泛基因组和宏基因组
宏基因组
医学领域
新感染性疾病的发现(例如临床存在很多不明原因 的发热病人．他们中是否有被不可培养微生物感 染的可能．值得深入探讨)； 正常人及某些疾病患者的肠道生境中微生物群体 多样性分析，以及与疾病的可能关系； 不可培养微生物耐药情况及其机制分析，以及在 耐药传播机制中的作用； 特殊微生物群体致病机制研究(例如生物膜的研究) 从微生物生境中发现有医学应用价值的生物活性 新物质
开拓天然产物新资源
2000年3月, Wang等人首erragigine A2E 和Norcardamine 。其中, Terragigine 类为首次从eDNA重组微生物产物中发现的新类型的化合物。
医学的领域
Breitbart等利用宏基因组方法分析了人粪便中不可培养 的病毒群体，发现该群体中包含1200个病毒基因型，对其 序列分析表明大多数是之前没有报道的 Wal了筛选，发现2个克隆是 来自不可培养微生物 Diaz—Torres等利用宏基因组学方法，对口腔细菌群体中 耐药基因进行了分析。结果证明用宏基因组学方法进行耐 药情况调查和研究是可行的 Gill等建立了人肠道微生物群的宏基因组，并对其代谢特 征进行了分析 Manichanh等利用宏基因组方法对比研究了正常人和节段 性回肠炎病人肠道微生物多样性，发现病人肠道微生物多 样性大大降低，尤其是硬壁菌门的细菌种类大大减少宿主的选择宏基因构建绝大多数采用cosmid、BAC或
宏基因组名词解释
宏基因组名词解释宏基因组是指特定环境全部生物遗传物质总和，决定生物群体生命现象。
宏基因组是由 Handelsman 等 1998 年提出的新名词，其定义为环境中全部微小生物遗传物质的总和。
它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因，目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和。
宏基因组学(或元基因组学，metagenomics)是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象，以功能基因筛选和/或测序分析为研究手段，以微生物多样性、种群结构、进化关系、功能活性、相互协作关系及与环境之间的关系为研究目的的新的微生物研究方法。
一般包括从环境样品中提取基因组DNA, 进行高通量测序分析，或克隆DNA到合适的载体，导入宿主菌体，筛选目的转化子等工作。
特定生物种基因组研究使人们的认识单元实现了从单一基因到基因集合的转变，宏基因组研究将使人们摆脱物种界限，揭示更高更复杂层次上的生命运动规律。
在目前的基因结构功能认识和基因操作技术背景下，细菌宏基因组成为研究和开发的主要对象。
细菌宏基因组、细菌人工染色体文库筛选和基因系统学分析使研究者能更有效地开发细菌基因资源，更深入地洞察细菌多样性。
宏基因组英文metagenome，早期也被称为元基因组。
其含义分为广义和狭义两种。
广义的宏基因组或宏基因组学泛指研究微生物群体组成、功能基因、代谢产物的学科、以揭示微生物组组成结构、微生物组与宿主、微生物组内的相互作用关系。
狭义的宏基因组，即宏基因组DNA测序技术——仅指对微生物群落DNA进行高通量测序，鉴定群体中所有功能基因的种类和丰度。
该方法又分为实验和分析两个阶段，实验阶段主要包括样本采集、DNA提取、高通量测序；数据分析阶段主要包括序列质量控制、组装、基因预测和定量、物种鉴定、样本组间差异功能基因和通路的比较等。
病原微生物检测 宏基因组
病原微生物检测宏基因组1 宏基因组技术简介宏基因组技术是一种高通量、高效率的DNA测序技术，可以快速获取整个生态系统或生物样本中的所有基因组信息。
相比于传统的微生物检测方法，宏基因组技术不仅可以检测到已知的微生物种类，还可以发现未知的微生物物种，从而更全面、准确地评估样本中的微生物群落结构。
2 病原微生物检测的重要性微生物是引起人类疾病的主要原因之一。
传统的微生物检测方法主要依靠培养技术和PCR技术，但是这些方法存在局限性，如只能检测特定的菌种、需要特殊的生长条件等。
而宏基因组技术则可以检测到样本中所有的微生物DNA序列，从而可以更快速、准确地诊断病原微生物并判断其数量和种类。
3 应用领域宏基因组技术在疾病诊断、环境监测、食品安全等领域广泛应用。
在疫情防控中，宏基因组技术可以用于新冠肺炎等疾病的检测、病原微生物的快速鉴定等方面。
在环境监测中，宏基因组技术可以评估水源、土壤、空气等环境中微生物的种类和数量，从而帮助预防和控制疾病的传播。
在食品安全监测中，宏基因组技术可以检测到食品中的微生物污染情况，从而保障食品的安全。
4 宏基因组技术的发展前景随着宏基因组技术的不断进步和降低成本，其在研究生态系统、人类健康、食品安全等领域的应用将越来越广泛。
