Whole Genome Re-Sequenzierungsdienst

Was ist die gesamte Genom-Wieder-Sequenzierung?

Die gesamte Genom-Nachsequenzierung ist der Prozess der Sequenzierung der Genome verschiedener Individuen innerhalb einer Referenzgenomart, gefolgt von einer differentiellen Analyse von Individuen oder Populationen basierend auf den erhaltenen Daten. Die Genom-Nachsequenzierung wird hauptsächlich verwendet, um Forschern zu helfen, verschiedene Arten von Variationen wie Einzel-Nukleotid-Polymorphismen (SNPs), Kopienzahlvariationen (CNVs) und Insertionen/Löschungen (Indels) zu identifizieren, wodurch die genetischen Merkmale einer biologischen Population von einem einzigen Referenzgenom zu geringeren Kosten erweitert werden. Die gesamte Genom-Nachsequenzierung wird umfassend in der Erforschung menschlicher Krankheiten sowie in der Tier- und Pflanzenzucht angewendet, einschließlich der Erkennung pathogener Gene, genetischer Variationen, pränataler Screening, personalisierter Medizin und mehr.

Angebot für Whole Genome Re-Sequencing-Dienste

SequenzierungExtraktion von genomischer DNA, Fragmentierung, Gelrückgewinnung der gewünschten DNA-Fragmente (0,2~0,5Kb), Adapterligierung, Cluster-Vorbereitung und schließlich Neusequenzierung der eingefügten Fragmente unter Verwendung der Paired-End (Solexa) Methode.

DatenverarbeitungNach der Sequenzierung werden die erhaltenen Reads verarbeitet, um Adapterkontamination und andere Verunreinigungen herauszufiltern. Die verarbeiteten Reads werden dann an ein Referenzgenom ausgerichtet, um die Qualität der Sequenzierungstiefe, Abdeckung, Uniformität und andere Ausgabedaten zu bewerten.

Vorteile der Whole-Genome-Resequenzierung

• Bietet eine hochauflösende genomische Basensequenzkarte.
• Ermöglicht die Merkmalsanalyse eines Genoms durch die Kombination von kurzen Insertionen und längeren Fragmenten.
• Identifiziert krankheitsverursachende Allele, die möglicherweise durch andere Methoden nicht erkannt wurden.
• Identifiziert potenziell pathogene Variationen und liefert Informationen für weiterführende Forschungen zu Genexpression und regulatorischen Mechanismen.

Unsere Servicevorteile

• Beschleunigte Neusequenzierungsanalyse
• Angepasste Analyse-Strategien: Basierend auf verschiedenen Sequenzierungsarten und Protokollen bieten wir maßgeschneiderte Optionen wie die Auswahl von Referenzgenom-Versionen, Alignierungsalgorithmen und Annotierungsdatenbanken an.
• Umfassende Datenbankintegration: Wir aktualisieren und integrieren kontinuierlich mehrere Datenbanken und Versionen, um genaue Geninformationen und Annotationen bereitzustellen.
• Mächtige Omics-Integrationsanalysefähigkeit: Durch die Integration von Genom-Nachsequenzierung mit anderen Technologien wie Transkriptom-Sequenzierung und Methylierungsequenzierung, erweitern wir uns über Daten zu Einzelgenvariationen hinaus.

Workflow der Whole-Genome-Resequenzierung

Gemäß dem Standardprotokoll umfassten die Verfahren die Bewertung der Probenqualität, den Bibliotheksaufbau, die Qualitätskontrolle der Bibliothek und die Sequenzierung der Bibliothek.

