面向新一代基因测序数据的拼接算法综述_颜珂

2_重测序BSA分析项目结题报告

重测序BSA项目结题报告客户单位：____________________________________ 报告单位：____________ 联系人：____________________________________ 联系电话: ___________________________ 传真：___________________________ 报告日期：____________________________________ 项目负责人：__________ 审核人: __________________ 目录目录 (1) 1 项目概况 (1) 1.1 合同关键指标 (1)

1.2 项目基本信息 (1) 1.3 项目执行情况 (2) 1.4项目结果概述 (2) 2 项目流程 (3) 2.1 实验流程 (3) 2.2 信息分析流程 (3) 3 生物信息学分析 (5) 3.1 测序数据质控 (5) 3.1.1 原始数据介绍 (5) 3.1.2 碱基测序质量分布 (7) 3.1.3碱基类型分布 (9) 3.1.4 低质量数据过滤 (10) 3.1.5测序数据统计 (10) 3.2 与参考基因组比对统计 (11) 3.2.1 比对结果统计 (11) 3.2.2 插入片段分布统计 (11) 3.2.3 深度分布统计 (12) 3.3 SNP 检测与注释 (14) 331样品与参考基因组间SNP的检测 (14) 332样品之间SNP的检测 (17) 3.3.3 SNP结果注释 (19) 3.4 Small In Del 检测与注释 (22) 3.4.1 样品与参考基因组间Small InDel 的检测 (22) 3.4.2样品之间Small InDel 检测 (22) 343 Small In Del 的注释 (23) 3.5 关联分析 (26) 3.5.1高质量SNP筛选 (26) 3.5.2 SNP-index方法关联结果 (26) 3.5.3 ED方法关联结果 (28)

