lecture-20(宾夕法尼亚大学二代测序数据分析教程)

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二代测序数据分析

二代测序数据分析
1-PAM矩阵平均改变1%的氨基酸,能否说2PAM矩阵平均改变2%
用Blast在GenBank中查询序列 GAATTCCAATAGA,命中了什么数据库序列
S和t的长为l的比对,把该比对拆成两部分,一 个从列1到列k,另一个从列k+1到l。计分系统 的什么性质保证对任意的k整个比对的计分是 其部分比对计分的和
acg $ac a acg aac g $ac aca a cg$ acg $ aca caa c g$a 5cg$ a caa 6g$a c aac
X=L[0] i=0
LF[0]=6, L[6]=c i=6 二代测序数据分析
LF[6]=5, L[5]=a i=5
BW Tranform 重构
恢复原序列
aacg $acaacg aacg$ac acaacg$ 3acg$aca caacg$a 5cg$acaa 6g$acaac
caacg $acaacg 1aacg$ac acaaCg$ 3acg$aca caacg$a 5cg$acaa 6g$acaac
LF[5]=3, L[3]=a i=3
LF[3]=1, L[1]=c i=1
循环转换
0a c a a c g $ 1 caa c g$a 2 aac g $ac 3 acg $ aca 4 cg$ a caa 5 g$a c aac 6 $ac a acg
字典方式排序
6$acaacg 2aacg$ac 0acaacg$ 3acg$aca 1caacg$a 4cg$acaa 5g$acaac
二代测序数据分析
短片段Mapping
输入
一个参考基因组 大量(10-1000M)的25~100bp的reads
输出
成功map到参考基因组上的每一个位点信息 未成功map比例

二代测序的原理和应用

二代测序的原理和应用

二代测序的原理和应用引言近年来,随着生物信息学和基因组学的快速发展,二代测序技术已经成为了基因组学研究中最重要的工具之一。

本文将介绍二代测序的原理和广泛应用于基因组学研究中的多种方面。

二代测序技术的原理二代测序技术,也被称为高通量测序技术,是基因组学领域中的一种快速测序方法。

相比于传统的Sanger测序方法,二代测序技术具有更高的通量和更低的成本。

其原理大致分为以下几个步骤:1.DNA片段制备:首先,需要将待测序的DNA样品进行片段化处理。

这可以通过将DNA样品进行随机打断或使用特定的限制性酶进行切割来实现。

2.连接接头:接下来,将DNA片段的末端连接上适配器序列,这些适配器序列包含了用于扩增和测序的引物。

3.扩增:通过PCR等方法,将DNA片段进行扩增,以获得大量的DNA模板。

4.测序:使用高通量测序平台(如Illumina、Ion Torrent等)对DNA模板进行测序,通过读取生成的测序读取序列(sequence reads)。

5.数据处理与分析:将测序得到的序列读取进行质量控制、去除低质量测序读取、比对到参考基因组等步骤,最终得到测序结果。

二代测序技术的应用组装和注释基因组二代测序技术是组装和注释基因组的主要工具之一。

通过对DNA样品进行二代测序,可以获得大量的短序列读取,将这些读取序列进行比对和组装,可以得到目标生物体的基因组序列。

然后,对基因组进行注释,可以识别出其中的基因、非编码RNA以及其他重要的功能区域。

重测序和变异分析二代测序技术可以用于重测序和变异分析。

通过对同一基因组的不同个体或同一个体在不同时间点的DNA进行测序,可以比较不同个体或不同时间点的基因组,从而发现其中的突变、结构变异和功能变异等。

RNA测序和转录组学研究RNA测序(RNA-Seq)是通过对RNA样品进行测序,获得其转录本的信息。

RNA测序可以用于研究转录组的组成和调控。

通过对不同组织、不同时间点或不同条件下的RNA进行测序,可以发现差异表达基因、可变剪接、新的转录本等。

二代测序数据分析简介

二代测序数据分析简介

• The Solexa pipeline (i.e., the software delivered with the Illumina Genome Analyzer) earlier used
Quality
Encoding
• Sanger format can encode a Phred quality score from 0 to 93 using ASCII 33 to 126 • Illumina's newest version (1.8) of their pipeline CASAVA will directly produce fastq in Sanger format • Solexa/Illumina 1.0 format can encode a Solexa/Illumina quality score from -5 to 62 using ASCII 59 to 126 • Starting with Illumina 1.3 and before Illumina 1.8, the format encoded a Phred quality score from 0 to 62 using ASCII 64 to 126 • Starting in Illumina 1.5 and before Illumina 1.8, the Phred scores 0 to 2 have a slightly different meaning
二代测序数据分析简介
童春发 2013.12.23
主要内容
• • • • 重测序的原理及流程 数据结构与质量评估 SRA数据库及数据获取 Bowtie2、BWA和SAMtools软件使用
重测序的原理及流程