Dienstspezifikationen

	Musteranforderungen Whole-Genome-Sequenzierung: Genomisches DNA ≥ 500 ng Mindestmenge: 200 ng Konzentration ≥ 10 ng/µL Whole Genome Sequencing (PCR-frei): Genomisches DNA ≥ 1 µg Mindestmenge: 500 ng Konzentration ≥ 20 ng/µL Whole-Genome-Sequenzierung (PacBio) Genomisches DNA ≥ 1 µg Konzentration ≥ 80 ng/µL Whole-Genome-Sequenzierung (Nanopore) Genomisches DNA ≥ 5 µg Konzentration ≥ 20 ng/µL OD260/280=1,8~2,0 Alle DNA-Proben werden auf Reinheit und Menge validiert. Hinweis: Musterbeträge sind nur zur Referenz aufgeführt. Für detaillierte Informationen, bitte Kontaktieren Sie uns mit Ihren maßgeschneiderten Anfragen.
Klicken	Sequenzierungsstrategien HiSeq Plattform Strategie: PE150 Indikator: 90Gb PacBio Plattform  Nanopore Plattform
	Bioinformatikanalyse Wir bieten mehrere maßgeschneiderte bioinformatische Analysen an: Datenqualitätskontrolle Anpassung an die Referenzgenomsequenz SNP / InDel / SV / CNV-Erkennung, Annotation Circos-Diagramm zur Anzeige von Genomvariationen GO / KEGG-Klassifikation Hinweis: Die empfohlenen Datenoutputs und Analyseinhalte, die angezeigt werden, dienen nur zur Referenz. Für detaillierte Informationen, bitte Kontaktieren Sie uns mit Ihren maßgeschneiderten Anfragen.

Analyse-Pipeline

Liefergegenstände

• Die ursprünglichen Sequenzierungsdaten
• Experimentelle Ergebnisse
• Datenanalysebericht
• Details zur Whole Genome Re-Sequenzierung für Ihre Schreibanpassung.

Verwandte Lösungen

• Krebs Whole-Genome-SequenzierungDie Sequenzierung des gesamten Genoms von Tumoren und entsprechenden normalen Geweben bietet umfassende Einblicke in die spezifischen Mutationen, die mit Krebs assoziiert sind. Sie erleichtert das Studium von Onkogenen, Tumorsuppressorgenen und anderen Risikofaktoren.
• Pflanzen- und Tiersequenzierung: Die Ganzgenomsequenzierung von Pflanzen und Tieren ist eine effektive Methode, um Gene, SNPs und strukturelle Variationen zu erforschen und gleichzeitig den Genotyp zu bestimmen. Diese Informationen können bestehende Genkarten bereitstellen und die landwirtschaftliche Zucht- und Screeningprozesse verbessern.
• Untersuchung der pathogenen Variation: Whole-Genome-Sequenzierung Des menschlichen Genoms ermöglicht die Identifizierung von krankheitsbezogenen einzelnen Nukleotidvariationen und Kopienzahlvariationen. Durch die Identifizierung dieser pathogenen Variationen kann eine umfassende genetische Forschung durchgeführt werden, die auf pathologische Merkmale abzielt.

Demonstrationsergebnisse

Häufig gestellte Fragen zur Whole Genome Re-Seq

1. Was sind die Hauptanwendungen der gesamten Genomresequenzierung?

Die primären Anwendungen der Whole-Genome-Resequenzierung umfassen ein breites Spektrum an Bereichen in der genetischen Forschung. Zu diesen Anwendungen gehören:

• Variantenerkennung: Identifizierung von Genomvariationen wie Einzelne Nukleotidpolymorphismen (SNPs), Insertionen/Löschungen (InDels) und strukturellen Variationen (SV).
• Krankheitsforschung: Aufdeckung von Mutationen, die mit genetischen Erkrankungen verbunden sind.
• Evolutionsstudien: Analyse von Genomunterschieden und evolutionären Beziehungen zwischen Arten.
• PopulationsgenetikErforschung von Genfrequenzen und genetischen Strukturen innerhalb von Populationen.
• Pflanzenzüchtung: Verbesserung landwirtschaftlicher Sorten zur Steigerung des Ertrags und der Krankheitsresistenz.

Darüber hinaus kann die Ganzgenomresequenzierung bei der molekularen Subtypisierung von Tumoren und der Risikobewertung von Krankheiten von entscheidender Bedeutung sein.

2. Was sind die Unterschiede zwischen der Sequenzierung der zweiten und dritten Generation für die gesamte Genomresequenzierung?