人类基因组重测序分析

6 首页科技服务医学检测科学与技术市场与支持加入我们关于我们提供领先的基因组学解决方案 Providing Advanced Genomic Solutions 诺禾致源人类疾病基因组重测序分析图3 Circos 图人类基因组重测序分析6项升级 Novo-Zhonghua Genomes 数据库注释一些位点的突变可能在千人基因组中或在欧美人群中属于低频突变，但是对于中国人群来说却是常见突变。诺禾致源自建中国人数据库 Novo-Zhonghua Genomes，数据库中的所有样本均来自正常中国人群。已有研究表明，与国际通用的多人种数据库相比，使用单一人种数据库进行疾病研究，可以有效减少假阳性现象。图2 真核生物基因的结构[6] 复杂疾病变异分类标准 DamLevel Variant Calling Variant Annotation Benign Likely Benign VUS Likely Pathogenic Custom knowledge Clinical Data Pathogenic Family Testing Published + in house data Population frequency Predictions: PolyPhen, SIFT, etc Amino acid conservation Published Disease Information Variant classification Candidate Variants Novo-Zhonghua Genomes 数据库注释复杂疾病突变位点有害性分类非编码区（Non-coding region）分析疾病基因组 CNV/SV 分析基于基因（Gene-based）的 Burden Analysis （复杂疾病散发样本）可视化的数据结果展示基于健康中国人群的千人测序数据，测序深度 > 30× 参考 ACMG 等，推出针对复杂疾病变异位点有害性的分类标准应用 ENCODE 数据库最新内容，并结合国际通用数据库、自建数复杂疾病突变位点有害性分类基于美国医学遗传学会 ACMG[2]与 Duzkale H[3]提出的变异分类标准，诺禾致源疾病基因组信息分析团队推出了一套针对复杂疾病变异位点有害性的分类标准 DamLevel（如下图所示）。DamLevel 将变异位点的有害性分为5个层级：Pathogenic、Likely Pathogenic、VUS(Variant of uncertain significance)、Likely Begnin、Begnin，更好地鉴定个体遗传变异与疾病的相关性。非编码区（Non-coding region）分析基因组非编码区变异可以引发多种疾病，包括心脏类疾病、糖尿病、癌症、肥胖症等[4,5]，但目前对非编码区突变的筛选和功能描述仍具挑战性。诺禾致源非编码区分析，应用 ENCODE 数据库最新内容对非编码区突变进行注释，通过国际通用数据库和自建的 Novo-Zhonghua Genomes 数据库进行频率筛选以及保守性过滤，精确定位非编码区中低频且保守的突变，筛选到与疾病相关的非编码区突变。疾病基因组 CNV/SV 分析 CNV/SV 与基因表达、表型、人类疾病发生发展都有着非常密切的关系[7,8]，诺禾致源疾病基因组信息分析团队研发了一整套 CNV/SV 筛选方法，包括有害性 CNV/SV 筛选和 de novo CNV/SV 分析（基于成三或成四家系）等。利用 DGV、DECIPHER、CNVD 等数据库对变异检出结果进行标记，从结果中进一步过滤掉良性 CNV/SV，经过一系列筛选后，准确鉴定个体 CNV/SV 遗传变异与疾病的相关性。图4 CNV 分布图表1 本次产品升级亮点图5 Burden 分析结果的热图展示 1 2 3 4 5 Novo-Zhonghua Genomes 数据库注释 Novo-Zhonghua Genomes 数据库是诺禾致源自建针对中国正常人群的数据库，助力中国人群基因组信息解析。复杂疾病突变位点有害性分类诺禾致源推出的复杂疾病变异位点有害性的分类标准（DamLevel），准确标识复杂疾病的致病性突变位点。非编码区（Non-coding region）分析应用 ENCODE 数据库最新内容对非编码区进行注释、筛选，精确定位非编码区中低频且保守的突变。疾病基因组 CNV/SV 分析完整的有害性 CNV/SV 筛选和 de novo CNV/SV 分析，准确鉴定个体 CNV/SV 遗传变异与疾病的相关性。基于基因（Gene-based）的 Burden Analysis 针对复杂疾病的研究，通过检测疾病状态与基因变异的相关性，寻找特定疾病（或性状）的易感基因。可视化的数据结果展示灵活易用的测序数据结果展示，使大量复杂数据的分析变得轻松而高效，提高数据可读性。 ? log 10 ( P ? value ) Mutations of Genes Prioritized by Burden Analysis CIR1 PIGP CTSE PRB2 CYP HDAC1 GRK6 PIGK MYL6B EHD2 0810 246 Mutations 4 3 2 1 基于基因（Gene-based）的 Burden Analysis 关联分析是研究复杂疾病的1个重要方法，其通过检测疾病状态与基因变异的相关性，寻找特定疾病（或性状）的易感基因。通常是在具有不同表型的2组个体（一般为患病者和正常对照者）中，基于遗传位点（或基因、单体型）的频率分布差异，间接反映该遗传位点（或基因）可能与疾病（或性状）存在关联性。 Burden Analysis（Gene-based）基于复杂疾病的 case 和 control 散发样本，通过 Fisher's exact test 以及 SKAT 统计方法分析得到候选基因，针对候选基因可以进行富集分析（KEGG 富集分析和 GO 富集分析）与蛋白网络互作分析。可视化的结果展示诺禾致源疾病基因组信息分析团队，会为客户提供不断更新的变异注释、项目特异性分析和灵活易用的“变异-基因-疾病”可视化结果，让科学研究更轻松。图6 疾病与基因关联性展示图产品名称升级亮点引领行业新标杆参考文献 [1] Nagasaki M, Yasuda J, Katsuoka F, et al. Rare variant discovery by deep whole-genome sequencing of 1,070 Japanese individuals.[J]. Nature Communications, 2015, 6. 阅读原文 >> [2] Richards S, Aziz N, Bale S, et al Standards and guidelines for the interpretation of sequence variants: a joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology[J]. Genetics in Medicine, 2015. 阅读原文 >> [3] Duzkale H, Shen J, McLaughlin H, et al. A systematic approach to assessing the clinical significance of genetic variants[J]. Clinical genetics, 2013, 84(5): 453-463. 阅读原文 >> [4] Yoshinari M, Akihiko M, Dongquan S, et al. A functional polymorphism in the 5' UTR of GDF5 is associated with susceptibility to osteoarthritis.[J]. Nature Genetics, 2007, 39(4):529-33. 阅读原文 >> [5] Kjong-Van L, Ting C. Exploring functional variant discovery in non-coding regions with SInBaD.[J]. Nucleic Acids Research, 2012, 41 (1):e7-e7. 阅读原文 >> [6] https://https://www.360docs.net/doc/be15691376.html,/wiki/Regulatory_sequence 阅读原文 >> [7] Sudmant P H, Rausch T, Gardner E J, et al. An integrated map of structural variation in 2,504 human genomes.[J]. Nature, 2015, 526 (7571):75-81. 阅读原文 >> [8] Birney E, Soranzo N. Human genomics: The end of the start for population sequencing.[J]. Nature, 2015, 526(7571):52-3. 阅读原文 >> 免费升级7-9月新签合同免费升级数据分析

