DFVF)
从胞外分泌、宿主互作等机制解释菌株致病性
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
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 基因家族构建 基于MCL算法聚类
单拷贝基因用于进化分析
进化树构建 构建菌株间进化关系
解析菌株起源传播规律

这样建议

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

常见问题

  • 1.三代真菌精细图为何要进行Survey?

    • 真菌种类繁多,从十几Mb的酵母,到上百Mb的大型真菌,其基因组大小和复杂程度具有很大的差异,进而影响真菌的测序数据量和组装难度。特别是对于三代测序为基础的真菌精细图,由于测序成本高,为避免数据浪费,通过Survey来预先确定真菌的大小,选择合适的测序量,显得十分重要。与此同时,通过Survey还能够预先排查基因组污染,提前进行风险预警,减少污染可能造成的损失。
  • 2.三代真菌精细图中小片段文库的作用是什么?

    • 三代真菌精细图中,小片段文库主要有两个作用,除了前面提到过的Survey功能,预估基因组大小并排除污染之外,还可以用于组装完成后的验证,进一步确认基因组组装的质量。
  • 3.三代真菌精细图为何选择70×测序深度?

    • 数据量对于三代真菌精细图组装的影响,此前已经有文献进行过详细的评估工作,大约70X的三代测序数据,可以使三代真菌精细图组装效果达到一个临界值,以合理的测序成本获得理想的组装效果。
  • 4.真菌基因组如何进行编码基因预测?

    • 与原核生物相比,真核生物编码基因结构更为复杂。基因的可变剪切机制,外显子和内含子的结构,使得我们难以用单一软件准确预测真菌的编码基因。为提升真菌基因组编码 基因预测的准确性,我们使用了de novo预测、同源预测、EST预测等多种途径进行编码基因预测,并对结果进行整合,以获得尽可能可靠的最终注释结果。

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