宏基因组

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所属分类:基因组学

基因组应用物种鉴定
将所得序列(通常为16S/18S rRNA等兼具保守及高变特性的序列)与专业数据库(Silva、RDP等)进行比对,得出样品中所含物种的信息。多样性统计学分析
将所得序列(通常为16S/18S rRNA等兼具有保守及高变特性的序列)进行聚类,得到相应的OTUs(分类操作单元)。通过统计学手段,分析出环境样品中的主要成分及不同样品间的明显差异因素。结合物种鉴定,可以得到关键菌群。宏基因组拼接
对环境样品DNA进行大规模测序后,通过严格的拼接方式,可获得较长的DNA片段。当样品的生物多样性较低,且达到一定测序通量后,很有可能直接获得一个或多个微生物基因组草图。功能分析
将所得序列与已有的数据库进行比对,进行基因功能的注释。其中,常用的数据库包括Nt、Nr、GO、COG、KEGG、SEED、Swiss-Prot等。微生物群落结构及功能
通过大量测序,可以获得样品的群落结构信息,如微生物物种在该环境下的分布情况及成员间协作关系等。通过实验还可以确定一些特殊的主要基因或DNA片段。对于多个样品,还可做相应的比较分析,发掘样品间的相同点与不同点。
对于复杂的环境样品,以前单个单个的培养细菌或者其他微生物太费力气。而且90%或者更多的微生物是不能单独培养的。这样就催生了宏基因组学研究。狭义的宏基因组学研究是16S,18S和ITS以及其他单拷贝基因,主要根据数据库对环境样品进行物种分类和丰度调查,然后进行样品间的比较。主要的测序平台有454,hiseq(miseq)和torent。由于454的读长较长,使得454成为标准的测序平台。但454的通量和价格使得不能做更多的样品。随着miseq的读长变长,加上罗氏不支持454了,具有高通量的miseq测序成为以后的主流平台。广义上的宏基因组还包括对其他DNA片段进行测序,然后进行组装。由于不同样品物种复杂度不同,组装效果也差别很大。单纯的用组装纯生物的方法并不适合。需要更大的测序深度,内存更大的计算资源和更有效的算法优化组装结果。这种分析方法弥补了只靠rDNA或者单拷贝基因不能进行新物种发现,新基因发现和代谢通路的缺憾。






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