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。实验流程：公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头，去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？

(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

全基因组重测序数据分析

全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。实验设计与样本（1）Case-Control 对照组设计；（2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）；初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。

高通量测序NGS数据分析中的质控

高通量测序错误总结一、生信分析部分 1）Q20/Q30 碱基质量分数与错误率是衡量测序质量的重要指标，质量值越高代表碱基被测错的概率越小。Q30代表碱基的正确判别率是99.9%，错误率为0.1%。同时我们也可以理解为1000个碱基里有1个碱基是错误的。Q20代表该位点碱基的正确判别率是99%，错误率为1%。对于整个数据来说，我们可以认为100个碱基里可能有一个是错误的, 在碱基质量模块报告的坐标图中，背景颜色沿y-轴将坐标图分为3个区：最上面的绿色是碱基质量很好的区，Q值在30以上。中间的橘色是碱基质量在一些分析中可以接受的区，Q值在20-30之间。最下面红色的是碱基质量很差的区。在一些生信分析中，比如以检查差异表达为目的的RNA-seq分析，一般要求碱基质量在Q在Q20以上就可以了。但以检查变异为目的的数据分析中，一般要求碱基质量要在Q30以上。一般来说，测序质量分数的分布有两个特点： 1.测序质量分数会随着测序循环的进行而降低。 2.有时每条序列前几个碱基的位置测序错误率较高，质量值相对较低。在图中这个例子里，左边的数据碱基质量很好，而右边的数据碱基质量就比较差，需要做剪切（trimming），根据生信分析的目的不同，要将质量低于Q20或者低于Q30的碱基剪切掉。 2）序列的平均质量这个是碱基序列平均质量报告图。横坐标为序列平均碱基质量值，纵坐标代表序列数量。通过序列的平均质量报告，我们可以查看是否存在整条序列所有的碱基质量都普遍过低的情况。一般来说，当绝大部分碱基序列的平均质量值的峰值大于30，可以判断序列质量较好。如这里左边的图，我们可以判断样品里没有显着数量的低质量序列。但如果曲线如右边的图所示，在质量较低的坐标位置出现另外一个或者多个峰，说明测序数据中有一部分序列质量较差，需要过滤掉。 3）GC含量分布这个是GC含量分布报告图。GC含量分布检查是检测每一条序列的GC含量。将样品序列的GC 含量和理论的GC含量分布图进行比较，用来检测样品数据是否有污染等问题。理论上，GC含量大致是正态分布，正态分布曲线的峰值对应基因组的GC含量。如果样品的GC含量分布图不是正态分布，如右图出现两个或者多个峰值，表明测序数据里可能有其他来源的DNA序列污染，或者有接头序列的二聚体污染。这种情况下，需要进一步确认这些污染序列的来源，然后将污染清除。 4）序列碱基含量

测序结果处理方法及聚类分析(DOC)

一、测得序列的拼接及处理 1、送样类型 a非克隆法（如PCR产物、PCR产物纯化回收等）由于此类型样品，两端的引物序列一般在测序的过程中会有缺失，很难找全引物序列，仅能找到部分引物序列，因此对于此类型样品的测序结果可以不做引物序列的查找，后续需要可再做引物序列的查找。 b克隆法（片段通过TA克隆或其他载体构建等）此类型样品，目的片段两端的引物可以很完整的保存在载体中，引物序列亦是测序片段，所以引物序列比较完整，可以找到引物的完整序列，因此可以通过查找引物序列而找到目的片段的起始位置。 2、测序方法观察峰值图可用软件“bioedit” a单向测通对于此种测序结果基本上单条序列不需要拼接，通过观察序列峰值图来初步判断序列结果的准确性，一般来说峰越尖越好，套峰越少越好。 b双向测通对于此种测序结果，除了要观察峰值图的好坏外，要得到完整的序列，还需要对双向序列进行拼接，利用DNASTAR中seqMan进行拼接，点击“NEW”、“add sequence”（一般为abi格式，选择双向测序结果）、“assemble”，“contig”，一般保存完整的片段长度即选择“All”，亦可保存其中的片段长度，保存格式一般选择“fas”格式以便在不同的编辑软件中使用。具体步骤如下图。

3、对测得的序列进行比对及聚类分析一般来讲，可以将所有需要进行比对的序列粘贴在一个记事本中，保存的格式最好为“fas”格式，，利用软件“MEGA”中“Align”打开所需序列，依据序列的特性进行选择如DNA或protein，然后添加所有需要进行比对的序列。

