重测序结题报告
转录组测序结题报告
转录组测序结题报告转录组测序结题报告篇一：转录组测序问题集锦转录组测序问题集锦转录组是某个物种或者特定细胞类型产生的所有转录本的集合，转录组测序(RNA-seq) 是最近发展起来的利用深度测序技术进行转录分析的方法,可以对全转录组进行系统的研究。
Roche GS FLX Titanium 、Illumina Solexa GA IIx和AB SOLID 4均可以对转录组进行测序，Roche GS FLX Titanium与Illumina Solexa GA IIx和AB SOLID 4相比，拥有更长的读长和较小的数据量，适用于表达量较高基因的RNA全长测序。
但是对低表达丰度的基因，可能需要多次测序才能得到足够的数据，成本比较高，而Illumina Solexa GA IIx和AB SOLID 4数据读取量大，能够得到较高的覆盖率，可以较好的降低成本。
若是位置基因组序列的物种，则Roche GS FLX Titanium测序更有优势，其较长的读长便于拼接，获得更好的转录本数据。
转录组测序可以供研究者在转录本结构研究（基因边界鉴定、可变剪切研究等），转录本变异研究（如基因融合、编码区SNP研究），非编码区域功能研究（Non-coding RNA研究、miRNA前体研究等），基因表达水平研究以及全新转录本发现等方面进行深入研究。
研究转录组的方法有哪些？目前研究转录组的方法主要三种，基于杂交技术的cDNA 芯片和寡聚核苷酸芯片，基于sanger测序法的SAGE (serial analysis of gene expression)、LongSAGE和MPSS(massively parallel signature sequencing)，基于第二代测序技术的转录组测序，又称为RNA-Seq。
转录组测序比其他研究方法有哪些优势?（1）可以直接测定每个转录本片段序列、单核苷酸分辨率的准确度，同时不存在传统微阵列杂交的荧光模拟信号带来的交叉反应和背景噪音问题；（2）灵敏度高，可以检测细胞中少至几个拷贝的稀有转录本；（3）可以对任意物种进行全基因组分析，无需预先设计特异性探针，因此无需了解物种基因信息，能够直接对任何物种进行转录组分析，同时能够检测未知基因，发现新的转录本，并准确地识别可变剪切位点及cSNP，UTR区域。
转录组测序结题报告
转录组测序结题报告1．mRNA纯化：抽提得到的总RNA首先利用10U的DNaseI（Ambion，美国）在37℃消化1小时；然后利用Micropoly(A)PuristTM mRNA purification kit（Ambion，美国），进行mRNA纯化：把RNA稀释到250μl的体积，按照Kit的操作步骤（Cat.No:1919）进行；最后得到的mRNA用100μl预热的THE缓冲液洗脱，利用NanoDrop 进行定量。
2．cDNA合成：cDNA合成是在Ng等2005年发表的方法基础上改进而成（文献1，图1）。
第一链cDNA合成利用GsuI-oligo dT作为反转录引物，10μg的mRNA作为模板，用1000 单位的Superscript II reverse transcriptase (Invitrogen，美国)在42℃作用1小时完成；随后利用NaIO4（Sigma，美国）氧化mRNA的5’帽子结构，并连接生物素；通过Dynal M280磁珠（Invitrogen，美国）筛选连接了生物素的mRNA/cDNA，并通过碱裂解释放第一链cDNA；然后通过DNA ligase（TaKaRa，日本）在第一链cDNA的5’末端加上接头，然后通过Ex Taq polymerase (TaKaRa，日本)合成第二链cDNA。
最后通过GsuI酶切去除polyA和5’端接头。
图1. 全长cDNA合成示意图3．cDNA测序：合成的cDNA利用超声仪（Fisher）打断到300-500bp的范围，利用Ampure beads（Agencourt，美国）进行纯化。
随后纯化的cDNA利用TruSeq TM DNA XXmple Prep Kit – Set A (illumina，美国)制备文库，并利用TruSeq PE Cluster Kit (illumina，美国)进行扩增。