第二代测序技术ppt课件

第二代测序技术ppt课件
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
454 (GS-FLX)
▪ Roche:(2005,2007,2008)
▪ 原理:在DNA聚合酶、ATP硫酸化酶、荧光 素酶和双磷酸酶的作用下,将每一个dNTP的 聚合与一次化学发光信号的释放偶联起来, 通过检测化学发光信号的有无和强度,达到 实时检测DNA序列的目的。
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454 (GS-FLX)流程
▪ 包水的混合 物,每个独特的片断在自己的微反应器里、SOLiD双碱基编码原理及测序流程
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SOLiD流程
▪ 4、SOLiD双碱基编码原理及测序流程
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lecture-24(宾夕法尼亚大学二代测序数据分析教程)

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Older%but%exceedingly%useful%tools% Their%formats%are%somewhat%complicated% % Blast'is'designed'to'search'target'databases' Mummer'is'designed'to'align'genomes!'
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二代测序实验与测序原理

二代测序实验与测序原理

二代测序实验与测序原理二代测序(Next-Generation Sequencing,NGS)是指在DNA测序技术的基础上,发展出的新一代高通量测序技术。

相比于第一代测序技术,二代测序技术具有高效、经济、快速、便捷等特点,在基因组学、转录组学和表观遗传学等领域有着广泛的应用。

二代测序技术通过将DNA片段随机连接到DNA质粒、泡沫、或者矩阵等载体上,通过PCR扩增、桥式放大等方式来生成成百上千万份相同的DNA片段。

然后将这些片段通过高通量测序仪进行测序,通过检测每个片段上的荧光信号来确定碱基序列。

最后通过计算机算法整合测序结果,恢复出原始DNA或RNA的序列信息。

二代测序技术包括Illumina的MiSeq、HiSeq和NovaSeq系列、Ion Torrent的PGM和Proton系列等。

这些技术在仪器、试剂和分析软件方面不尽相同,但核心流程基本相同。

1.样品准备:从生物体中提取DNA或RNA,并进行纯化处理。

为了准确测序,样品的质量和浓度要符合实验要求。

3.片段扩增:将文库中的DNA或RNA片段通过聚合酶链式反应(PCR)扩增,使每个片段的复制数增加。

4.片段纯化:通过凝胶电泳或其他方法分离扩增片段,去除其他杂质。

5.测序:将扩增片段装载到测序仪的固相载体上,并进行流式细胞术或其他方法将片段定位在固相载体上的独立反应区域。

6.数据分析:通过计算机算法对测序仪输出的荧光信号进行处理和解析,得到每个反应区域的碱基序列。

二代测序技术有着独特的优势和应用价值。

首先,二代测序技术具有高通量的特点,能够在较短时间内测序大量样品。

其次,二代测序技术较为经济,使得大规模测序成为可能。

此外,二代测序技术还具有高度可靠性、准确性和灵敏度。

应用方面,二代测序技术已广泛应用于基因组学研究、功能基因组学研究、转录组学研究、表观遗传学研究、疾病基因组学研究等领域。

通过二代测序技术,科学家们能够对大规模的基因组或转录组进行全面测序,从而揭示出基因组和转录组的结构和功能。

第二代测序数据分析原理

第二代测序数据分析原理

第二代测序数据分析原理第二代测序技术是近年来迅速发展起来的高通量测序技术,能够产生大量的DNA序列数据。

与第一代测序技术相比,第二代测序技术具有更高的产量、更快的速度和更低的成本,成为当前基因组学研究和医学诊断的重要工具之一第二代测序数据分析原理是指对产生的高通量测序数据进行处理和解读的过程。