可根据序列的具体情况进行选择比对的方法，本教程选择“ClustalW”法。析，可保存为该软件格式，或其他格式。

序列拼接

序列拼接 * 为了保证测序结果的准确性，单基因短片段（700pd左右）测序一般应采用双向测序，然后将双向测序的结果拼接在一起，从而获得一致性序列。线粒体基因组测序和DNA长片段测序一般是通过分段测序来完成的，最后也需要将测出的短片段拼接成一条完整的序列。序列拼接可以在不同的软件中进行。一、使用“组装批处理文件byLHM.pg4”进行拼接 1. 在预定的位置建立一个文件夹“gap”，将需要使用的3个软件“组装批处理文件byLHM.pg4”、“V ector_primer4pMD18-T.vec_pri”、“pMD18-T_Vector.seq”拷贝到该文件夹下，再将需要拼接的测序文件拷贝到该文件夹下。 2. 双击运行“组装批处理文件byLHM.pg4”程序。 3. 在程序运行后出现的界面右侧点击“Add files”按钮，打开要拼接的序列文件。为了保证拼接后输出的是正向序列，最好先添加上游引物序列，然后添加下游引物序列，因为在一般情况下软件将添加的第一条序列默认为正向参照序列；有时由于测序效果等因素的影响，有时即使首先添加的是上游引物序列，但拼接后仍然会以测序效果明显更好的下游引物序列为正向参照序列，此时需要按照后面介绍的方法将上游引物序列转换为正向参照序列再输出一致性序列。 4. 点击界面上方第二行的“Configure Modules”，在弹出的窗口左边的任务栏中点击“[x] Sequencing vector Clip”，再点击右边的“Browse”按钮，通过弹出的窗口打开“Vector_primer4pMD18-T.vec_pri”程序；点击左边任务栏中的“[] Cloning Vector Clip”，再点击右边的“Browse”按钮，通过弹出的窗口打开“pMD18-T_Vector.seq”程序；点击左下角的“Run”按钮，即开始数据处理，处理结果将自动保存到“gap”文件夹中。 5. 在“gap”文件夹中双击“AssMit_tmp.o.aux”文件，将鼠标移到弹出的“Contig Selector” 窗口中的直线上，点击右键，选择“Edit Contig”，即弹出“Contig Editor”窗口，点击最右边的“setting”按钮，在下拉菜单中选择“By background colour”，即可显示比对结果的有差异碱基；双击某一序列，即可显示该序列的测序峰图，以检查核对该位点碱基的测序情况。 * 注：执行此操作时一定要检查正向序列是否为上游引物序列；如果不是，则需要将上游引物序列转换成正向序列后再执行下面的“输出及保存序列”操作；具体的操作步骤是：点击“GAPv4.10 AssMit_tmp.o”窗口中的“Edit”菜单，在下拉菜单中选择“Complement a contig”命令，在弹出来的“Complement contig”小窗口中检查确认“Contig identifier” 框中的序列为上游引物序列，然后点击“OK”即将完成序列转换。 6. 点击“GAPv4.10 AssMit_tmp.o”窗口中的“File”菜单，在下拉菜单中选择“Save consensus”可保存一致序列，nomors------ok ,序列即保存在刚刚使用过的那个文件夹中，然后把文件名改成用“*.txt”形式，以便保存的文件成为文本文件，若忘记在文件名后加“.txt”，则保存完毕后可将文件的扩展名改成“.txt”；只有拼接好的一致序列才可用于后面的序列分析。 7.然后把在ncbi里查到的相近种的序列放到一起，也可以直接放到刚才那个cons.txt文本文档中，然后打开clustalx.exe进行序列比对，file------load sequence ------G盘-----004文件夹-----cons.txt-----aligenment-----do complete aligenment,这时如果发现两条序列的保守区域很不对，极可能是刚刚测得这个种的序列反了，需要用Bioedit把它正过来， 8.在程序里打开已经安装好的Bioedit,例如找file---------open----G盘---004----cons.txt,打开，选sequence--------下拉菜单中找Nuclic acid，在菜单中找reverse complement，点击它然后在另一对话框中例如G:/004/CONS.TXT中点击保存save Aligenment. 这样序列即