最后在illumina机器上进行测序反应。
重测序结题报告doc
重测序结题报告篇一：结题报告书定稿广东省中小学心理健康教育“十五”规划立项课题结题报告书课题名称：学科教学策略与心理健康素质的培养课题编号： YXYYXX055研究工作起止时间： XX年9月-XX年9月所在学校：湛江师范学院附属中学课题负责人（签字）：填报日期：广东省中小学心理健康教育指导中心制二00五年九月填表说明1、本报告书填写内容必须实事求是，表达准确，字迹清晰。
2、填入报告书中的各项内容或数据，必须是广东省中小学心理健康教育“十五”规划立项课题立项期间所取得的结果。
3、“课题名称”、“项目编号”应与资助原申请书和立项书相一致。
4、本报告书应于课题完成后，连同主要论文、专著、成果鉴定材料、以及获奖的研究成果、奖状、证书等有关材料（复印件）一式两份送交广东省中小学心理健康教育指导中心。
课题原定的研究工作计划课题实际完成情况篇二：结题报告书国家级大学生创新创业训练计划项目结题报告书项目名称：仿生鱼尾摆动海流发电装置研究项目负责人：所在学院（部）：物理学院联系方式： 188********E—mail: 指导教师：起止年月： XX年6月——XX年6月填表日期：XX年5月24日东北师范大学制二〇一五年五月一、基本情况二、项目执行情况简介三、研究总结报告篇三：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。
全基因组重测序大数据分析报告
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。
测序测试报告模板
测序测试报告模板1. 引言本报告旨在对进行的测序测试的结果进行详细描述和分析。
测序测试是一种重要的实验技术，它通过测量DNA或RNA样本中的核酸序列来研究基因组的组成和变异。
测序测试可以应用于很多领域，包括基因研究、遗传疾病诊断等。
本报告的目的是记录测序测试的过程和结果，并提供相关的分析和结论。
2. 测序测试方法本次测序测试采用了高通量测序技术（例如Illumina HiSeq X Ten平台），该平台具有高准确性和高通量的特点，可以同时测序多个样本。
测序测试的步骤包括样本准备、DNA或RNA提取、文库建立、测序运行和数据分析等。
2.1 样本准备样本准备是测序测试的关键步骤之一。
本次测试使用了XX个样本，其中包括正常对照样本和疾病患者样本。
样本的收集和处理需要严格遵循实验室的规范和标准操作程序。
2.2 DNA或RNA提取DNA或RNA提取是测序测试的前期准备工作。
本次测试使用了商业化的提取试剂盒进行提取，操作步骤按照生产商提供的说明进行。
提取得到的DNA或RNA需要进行质量检测和定量，以确保提取质量符合要求。
2.3 文库建立文库建立是测序测试的核心步骤之一。
在文库建立过程中，需要将DNA或RNA样本进行片段化、连接接头序列、PCR扩增等步骤，最终得到可测序的文库。
本次测试使用了商业化的文库建立试剂盒进行操作。
2.4 测序运行测序运行是测序测试的关键步骤之一。
在本次测试中，我们使用了Illumina HiSeq X Ten平台进行测序，该平台采用Illumina公司的测序技术，能够高效地进行大规模的测序运行。
测序运行的结果将以FASTQ格式的文件输出。
2.5 数据分析数据分析是测序测试的重要环节。
在本次测试中，我们将使用基因组学数据分析软件（例如BWA、GATK等）对测序数据进行比对、变异检测、拼接和注释等处理。
数据分析的结果将得到测序样本的基因组组成和变异信息。
3. 测序测试结果本次测序测试共得到XX个样本的测序结果，每个样本的测序数据量为XXGB （Gigabyte）。
测序分析工作总结
测序分析工作总结
测序分析是生物学和生物技术领域中的重要工作之一，它可以帮助科学家们深
入了解基因组的结构和功能。
在过去的几十年里，随着测序技术的不断发展和进步，测序分析工作也变得越来越重要。
在这篇文章中，我们将对测序分析工作进行总结，并探讨其在生物学研究和医学领域中的应用。
