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宏基因组测序

发布医院：东健医疗门诊部
联系电话：1893719****

产品介绍

微生物是地球上已知种类最多、数量最大、分布最广的生物类群，仅原核微生物的总量大约就达4×1030-6×1030个。但是传统的分离培养方法限制了认识微生物世界的视野。据估计，自然环境中超过99%的微生物不能用传统的方法进行纯培养，因而也不能对它们开展依赖于纯培养的生物技术或基础方面的研究。为了克服传统纯培养技术的不足，充分挖掘此类未培养微生物所蕴涵的巨大潜能，研究者们发展了宏基因组学的研究方法。利用分子生物学的研究方法绕过纯培养技术来研究微生物的多样性及功能，提供了一种探知微生物多样性结构和功能基因组的免培养方法，是一条寻找新基因及其产物的新途径。

研究内容

宏基因组研究以环境中所有微生物基因组为研究对象，通过对环境样品中的全基因组DNA进行高通量测序，获得单个样品的饱和数据量，基于denovo组装进行微生物群落结构多样性，微生物群体基因组成及功能，特定环境相关的代谢通路等分析，从而进一步发掘和研究具有应用价值的基因及环境中微生物群落内部、微生物与环境间的相互关系。构建的环境微生物基因集，可为环境中微生物的研究、开发和利用提供基因资源库。

产品优势

性价比高：自主测序平台，成本可控；

测序准确性高：DNBSEQ平台滚环扩增构建DNB测序文库，PCR扩增错误累积较少，高保真序列信息；

Duplication率低：DNBSEQ平台Duplication率低，同样的数据量有效数据多出3%-17%；

无index hopping担忧：DNBSEQ平台无index hopping担忧，结果更可靠；

经验丰富：有丰富的宏基因组项目经验，特别是在人体微生物研究方面处于领先地位，已发表文章100+，其中CNS系列文章26篇。

样本需求量低：常规宏基因组建库建议样本量在500ng以上；对于样本获取困难的样本，也可以选择微量建库，样本量可低至几ng。

合作模式：有专门的meta大项目团队，已发表多篇高水平文章。提供切实可行的项目方案，兼顾商业合作、科研合作优势。

技术流程

质量合格的基因组 DNA 样品通过超声波高性能样品处理系统（Covaris）随机打断，经过片段选择后得到 300bp左右的片段。加上接头，进行cluster制备，最后利用Paired-End的方法对插入片段进行测序，得到的原始数据经过质控和数据过滤，宏基因组组装、基因预测、构建参考基因集，并进行后续的物种、基因、功能分析。

建库流程

1) 将检测合格的基因组DNA样品用物理方法随机打断成300bp-400bp的片段；

2) 对打断的DNA片段进行末端修复，在3’端连接A碱基；

3) DNA单链环化；

4) 去除未环化序列并进行纯化；

5) 对构建的文库进行质量检测；

6) Make DNB；

7) 将质量检测合格的文库上机测序。

信息分析内容

分析模块	分析条款
1. 项目概览	项目信息
2. 数据过滤	数据过滤统计
3. 组装	Denovo组装
4. 基因预测及基因集构建	基因预测及基因集构建
5. 基因分析	1）基因Venn图(2-5个样本或组别)
5. 基因分析	2）基因差异分析（分组≥2，每组样本数≥3）
6. 基因集功能注释	Eggnog、KEGG、CARD、COG、CAZy、Swiss-prot，NR等
7. 物种分析	1) 物种累积曲线图分析
	2) 物种组成分析
	3) 物种差异分析（分组≥2，每组样本数≥3）
	4) 差异物种丰度热图（分组≥2，每组样本数≥3）
8. 功能分析	1) 差异KO分析（分组≥2，每组样本数≥3）
	2) 差异KO丰度热图分析（分组≥2，每组样本数≥3）
	3) 差异pathway分析（分组≥2，每组样本数≥8）
9. 多样性分析	1）物种水平Alpha多样性分析
	2） KO水平Alpha多样性分析
	3）物种水平Beta多样性分析
	4） KO水平Beta多样性分析
10. 网络互作	1）基于属水平的network分析
11. 相似性分析	1） PCA分析
	2） PCoA分析
	3） NMDS分析
	4）基于距离热图分析（物种、KO）
12. 关联分析与模型预测（个性化）	1） CCA分析（需提供环境因子数据）
	2） PERMANOVA/Adonis置换多元方差分析（默认分组因素对样品差异的影响，如关注表型对样品差异的影响需提供表型信息）
	3）物种与表型Spearman相关系数分析（需提供表型信息）
	4） MaAsLin分析（需提供表型信息）
	5）随机森林--ROC曲线（分组=2，每组样本数≥30）
13. 定制化分析	可结合客户的需求，协商确定信息分析内容

推荐医生

叶酸代谢能力基因检测（女性）

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HPV基因检测（2+12项）

建库流程

1) 将检测合格的基因组DNA样品用物理方法随机打断成300bp-400bp的片段；

2) 对打断的DNA片段进行末端修复，在3’端连接A碱基；

3) DNA单链环化；

4) 去除未环化序列并进行纯化；

5) 对构建的文库进行质量检测；

6) Make DNB；

7) 将质量检测合格的文库上机测序。

信息分析内容

分析模块	分析条款
1. 项目概览	项目信息
2. 数据过滤	数据过滤统计
3. 组装	Denovo组装
4. 基因预测及基因集构建	基因预测及基因集构建
5. 基因分析	1）基因Venn图(2-5个样本或组别)
5. 基因分析	2）基因差异分析（分组≥2，每组样本数≥3）
6. 基因集功能注释	Eggnog、KEGG、CARD、COG、CAZy、Swiss-prot，NR等
7. 物种分析	1) 物种累积曲线图分析
	2) 物种组成分析
	3) 物种差异分析（分组≥2，每组样本数≥3）
	4) 差异物种丰度热图（分组≥2，每组样本数≥3）
8. 功能分析	1) 差异KO分析（分组≥2，每组样本数≥3）
	2) 差异KO丰度热图分析（分组≥2，每组样本数≥3）
	3) 差异pathway分析（分组≥2，每组样本数≥8）
9. 多样性分析	1）物种水平Alpha多样性分析
	2） KO水平Alpha多样性分析
	3）物种水平Beta多样性分析
	4） KO水平Beta多样性分析
10. 网络互作	1）基于属水平的network分析
11. 相似性分析	1） PCA分析
	2） PCoA分析
	3） NMDS分析
	4）基于距离热图分析（物种、KO）
12. 关联分析与模型预测（个性化）	1） CCA分析（需提供环境因子数据）
	2） PERMANOVA/Adonis置换多元方差分析（默认分组因素对样品差异的影响，如关注表型对样品差异的影响需提供表型信息）
	3）物种与表型Spearman相关系数分析（需提供表型信息）
	4） MaAsLin分析（需提供表型信息）
	5）随机森林--ROC曲线（分组=2，每组样本数≥30）
13. 定制化分析	可结合客户的需求，协商确定信息分析内容

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