高通量基因组测序中测序深度,覆盖度

高通量基因组测序中，什么是测序深度和覆盖度？ 1G=1024M 测序深度是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。(测序深度=总数据量20M/基因组大小2M=10X) 覆盖度是指测序获得的序列占整个基因组的比例。由于基因组中的高GC、重复序列等复杂结构的存在，测序最终拼接组装获得的序列往往无法覆盖有所的区域，这部分没有获得的区域就称为Gap。例如一个细菌基因组测序，覆盖度是98%，那么还有2%的序列区域是没有通过测序获得的。 1、全基因组重测序是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因序的个体，通过序列比对，可以找到大量的单核苷酸多态性位点(SNP)，插入缺失位点(InDel，Insertion/Deletion)、结构变异位点(SV，技术路线提取基因组DNA，利用Covaris进行随机打断，电泳回收所需长度的DNA片段(0.2~5Kb)，加上接头, 进行cluster制备(Solexa)或E-PCR (SOLiD)，最后利用Paired-End(Solexa)或者Mate-Pair(SOLiD)的方法对插入片段进行重测序。图1-1，以SOLiD为例，说明整个实验方案。

也称目标外显子组捕获，是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA 捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。是一种选择基因组的编码序列的高效策略，外显子测序相对于基因组重测序成本较低，对研究已知基因的SNP、Indel 等具有较大的优势。外显子(expressed region)是真核生物基因的一部分，它在剪接(Splicing)后仍会被保存下来，并可在蛋白质生物合成过程中被表达为蛋白质。外显子是最后出现在成熟RNA中的基因序列，又称表达序列。既存在于最初的转录产物中，也存在于成熟的RNA分子中的核苷酸序列。在人类基因中大约有180,000外显子，占人类基因组的1%，约30MB。

利用SeqMan进行序列拼接

利用SeqMan进行序列拼接 Step1:打开Seqman软件 Step2:加入你要拼接的序列点击Add sequences 查找并选中要拼接的序列（可按住control键进行多选）点击Add按钮填加选择的序列填加完后点击done 注：最好用测序的图谱尽量不要直接用测序得到的序列 Step3:去除末端序列主要是去除序列末端测序质量差或是载体序列有两种方法可以用来去除这类末端序列其一：利用Seqman自带的去除工具自动去除（利用Trim ends按钮进行）其二：手工去除个人感觉手工去除方法最有效，因此下边我们以后工去除为例进行演示手工去除侧翼序列双击要去除侧翼序列的目标序列将鼠标放到测序图谱左边的一个黑色的竖线上，此时鼠标会变成一个有两个箭头的水平线按住左键拖动黑竖线，那么你就会发现侧翼序列的颜色变浅，这部分变浅的序列则就被去除，不再参加后面的拼接

此步请将测序不准确或认为是载体的序列用这种方法去除。测序准确的峰形图峰形规则，一般在序列的中部，如下图所示测序不准确的峰形图峰形较乱，很难判断是哪个碱基，一般位于序列两端，如下图所示

Step4:进行序列拼接点击Assemble按钮在新出现窗口处点击拼接好的contig1 在出现的Alignment of contig1 窗口中点击左三角显示序列的测序图谱点击菜单contig->strategy view可以观察序列拼接的宏观图 Step5:查找拼接错误 find conflict 点击菜单Edit 点击Find Previous或Find Next查找接接中出现的错误还可以通过Seqman左下角的快捷按钮查找错误的拼接

RNA-Seq 测序数据分析服务流程 (试运行)

北京大学生科院/CLS生物信息平台 RNA-Seq测序数据分析服务流程（试运行） 2015.3 平台联系人：李程（lch3000@https://www.360docs.net/doc/be15691376.html,）文档撰写：张超

Table of Contents 1. 测序质量评估 (3) 1.1 测序数据过滤 (3) 1.2 质量值分布 (3) 1.3 GC含量分布 (4) 2. 参考序列比对 (4) 3. 基因表达水平 (6) 3.1 基因表达水平定量 (6) 3.2 基因表达水平分步 (6) 3.3 生物学重复相关性分析 (6) 3.4 样本间层次聚类及PCA分析 (7) 4. 差异基因分析 (7) 4.1 基因表达标准化 (7) 4.2 差异基因列表 (8) 4.3 差异基因可视化 (8) 4.4 差异基因聚类 (9) 5. 差异表达基因功能分析 (10) 5.1 GO富集分析 (10) 5.2 信号通路富集分析 (10) 5.3 癌基因功能注释 (11) 6.基因结构差异分析 (11) 6.1 可变剪切分析 (11) 7. SNP分析 (12) 7.1 SNP检测 (12) 7.2 SNP 筛选 (12) 7.3 GO/KEGG富集 (12)

