De novo 转录组揭示真菌与微生物的共生机制

[2] Riley R, Salamov A A, Brown D W, et al. Extensive sampling of basidiomycete genomes demonstrates inadequacy of the white-rot/brown-rot paradigm for wood decay fungi [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2014, 111(27): 9923-99容 项目周期
真菌Survey50
无
重复序列 非编码RNA
基因预测 基本功能注释
致病性分析
30个自然日
真菌框架图
真菌精细图
基因组DNA1] Wu J, Kou Y, Bao J, et al. Comparative genomics identifies the Magnaporthe oryzae avirulence effector AvrPi9 that triggers Pi9‐mediated blast resistance in rice [J]. New Phytologist, 2015, 206(4): 1463-1475.
1
真菌de novo，是基于高通量测序数据对真菌基因组进行从头组装的方法。基于组装结果，我们可以预测真菌基因组中所包含的基因，并通过功能数据库比
对获得基因的功能信息。根据不同组装精细程度的需求，分为真菌框架图、真菌精细图两种不同策略。此外我们还提供真菌Survey服务，用于评估基因组的基 本情况，作为真菌精细图测序的前置及组装策略的优化依据。
产生木质纤维素酶对植物细胞壁成分进行降解。一直以来，人们通过II
类过氧化物酶

DNA测序
Nanopore是对DNA链直接测序可以直接 测序同时直接检测碱基修饰。 获得DNA链上的甲基化修饰结果，较 PacBio更为准确有效
目录
Hi-C 技术
Hi－C技术，一种高通量染色体构象捕获技术（High-throughput chromosome conformation capture），可以实现单个样本辅助基因组组装，使基因组达到染色体水 平
《Denovo技术介绍》PPT课件
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目录
什么是Denovo？
也叫从头测序。是指对基因组序列未知或没有近源物种基 因组信息的某接、组 装和注释，从而获得该物种完整的基因组序列图谱。
Pacific Bio 测序缺点
错误率高达12.5%，每读8个碱基，就有一个是读错的，错误类型多 为“插入”，即会多读一个碱基。测序错误是随机的，可以通过测序深 度的提高来校正。
目录
BioNano光学图 谱技术
技术原理
BioNano光学物理图谱技术，简而言之是利用单链酶切技术在DNA上 做荧光标记，再通过纳米孔道对长达几百kb的长链DNA单分子线性化，经 过高分辨率光学系统进行拍照，在较短时间获得更完整的基因图谱，在辅助 基因组组装和结构变异（structural variants，SV）检测等方面有广泛的应 用。
主要产品
人类基因组测序
动植物基因组测序 细菌基因组测序 真菌基因组测序 宏基因组测序
测序工具
一代测序-sanger 二代测序-illumina 三代测序PB/Bionano/nanopore
原理
优势
劣势

对于初级分析的项目，只需要给合作伙伴提供过滤后的数据即可，所以会对过滤后的数 据做dt1h LReenagdt2h
N3Z5123 FUNzPTEARAA 503060871000;536871 5725.71;52. 99.9971;99. 75 75
确定的？我们所说的插入片段长度是指 括了 read1 和 read2 本身的长度？
read1
和
read2
之间没有测到的那一段的长度还是包
1112..什解么释是Soilnedxeax测测序序中，几进个行关in键de的x技测术序：的边主合要成目边的测是序什（么S？BS），可逆阻断技术和桥式 。 PCR
2.信息分析流程：
软件（Conesa, A., S. Gotz, et al. (2005). "Blast2GO: a universal tool for annotation, visualization 得到 的 and analysis in functional genomics research." Bioinformatics 21(18): 3674-6.) Unigene
Unigene
相似根性的据蛋KE白G，G从注而释得信到息该我U们n能ige进ne一的步蛋得白到功U能ni注ge释ne信的息P。athway 注释。
统计我，如们将下图Un所ig示en：e 和 COG 数据库进行比对，预测 Unigene 可能的功能并对其做功能分类
根据nr注释信息我们能得到GO功能注释。我们根据nr注释信息，使用 （ ） Blast2GO 2.3.5
本节问题： 1.Q20 是什么意思？ 2.BMS 系统上给出的 Q20%值是如何计算出来的？ 3.转录组暂时执行数据质量标准是怎样的？你有什么更好的建议（拿出自己的测试数据）？ 4.在统计数据信息时，read1 和 read2 长度相等吗？ 5.read每个碱基测序错误率的分布如何？read测序长度增加有什么好处？为什么SOAP比对 的时候允许 3’端有更多的错配？ 6.如何根据 BMS 上的碱基频率分布图查找建库或测序失败的问题？