Die gesamte Genomresequenzierung umfasst die Sequenzierung des gesamten Genoms verschiedener Individuen innerhalb einer Art, um ihre genetischen Unterschiede zu analysieren. Zweitgeneration-Sequenzierung (e.g., Illumina) identifiziert zuverlässig SNPs und InDels, hat jedoch Schwierigkeiten bei der Erkennung und Charakterisierung von SVs sowie bei der Genotypisierung. Die dritte Generation der Sequenzierung, wie Nanoporen-Sequenzierungbietet Leseweiten von bis zu Megabasen (MB), was die Auflösung großer und komplexer struktureller Varianten (SVs) vereinfacht und deren genaue Zuordnung zum Referenzgenom ermöglicht. Außerdem erkennt es eine signifikant höhere Anzahl von Varianten im Vergleich zur Kurzlesesequenzierung.

3. Welche Abdeckung ist für die gesamte Genomresequenzierung erforderlich?

Die Abdeckung bezieht sich auf die durchschnittliche Anzahl der Sequenzierungen jeder Base im Genom. Verschiedene Forschungsziele erfordern unterschiedliche Abdeckungsniveaus:

• Grundlagenforschung: Erfordert in der Regel eine Abdeckung von 30× oder höher.
• Krankheitsmutationsnachweis: Eine Abdeckung von 50× oder höher verbessert die Genauigkeit der Mutationsdetektion.
• Bevölkerungsstudien: Eine Abdeckung von 10× bis 30× ist in der Regel ausreichend, abhängig von den spezifischen Forschungszielen.

4. Warum ist die Datenqualitätskontrolle bei der gesamten Genomresequenzierung wichtig?

Die sorgfältige Umsetzung der Datenqualitätskontrolle (QC) ist unerlässlich, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Sequenzierungsergebnisse zu gewährleisten. Die Qualitätskontrolle umfasst die folgenden wichtigen Verfahren:

• Eliminierung von niedrigqualitativen Reads und Adaptersequenzen.
• Bewertung von Daten hinsichtlich GC-Gehalt, Basenfehlerquoten und Tiefenverteilung.
• Sicherstellung einer gründlichen und konsistenten Genomabdeckung.

5. Was sind die Kosten für die vollständige Genomresequenzierung?

Die Kosten für die vollständige Genomresequenzierung hängen von Variablen wie der Abdeckungstiefe, der Probenanzahl und der gewählten Sequenzierungsplattform ab. Typischerweise schwankt die Ausgabe pro Probe im Bereich von einigen Hundert bis mehreren Tausend Dollar. Durch fortschreitende Entwicklungen in der Sequenzierungstechnologie zeigen diese Kosten im Laufe der Zeit einen rückläufigen Trend.

Fallstudien zur Whole Genome Re-Seq

Genomweite Assoziationsstudien untersuchen die genetischen Netzwerke, die agronomische Merkmale in Sojabohnen zugrunde liegen.

Zeitschrift: Genombiologie

Impact-Faktor: 13,214

Veröffentlicht: 24. August 2017

Hintergrund

Die Sojabohne (Glycine max [L.] Merr.) hebt sich als eine der bedeutendsten Ölsaaten und Eiweißpflanzen hervor. Die steigende Nachfrage nach Sojabohnen erfordert die Verbesserung von Sorten zur Steigerung der Produktivität. Allerdings stellen die Wechselbeziehungen zwischen verschiedenen Merkmalen und die genetischen Interaktionen zwischen Genen, die einzelne Merkmale beeinflussen, Herausforderungen für die Sojabohnenzüchtung dar. Die Forscher sammelten 809 verschiedene Sojabohnensorten, kultivierten sie über zwei Jahre an drei Standorten und analysierten sie phänotypisch anhand von 84 agronomischen Merkmalen. Anschließend, Whole-Genome-Sequenzierung (WGS) in einer Tiefe von 8,3× wurde durchgeführt. Durch eine umfassende genomweite Assoziationsstudie (GWAS) In der Analyse identifizierte das Team potenzielle genetische Loci, Wechselwirkungen zwischen Loci und ein genetisches Netzwerk, das sich über verschiedene Merkmale erstreckt.