同时，宏基因组技术也在逐步向实用化方面发展，发展出更方便、更快速、更经济的检测方法，以提高其在实际应用中的效率和准确性。
5 结论宏基因组技术的出现为病原微生物的快速检测和鉴定提供了一种新的方法。
其具有快速、准确、全面等优势，将推动微生物检测领域的发展。
未来，宏基因组技术有望在医疗诊断、健康管理、环境保护等领域发挥更重要的作用。
宏基因组学研究进展
宏基因组学研究进展在生物学领域，宏基因组学作为一门新兴的前沿学科，为我们揭示了大量未知的生物世界奥秘。
本文将通过介绍宏基因组学的基本概念、研究现状、研究方法、研究成果及其局限性，带领大家全面了解宏基因组学的研究进展。
宏基因组学是一门研究存在于生物群落中的基因及其多样性的学科。
它通过运用高通量测序、生物信息学和系统生物学等技术手段，对整个生态系统中的微生物基因组进行深入研究，旨在揭示微生物群落中隐藏的生物多样性和生态功能。
随着16S rRNA基因测序技术的发展，宏基因组学研究取得了突破性进展。
尤其是近几年，宏基因组学研究在环境微生物多样性、病原菌感染机制以及生物医药等领域表现出巨大的应用前景。
发展趋势表明，宏基因组学将进一步推动生命科学领域的发展，为人类解决一系列生态和健康问题提供有力支持。
在宏基因组学研究中，实验设计、数据分析和模型构建等方面都至关重要。
实验设计需要考虑样品的采集、处理和文库构建等环节；数据分析则需借助一系列生物信息学技术和算法，对海量数据进行有效挖掘和精准解析；模型构建则需要以数据为基础，构建能准确描述微生物群落结构和功能的数学模型。
宏基因组学研究已经取得了一系列令人瞩目的成果。
例如，通过研究海洋微生物群落，科学家发现了许多新的微生物种类和基因，揭示了海洋生态系统的运行机制；同时，宏基因组学研究还在病原菌感染、生物医药等领域表现出极大的应用潜力，为解决一些重大疾病提供了新的思路和方法。
这些成果不仅丰富了我们对生物世界多样性的认识，也为我们提供了大量宝贵的生物资源。
然而，尽管宏基因组学研究已经取得了显著的成果，但仍存在一定的局限性。
例如，采样过程中可能会受到污染，导致结果出现偏差；另外，数据分析过程中可能存在技术难点，如噪声数据的处理、稀有物种的检测等。
此外，宏基因组学研究还面临着理论和方法上的挑战，例如如何构建更为精准的微生物群落模型，如何将宏基因组学研究成果应用于实践等等。
总之，宏基因组学作为一门新兴的生物学分支，为我们揭示了大量未知的生物世界奥秘。
宏基因组的原理和应用
宏基因组的原理和应用1. 引言宏基因组（metagenomics）是近年来发展起来的一项研究领域，它通过对环境样品中的全部基因组进行广泛而深入的测序和分析，来揭示微生物群落的结构、功能以及与宿主之间的相互作用。
宏基因组学的原理和应用在生物学、医学和环境科学等领域都有着重要的意义。
2. 原理2.1 反应堆模型宏基因组学的基本原理是将环境样品中的全部DNA提取出来，并对其进行高通量测序。
在宏基因组学中，通过构建反应堆模型来模拟整个微生物群落的基因组组成。
这种方法可以突破传统微生物学研究中的限制，不再依赖于培养出单一菌株，而能够对整个微生物群落进行研究。
2.2 DNA测序技术宏基因组学的发展得益于DNA测序技术的进步。
传统的Sanger测序方法费时费力且昂贵，难以应用于大规模宏基因组学研究。
而近年来发展起来的高通量测序技术，如454测序、Illumina测序和Ion Torrent测序等，大大降低了测序成本，提高了测序速度和准确性，极大地促进了宏基因组学的发展。
2.3 生物信息学分析宏基因组学中的数据处理和分析是至关重要的一步。
通过生物信息学方法，可以从大量的测序数据中获取有价值的信息，如微生物群落的物种组成、功能特征、代谢途径等。
常用的生物信息学分析方法包括序列质量控制、序列拼接、序列比对、基因注释、功能预测等。
3. 应用3.1 环境微生物群落研究宏基因组学被广泛应用于环境微生物群落的研究。
通过对不同环境样品中的宏基因组进行测序和分析，可以了解到微生物群落的多样性、功能特征以及与环境之间的相互作用关系。
这对于理解和预测生态系统的功能和稳定性具有重要意义。
3.2 人体微生物组研究宏基因组学也被应用于人体微生物组的研究。
人体是一个复杂的生态系统，人体内的微生物群落与宿主之间存在着密切的相互作用。
通过对人体样品中的宏基因组进行测序和分析，可以揭示微生物群落与人体健康、疾病之间的关系，为个性化医学的发展提供重要参考。
宏基因组 效应因子-概述说明以及解释
宏基因组效应因子-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述宏基因组（metagenome）是指从一个生态系统中采集到的所有微生物基因组的总和。