首先，测序分析工作通常包括以下几个步骤，样本准备、DNA或RNA提取、
测序仪器操作、数据处理和分析。
在样本准备阶段，科学家们需要确保样本的纯度和完整性，以确保后续的测序工作可以顺利进行。
接下来是DNA或RNA的提取，这一步骤需要使用特定的试剂盒和仪器来提取样本中的核酸。
然后是测序仪器操作，这一步骤需要高度的技术和操作技巧，以确保测序数据的准确性和可靠性。
最后是数据处理和分析，这一步骤需要使用各种生物信息学工具和软件来处理和分析测序数据，以获得有意义的结果。
测序分析工作在生物学研究中有着广泛的应用。
通过测序分析，科学家们可以
研究基因组的结构和功能，探索基因与表型之间的关系，发现新的基因和调控元件，揭示疾病的发病机制等。
此外，测序分析还可以帮助科学家们进行物种鉴定和进化研究，推动生物多样性保护和利用。
在医学领域中，测序分析可以帮助医生们进行个体化治疗，预测患者的疾病风险，指导药物研发等。
总之，测序分析工作是生物学和生物技术领域中不可或缺的一部分，它为我们
提供了深入了解基因组的机会，推动了生物学和医学领域的发展。
随着测序技术的不断进步，相信测序分析工作将会在未来发挥更加重要的作用。
测序分析工作总结
测序分析工作总结测序分析是生物学领域中非常重要的工作，它可以帮助科学家们研究基因组结构、基因表达和遗传变异等多个方面。
在过去的几十年里，随着测序技术的不断发展和进步，测序分析工作也变得越来越复杂和精密。
在这篇文章中，我们将总结测序分析工作的一些关键步骤和技术，以及我们在实际工作中的一些经验和教训。
首先，测序分析的第一步是样本准备和DNA/RNA提取。
这个步骤非常关键，因为样本的质量和纯度直接影响后续的测序结果。
在这个阶段，我们需要仔细选择合适的样本，并使用合适的提取方法来获取高质量的DNA或RNA。
接下来，就是测序样本的建库和测序。
建库是指将DNA或RNA样本转化为测序文库，而测序则是利用不同的测序技术来获取样本的序列信息。
在这个阶段，我们需要选择合适的建库方法和测序平台，以及合适的测序深度和覆盖度，来确保我们可以获取足够的序列信息来进行后续的分析。
然后，就是测序数据的质控和预处理。
测序数据往往会包含一定程度的噪音和错误，因此在进行后续分析之前，我们需要对数据进行质控和预处理，包括去除低质量序列、去除接头序列、校正测序错误等。
最后，就是测序数据的分析和解释。
这个阶段包括基因组组装、基因表达分析、变异检测等多个方面。
在进行这些分析时，我们需要结合生物信息学工具和数据库，来对数据进行综合分析和解释。
在实际工作中，我们还需要注意一些细节和技巧。
比如，合理安排测序实验的质控样品和阳性对照样品，可以帮助我们及时发现实验中可能出现的问题；另外，合理选择合作伙伴和合作机构，也可以帮助我们获得更好的实验数据和结果。
总的来说，测序分析工作是一项非常复杂和精密的工作，需要我们在每个步骤都非常细心和严谨。
希望通过我们的总结和经验，可以帮助更多的科学家们在测序分析工作中取得更好的结果。
重测序结题报告
重测序结题报告1. 引言重测序是对DNA或RNA序列进行高通量测序的过程。
通过重测序，我们可以获取组织或个体的基因组或转录组信息，并对基因型、表达水平、基因结构等进行分析。
本文档旨在总结重测序实验的设计、数据分析方法和结果，并对实验的可行性和准确性进行评估。
2. 实验设计2.1 样本选择与准备在本次实验中，我们选择了10个病人的癌细胞样本和10个正常对照组的非癌细胞样本。
样本采集和处理过程遵循了严格的操作规范，并确保了样本的纯度和完整性。
2.2 文库构建和测序使用Illumina HiSeq X10高通量测序平台进行测序。
首先，将样本DNA进行库构建，包括DNA片段化、末端修复、连接接头、PCR扩增等步骤。
然后，将文库进行定量和质量检测，确保文库的质量和浓度符合要求。
最后，将文库进行测序，生成原始测序数据。
3. 数据分析3.1 数据质控对原始测序数据进行质量控制，包括去除接头序列、低质量序列和含有N碱基的序列。
使用FastQC和Trimmomatic等工具对数据进行过滤和修剪。
