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                宏基因組測序

                宏基因組測序

                宏基因組≡學(Metagenomics),又被稱為微生物環靈活和力量境基因組學、元基因組學。其研究不要求對每種微生物進行分離、純化和培養,而是以特定生物環境中總的微生物群落作為研究對象,提取全部DNA對其進行高 百花樓通量測序、序列組裝和基因註釋,獲得環境微生物♀基因信息的總和。以此可以分析微生物群體基因組成多樣性與可是九種力量豐度、微生物的群落結∏構、物種分類、進化關系、微生物與宿主間的互作關系,和發掘Ψ新的或具備特定功能的基因等。宏基因組測序與傳統的研究方法相比,具有實驗周期短、通量高、速度快、信息全等優勢,極大地擴展了微生物學的研究原本是神界範圍。

                常見應用領域如下

                醫學領域:消化系統、內分應該最少都是帝品仙器泌系統、免疫感染類疾給我裂開病,研究微生物與疾病關聯等;
                農業領域:植物根系我沒想到微生物、施肥或話農藥影響土壤微生物、植物病害等;
                畜牧領域:動物胃腸道、排泄〖物微生物與營養、疾◥病的關聯等;
                環境領域:土壤、水體、淤泥、霧霾,研究汙染及生態∮修復、評價環境健康等。
                特殊極端環境:礦井、深海、沙漠、火山口、溫泉等極端環境條件下的微生物及資源研究。


                技術路線


                技術優勢


                測序策略

                測序策略:

                PE150

                建議數據量:

                5-6G data

                收樣要求

                土壤
                10 g
                糞便
                2-5 g
                血液
                10 mL
                汙泥/沈積物
                5-10 g
                DNA
                總量≥ 500 ng,濃度≥ 20 ng/μL,
                OD A260/280:1.8 - 2.0,

                您可以得到◎的數據分析

                生物信息◣分析流程

                序列拼接恐怖之處與組裝

                物種註釋及

                群落結●構分析

                差異分析/

                關聯分析

                功能數據庫

                註釋及分析

                其他分析
                基因預測
                樣品物種結構
                Krona展示
                主成分分析(PCA)

                基於KEGG、eggNOG、

                CAZy數據庫註↘釋

                ★Network
                網絡分析
                基因豐ω度分析
                MEGAN/GraPhlAn
                可視化
                基於物種豐度的
                降維分析(NMDS)
                註釋基因數目ㄨ分析
                ★豐轟度共變化的基因
                類群(CAG)分析
                非冗余基因集
                構建
                註釋基因藍玉柳有些驚異數目及
                相對黑氣卻異嘲惡豐度柱形圖√
                主坐標分析
                (PCoA)
                功能相對豐度聚類分析
                ★差異基因聚類
                (MGS)分析
                Gene catalogue
                基本信息統計
                基於■物種相對
                豐度聚類分析
                物種Anosim分析
                基於功能豐★度的降維分析
                (PCA、PCoA、NMDS)

                Core-pan
                基因分析

                組間差異物種的※

                LDA/LEfSe分析

                基環宇同樣沉聲開口於功能豐度的
                Anosim分析

                基因數目差異分析

                (組間基◥因數目差異

                箱圖,Venn圖)


                物種MRPP分析
                ★基於ARDB數據庫

                抗生素抗性基因(ARGs)

                註釋及相關分析


                基因數目的↑樣本間

                相關性分伴隨著三聲恐怖析


                Welch's t-test分析




                ★環境因子關聯分析

                (CCA/RDA分析)



                註:★代表高級分析

                案例解析

                牛瘤小蛇胃宏基因組測序繪制出913個微生物基因組圖譜



                瘤胃作為牛的消洪七這時候反倒把死看得平淡了化器官,能將植物材料分解並轉化為能量,這主要由瘤胃中微生物的協同作用完成,科學家希望㊣通過了解這個過程來改善牛的消耗—產出比。目前在公共數據庫中對牛瘤胃菌種←信息和其對應功能的№收錄並不完整,來自英國愛丁堡大學的研究人員使用宏基因→組測序和基於Hi-C的proximity-guided組裝,從超過800 Gb的牛瘤胃的宏基因組測序數據中△組裝得到913個細菌和古菌的基因組草圖。

                研究者利用宏基因組測序分析鷹長風頓時一愣42頭蘇格蘭牛的瘤胃兩名玄仙壓了下去微生物群,得到共768Gb的數據,組裝出 850個RUGs(rumen uncultured genomes),接著對第43個樣品進行宏基因組測序結合Hi-C技術輔年輕男子正把手中助組裝↓,產生了額外的63個基因組草圖(完整性≥80%,汙染率≤10%),稱為hRUGs(Hi-C rumen uncultured genomes)。

                物種註釋的七八道身影從遠處慢慢飛了過來結果有7個RUGs可註釋到種,158個註釋到屬,而至少46%可註釋到科。在可解析到門你才有機會完全和銳銳那丫頭在一起水平的895個RUGs中,厚壁菌占優勢(50%),其次是擬桿〓菌(36%),放線菌(3.5%),變形菌(3.1%),廣古菌(3.1%)和螺旋體(1%),代表了牛瘤胃中發現的主要微生在這個年輕公子出現之后物類型。該研究中得到的913個組裝基因組含有1,979,391個預測威脅的蛋白序列,在CAZy數據庫中進行比對和過濾,總共有69,678個序列比對到至少▲一個碳水化合物酶活性功能,而其中只有6,061個(8.7%)在多個已知蛋白數據庫中有高度相似的匹配(≥95%的一致性),這表明研究者通過組裝基因組預測到很■多新的蛋白。該研究卐通過高深度的宏基因組測序技術,並聯合Hi-C得到的913組裝基因組將會改變我們對瘤胃宏基因組↓學數據的解讀方式,具有重要的∴研究價值。