宏基因组研究领域的涌现，使我们能够深入了解微生物群落的结构和功能。
传统的基因组学研究主要关注单个微生物的基因组，而宏基因组学则关注整个微生物群落的基因组。
宏基因组的研究方法包括高通量测序技术和生物信息学分析。
高通量测序技术使我们能够对微生物群落中的各种微生物进行全面的基因组测序，包括细菌、真菌、病毒等等。
生物信息学分析则用于对这些海量的基因序列进行解读和分析，以获取微生物群落的组成、功能和相互关系等信息。
效应因子在宏基因组中起着重要的作用。
效应因子是指调节微生物群落结构和功能的关键因素，可以影响微生物的生长、代谢和相互作用等过程。
在宏基因组中，效应因子可以是环境因素、营养物质、宿主因子等等。
它们与微生物群落的相互作用密切相关，对维持微生物群落的稳定性和功能发挥起着重要作用。
本文将重点介绍宏基因组和效应因子在微生物研究中的意义和应用。
通过探究宏基因组的定义和研究方法，我们可以更深入地理解微生物群落的多样性和功能特征。
同时，我们还将探讨效应因子在宏基因组中的作用，以期为微生物研究提供更多的启示和方向。
在接下来的章节中，我们将详细介绍宏基因组和效应因子的概念、特点和研究进展。
通过对相关文献的综述和分析，我们将总结宏基因组和效应因子对微生物群落和生态系统的影响，为未来的研究提供展望和建议。
文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本文将按照以下结构组织：第一部分为引言部分，主要介绍本文的背景和目的。
在引言的第一节中，将对宏基因组和效应因子的概念进行概述，以便读者对后续内容有一个基本的了解。
接下来的第二节将介绍本文的结构，即各个章节的主要内容和安排。
最后的第三节将明确本文的目的，即通过对宏基因组和效应因子的研究，揭示它们在生物体中的作用和意义。
第二部分为正文部分，重点讨论宏基因组和效应因子。
微生物基因组测序分析策略
BGI Trans-omics
基因组学
第一部分
基因组学研究 真菌
基因组调查 精细图 重测序 ITS测序
细菌
基因组调查 精细图 完成图 重测序
16s rDNA测序
Conten
基因组从头测序
细菌基因组注释分析
编码基因预测方法 基因组注释方法
基因组重测序
宏基因组学分析
基因组从头测序
基因组从头测序
细菌denovo
基因组调查 研究平台 Hiseq2000 精细图 Hiseq2000 完成图 Hiseq2000+(454) +(OM)+Sanger
测序深度 测序策略 建库策略
承诺指标
100X 91PE 500bp
无
150X 91PE 500bp+2K/5kb
Scaffold No. ≦ 60
K-mer分析
基因组从头测序
真菌denovo
Clean Reads rRNA & tRNA
组装
非编码RNA预测
组装结果评价
组装结果
重复序列分析
重复序列
分泌蛋白预测
基因预测
参考基因 共线性分析
基因组调查：只进行 粗略组装，一次调试， 不承诺组装指标。
精细图：进行精细组 装，多次调试，承诺 组装指标。
组装结果
Non-coding RNA注释 重复序列注释
精细图：进行精细 组装，多次调试， 承诺指标： scaffold < 45
完成图：进行精细 组装，多次调试、 补洞，承诺指标： 1 contig, 0 gap
COG注释
基因组环形图分析
基因预测
高通量测序常用名词科普
高通量测序常用名词汇总一代测序技术：即传统的Sanger测序法,Sanger法是根据核苷酸在待定序列模板上的引物点开始,随机在某一个特定的碱基处终止,并且在每个碱基后面进行荧光标记,产生以A、T、C、G结束的四组不同长度的一系列核苷酸,每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸dNTP,并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸ddNTP;由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH 基团,使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T 或C处终止,使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物;它们具有共同的起始点,但终止在不同的的核苷酸上,可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段,通过检测得到DNA碱基序列;二代测序技术：next generation