1. 测序质量评估通过测序的数据进行进行质控，保证数据质量适合下游分析。这里我们使用fastqc和RNA-SeQC来对数据进行质量评定。 1.1 测序数据过滤测序得到的原始下机数据往往有许多问题，不能直接使用，通常会经过以下过滤，尽量保证测序数据的质量。 a.去除带测序接头的测序序列（reads）； b.去除低质量的reads 1.2 质量值分布按照现有的测序技术（illumina平台）单碱基的错误率应控制在1%以下,即质量值在20以上。横坐标为reads的碱基位置，纵坐标为单碱基质量值质量值与错误率的关系：Q =-10log10(e)；其中Q phred为测序碱基质量值，e为测 phred 序错误率。

靶向测序

DNA靶向测序靶向测序（Target region sequencing），也称目标区域测序，是利用PCR或探针杂交的方法对感兴趣的基因组区域进行捕获和富集并进行高通量测序的一种技术手段，它能针对目的基因组区域进行遗传变异位点检测，获得指定目标区域的变异信息。与传统的一代测序、全基因组测序以及全外显子测序相比，目标区域测序能够获得更深的覆盖度和更高的数据准确性，提高了对目标区域的检测效率。同时缩短了研究周期、降低了测序成本，适合对大量样本进行研究，有助于发现和验证疾病相关的候选基因或相关位点，在临床诊断和药物开发方面有着巨大的应用潜力。技术参数样品准备测序策略测序深度周期 10~100ng DNA 300bp DNA文库 HiSeq PE150测序 500~1000X 30个工作日建库方法技术流程技术特征（1）高度灵活：定制引物，可检测基因组中任何感兴趣的区域；

（2）微量建库：建库起始量低至10ng；（3）超高测序深度：500~1000X；（4）超低检出限：0. 1%；（5）经济高效：适合大样本量的分析。部分结果展示融合基因Circos图Transfic预测驱动基因统计案例解析靶向测序发现神经发育紊乱相关基因破坏性的基因突变可引起神经发育紊乱（neurodevelopmental-disorder ，NDDs）,但与之相关的致病基因仍未能确定。这项研究中，作者对11730例神经发育紊乱（包括自闭症、智力缺陷、智力发育迟缓）病例的208个NDD风险基因的编码和拼接区域进行了靶向测序，并与2867例正常对照样本对比，鉴定出91个相关基因，其中包括38个新发现的、存在大量新发突变或个别突变的NDD基因。孤独症（Autism Spectrum Disorder ，ASD）和智力障碍（Intellectual Disabilities，ID）都与基因突变相关，在这里作者发现有25个基因与与孤独症的关联比智力障碍更密切，并据此绘制了IQ>100的高智商孤独症相关的网络。

深度测序数据分析部分

1基因数据库的建立 1.1建立病原体数据库肺炎的发生是有很多原因所致。病因可分为以下几类：①细菌性肺炎，可分为肺炎链球菌肺炎、金黄色葡萄球菌、甲型溶血性莲球菌、肺炎克雷白杆菌、流感嗜血杆菌、铜绿假单胞菌肺炎等。②非典型病原体所致肺炎，如军团菌、支原体和衣原体等。③病毒性肺炎，如冠状病毒、腺病毒、呼吸道合胞病毒、流感病毒、麻疹病毒、巨细胞病毒、单纯疱疹病毒等。④真菌性肺炎，如白色念珠菌、曲霉、放线菌等。⑤其他病原体所致肺炎，如立克次体（如Q热立克次体）、弓形虫（如鼠弓形虫）、原虫（如卡氏肺囊虫）、寄生虫（如肺包虫、肺吸虫、肺血吸虫）等。⑥理化因系所致的肺炎如放射性损伤引起的放射性肺炎，胃酸吸入引起的化学性肺炎，对吸入或内源性脂类物质产生炎症反应的类脂性肺炎等。凡是能引起肝脏损害、出现肝功能异常的肝脏炎症性疾病，称之为肝炎。它是一类严重危害人体健康的疾病。我们常说的肝炎，主要是指病毒性肝炎。据近几年科学研究，因其致病病原体的不同而有甲型肝炎、乙型肝炎、丙型肝炎、丁型肝炎、戊型肝炎、己型肝炎、庚型肝炎等。另外，因大量、长期饮酒引起的肝炎，叫做酒精性肝炎；对肝脏有损害的药物引起的叫做药物性肝炎；还有由于机体免疫功能紊乱引起的叫做自身免疫反应性肝炎。本项目不考虑由理化原因引起的肺炎和肝炎疾病，因此，只需建立目前已知的所有肺炎和肝炎致病基因的数据库。 1.2建立人体常见的微生物基因组数据库人体有四个大的细菌储存库，即皮肤、口腔、结肠、泌尿生殖道。种类繁多，多与人类能和平共处，少数是条件致病菌。论个难以数计，论重量，据估计每个活的个体可达3-4公斤。人类体表和肠道是无数微生物的居所。Elizabeth Costello及其同僚对多达27个身体部位的微生物进行了调查，其中包括肠道、口腔、耳朵、鼻子以及多达18个区域的皮肤表面。研究人员还发现，某些皮肤部位，如食指或膝盖的背侧常常比肠道或口腔能容留更为多元的微生物。他们的数据所强调的事实是，我们身体的个体化的微生物随着时间的推移仍然保持着相对的稳定，而且它们展现了在我们身体各个位置生长的可预测的模式。人体微生物基因组计划又称第二人类基因组计划，已由美国国立卫生研究院资助，于2007年开始启动。研究人体微生物对于疾病的预防和治疗有重大意义。 1.3人体全基因组数据库人类基因组计划于20世纪80年代提出的，由国际合作组织包括有美、英、日、中、德、法等国参加进行了人体基因作图，测定人体23对染色体由3×109