2）DNA的质量监测通常有两个方法：首先OD260/OD280比值应该在1.8左右（1.7-1.9），否则意味着DNA样品中存在大量的蛋白质或RNA污染。

其次，琼脂糖电泳分析时应主要以超螺旋条带为主。

最多不超过三条带（分别为超螺旋DNA，线性化DNA和环状DNA）。

否则意味质粒DNA的质量不高，应该重新制备。

2.限制性内切酶的活性1）限制性内切酶一般需要低温保存，而且反复的升降温过程对酶活性的损害很明显。

因而为了确保在有效期内的限制性内切酶不会失活，限制性内切酶的日常保存和使用应当很小。

2）建议购买具有保温功能的冻存盒保存限制性内切酶（-20度），而且取用限制性内切酶时，也应该使用具有保温功能的冻存盒，尽量防止酶的温度反复出现大的波动。

3.限制性内切酶的用量1）限制性内切酶的单位定义通常为：在合适的温度下，完全消化1ugDNA底物所需的酶量定义为一个单位。

2）在这个单位定义中，有几个不确定因素：首先是底物，不同的酶单位定义是选择的底物可能不同（常用的几个底物DNA包括：Lambda DNA ,AD2 DNA 和一些质粒DNA）；第二个不确定因素是限制性内切酶在底物DNA上的酶切位点的个数。

由于单位定义中要求完全消化，因而底物上某个酶的酶切位点的个数的多少，就直接影响了该酶的单位定义。

3）因而，在进行酶切时，用1ul酶（一般10IU/ul）消化1ugDNA的通常做法是很不科学的，这也导致在实际工作中，大家要进行多次预实验才能确定最合适酶切条件。

4）以前，我推荐了一个在线的双酶切设计软件，double digestion designer, 可以精确地计算酶切时的限制性内切酶的用量。

使用中，能够注意到，用来进行双酶切的两个酶的用量有时竟然相差近20倍（EcoRI + NheI)，而且发现，小片段PCR产物（100-500bp）进行酶切时，需要的酶量比质粒DNA酶切时用量多10倍以上。

5）该软件目前可以免费使用，用户名和密码都是test。

高通量测序基础知识汇总一代测序技术：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 sequencing（NGS）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Roche（454 & 454+），Illumina（HiSeq 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。

华大基因转录组分析（de novo）结题报告
2009 年 月 日
华大基因转录组分析（de novo）结题报告
目录
一、 项目信息................................................................ 2 二、 工作流程说明............................................................ 3
Total Length N50 Length Mean Length
59,067,262 1,968 1,260
表 4 补洞后 gap 长度占 scaffold 长度的百分比统计：
Gap Length Percentage (to scaffold) Gap number Gap percentage (to total gaps)
3.2.5 Scaffold-gene表达差异分析
说明：我们利用软件 soap 将不同样本中得到的 Reads 比对到 scaffold-gene 上，获得 scaffold 上 reads 的数目，然后计算 scaffold 在不同样本之间表达差异的 P value，一般
6
华大基因转录组分析（de novo）结题报告
2.1 实验流程说明........................................................... 3 2.2 信息分析流程说明....................................................... 3 三、 项目结果报告............................................................ 4 3.1 数据处理和质控报告..................................................... 4