sequencingNGS又称为高通量测序技术,与传统测序相比,二代测序技术可以一次对几十万到几百万条核酸分子同时进行序列测定,从而使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能,所以又被称为深度测序Deep sequencing;NGS主要的平台有Roche454 & 454+,IlluminaHiSeq 2000/2500、GA IIx、MiSeq,ABI SOLiD等;基因：Gene,是遗传的物质基础,是DNA或RNA分子上具有遗传信息的特定核苷酸序列;基因通过复制把遗传信息传递给下一代,使后代出现与亲代相似的性状;DNA：Deoxyribonucleic acid,脱氧核糖核酸,一个脱氧核苷酸分子由三部分组成：含氮碱基、脱氧核糖、磷酸;脱氧核糖核酸通过3',5'-磷酸二酯键按一定的顺序彼此相连构成长链,即DNA链,DNA链上特定的核苷酸序列包含有生物的遗传信息,是绝大部分生物遗传信息的载体;RNA：Ribonucleic Acid,,核糖核酸,一个核糖核苷酸分子由碱基,核糖和磷酸构成;核糖核苷酸经磷酯键缩合而成长链状分子称之为RNA链;RNA是存在于生物细胞以及部分病毒、类病毒中的遗传信息载体;不同种类的RNA链长不同,行使各式各样的生物功能,如参与蛋白质生物合成的RNA有信使RNA、转移RNA和核糖体RNA等;16S rDNA："S"是沉降系数,是反映生物大分子在离心场中向下沉降速度的一个指标,值越高,说明分子越大;rDNAribosome DNA指的是原核生物基因组中编码核糖体RNArRNA分子对应的DNA序列,16S rDNA 是原核生物编码核糖体小亚基16S rRNA的基因;细菌rRNA核糖体RNA按沉降系数分为3种,分别为5S、16S和23S rRNA;16S rDNA是细菌染色体上编码16S rRNA相对应的DNA序列,存在于所有细菌染色体基因中;16S rRNA 普遍存在于原核生物中;16S rRNA 分子,其大小约1540bp,既含有高度保守的序列区域,又有中度保守和高度变化的序列区域,其可变区序列因细菌不同而异,恒定区序列基本保守,所以可利用恒定区序列设计引物,将16S rDNA片段扩增出来,通过高通量测序利用可变区序列的差异来对不同菌属、菌种的细菌进行分类鉴定;cDNA：complementary DNA,互补脱氧核糖核酸,与RNA链互补的单链DNA,以RNA为模板,在反转录酶的作用下所合成的DNA;Small RNA：生物体内一类高度保守的重要的功能分子,其大小在18-30nt,包括microRNA、siRNA、snRNA、snoRNA和piRNApiwi-interacting RNA等,它的主要功能是诱导基因沉默,调控细胞生长、发育、基因转录和翻译等生物学过程;以miRNA为例介绍它们的功能：miRNA 与RNA诱导沉默复合体RNA induced silencing complex, RISC结合,并将此复合体与其互补的mRNA序列结合,根据靶序列与miRNA的互补程度,从而导致靶序列降解或干扰靶序列蛋白质的翻译过程;SD 区域：Segment duplication,串联重复是由序列相近的一些 DNA 片段串联组成;串联重复在人类基因多样性的灵长类基因中发挥重要作用;Genotype and phenotype：基因型与表型,基因型是指某一生物个体全部基因组合的总称；表型,又称性状,是基因型和环境共同作用的结果;基因组：Genome,单倍体细胞核、细胞器线粒体、叶绿体或病毒粒子所含的全部DNA分子或RNA分子;全基因组de novo测序：又称从头测序,它不依赖于任何现有的序列资料,而直接对某个物种的基因组进行测序,然后利用生物信息学分析手段对序列进行拼接、组装,从而获得该物种的基因组序列图谱;全基因组重测序：对已有参考序列Reference Sequence物种的不同个体进行基因组测序,并以此为基础进行个体或群体水平的遗传差异性分析;全基因组重测序能够发现大量的单核苷酸多态性位点SNP、拷贝数变异Copy Number Variation,CNV、插入缺失InDel,Insertion/Deletion、结构变异Structure Variation,SV等变异类型,以准确快速的方法将单个参考基因组信息上升为群体遗传特征;转录组：Transcriptome,是指特定生长阶段某组织或细胞内所有转录产物的集合；狭义上指所有mRNA的集合;转录组测序：对某组织在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA进行测序,获得特定状态下的该物种的几乎所有转录本序列信息;通常转录组测序是指对mRNA进行测序获得相关序列的过程;其根据所研究物种是否有参考基因组序列分为转录组de