新一代测序技术组装拼接软件velvet使用简介

新一代测序技术组装拼接软件velvet使用简介目前用于新一代的测序的主要仪器有Illumina/Solexa的Genome Analyzer、ABI的Solid和Roche的454，它们都能高通量的测序，产生大量的测序结果，接下来就要对序列进行拼接，用于拼接的软件也有很多，比如velvet、soap、abyss、maq等，454的还有专门的newbler。平时用velvet比较多，就简单介绍一下。 velvet对短序列的拼接效果比较好，所以多用于对Illumina等产生的短序列片段进行组装拼接。下面以Illumina的GAII产生的结果为例进行说明。一、单端测序单端测序可以直接对fastq格式的原始文件进行处理，首先是用velveth 命令建立hash表子集输入./velveth会出来使用帮助： Usage: ./velveth directory hash_length {[-file_format][-read_type] filename} [options] directory : directory name for output files hash_length : odd integer (if even, it will be decremented) <= 75 (if above, will be reduced) filename : path to sequence file or – for standard input File format options: -fasta -fastq -fasta.gz -fastq.gz -eland

重测序分析简介

重测序参考手册

目录目录 (1) 1. 重测序简介 (3) 2. 重测序实验方法 (3) 基因组DNA抽提 (3) 基因组DNA样品建库 (3) 上机前定量 (4) 3. 重测序分析内容 (4) 重测序分析流程 (5) 重测序分析内容 (5) 4. 重测序重要技术参数 (6) 5. 重测序分析内容解释 (6) 6. 重测序分析内容示例 (6) SNP、INDEL的样本差异分析 (12) 7. 成功分析案例/或已发表论文 (14) 8. 概念及常用工具链接 (14)

1. 重测序简介全基因组重测序是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因组测序，并在此基础上对个体或群体进行差异性分析。全基因组重测序的个体，通过序列比对，可以找到大量的单核苷酸多态性位点（SNP），插入缺失位点（InDel，Insertion/Deletion）、结构变异位点（SV，Structure Variation）位点。众信可以协助客户，通过生物信息手段，分析不同个体基因组间的结构差异，同时完成注释。 2. 重测序实验方法提取基因组DNA，利用Covaris进行随机打断，电泳回收所需长度的DNA片段（0.2~5Kb），加上接头, 进行cluster制备（Solexa）或E-PCR （SOLiD），最后利用Paired-End或者Mate-Pair的方法对插入片段进行重测序。实验步骤主要包括以下几点：基因组DNA抽提不同生物（植物、动物、微生物）的基因组DNA的提取方法有所不同; 不同种类或同一种类的不同组织因其细胞结构及所含的成分不同，分离方法也有差异。在提取某种特殊组织的DNA时必须参照文献和经验建立相应的提取方法, 以获得可用的DNA大分子。尤其是组织中的多糖和酶类物质对随后的酶切、PCR反应等有较强的抑制作用,因此用富含这类物质的材料提取基因组DNA时, 应考虑除去多糖和酚类物质。基因组DNA样品建库这是样品准备过程中最主要的环节，也就是真正意义上的建库（通常我们所说的建库包括整个样品准备的过程）。样品片段化（Covaris） Covaris利用超声波剪切DNA，并将传统超声波法可控制化、精确化。DNA可以在小体积中被剪切，减少了因为蒸发带来的样品损耗，并且被剪切的DNA片段大小之间的偏差较小。Covaris剪切的片段大小较小，并且片段大小范围较传统超声波法窄。选择合适的打断参数条件，使最后打断的DNA片段大小集中在300-500bp范围内。末端修复使用Covaris剪切的DNA片段都会形成一些杂合的末端，其中包括了3’ 端悬垂结构、