微生物基因组学研究中的数据分析方法与技巧微生物基因组学是研究微生物种类和功能的学科，通过研究微生物的基因组可以了解它们的生物学特性和在环境中的角色。

而对于微生物基因组学的研究，数据分析方法和技巧是至关重要的。

本文将介绍微生物基因组学研究中常用的数据分析方法和技巧。

1.序列比对和组装技术在微生物基因组学研究中，首先要对微生物的基因组进行测序。

常用的测序技术包括Sanger测序、第二代测序（如Illumina测序）和第三代测序（如PacBio测序）。

得到基因组序列后，需要进行序列比对和组装。

序列比对是将测序获得的短序列与参考序列进行比对，以确定序列的准确位置和变异信息。

比对可以使用常见的比对工具如Bowtie2、BWA和BLAST等。

组装是将测序获得的短序列拼接成长的连续序列，以获取完整的基因组序列。

组装方法包括de novo组装和参考基因组组装。

de novo组装是从头开始组装，不需要参考序列，而参考基因组组装则是基于已有的参考序列进行组装。

2.基因预测和注释基因预测是确定基因组序列中存在的基因的位置和功能。

实现基因预测的常用工具包括Glimmer、Prodigal和GeneMark等。

通过这些工具可以预测基因的开放阅读框（ORF）和编码的蛋白质序列。

基因注释是对预测的基因进行功能描述和分类。

注释可以使用多种数据库和工具进行，如NCBI的NR和NT数据库、UniProt数据库和KEGG数据库等。

这些数据库可以提供关于基因功能、跨物种比较和代谢通路等信息。

3.基因表达分析基因表达分析是研究基因在不同条件下的表达水平和变化趋势。

常用的基因表达分析方法包括差异表达分析和聚类分析。

差异表达分析用于比较两个或多个样品（如野生型和突变型）中基因的表达差异。

常见的差异表达分析方法包括DESeq2、edgeR和limma等。

聚类分析用于将样品按照基因表达模式进行分类和分组。

常见的聚类分析方法包括层次聚类、K均值聚类和PCA等。

[2] Li RQ, Fan W, Tian G, Zhu HM, He L, Cai J, et al. The sequence and de novo assembly of the giant panda genome. Nature. 2009 463, 311-317.
[3] Junjie Qin, Yujun Cui, et al. Open-Source Genomic Analysis of Shiga-Toxin–Producing E. coli O104:H4. N Engl J Med. 2011 Aug 25; 365(8): 718-24.
从头测序（de novo 测序）
从头测序即 de novo 测序，不需要任何参考序列资料即可对某个物种进行测序，用生物信息学分 析方法进行拼接、组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。利用全基因组从头测序技术，可以获得 动物、植物、细菌、真菌的全基因组序列，从而推进该物种的研究。一个物种基因组序列图谱的完成， 意味着这个物种学科和产业的新开端！这也将带动这个物种下游一系列研究的开展。全基因组序列图 谱完成后，可以构建该物种的基因组数据库，为该物种的后基因组学研究搭建一个高效的平台；为后 续的基因挖掘、功能验证提供 DNA 序列信息。华大科技利用新一代高通量测序技术，可以高效、低 成本地完成所有物种的基因组序列图谱。
Medicine，NEJM）上在线发表。德国致病性大肠杆菌研究项目首次展示了快速的基因组测序
技术和及时的数据共享给全球各科研领域所带来的巨大贡献，证实了信息数据的快速共享在
公共卫生事件中可发挥至关重要的作用，同时也为应对全球重大突发性紧急公共卫生事件提
供了一个全新的解决思路。


德国肠出血性大肠杆菌项目进展时间轴

高通量测序常用名词汇总技术支持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. 如果质量值是Q20,则错误识别的概率是1%,即错误率1%,或者正确率是99%；如果质量值是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%；如果质量值是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%；你发现规律没有,Q“N”0的质量值,就是正确率有N个9的百分比,这样就非常容易记忆了.基因高通量测序中，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%；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。