novo测序无参考基因组序列和转录组重测序有参考基因组序列;外显子组：Exome,人类基因组全部外显子区域的集合称为外显子组,是基因中重要的编码蛋白的部分,并涵盖了与个体表型相关的大部分的功能性变异;外显子组测序：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;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;目标区域测序：应用相关试剂盒对基因组上感兴趣的目标区域进行捕获富集后进行大规模测序,一般需要根据目标区域专门定制捕获芯片;宏基因组：Metagenome,指特定生活环境中全部微小生物遗传物质的总和;它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因;目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和;宏基因组16S rRNA测序：可以对特定环境下的细菌和古细菌群体的微生物种类和风度进行有效的鉴定;对不同地点、不同条件下的多个样本16S rRNA的PCR产物平行测序,可以比较不同样本间的微生物组成及成分差异,进而阐明物种丰度、种群结果等生态学信息;表观遗传学：Epigenetics,是指在基因组DNA序列没有改变的情况下,基因的表达调控和性状发生了可遗传的变化;表观遗传的现象很多,已知的有DNA甲基化DNA methylation,基因组印记genomic impriting,母体效应maternal effects,基因沉默gene silencing,核仁显性,休眠转座子激活和RNA编辑RNA editing等;全基因组甲基化测序：DNA 甲基化是指在 DNA 甲基化转移酶的作用下,在基因组 CpG 二核苷酸的胞嘧啶5'碳位共价键结合一个甲基基团;DNA 甲基化已经成为表观遗传学和表观基因组学的重要研究内容;甲基化是基因表达的主要调控方式之一,研究染色体DNA甲基化情况是了解基因调控的重要手段;对已经有参考基因组的物种的基因组DNA用标准亚硫酸氢盐Bisulfite处理后,未甲基化的胞嘧啶C会脱氨基形成尿嘧啶U,经PCR扩增,U替换为胸腺嘧啶T,而发生甲基化的胞嘧啶C保持不变;将处理组与参考基因组序列进行比对,可发现甲基化位点并对甲基化情况进行定量分析的方法叫做全基因组甲基化测序;ChIp-Seq：Chromatin Immunoprecipitation sequencing,即染色质免疫共沉淀-测序技术,即通过染色质免疫共沉淀技术特异性地富集目的蛋白结合的DNA片段;对富集得到的DNA片段进行纯化与文库构建,然后进行高通量测序,从而得到全基因组范围内可以与目的蛋白相互作用的DNA片段的方法叫做ChIP-Seq;数字表达谱：Digital Gene Expression Profile,利用新一代高通量测序技术和高性能计算分析技术,能够全面、经济、快速地检测某一物种特定组织在特定状态下的基因表达情况,即运用特定的酶对mRNA距polyA tail 21-25nt的位置进行酶切,所获得的带polyA尾的序列Tag通过高通量测序,该tag被测得的次数即是对应基因的表达值;数字基因表达谱已被广泛应用于基础科学研究、医学研究和药物研发等领域;特点是经济,但获得的数据量有限;若想获得转录本的更多信息的话,一般都采用转录组测序的方法来测序;SBS：sequencing by synthesis,边合成边测序反应,是指在DNA聚合酶的作用下延伸碱基所进行的测序;Run：指高通量测序平台单次上机测序反应;图1. Flow Cell结构示意图Lane：也叫channel,单泳道,每条泳道包含2列column,每列分布有多个小区tile,如图1;不同的测序平台Flow Cell中所含的Lane不一样,如HiSeq 2000是2个flow cell,每个flow cell中含有8个lane；HiSeq 2500是包含2个mini flow cell快速运行模式和2个high output flow cell,两个模式不能同时运行,其中每个mini flow cell包含2个lane,每个high output flow cell中包含8个lane；Miseq系统的flow cell仅含有1个lane; Tile：小区,每条Lane中有2列tile,合计120个小区;每个小区上分布数目繁多的簇结合位点,如图1;Cluster：簇,在Illumina测序平台中会采用桥式PCR方式生产DNA簇,每个DNA簇才能产生亮度达到CCD可以分辨的荧光点;Index：标签,在Illumina平台的多重测序Multiplexed Sequencing过程中会使用Index 来区分样品,并在常规测序完成后,针对Index部分额外进行7个循环的测序,通过Index的识别,可以在1条Lane中区分12种不同的样品;Barcode：与Index同义,多指在Roche