病毒全基因组测序基本参数
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病毒全基因组测序企业商机

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。


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。病毒全基因组测序进化分析服务

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哪些应用场景需要对病毒的全基因组进行测序?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。


RNA全基因组病毒测序分析检测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。

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病毒(Virus)由一种核酸分子(DNA或RNA)与蛋白质(Protein)构成或由蛋白质构成(如朊病毒)。根据遗传物质的组成,可分为单链DNA病毒(ssDNA)、双链DNA病毒(dsDNA)、单链RNA病毒(ssRNA)、双链RNA病毒(dsRNA)和蛋白质病毒(如朊病毒)。根据宿主类型的不同,可以分为噬菌体(细菌病毒)、植物病毒(烟花叶病毒)和动物病毒(如禽流感病毒、天花病毒和HIV等)。病毒全基因组测序(VirusWholeGenomeSequencing,VWGS),是指基于第二代高通量测序技术,对病毒全基因组进行测序,利用生物信息分析手段,得到病毒的全基因组序列,解析编码信息,并获得相应的变异信息。


病毒是由一种核酸分子(DNA或RNA)与蛋白质(Protein)构成或只由蛋白质构成(如朊病毒)。根据遗传物质的组成,可分为单链DNA病毒(ssDNA)、双链DNA病毒(dsDNA)、单链RNA病毒(ssRNA)、双链RNA病毒(dsRNA)和蛋白质病毒(如朊病毒)。根据宿主类型的不同,可以分为噬菌体(细菌病毒)、植物病毒(烟花叶病毒)和动物病毒(如禽流感病毒、天花病毒和HIV等)。病毒全基因组测序(VirusWholeGenomeSequencing,VWGS),是指基于第二代高通量测序技术,对病毒全基因组进行测序,利用生物信息分析手段,得到病毒的全基因组序列,解析编码信息,并获得相应的变异信息。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。

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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。


探普生物优化了自有数据库。江苏病毒全基因组二代测序排行

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。病毒全基因组测序进化分析服务

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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