利用de novo测序分析蚕豆瓣酱醅微生物多样性周评平;李治华;董玲;赵驰;朱永清【期刊名称】《西南农业学报》【年(卷),期】2018(031)005【摘要】[目的]分析蚕豆瓣醅微生物多样性并比较与过去采用16S、ITS等扩增子测序的差异.[方法]利用de novo测序方法研究微生物菌群多样性.[结果]嗜盐四联球菌(Tetragenococcus halophilus)是蚕豆瓣酱醅的优势微生物,相对丰度占一半以上(mOTUs方法为64.26％,Metaphlan2方法为50.80％),Metaphlan2方法发现破布子乳酸菌(Lactobacillus pobuzihii)也是优势菌株,其相对丰度为17.60％,另外,存在大量未分离到的微生物有待进一步研究.[结论]该方法能分析到蚕豆瓣醅微生物中种或菌株的水平,研究结果不仅为后续深入研究提供了技术支撑,而且对郫县豆瓣的微生物安全性评价提供了有效的方法.【总页数】3页(P1055-1057)【作者】周评平;李治华;董玲;赵驰;朱永清【作者单位】四川省农业科学院,四川成都610066;四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都610066;四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都610066;四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都610066;四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都610066;四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都610066【正文语种】中文【中图分类】Q93【相关文献】1.利用de novo组装策略解析猪的基因组变异 [J], 田仕林;唐茜子;李学伟;李明洲2.一株耐受蛋清蛋白的鸡蛋腐败菌S菌株的分离鉴定及其De novo测序分析 [J], 张璟;陈倩;顾丽红;阮瑶;张新帅;郭爱玲3.应用Illumina MiSeq高通量测序技术分析巴东地区豆瓣酱中微生物多样性 [J], 赵馨馨;崔梦君;董蕴;倪慧;单春会;郭壮4.基于高通量测序分析玉米黄酒微生物多样性 [J], 李永翔;蒋海娇;郭建华5.不同来源及不同发酵阶段豆瓣酱微生物多样性的比较分析 [J], 杨帆;邓维琴;李恒;唐浪;马嫄因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

转录组学微生物转录组学微生物是一门研究微生物基因表达的学科，通过对微生物转录组的分析，可以深入了解微生物在不同环境中的基因表达模式，揭示微生物的生理特性和生物功能。

本文将从转录组学的基本原理、研究方法和应用领域等方面进行介绍。

一、转录组学基本原理转录组是指一个生物体在某个时刻的所有基因的转录产物，即所有mRNA的总和。

转录组学研究的主要目标是通过高通量测序技术，对微生物的转录产物进行全面和系统地分析，以获得微生物在特定环境中的基因表达谱。

转录组学的研究基于以下两个基本原理：1. 基因表达的可变性：微生物在不同环境中的基因表达模式会发生变化，这种变化可以通过转录组学的分析来揭示。

通过比较不同条件下的转录组数据，可以了解微生物对环境的适应机制，以及其在不同生长阶段或不同环境中的适应策略。

2. 基因调控网络：微生物的基因表达受到复杂的调控网络控制，包括转录因子、信号传导通路和代谢途径等。

转录组学可以揭示这些调控网络的结构和功能，帮助我们理解微生物的生物学过程和生物功能。

二、转录组学研究方法转录组学的研究方法主要包括以下几个步骤：1. RNA提取：从微生物样品中提取RNA，包括mRNA和非编码RNA等。

2. RNA测序：使用高通量测序技术对RNA样品进行测序，得到大量的短序列数据。

3. 数据分析：对测序数据进行质控、比对和注释等分析，得到基因表达谱和差异表达基因。

4. 功能注释：对差异表达基因进行功能注释和富集分析，了解微生物的生物学功能和代谢途径等。

5. 转录因子预测：通过分析转录因子结合位点和转录因子基因的表达数据，预测微生物的转录因子和调控网络。

三、转录组学在微生物研究中的应用转录组学在微生物研究中有广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 研究微生物的适应机制：通过比较不同环境下的转录组数据，可以了解微生物对环境的适应机制和适应策略。

例如，研究细菌在不同营养条件下的基因表达模式，可以揭示其对不同营养物质的利用方式和代谢途径。

真菌基因组de novo测序项目方案背景介绍从头测序即de novo 测序，不需要任何参考序列资料即可对某个物种进行测序，用生物信息学分析方法进行拼接、组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。

利用全基因组从头测序技术，可以获得全基因组序列，从而推进该物种的研究。

全基因组序列图谱完成后，可以构建该物种的基因组数据库，为该物种的后基因组学研究搭建一个高效的平台；为后续的基因挖掘、功能验证提供DNA序列信息。

一、项目概述采用全基因组鸟枪法（WGS）策略，将Illumina与PacBio相结合，构建该真菌基因组的框架图。

二、技术方案（一）方案1：测序平台：Illumina PE + Illumina MPIllumina测序平台的读长较短，但可以利用其通量高的特点，对基因组进行深度测序，搭配段片段PE（pair-end）文库和长片段的MP（mate-pair）文库进行测序。