GS FLX 454测序平台的16S PCR产物的测序过程中接头序列所包含的的用来区分不同样本的序列;PF%：PF%是指符合测序质量标准的簇的百分比,与测序的通量相关联;Fasta：一种序列存储格式;一个序列文件若以FASTA格式存储,则每一条序列的第一行以“>”开头,而跟随“>”的是序列的ID号即唯一的标识符及对该序列的描述信息；第二行开始是序列内容,序列短于61nt的,则一行排列完；序列长于61nt的,则每行存储61nt,最后剩下小于61nt的,在最后一行排列完；第二条序列另起一行,仍然由“>”和序列的ID号开始,以此类推;Fastq：Fastq是Solexa测序技术中一种反映测序序列的碱基质量的文件格式;第一行以“”符号开头,后面紧跟一个序列的描述信息；第二行是该序列的内容；第三行以“+”符号开头,后面可以是该序列的描述信息,也可省略；而第四行是第二行中的序列内容每个碱基所对应的测序质量值;Read：高通量测序平台产生的序列标签就称为 reads;基因组组装：进行基因组或转录组de novo测序时,物种基因组经构建不同的文库测序所得的片段需经过生物信息学手段对其进行整理拼接,并通过一定的标准如N50对后续组装结果进行质量评估等,最终获得高准确度的基因组序列的过程;基因组测序深度：测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值;如测一个物种的全基因组的重测序,基因组大小约为5G,测序获得100G的数据量,则测序深度为20×;基因组覆盖率：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,覆盖率是98%,那么还有2%的序列区域是没有通过测序获得的;Contig：在de novo测序中拼接软件基于 reads 之间的 overlap 区,拼接获得的中间没有gap的序列称为 Contig重叠群;Scaffold：基因组 de novo 测序,通过 reads 拼接获得 Contigs 后,往往还需要构建 454 Paired-end 库或 Illumina Mate-pair 库,以获得一定大小片段如 3Kb、8Kb、10Kb、20Kb 两端的序列;基于这些序列,可以确定一些Contig 之间的顺序关系,这些先后顺序已知的Contigs 组成 Scaffold;Contig N50：Reads拼接后会获得一些不同长度的Contigs;将所有的Contig长度相加,能获得一个Contig总长度;然后将所有的Contigs按照从长到短进行排序,如获得Contig 1,Contig 2,Contig 3……Contig 25;将Contig按照这个顺序依次相加,当相加的长度达到Contig总长度的一半时,最后一个加上的Contig长度即为Contig N50;举例：Contig 1+Contig 2+ Contig 3 +Contig 4=Contig总长度1/2时,Contig 4的长度即为Contig N50;Contig N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准;Scaffold N50：Scaffold N50与Contig N50的定义类似;Contigs拼接组装获得一些不同长度的Scaffolds;将所有的Scaffold长度相加,能获得一个Scaffold总长度;然后将所有的Scaffolds按照从长到短进行排序,如获得Scaffold 1,Scaffold 2,Scaffold 3……Scaffold 25;将Scaffold按照这个顺序依次相加,当相加的长度达到Scaffold总长度的一半时,最后一个加上的Scaffold长度即为Scaffold N50;举例：Scaffold 1+Scaffold 2+ Scaffold 3 +Scaffold 4 +Scaffold 5=Scaffold总长度1/2时,Scaffold 5的长度即为Scaffold N50;Scaffold N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准;Isotig：指在转录组de novo测序时,用454平台测序完成后组装出的结果,一个isotig可视为一个转录本;Isogroup：指转录组de novo测序中,用454平台测序完成后组装出的结果获得的可聚类到同一个基因的转录本群;GC%：GC含量,全基因组范围内或在特定基因组序列内的4种碱基中,鸟嘌呤和胞嘧啶所占的比率;SNP：single nucleotide