基因组测序包lane测序产量是多少？Raw data，clean data是多少

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-09-02 05:54 标签： 人类基因组测序
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服务名称： Hiseq 2000 PE 2*100 包Lane测序
英文名称： Hiseq 2000 PE 2*100 lane sequencing
简介：Hiseq 2000 PE 2*100 包Lane测序
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&Hiseq 2000 PE 2*100 包 lane 测序。
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1. %Q30 of control lane &= 80%。
2. output of control lane &= 35G Q30 data。
药明康德基因组学中心为目前全球前10大制药企业提供测序服务。
药明康德公司是美国纽约证交所的上市公司，药明康德基因组学中心是药明康德公司的一个组成部门。我们致力于为药业研发、生物学研究和个性化医疗客户提供优质、快捷的高通量测序、生物芯片、生物信息学分析服务。
基因组学中心由专业的测序专家组成。
现拥有3台Hiseq、3台Miseq、1台PGM、1台Affymetrix。
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之前我们给大家分享了微生物多样性分析之-16S、18S、ITS扩增子测序。今天小编带大家了解一下------宏基因组测序
什么是宏基因组?
宏基因组（Metagenomics）又称元基因组，1998年Handelsman等人首次提出这一概念，即特定小生境（如土壤，海洋，肠道等）中全部微小生物遗传物质的总和。
宏基因组测序技术不依赖传统的微生物分离培养过程，以生境中全部细菌和真菌基因组DNA为研究对象，以DNA深度测序和功能基因筛选为研究手段，高通量识别复杂环境样品中微生物的结构组成及功能，从而揭示其内在机制。
宏基因组测序，能够解释微生物群落多样性、种群结构、进化关系、功能活性及环境之间的相互协作关系，发掘和研究新的、具有特定功能的基因，不仅提供物种分类及丰度信息，还能做基因功能及代谢通路相关分析，避开了微生物分离培养过程，极大地扩展了微生物资源的利用空间，为研究微生物相互作用提供了有效工具。
宏基因组研究的热点有哪些呢？
类肠道宏基因组计划MetaHIT（Metagenomics of Human Intestinal Tract）
类微物组计划HMP（Human Microbiome Project）
全球海洋调查GOS（Global Ocean Sampling expedition）
地球微物计划EMP（Earth Microbiome Project）
样品有什么要求？
1. 新鲜样本（请使用干冰运送） 土壤、淤泥、沉积物，5-10g
肠道样本，2-5g
水体样本，5-10L水样过滤后的滤膜
纯化核酸样本（请使用干冰或冰袋运输），纯化DNA样本，浓度大于50ng/μl，总量大于2μg。核酸样本主带明显，无降解，无RNA或蛋白质污染。
宏基因组测序的流程及生物信息学分析
测序流程：DNA提取，质检合格，建库，上机测序。
测序策略：Illumina HiSeq PE/ 150PE
数据量：根据物种组成复杂度及测序平台特点而定
生物信息学分析
a)数据质控：测序得到的原始数据(Raw Data)会存在一定比例的低质量数据，为了保证后续信息分析结果的准确可靠，首先要对原始数据进行过滤处理，得到有效数据(Clean Data)；
b)Metagenome 组装：从各样品质控后的 Clean Data 出发，进行 Metagenome 组装；
表1. 样品组装结果基本信息统计表
说明： SampleID 表示样品名称 （；Total Len. （bp） 表示组装得 Scaftigs 的总长；Num. 表示组装得到的 Scaftigs 总条数；Average Len.(bp)表示 Scaftigs 的平均长度；N50，N90 表示将 Scaftigs 按照长度进行排序，然后由长到短加和，当加和值达到 Scaftigs 总长的 50%，90%时的 Scaftigs 的长度值；Max Len.表示组装得到的最长 Scaftigs 的长度值。
c)基因预测：进行基因预测并构建 gene catalogue；
d)物种注释：获得不同分类层级的物种丰度表；
从不同分类层级的相对丰度表出发，选取出在各样品中的最大相对丰度排名前 10 的物种，并将其余的物种设置为 Others，绘制出各样品对应的物种注释结果在不同分类层级上的相对丰度柱形图。
图1.物种在不同分类层级上的相对丰度柱形图
e)功能注释：从 gene catalogue 出发，进行代谢通路(KEGG)，同源基因簇(eggNOG)，碳水化合物酶(CAZy)的功能注释和丰度分析；
如根据KEGG PATHWAY 数据库，将生物代谢通路划分为6类，分别为：细胞过程（Cellular Processes）、环境信息处理（Environmental InformationProcessing）、遗传信 息处理（Genetic Information Processing）、人类疾病（Human Diseases）、新陈代谢（Metabolism）、生物体系统（Organismal Systems）。
图2.物种在不同分类层级上的相对丰度柱形图
f) 基于物种丰度表和功能丰度表，可以进行丰度聚类分析，PCA 分析，样品聚类分析，显著差异分析，代谢通路比较分析，挖掘样品之间的物种组成和功能组成差异；
图3. 基因数目和相对丰度聚类分析
a) Unigenes 注释数目统计热图：横轴为样品名称；纵轴为物种信息；不同颜色代表 Unigenes 数目的高低；b) 属水平相对丰度聚类热图：横向为样品信息；纵向为物种信息；图中左侧的聚类树为物种聚类树；中间热图对应的值为每一行物种相对丰度经过标准化处理后得到的 Z 值，即一个样品在某个分类上的 Z 值为样品在该分类上的相对丰度和所有样品在该分类的平均相对丰度
g)主成分分析 (PCA，Principal Component Analysis)，能够提取出最大程度反映样品间差异的两个坐标轴，从而将多维数据的差异反映在二维坐标图上，进而揭示复杂数据背景下的简单规律。基于不同分类层级的物种丰度表，我们进行了 PCA 分析，如果样品的物种组成越相似，则它们在 PCA图中的距离越接近。
图4. 物种主成分（PCA）分析
为了研究不同样品的相似性，还可以通过对样品进行聚类分析，构建样品的聚类树。
图5 样品的聚类树
以上内容属于标准分析，我们还可以基于标准分析结果，为您进行一系列高级信息分析，需要高级分析的话您随时可以和我们生物信息分析技术人员协商吆，以期得到您满意的结果。
微生物是生物地球化学进程的主要推动力，但对它们的功能多样性、微生物种群结构以及生态因素进行总体分析还存在很大的挑战。
本研究采集全球海洋68个位点的上层和中层海水的243个样本进行宏基因组分析，得到7.2 TB 数据。
对获得的数据进行分析，发现139个样本中含有的微生物物种数目多于35,000个，而且在上层海水的垂直分层中，温度是影响微生物种群分布的主要因素。
温度是影响上层海水微生物种群分布的主要因素
分析海洋微生物核心功能，发现其与人体肠道微生物的相似性高达73%。
海洋微生物与人体肠道微生物的相似性
明天我们将会为您呈现微生物测序相关的其他内容，不见不散！
文案：邢书娟
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