技术优势：因为Illumina读长短，利用MP（mate-pair）文库测序可以在一定程度上提高拼接的质量。

测序数据量：该物种的基因组大小100Mb，建议Illumina数据覆盖300X，即30Gb以上数据。

（二）方案2：测序平台：Illumina PE + PacBio第三代测序平台PacBio具有读长较长的优势（读长10 kb），能够在序列上通过重复序列区及高GC区，从而达到更好的拼接效果；同时，利用第二代测序平台Illumina（HiSeq 2500）数据量大、成本低的优势，对小插入片段基因组文库（插入片段500 bp）进行双末端（Paired-End）测序。

技术优势：因为读长很长，所以在拼Contig时，成功率很高，可以拼出很长的Contig。

并且可以轻松跨过重复序列、高GC序列。

实际应用中，大家普遍用PacBio序列拼Contig，再用Illumina的序列来修正碱基。

测序数据量：该物种的基因组大小100Mb，建议Illumina数据覆盖100X，即10Gb以上数据；PacBio数据5~10X，即0.5~1Gb数据，也就是2~4个SMRT cell。

#流程大放送#微生物基因组Denovo测序分析知因无限一介绍微生物基因组De novo测序分析也叫微生物基因组从头测序分析，指不依赖于任何参考序列信息就可对某个微生物进行分析的测序分析技术，用生物信息学的方法进行序列拼接获得该物种的基因组序列图谱，然后进行注释等后续一系列的分析。

微生物Denovo基因组测序及分析技术可以应用于医药卫生等领域。

二技术应用领域1、基因组图谱的系统性构建例子：过去几个月，肠病毒D68令数百名美国儿童患病。

华盛顿大学的研究人员测序和分析了肠病毒D68（EV-D68）的基因组，这一成果将发表在新一期的Emerging Infectious Diseases杂志上。

（Genome Sequence of Enterovirus D68 from St. Louis, Missouri, USA）肠病毒D68（EV-D68）能在儿童中引起严重的呼吸道疾病。

其基因组序列可以“帮助人们开发更好的诊断测试，”共同作者Gregory Storch说。

“有助于解释病毒感染为什么会造成严重的疾病，以及EV-D68为什么比过去传播得更广。

”（来自于生物通的报道）2、微生物致病性和耐药性位点检测及相关基因功能研究例子：根据分泌蛋白、毒力因子、致病岛、必需基因等结果去探讨所测物种致病性和耐药性。

3、微生物的比较基因组分析，确定各个近缘微生物中的系统发育关系二基本分析流程图三可能的结果展示图示例图1 微生物基因组的功能注释示例图2 微生物基因组的系统进化关系注：以上图片和文字来自参考文献21。