polymorphism,单核苷酸多态性,个体间基因组DNA序列同一位置单个核苷酸变异替代、插入或缺失所引起的多态性；不同物种个体基因组 DNA 序列同一位置上的单个核苷酸存在差别的现象;有这种差别的基因座、DNA序列等可作为基因组作图的标志;SNP 在CG序列上出现最为频繁,而且多是C转换为T ,原因是CG中的C 常为甲基化的,自发地脱氨后即成为胸腺嘧啶;一般而言,SNP 是指变异频率大于 1 %的单核苷酸变异,主要用于高危群体的发现、疾病相关基因的鉴定、药物的设计和测试以及生物学的基础研究等;InDel：Insertion/Deletion,插入/缺失,在基因组重测序进行mapping时,进行容Gap的比对并检测可信的Short InDel,如基因组上小片段>50bp的插入或缺失;在检测过程中,Gap 的长度为1~5个碱基;CNV：copy number variation,基因组拷贝数变异,是基因组变异的一种形式,通常使基因组中大片段的DNA形成非正常的拷贝数量;如人类正常染色体拷贝数是2,有些染色体区域拷贝数变成1或3,这样,该区域发生拷贝数缺失或增加,位于该区域内的基因表达量也会受到影响;如果把一条染色体分成A-B-C-D四个区域,则A-B-C-C-D/A-C-B-C-D/A-C-C-B-C-D/A-B-D 分别发生了C区域的扩增及缺失,扩增的位置可以是连续扩增如 A-B-C-C-D 也可以是在其他位置的扩增,如A-C-B-C-D;SV：structure variation,基因组结构变异,染色体结构变异是指在染色体上发生了大片段的变异;主要包括染色体大片段的插入和缺失引起 CNV 的变化,染色体内部的某块区域发生重复复制、翻转颠换、易位、两条染色体之间发生重组inter-chromosome trans-location 等;基因表达差异：是指某一物种或特定细胞在特定时期/功能状态下,多样本间不同基因在mRNA水平上表达量的差异,可通过RPKM/FPKM值来体现;RPKM：Reads Per Kilobase per Million mapped reads Mortazavi etal., 2008,是指每 1 百万个map 上的reads 中map 到外显子的每1K 个碱基上的reads 个数;计算公式四RPKM=106C/NL/103,其中C为唯一比对到目的基因的reads数；N为唯一比对到参考基因的总reads数,L是目的基因编码区的碱基数;RPKM法可以消除基因长度、数据量之间的差异进行计算基因表达量;可变剪切：alternative splicing大多数真核基因转录产生的mRNA前体是按一种方式剪接产生出一种mRNA,因而只产生一种蛋白质;但有些基因产生的mRNA前体可按不同的方式剪接,产生出两种或更多种mRNA,即可变剪接;基因融合：Gene fusion,将基因组位置不同的两个或多个基因中的一部分或全部整合到一起,形成新的基因,称作融合基因或嵌合体基因,该基因有可能翻译出融合或嵌合体蛋白;基因家族分析：通过进行BLASTN/ HMM比对等查找基因归属的基因家族并添加相关功能注释;基因组注释：Genome annotation是利用生物信息学方法和工具,对基因组所有基因的生物学功能进行高通量注释,是当前功能基因组学研究的一个热点;基因组注释的研究内容包括基因识别和基因功能注释两个方面;基因识别的核心是确定全基因组序列中所有基因的确切位置;常见的基因组注释有GO注释、pathway分析;GO注释：gene ontology是指对基因功能的注解;GO强调基因产物在细胞中的功能;GO不能反映此基因的表达情况,即是否在特定细胞中、特定组织中、特定发育阶段或与某种疾病相关,但GO支持其他的OBOopen biology ontologies成员成立其他类型的本体论数据库如发育本体学、蛋白组本体学、基因芯片本体学等Pathway注释：是指对功能基因参与的信号通路等进行分析注释;甲基化率：是指在甲基化测序中,发生甲基化的胞嘧啶占所有胞嘧啶的比率;CpG岛：CpG island 是指DNA上一个区域,此区域含有大量相联的胞嘧啶C、鸟嘌呤G,以及使两者相连的磷酸酯键p;基因组中长度为300～3000 bp的富含CpG二核苷酸的一些区域,主要存在于基因的5’区域;启动子区中CpG岛的未甲基化状态是基因转录所必需的,而CpG序列中的C的甲基化可导致基因转录被抑制;Q20,Q30:基因的二代测序中,每测一个碱基会给出一个相应的质量值,这个质量值是衡量测序准确度的;碱基的质量值13,错误率为5%,20的错误率为1%,30的错误率为0.1%;行业中Q20与Q30则表示质量值≧20或30的碱基所占百分比;例如一共测了1G的数据量,其中有0.9G的碱基质量值大于或等于20,那么Q20则为90%;Q20值是指的测序过程碱基识别Base