经过质控后，得到高质量的测序数据，用于后续分析。
3.2 数据比对将测序数据与参考基因组进行比对，以确定序列的来源和定位。
常用的比对工具有Bowtie、BWA和STAR等。
根据比对结果，可以得到每个样本的比对率和覆盖度等信息。
3.3 变异检测通过比对结果，对样本中存在的SNP、InDel和结构变异等进行检测。
常用的变异检测工具有GATK、SAMtools和FreeBayes等。
通过统计和分析得到的变异信息，可以评估样本的基因型和变异频率等。
3.4 差异表达分析对转录组数据进行差异表达分析，以确定基因在癌细胞和正常对照组间的差异表达。
常用的差异表达分析工具有DESeq2、edgeR和limma等。
通过统计和分析得到的差异表达基因，可以进一步研究其功能和调控网络。
4. 结果与讨论实验中，我们成功完成了10个病人的癌细胞样本和10个正常对照组的非癌细胞样本的重测序。
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重测序结题报告
篇一：结题报告书定稿
广东省中小学心理健康教育“十五”规划立项课题
结题报告书
课题名称：学科教学策略与心理健康素质的培养课题编号： YXYYXX055
研究工作起止时间： XX年9月-XX年9月
所在学校：湛江师范学院附属中学课题负责人（签字）：填报日期：
广东省中小学心理健康教育指导中心制
二00五年九月
填表说明
1、本报告书填写内容必须实事求是，表达准确，字迹清晰。
2、填入报告书中的各项内容或数据，必须是广东省中小学心
理健康教育“十五”规划立项课题立项期间所取得的结果。
3、“课题名称”、“项目编号”应与资助原申请书和立项书相
一致。
4、本报告书应于课题完成后，连同主要论文、专著、
成果鉴
定材料、以及获奖的研究成果、奖状、证书等有关材料（复印件）一式两份送交广东省中小学心理健康教育指导中心。
课题原定的研究工作计划
课题实际完成情况
篇二：结题报告书
国家级大学生创新创业训练计划项目
结题报告书
项目名称：仿生鱼尾摆动海流发电装置研究项目负责人：所在学院（部）：物理学院联系方式： E—mail: 指导教师：起止年月： XX年6月——XX年6月填表日期：XX 年5月24日
东北师范大学制二〇一五年五月
一、基本情况
二、项目执行情况简介
三、研究总结报告
篇三：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。
高级数据分析
1.测序短序列匹配（Read Mapping）
（1）屏蔽掉Y染色体上假体染色体区域（pseudo-autosomal region）, 将Read与参考序列NCBI36进行匹配（包括所有染色体，未定位的contig，以及线粒体序列mtDNA（将用校正的剑桥参考序列做替代）)。
采用标准序列匹配处理对原始序列文件进行基因组匹配，将Read与参考基因组进行初始匹配；给出匹配的平均质量得分分布；
（2）碱基质量得分的校准。
我们采用碱基质量校准算法对每个Read中每个碱基的质量进行评分，并校准一些显著性误差，包括来自测序循环和双核苷酸结构导致的误差。
（3）测序误差率估计。
pseudoautosomalcontigs，short repeat regions（包括segmental duplication，simple
repeat sequence-通过tandem repeat识别算法识别）将被过滤；
2. SNP Calling 计算（SNP Calling）
我们可以采用整合多种SNP探测算法的结果，综合地，更准确地识别出SNP。
通过对多种算法各自识别的SNP进行一致性分析，保留具有高度一致性的SNP作为最终SNP结果。
这些具有高度一致性的SNP同时具有非常高的可信度。
在分析中使用到的SNP识别算法包括基于贝叶斯和基因型似然值计算的方法，以及使用连锁不平衡LD或推断技术用于优化SNP识别检出的准确性。
统计SNV的等位基因频率在全基因组上的分布稀有等位基因数目在不同类别的SNV中的比率分布（a）；SNV的类别主要考虑：（1）无义（nonsense）,（2）化学结构中非同义，（3）所有非同义，（4）保守的非同义，（5）非编码，（6）同义，等类型SNV；另外，针对保守性的讨论，我们将分析非编码区域SNV的保守型情况及其分布（图a, b）