六参考文献[1] Hong-Bin Shen, and Kuo-Chen Chou, "Virus-mPLoc: a fusion classifier for viral protein subcellular location prediction by incorporating multiple sites", Journal of Biomolecular Structure & Dynamics, 2010, 28: 175-86.[2]Hong-Bin Shen and Kuo-Chen Chou, "Virus-PLoc: A fusion classifier for predicting the subcellular localization of viral proteins within host and virus-infected cells.", Biopolymers. 2007, 85, 233-240.[3] Ren Zhang and Yan Lin, (2009) DEG 5.0, a database of essential genes in both prokaryotes and eukaryotes. Nucleic Acids Research 37, D455-D458.[4] The CRISPRdb database and tools to display CRISPRs and to generate dictionaries of spacers and repeats. BMC Bioinformatics. 2007 May 23;8(1):172.[5] The Pfam protein families database: M. Punta, P.C. Coggill, R.Y. Eberhardt, J. Mistry, J. Tate,C. Boursnell, N. Pang, K. Forslund, G. Ceric, J. Clements, A. Heger, L. Holm, E.L.L. Sonnhammer, S.R. Eddy, A. Bateman, R.D. Finn Nucleic Acids Research (2014) Database Issue 42:D222-D230.[6] Clustal W and Clustal X version 2.0.(2007 Nov 01) Bioinformatics (Oxford, England) 23 (21) :2947-8.PMID: 17846036.[7] Felsenstein, J. 2004. PHYLIP (Phylogeny Inference Package) version 3.6. Distributed by the author. Department of Genome Sciences, University of Washington, Seattle.[8] Li et al (2010). De novo assembly of human genomes with massively parallel short readsequencing. Genome Res vol. 20 (2).[9] Li et al (2008). SOAP: short oligonucleotide alignment program. Bioinformatics Vol. 24 no.5 2008.[10] A.L. Delcher, D. Harmon, S. Kasif, O. White, and S.L. Salzberg (1999) Improved microbial gene identification with GLIMMER, Nucleic Acids Research 27:23 4636-4641.[11] S. Salzberg, A. Delcher, S. Kasif, and O. White (1998) Microbial gene identification using interpolated Markov models, Nucleic Acids Research 26:2, 544-548.[12] Delcher AL, Bratke KA Powe,rs EC，et al(2007). Identifying bacterial genes and endosymbiont DNA with Glimmer. Bioinformatics,23(6):673-679.[13]G. Benson(1999). Tandem repeats finder: a program to analyze DNA sequences. Nucleic Acids Research, Vol. 27, No. 2, pp. 573-580.[14] Kanehisa M, Goto S, Kawashima S, Okuno Y, Hattori M (2004). The KEGG resource for deciphering the genome. Nucleic Acids Res 32 (Database issue): D277–80.[15] Kanehisa M, Goto S, Hattori M, Aoki-Kinoshita KF, Itoh M, Kawashima S, et al. (2006). From genomics to chemical genomics: new developments in KEGG. Nucleic Acids Res 34(Database issue): D354–7.[16] Tatusov RL, Koonin EV, Lipman DJ(1997). A genomic perspective on protein families. Science. Oct 24;278(5338):631-7.[17] Tatusov RL, Fedorova ND et al.(2003). The COG database: an updated version includes eukaryotes. BMC Bioinformatics. Sep 11;4:41.[18] Magrane, M. and UniProt Consortium (2011) UniProt Knowledgebase: a hub of integrated protein data. Database (Oxford) , bar009.[19] Bard J, Winter R (2000). Gene Ontology：tool for the unification of biology. Nat Genet. 25:25-29.[20] ZODOBNOV．E．M，APWEILER．R．InterProScan—an intergration plaftorm forthe signature recognition methods in InterPro[J]．Bioinform atics，2001，17(9)：847-848．[21] Van den Bogert B1, Boekhorst J2, Herrmann R1, Smid EJ3, Zoetendal EG1, Kleerebezem M4. Comparative genomics analysis of Streptococcus isolates from the human small intestine reveals their adaptation to a highly dynamic ecosystem. PLoS One. 2013 Dec 30;8(12):e83418.。

动植物Denovo测序知识⼤讲解⾼通量测序的技术开起我们探索动植物基因组奥秘的步伐，提到动植物基因组测序，这就不得不提⼀个概念——de novo测序。

那么什么是de nove测序呢，它与重测序有什么区别呢？De nove测序中Read、Contig和Scaffold等⼜代表什么呢？De nove测序中为什么要建不同⼤⼩⽚段的梯度⽂库？基因注释⼜是注释哪些内容？各位客官别急，且听⼩编给您细细讲来。

1De novo测序概念De novo是⼀个拉丁⽂，代表从头开始的意思，⽽de nove测序则是指在不需要任何参考序列的情况下对某⼀物种进⾏基因组测序，然后将测得的序列进⾏拼接、组装，从⽽绘制该物种的全基因组序列图谱。

由于⾼通量测序长度的限制，⽬前测序策略是先将基因组打断⼩的⽚段，然后再对测出序列⽚段进⾏拼接，最终得到物种的序列图谱如图1所⽰。

图1 ⾼通量测序模式图2De novo测序与重测序区别重测序概念：重测序是全基因组重新测序的简称，是指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。

从概念上来看两者的区别在于de nove测序是对没有参考基因组的物种进⾏测序，⽽重测序是对已有基因组的物种进⾏测序，这只是它们区别很⼩的⼀部分。

从原理上来看de nove测序和重测序最根本的区别在于de nove测序需要对测序得到的Reads进⾏拼接组装，⽽重测序得到的数据则是没有组装的短的Reads序列。

值得注意的是，随着测序成本的降低以及组装算法的改进,de nove测序成本越来越低，⽬前来说de nove测序不只对于没有参考基因组物种进⾏测序，还可以对⼀些特有的亚种、品种以及变种等进⾏测序。