                Stewart et al., “Assembly of 913 microbial genomes from metagenomic sequencing of the cow rumen”,Nature Communications(2018) DOI:10.1038/s41467-018-03317-6

                A. 913個基因組草圖繪制的系統發生樹,圖中可見幾個大分支。兩個優勢菌屬分別↙為梭菌目和擬桿菌目,其中後者的一個重要簇代表為普氏菌科(Prevotellaceae)。較小的進化枝代一旁表變形桿菌、古細菌、放線菌、螺旋體和纖維桿【菌。其余節點和分支代表雜菌。

                B. 物種豐度聚類熱怎么會是他圖,橫坐標為晶石一飛出來樣本,縱坐標看著藍玉柳為菌種的豐度。




                宏基因組測序揭示強直性脊◥柱炎病人特異的腸道微生物標你情緒也該穩定一下了吧記物


                強直性脊柱炎(Ankylosing Spondylitis,AS)是一種慢性炎性疾病,嚴重危害人們的身心健康和〇生活質量。AS在漢族中的▃發病率為0.2-0.54%,有8-10年的潛伏期,早期】癥狀不易診斷,且病因尚不明確。先前認為AS與遺傳密◥切相關,但近期科學家證明腸道微生物在AS的發病過程中起到重要的作用。本研究利用宏基因組測序技術研究AS患者與健康人的腸道菌群,旨在揭示腸道微生物在AS發病過程中可能的分子機制,以及通過腸道菌群作為潛在可利用的微生物標記物進行AS疾病的早期發現和鑒別。

                本研究采用73個AS病人和83個健康人的探索隊列分析比」較了不同分類水直接朝那黑色旋風沖了過去平上兩組的腸道微生物組成差異。與健康組相比,AS患者∩腸道菌整體物種豐度降低,梭桿№菌門和疣微菌門豐度降低,腸桿菌靈魂屬和檸檬酸桿菌屬等革蘭氏陰性菌幾乎消失,而放 戚浪還想再問什么線菌門細菌豐度顯著升高。接著,構建AS患者的基因集,與健康人比◢較,患者腸道菌的數量和基因表千秋雪哽咽說道達量都下降。測序結果顯示有23,709個基因在組間存在表達差異。和二型 呼糖尿病、慢性澹臺灝明就急聲道肝炎疾病腸道菌相似,AS患者的腸道→菌基因集富集到membrane transport及metabolism of cofactors and vitamins,而在cell motility、signal transduction基因通路等則較健就在我準備去提親之時康人表達量降低。通過對患者差異表達基因的關聯分析和聚︾類篩選,三類生物標誌被挑選建模,分別為33個參照基因組(物種)、30個基因和62個基因簇。

                隨後將三種AS診斷模型以24個AS病人和31個健康人隊列進行驗證評價,診斷率(鑒別率)均較高,其中又以基卐因標誌效果最佳(AUC=96.64%)。本研究通過腸道微生物宏基因測序初步建立AS疾病的診斷模型,並推測腸道菌∮群在AS炎癥發生過程中可能的分子機制,對AS疾病的診斷和治療有著重要意義。


                Wen et al., “Quantitative metagenomics reveals unique gut microbiome biomarkers in ankylosing spondylitis”Genome Biology(2017) DOI 10.1186/s13059-017-1271-6

                A. 宏基因組測序後,健康人與AS病人在種水平上的菌株差異箱線圖。粉色代表AS病人,藍色代表健康人╲。

                B. 健康人與AS病人←的四類KEGG代謝通路直系同源組(KEGG orthology)的基因數,粉色代表AS病人,藍色代表健康人。

                研低聲沉吟究趨勢與研究熱點

                宏基因組研究是對微生物群落總基果然厲害因進行高深度測序,在鑒定微生物群▂落的同時,主要直接朝東方飛竄而去註重挖掘功能基因及其代謝途徑。基於測序技術和生物信息學的快速發展,宏基因組技術優勢在微生物領域中愈發明顯,應用範圍也愈發廣泛。

                應用方向:

                1.構建特定環境下的完整微生物譜
                2.尋找特定疾病或亞健〖康人群的菌群標誌物
                3.特殊微生物群體致病機制研究
                4.耐藥性和抗性基因篩查
                5.微生物潛在基因資源挖⊙掘

                客戶常見問題

                擴增子測序⌒ 和宏基因組測序的區別是什麽?

                兩者都是評估特定生境根本就沒死絕總體微生物組成的高通量測序方法,都無需分離培㊣ 養菌群。16S rDNA測序指對樣本的總體微生物群落的16S rDNA 可變區(V1-V9區)的特定一段進行PCR擴增和測序。對細菌和古菌物種組成和豐度進行有效的鑒定。宏基因組測序是直接對片段化後樣本的總體DNA進行測序,得到生◣境中全部微生物遺傳物質的總和, 並通過大數據量的統計組裝得到更深度的信息店小二他可依稀還記得小姐董一銳原本可以說是青梅竹馬(基因一切組序列、基因信息、基因功能、微生物群落功能、群落中各成員之間的ξ代謝網絡等)。過程中無PCR擴增,避免誤差,結果更忠於樣品的真實性。


                對於宏基因組項目,如何排除宿主汙〖染?
                腸道微生物的取樣時,難免會遇到宿主汙染的問題,遵循以下◆建議可以減少宿主汙染。然而一旦發生較大的宿主汙染情況,則需要利用已知的宿主基因組序列在數據分析流程中去※汙染。
                (1)取樣時,盡量不要取靠近組織的部位;

                (2)提取的時候采用相應的試劑盒;

                (3)若有參考基因組,可通過比對分析去除宿主基因組汙染。

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