DNA二代测序分析要多久

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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能实现对病毒的全基因组进行测序的技术手段：早期在高通量测序技术普及之前，对病毒的全基因组进行测序是通过非特异性扩增+克隆结合sanger测序来完成的。当物种有了参考的序列之后，可以通过特异性扩增+sanger测序获得全基因组序列。Sanger测序准确度高，读长很长，但与此同时，扩增和克隆工作费时费力，由于流程繁琐，加上快速变异导致引物无法通用，该方法对于大量基因组的测序工作而言，可操作性不强，这对于研究者一直是一个困扰。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，减少了工作量，增加了成功率。探普生物进行了大量有针对性的研发和测试，开发了全套的实验和分析流程用于对病毒的全基因组进行测序，该流程自运行以来广受研究者们好评。

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高通量测序在病毒准种研究中如何应用 在采用高通量测序技术研究准种耐药性方面，人类免疫缺陷病毒(HIV)较为突出。人类免疫缺陷病毒的逆转录酶有非常大的错配倾向，造成几乎每复制1轮出现1个碱基对替换突变。被侵染的个体中存在非常巨大的病毒群，每天有1010个病毒粒子产生和死亡，在侵染后这种行为导致病毒快速形成一个多样性的群，即准种。高通量测序是研究大群体中序列突变体特征的先进方法，它的一种应用是对个体抗病毒治疗失败时产生的数量很少的耐药突变的定量研究。

一直以来，病毒基因组测序都是疾病诊断、流行病学调查和宿主-病原关系研究的重要手段。病毒的全基因组测序以及对应的生物信息学分析方法是研究病毒进化、毒力因子变异、疫病爆发之间的关系、疫病传播途径、不同遗传变异的分布模式、疫病发生地理区域的基础。与传统Sanger测序相比，NGS技术的发展使得一个小的研究小组可以拥有大量病毒株的全基因组序列，测序成本也在逐步降低。由于NGS产生的数据量非常庞大，其序列拼接难度也随之增加。而且对于低浓度高复杂度的样本，研究者除了PCR外别无他法。而PCR方法往往具有偏好性，丢失的片段将为序列组装带来非常高的失败率。对于完全未知的样本，无法通过PCR进行富集，要鉴定其种类需要调用各种方法，逐个尝试工作量之大，其效率之低，使得一个新的研究方法的出现及其必要。

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二代测序可以用于对病毒的全基因组进行测序有哪些挑战？二代测序相较sanger测序，差异主要就是单次运行可以获得海量的数据量，因此也称为高通量测序。想要通过高通量测序获得病毒全序列，需要经历：核酸纯化-文库构建-生物信息学分析这三大基本流程。而高通量测序技术本身并不是以病毒为目标开发的，因此每个环节都是挑战。核酸纯化步骤决定了Input核酸的起始浓度和总量，从而决定了文库构建的成败、质量和产量；文库的好坏决定了数据的质量和产出；而数据的质量产出直接影响分析结果。样品一般核酸浓度很低，且带有大量宿主污染，因此实验部分和分析部分都比较困难。探普生物基于这些困难点，进行了大量有针对性的研发和测试，开发了全套的实验和分析流程用于对病毒的全基因组进行测序，该流程自运行以来广受研究者们好评。

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探普生物接触到的病毒全基因组测序项目有比较丰富的应用场景。DNA二代测序分析要多久

病毒全基因组测序定：探普生物对病毒的全基因组进行测序的实验基于二代测序技术。样本经过核酸纯化-文库构建-生物信息学分析这3大基本流程后转换成了序列数据。先，在核酸纯化环节，探普提供专门针对性的核酸纯化样本指南，以提高目的物种的核酸纯度和得率，与此同时探普生物也提供核酸纯化服务。第二，文库构建环节，样本的核酸具备浓度低，总量少的特点。探普生物专门针对这一点开发了超微量核酸文库构建，可以将0.01ng/μl甚至更低浓度的核酸构建成测序文库。第三，生物信息学分析环节。生存环境和状态决定了对病毒的全基因组进行测序的下机数据一般都伴随大量的宿主和其他微生物的数据。探普生物基于该特点，优化了自有数据库，搭载了专门用的的生物信息学分析流程，可处理复杂背景下的目标物种序列。

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