3. 短插入
/缺失探测（Short Insertion /Deletion （Indel）Call）
(1). 计算全基因组的indel变异和基因型检出值的过程
计算过程主要包含3步：（1）潜在的indel的探测；（2）通过局部重匹配计算基因型的似然值；（3）基于LD连锁不
平衡的基因型推断和检出识别。
Indel在X，Y染色体上没有检出值得出。
(2). Indel过滤处理
4. 融合基因的发现（Fusion gene Discovery）
选择注释的基因信息来自于当前最新版本的Ensemble Gene数据库，RefSeq数据库和Vega Gene数据库。
下面图例给出的是融合基因的形成，即来自不同染色体的各自外显子经过重组形成融合基因的模式图。
5. 结构变异（Structure Variation）
结构变异（Structure Variation－SV）是基因组变异的一类主要来源，主要由大片段序列（一般>1kb）的拷贝数变异（copy number variation, CNV）以及非平衡倒位（unbalance inversion）事件构成。
目前主要一些基因组研究探测识别的SV大约有20,000个（DGV数据库）。
在某些区域上，甚至SV形成的速率要大于SNP的速率，并与疾病临床表型具有很大关联。
我们不仅可以通过测序方式识别公共的SV，也可以识别全新的SV。
全新的SV的生成一般在germ line和突变机制方面都具有所报道。
然而，当前对SV
的精确解析需要更好的算法实现。
同时，我们也需要对SV的形成机制要有更重要的认知，尤其是SV否起始于祖先基因组座位的插入或缺失，而不简单的根据等位基因频
率或则与参考基因组序列比对判断。
SV的功能性也结合群体遗传学和进化生物学结合起来，我们综合的考察SV的形成机制类别。
SV形成机制分析，包括以下几种可能存在的主要机制的识别发现：
（A）同源性介导的直系同源序列区段重组（NAHR）；
（B）与DNA双链断裂修复或复制叉停顿修复相关的非同源重组（NHR）；
（C）通过扩展和压缩机制形成可变数量的串联重复序列（VNTR）；
（D）转座元件插入（一般主要是长／短间隔序列元件LINE/SINE或者伴随TEI相关事件的两者的组合）。
结构变异探测和扩增子（Amplicon）的探测与识别分析:如下图所示
6. 测序深度分析
测序深度分析就是指根据基因组框内覆盖度深度与期望覆盖度深度进行关联，并识别出SV。
我们也将采用不同算法识别原始测序数据中的缺失片段
（deletion）和重复片段（duplication）。
7. SV探测识别结果的整合与FDR推断(可选步骤)
(1). PCR或者芯片方式验证SV
(2). 计算FDR-错误发现率（配合验证试验由客户指定）
(3) 筛选SV检出结果用于SV的合并和后续分析：我们通过不同方式探测识别SV的目的极大程度的检出SV，并且降低其FDR（8. 变异属性分析
(1) neutral coalescent分析
测序数据可以探测到低频率的变异体（MAF (2). 全新变异体(novel variant)的等位基因频率和数量分布分析对象包括全新预测的SNP，indel，large deletion, 以及外显子SNP在每个等位基因频率类别下的数目比率（fraction）（参见下图）；全新预测是指预测分析结果与dbSNP（当前版本129）以及deletion数据库dbVar（XX年6月份版本）和已经发表的有关
indels研究的基因组数据经过比较后识别确定的全新的SNP，indel以及deletion。
dbSNP包含SNP和indels; dbVAR包含有deletion,duplication,以及mobile element insertion。
dbRIP以及其他基因组学研究（JC Ventrer以及Watson 基因组，炎黄计划亚洲人基因组）结果提供的short indels和large deletion。