该过程涉及到数据的质控、序列比对、变异检测和功能注释等多个步骤,以获取对生物学问题回答所需的信息。

下面将详细介绍第二代测序数据分析的原理。

1.数据质控数据质控是第二代测序数据分析的第一步,其目的是剔除低质量的序列,保证后续分析得到的结果的准确性。

主要的质控步骤包括去除低质量碱基、去除接头序列和过滤冗余数据。

这些步骤可以通过使用不同的软件工具来实现,如Trimmomatic、FastQC等。

2.序列比对序列比对是将测序数据与参考基因组进行比对的过程。

参考基因组可以是已知的基因组序列,也可以是人工合成的探针序列。

序列比对主要采用两种方法:短序列比对和长序列比对。

短序列比对常用的算法有Bowtie、BWA等,长序列比对常用的算法有BLAST、GSNAP等。

3.变异检测变异检测是根据测序数据中的变异信息来鉴定样本中存在的单核苷酸多态性(SNP)、插入缺失(indel)等变异类型。

变异检测的过程主要包括变异鉴定、变异筛选和变异注释。

变异鉴定的方法包括泛素缺失、泛素纯化和下一代序列法。

变异筛选使用一系列的过滤条件来减少假阳性的产生,如频率过滤、质量过滤和功能过滤等。

变异注释是将检测到的变异与已有的数据库进行比对,以获取变异的生物学功能信息,如GEMINI、ANNOVAR等。

4.功能注释功能注释是将检测到的变异与基因、通路等功能元件进行关联,从而了解变异对生物学功能的影响。

功能注释的方法包括基因本体论(GO)、通路分析、蛋白质相互作用网络分析等。

这些方法可以帮助研究者理解变异的生物学意义以及变异在特定疾病中的作用机制。

综上所述,第二代测序数据分析原理包括数据质控、序列比对、变异检测和功能注释等多个步骤。

二代测序分析流程

二代测序分析流程

二代测序分析流程Next-generation sequencing (NGS) has revolutionized the field of genomics by allowing researchers to rapidly sequence large amounts of DNA and RNA. 二代测序(NGS)已经彻底改变了基因组学领域,使研究人员能够快速测序大量的DNA和RNA。

This technology has enabled the analysis of entire genomes, transcriptomes, and epigenomes, providing a wealth of data that can be used to study genetics, disease, and evolution. 这项技术使得对整个基因组、转录组和表观基因组的分析成为可能,为研究遗传学、疾病和进化提供了大量的数据。

One of the key challenges in NGS is the analysis of the data generated, which requires a complex and multi-step process to extract useful information. 二代测序面临的关键挑战之一是分析生成的数据,这需要复杂且多步骤的过程来提取有用的信息。

The NGS analysis pipeline typically involves several key steps, including quality control, read mapping, variant calling, and downstream analysis. 二代测序分析流程通常包括几个关键步骤,包括质量控制、读片段比对、变异检测和下游分析。

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• Put%together%EVERY'STEP'of%the%analysis%BEFORE%% op<mizing%any%of%the%intermediate%steps% • Try%to%imagine%what%the%end%result%needs%to%look%like% and%work%towards%that%goal% • Think%of%an%ar<st%drawing%portrait%!%it%is%a%successive% refinement%of%the%en<re%image%%
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Genome%Analysis%Toolkit%
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GATK%is%like%a%life&style%
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• No%two%humans%are%gene<cally%iden<cal%(not% even%monozygous%twins%that%start%out%as%such)% • About%30%new%varia<ons%per%genera<on.% • An%allele%is%one%of%two%or%more%forms%of%a%gene%or% a%gene<c%locus% • Both%alleles%are%the%same%!%homozygotes.%% • If%the%alleles%are%different%!heterozygotes.%
A%large%number%of%SNP%callers% have%been%published%
• Each%is%good%at%some%aspects%(well%publicized)%–% and%not%so%good%at%others%(less%publicized)% % • SNP%calling%is%seems%deceivingly%simple%–%why% can’t%we%just%enumerate%all%the%bases%at%a% posi<on?% • Greatest%challenge:%%misalignments%!%incorrect% SNP%calls%
First%X&Prize%challenge%(cancelled)%
Blog:%Blue'Collar'Bioinforma0cs'
8%%of%GATK%and%14%%of%samtools%SNP%calls%are%discordant!%
SNP%calling%checklist%
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