Methoden

Ergebnisse

Die Autoren führten eine GWAS zu 84 Merkmalen unter Verwendung von über vier Millionen SNP-Markern aus 809 Zugängen durch. Die Analyse kontrollierte für die Populationsstruktur und Verwandtschaft, was zu zuverlässigen P-Werten und der Identifizierung von 150 signifikant assoziierten Loci (SAL) für 57 Merkmale führte. Die Epistase-Analyse zeigte, dass das Dt1-Locus die Erkennung von Dt2 bei der Regulierung der Pflanzenhöhe beeinflusst. Durch die Aufteilung der Population basierend auf den Dt1-Genotypen wurden zusätzliche Loci, einschließlich Dt2, identifiziert, was frühere Epistase-Befunde bestätigte. Das E2-Locus wurde in beiden Untergruppen nachgewiesen, was auf keine epistatische Interaktion mit Dt1 hinweist.

Abb. 1. GWAS der Pflanzenhöhe von Sojabohnen.

Sojabohne ist eine wichtige Ölsaatgutkultur, und unsere Studie analysierte ihre genetische Architektur in Bezug auf den Gehalt an Fettsäuren. Die Autoren identifizierten acht Gene, die mit der Biosynthese von Fettsäuren assoziiert sind, darunter fünf neu gefundene innerhalb der SAL-Regionen. Darüber hinaus wurden sechs Gene, die an der Lipidbiosynthese beteiligt sind, mit dem Gehalt an Fettsäuren in Verbindung gebracht. Hoch-Fettsäure-Allel korrelierten mit einem erhöhten Gesamtgehalt an Fettsäuren (TFA), insbesondere bei Hochlatituden-Zugängen. Dies deutet auf eine additive Funktion der Ölsynthesegene in Sojabohnen hin, ähnlich wie bei Mais. Bemerkenswert ist, dass die besten Hochöl-Sorten in China einige Hoch-Fettsäure-Allele fehlen, was das Potenzial zur Entwicklung von Sorten mit höherem Ölgehalt durch Allelpyramide aufzeigt.

Abb. 2. Dissektion der genetischen Regulation des Fettsäuregehalts in Sojabohnen.

Die Autoren beobachteten, dass die 84 Merkmale, die mit Wachstumsperiode, Architektur, Farbe, Sammentwicklung, Ölgehalt und Proteingehalt in Zusammenhang stehen, genetisch ko-reguliert sind und sich entsprechend ihrer phylogenetischen Beziehungen gruppieren, anstatt zufällig auf den Chromosomen verteilt zu sein. Die Netzwerk-Analyse deutete darauf hin, dass Pleiotropie und Linkage-Disequilibrium (LD) zu den Merkmalskorrelationen beitragen, wobei SAL für die meisten Merkmale miteinander verbundene Netzwerke bildet, mit Ausnahme von zwei, die mit Farbe in Zusammenhang stehen. Schlüssel-Loci wie E2, E1, Dt1, Dt2 und andere waren zentral für die Regulierung mehrerer Merkmale. Beispielsweise beeinflusste der Dt1-Locus nicht nur die Pflanzenhöhe, sondern auch ertragsbezogene Merkmale wie Astdichte, Schotenstängeldichte, Anzahl der Stängelknoten, drei Samen pro Schote und die Gesamtzahl der Samen.

Abb. 3. Assoziationsnetzwerke über verschiedene Merkmale in Sojabohnen.

Fazit

Diese Studie bietet wertvolle Einblicke in die genetischen Korrelationen zwischen komplexen Merkmalen und ebnet den Weg für zukünftige funktionale Forschung und Züchtung von Sojabohnen durch molekulare Gestaltung.

Referenz:

1. Fang C, Ma Y, Wu S, et al. Genomweite Assoziationsstudien analysieren die genetischen Netzwerke, die agronomische Merkmale in Sojabohnen zugrunde liegen. Genombiologie, 2017, 18: 1-14.