3Reads Conting Scaffold概念Reads：即我们通常说的读长的意思，它是指⾼通量测序平台直接产⽣的DNA序列。

Contig：是指Reads基于Overlap关系，拼接获得的长的序列；Scaffold：是指将获得的Contig根据⼤⽚段⽂库的Pair-end关系，将Contig进⼀步组装成更长的序列；关于三者之间的关系如图2所⽰，注意的是Contig是⽆Gap的连续的DNA序列，⽽Scaffold是存在Gap的DNA序列。

基因组denovo深度基因组de novo深度是一种重要的研究方法，可以帮助我们理解生物体的遗传信息。

在这篇文章中，我将以人类的视角来描述这一方法的原理和应用。

让我们来看看什么是基因组de novo深度。

简单来说，它是一种通过测序技术从头开始组装一个生物体的基因组的方法。

与传统的测序方法不同，de novo深度测序可以直接获得一个生物体的全基因组信息，而不需参考已有的相关序列。

那么，为什么我们需要基因组de novo深度呢？这是因为在许多研究中，我们需要了解一个生物体的完整基因组信息，尤其是对于那些没有已知参考基因组的物种来说。

通过de novo深度测序，我们可以获得这些物种的全基因组序列，从而更好地理解它们的遗传特性和进化历史。

在进行基因组de novo深度测序时，首先需要将生物体的DNA提取出来，并进行高通量测序。

然后，利用生物信息学的方法将这些测序数据进行组装，得到一个生物体的基因组序列。

这个过程中，需要借助大量的计算资源和算法，以及对基因组结构和功能的理解。

基因组de novo深度的应用非常广泛。

例如，它可以帮助我们研究物种的进化关系、基因组结构的变异以及基因与表型之间的关系。

同时，它也可以用于研究人类疾病的遗传基础，例如发育异常、遗传疾病和癌症等。

尽管基因组de novo深度是一项复杂的技术，但它为我们揭示了生命的奥秘提供了重要的工具。

通过这种方法，我们可以更好地理解生物体的基因组，为生物学研究和医学应用提供更多的可能性。

基因组de novo深度是一种重要的研究方法，它可以帮助我们获得生物体的完整基因组信息，从而更好地了解生物体的遗传特性和进化历史。

它的应用范围广泛，可以用于研究进化、遗传疾病等领域。

通过不断地改进和发展，基因组de novo深度将为我们揭示生命的奥秘提供更多的突破。

204060 204060
20400204022
020 40
60 X
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4
图2 亚洲人各染色体上变异检测类型分布图
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16
080
640200 17
0
604020 18
0
19
应用经验 3 基于de novo组装的CNV检测
在物种进化过程中，受到强烈人工选择的区域往往是快速进 化的区域，序列差异非常之大，对于高度变异的区域，短 reads无法比对上，难以进行变异检测（如图3中蓝色曲线所 示，由于read读长短，高变区域无法进行分辨）。只有通过 de novo组装，用较长的组装序列进行比对，才能准确识别出 高变区域所有的变异位点（如图3红色曲线所示）。
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专利名称：采用De novo转录组分析鉴定隐甲藻中与DHA生物合成相关的脂肪酸去饱和酶基因的方法
专利类型：发明专利
发明人：张卫文,陈磊,裴广胜,刘璐
申请号：CN201710105914.8
申请日：20170224
公开号：CN106916891A
公开日：
20170704
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种通过De novo转录组测序，转录本拼接和差异表达分析，鉴定蔻氏隐甲藻中与二十二碳六烯酸(DHA)生物合成相关脂肪酸去饱和酶基因的方法。

具体步骤包括：(1)对隐甲藻进行DHA发酵培养；(2)收集不同生长和DHA积累阶段的菌体并进行RNA提取与转录组Illumina深度测序；(3)测序数据的分析与预处理；(4)对拼接后的转录组进行功能注释与相关性统计分析，鉴定发现隐甲藻中与DHA生物合成相关的脂肪酸去饱和酶，并获得其基因全长序列；(5)通过qRT‑PCR分析技术，对隐甲藻中与DHA生物合成相关的脂肪酸去饱和酶的基因进行表达验证。

发明为研究隐甲藻DHA的生物合成机制以及提高隐甲藻中DHA合能力成提供重要的方法和知识基础。

申请人：昆明藻能生物科技有限公司
地址：650108 云南省昆明市科发路139号云南省大学科技园云南留学人员创业园二期A3栋5楼505-3号
国籍：CN
代理机构：昆明今威专利商标代理有限公司
代理人：赛晓刚
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