DNA病毒基因测序

时间:2023年10月24日 来源:

需要对病毒的全基因组进行测序的应用场景:在探普生物长时间运行过程中,我们接触到的对病毒的全基因组进行测序项目有比较丰富的应用场景。先,从事基因进化/疫苗/药品/抗体研制方向的研究的研究者一定会用到测序。这种场景一般是用密集的sanger测序监测某几个关键基因,搭载一定频率的全基因组测序。这样的组合省时省力省经费,同时能达到研究目的。此外,有的单位需要对传染病的病原进行流行病学监测和研究,如疾控/疫控中心、医院的传染病科室以及一些高校和研究所的相应课题组,可能需要对病毒的全基因组进行测序以后,结合其他上下游的研究数据,达到研究或者监测疫病的目的。


探普生物对于样本准备独特的处理方法指南为后续的分析结果打下了牢固的基础。DNA病毒基因测序

DNA病毒基因组测序:动物、人、植物被特定病毒株侵染、分离到病毒株、连续传代的病毒株往往都需要获得尽量完整的基因组序列来指导下一步的研究,传统的sanger测序需要了解序列、设计引物、做很多PCR,往往效率很低,而NGS作为一种无需特异性引物扩增的测序方式,可以直接从DNA中获得序列。DNA病毒基因组测序:如果,1,您的目的是:获得一种指定DNA病毒尽量完整的序列;2,您可以提供该病毒的中英文名称;3,您了解样本中病毒的载量情况、培养状况、ct值等任一信息。那么,探普为你准备了完整的下单、样本准备方法,经过探普的实验,测序、分析,你将获得:1,1-5Gb测序数据量rawdata;2,一般可获得95%以上的拼接序列,100kb以上大基因组病毒除外;其他特殊要求如:突变分析、进化分析都可直接与技术支持联系。



DNA病毒基因测序二代测序单次运行可以获得海量的数据量,因此也称为高通量测序。

病毒的蛋白组成的特点是什么? (1)结构蛋白由病毒的基因组编码,结构蛋白组成病毒体的蛋白成分如病毒体的衣壳蛋白、基质蛋白和包膜蛋白。   (2)非结构蛋白由病毒的基因组编码,但非结构蛋白不参与病毒体构成的蛋白成分。非结构蛋白可存在于病毒体内,如病毒的酶就属于非结构蛋白,也可存在于侵染细胞。   病毒结构蛋白有以下几种功能:①病毒结构蛋白可保护病毒核酸,避免环境中的核酸酶和其他理化因素对病毒核酸造成破坏;②病毒结构蛋白可参与病毒的侵染过程,衣壳蛋白和包膜上的蛋白突起能吸附至易感细胞受体,引起侵染;③具有抗原***毒基因编码的衣壳蛋白和包膜蛋白具有良好的抗原性,能刺激机体产生免疫反应。

目前对我国首例输入性裂谷热病例病毒进行全基因组测定,分析其进化来源及潜在变异.方法提取样本核酸,非特异性反转录扩增病毒基因组RNA,使用IonTorrent二代测序仪进行病毒全基因组测定.对获得的基因组数据进行序列拼接、比对、进化树构建和关键位点分析.结果通过测定获得了病毒全基因组11979nt,该测定病毒属E基因分支,序列与先前南非分离株Kakamas相似度较高(>98%).病毒Gn蛋白C端信号肽区存在1个氨基酸突变.结论本研究分析测定的裂谷热病毒全基因组与目前非洲流行株高度相似,病毒基因特征未出现明显变异。


病毒全基因测序不仅需要精密的仪器设备,也需要检测人员具有丰富的经验和过硬的技术。

目前对我国首例输入性裂谷热病例病毒进行全基因组测定,分析其进化来源及潜在变异.方法提取样本核酸,非特异性反转录扩增病毒基因组RNA,使用IonTorrent二代测序仪进行病毒全基因组测定.对获得的基因组数据进行序列拼接、比对、进化树构建和关键位点分析.结果通过测定获得了病毒全基因组11979nt,该测定病毒属E基因分支,序列与先前南非分离株Kakamas相似度较高(>98%)。病毒Gn蛋白C端信号肽区存在1个氨基酸突变.结论本研究分析测定的裂谷热病毒全基因组与目前非洲流行株高度相似,病毒基因特征未出现明显变异。




病毒全基因组测序具有的特点:独有的一定定量技术,实现病原定量分析。长沙全基因组病毒测序价格

高通量测序技术正式启用之后,研究者可以将样品处理至标准浓度和体积后进行测序和分析.DNA病毒基因测序

全基因组测序要注意的事项:全基因组测序是对未知基因组序列的物种进行个体的基因组测序。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的片段(0.2~5Kb),加上接头,进行DNA簇(Cluster)制备,后利用Paired-End(Solexa)或者Mate-Pair(SOLiD)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。测序深度(Sequencingdepth)是指测序得到的碱基总量(bp)与基因组大小的比值,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。测序的个体,如果采用的是双末端或Mate-Pair方案,当测序深度在50X~100X以上时,基因组覆盖度和测序错误率控制均得以保证,后续序列组装成染色体才能变得更容易与准确。


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