DNA测序结果中常见的几个问题

1 、为什么开始一段序列的信号很杂乱，几乎难以辨别? 这主要是因为残存的染料单体造成的干扰峰所致，该干扰峰和正常序列峰重叠在一起；另外，测序电泳开始阶段电压有一个稳定期，所以经常有20-50 bp 的紧接着引物的片段读不清楚，有时甚至更长。 2 、为什么在序列的末端容易产生N 值，峰图较杂? 由于测序反应的信号是逐渐减弱的，所以序列末端的信号会很弱，峰图自然就会杂乱，加上测序胶的分辨率问题，如果碱基分不开，就会产生N 值，正常情况下ABI377测序仪能正确读出500个碱基的有效序列。 3 、测序结果怎么找不到我的引物序列? 如果找不到测序所用的引物序列。这是正常的，因为引物本身是不被标记的，所以在测序报告中是找不到的；如果找不到克隆片段中的扩增引物，可能是您克隆的酶切位点距离您的测序引物太近，开始一段序列很杂，几乎难以辨别，有可能看不清或看不到扩增引物；另外插入片段的插入方向如果是反的，此时需找引物的互补序列。 4 、测序结果怎么看不到我克隆的酶切位点? 可能的原因同上，您克隆的酶切位点距离您的测序引物太近，开始一段序列很杂，几乎难以辨别，有可能看不清或看不到酶切位点。通常我们会尽量选择距离酶切位点远点的引物，当然，若是样品出现意外原因，如空载、载体自连等，克隆的酶切位点也是看不到的。 5 、你测出的结果与我预想的不一致，给我的结果与我需要的序列有差距，这是怎么回事? 首先，我们会核实给您的测序结果是否对应您的样品编号，如果对应的是您的样品，由于不知您的实验背景，测得的序列是否与您预想的结果一致我们无法判断，我们能做到的是检查发送给您的测序结果和您提供来的样品是否一致。 6 、序列图为什么会有背景噪音(杂带)?是否会影响测序结果? 序列图的背景杂带是由荧光染料引起，如果太强会影响测序结果，要看信噪比，我们给的结果信噪比大都在98%以上。 7 、测序结果为什么与标准序列有差别？原因可能有：样品个体之间的差别、测序准确率的问题，自动测序仪分析序列的准确并非100%，建议至少测一次双向，通过双向测序可以最大限度减少测序的错误。当然尽管我们有时做了最大努力，但还是保证不了和文献序列完全一致，但我们测序报告是客户样品序列的真实结果。 8 、PCR 产物测序与克隆后测序序列为什么有差别? PCR 产物克隆到载体中进行测序，有两个方面可能序列有变化：首先，PCR 扩增过程中可能产生错配。将片段克隆到载体中也有可能发生突变；其次，测序的准确率并非100%。 9 、有杂合位点，但你们的报告上看不到杂合的信号！如果在您认为应该出现杂合信号的位置上只出现单一的信号，那么可能是您样品突变的模板与正常的模板的比例没达到可以测出的浓度。测序反应的信号强度直接与模板的量有关，如果突变的模板所占的比例很低，仪器会自动将它作为背景信号了，很难检测出来。只有当测序反应体系中正常的和突变的模板量比较接近时，才能较可靠地检测到突变体的存在。其次，在同一位置，不同碱基的信号强度一般是不一样的，这样即使突变的模板所占的比例较高时，也不一定能准确检测到突变的存在，因为，测序仪是主要用来测序正常的碱基序列的，软件分析结果时，会尽量提高主峰而将背景信号尽量压低，以得到尽可能好的结果。尊重结果，我们是不会人为将出现单一的信号修改为杂合位点的。 10 、DNA测序样品用TE 溶液溶解好不好? 由于EDTA是Taq 聚合酶的一种潜在的抑制物, DNA的测序反应也是Taq 酶的聚合反应，需要一个最佳的酶反应条件,因此DNA测序样品溶解时，最好用灭菌水溶解。