Calling过程中,对所识别的碱基给出的错误概率;质量值是Q20,则错误识别的概率是1%,即错误率1%,或者正确率是99%；质量值是Q30,则错误识别的概率是0.1%,即错误率0.1%,或者正确率是99.9%；质量值是Q40,则错误识别的概率是0.01%,即错误率0.01%,或者正确率是99.99%；全基因组测序全基因组测序-技术路线提取基因组DNA,然后随机打断,电泳回收所需长度的DNA片段0.2~5Kb,加上接头, 进行基因簇cluster制备或电子扩增E-PCR,最后利用Paired-EndSolexa或者Mate-PairSOLiD的方法对插入片段进行测序;然后对测得的序列组装成Contig,通过Paired-End的距离可进一步组装成Scaffold,进而可组装成染色体等;组装效果与测序深度与覆盖度、测序质量等有关;常用的组装有：SOAPdenovo、Trimity、Abyss等;全基因组测序-原理双末端Paired-End测序原理测序深度Sequencing Depth：测序得到的碱基总量bp与基因组大小Genome的比值,它是评价测序量的指标之一;测序深度与基因组覆盖度之间是一个正相关的关系,测序带来的错误率或假阳性结果会随着测序深度的提升而下降;重测序的个体,如果采用的是Paired-End 或Mate-Pair方案,当测序深度在10~15X以上时,基因组覆盖度和测序错误率控制均得以保证;测序深度对基因组覆盖度和测序错误率的影响HOM：纯合体 HET：杂合体全基因组测序-分析流程1．数据量产出总碱基数量、Totally mapped reads、Uniquely mapped 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;并根据参考基因组序列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;5．Structure Variation检测及在基因组中的分布目前SBC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进行注释;全基因组重测序生物信息学分析流程。
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泛基因组和宏基因组
泛基因组和宏基因组是现代基因组学研究中的两个重要概念。
它们代表了不同层次上对基因组的研究和理解。
本文将介绍泛基因组和宏基因组的概念、应用以及对生物学研究的指导意义。
泛基因组是指以一定生态系统为对象，通过分析和比较其中所有的基因组来获得更全面的基因信息。
泛基因组研究侧重于识别和解析生态系统中所有微生物的基因组，无论是已培养的还是未培养的微生物。
通过对环境中的微生物进行高通量测序和基因组学分析，可以获得海量的基因信息，进而了解微生物的功能、进化和生态角色。
泛基因组研究为深入认识微生物的多样性和功能差异提供了重要的工具和方法。
宏基因组是指以宏生物（如动物、植物和昆虫等）为对象，通过对其共生微生物的基因组进行研究，揭示宏生物和微生物之间的相互关系和共生机制。
宏基因组研究通过对宏生物与微生物群落的交互作用进行分析，可以揭示宏生物与其共生微生物之间的协同进化、代谢互补和生态共生等关键过程。
宏基因组研究不仅有助于理解生物体内微生物的多样性和功能，还为宏生物的保护和利用提供了重要的信息和技术支持。
泛基因组和宏基因组的研究在生物学领域具有广泛的应用价值。
首先，它们可以帮助我们认识到生物系统中微生物的重要性。
微生物是地球生命的重要组成部分，对环境和生态系统的功能起着关键的作
用。
通过泛基因组和宏基因组的研究，我们可以更好地了解微生物的
多样性、功能和相互关系，从而更好地保护和利用微生物资源。
其次，泛基因组和宏基因组的研究有助于揭示生物进化和适应性
的机制。
通过对微生物和其宿主之间的基因组相互作用的研究，可以
深入了解宿主与共生微生物之间的进化关系、适应性和相互依赖。
这
对于理解生物进化和适应性的机制具有重要的意义，并为进化生物学
和生态学研究提供了新的思路和方法。
最后，泛基因组和宏基因组的研究为微生物和宏生物的应用提供
了新的途径和技术支持。
微生物作为资源具有巨大的潜力，可以应用
于农业、食品工业、环境修复等多个领域。
通过对微生物的泛基因组
和宏基因组的研究，可以发掘和利用更多具有特殊功能和适应性的微
生物资源，从而推动相关应用的发展。
综上所述，泛基因组和宏基因组的研究在生物学研究中具有重要
的地位和作用。
通过对生态系统中微生物和宏生物的基因组进行分析，我们可以更全面地了解生物多样性、功能差异和相互关系。
泛基因组
和宏基因组的研究为生物学的进步奠定了坚实的基础，并在环境保护、资源开发和生物应用等方面具有广阔的前景。