《基因组测序与序列》课件.pptx

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1、基因组测序与序列基因组测序与序列 制作人：时间：2024年X月目录目录第第1 1章章 简介简介第第2 2章章 基础知识基础知识第第3 3章章 基因组测序方法基因组测序方法第第4 4章章 数据处理与分析数据处理与分析第第5 5章章 应用案例应用案例第第6 6章章 总结与展望总结与展望 0101第第1章章 简简介介 课程简介课程简介本课程主要介绍基因组测序和序列分析的基础知识和方法。基因组测序技术概述基因组测序技术概述基因组测序技术是指对整个基因组进行高通量测序的技术。常用的基因组测序技术有Sanger测序、Illumina测序、PacBio测序等。SangerSangerSangerSanger

2、测序测序测序测序SangerSanger测序是一种基于化学酶法的测序技术，可以测序较长的测序是一种基于化学酶法的测序技术，可以测序较长的DNADNA片段。该片段。该技术通过使用不同于技术通过使用不同于DNADNA合成的二磷酸核苷酸（合成的二磷酸核苷酸（dideoxynucleotidedideoxynucleotide）来终）来终止止DNADNA链的延伸，从而获得链的延伸，从而获得DNADNA序列信息。序列信息。IlluminaIlluminaIlluminaIllumina测序测序测序测序IlluminaIllumina测序是一种高通量测序技术，基于桥式扩增和链终止测序原理。该测序是一种高通

3、量测序技术，基于桥式扩增和链终止测序原理。该技术通过将技术通过将DNADNA片段固定于聚丙烯酰胺凝胶和芯片上，经过片段固定于聚丙烯酰胺凝胶和芯片上，经过PCRPCR扩增和测序反扩增和测序反应，获得高通量、高质量的应，获得高通量、高质量的DNADNA序列信息。序列信息。PacBioPacBioPacBioPacBio测序测序测序测序PacBioPacBio测序是一种单分子实时测序技术，基于环状测序是一种单分子实时测序技术，基于环状DNADNA模板、聚合酶和荧光模板、聚合酶和荧光标记的链终止测序原理。该技术能够产生长读长序列，具有高精度和高通量标记的链终止测序原理。该技术能够产生长读长序列，具有高

4、精度和高通量的特点，适用于复杂基因组的测序。的特点，适用于复杂基因组的测序。基因组测序技术的优缺点基因组测序技术的优缺点优点：SangerSanger测序测序1.可以长读长度2.序列准确率高缺点：比对比对比对比对建立参考序列建立参考序列算法选择算法选择比对结果的评估比对结果的评估注释注释注释注释基因结构预测基因结构预测功能注释功能注释通路分析通路分析可视化可视化可视化可视化基因组浏览器基因组浏览器序列比对软件序列比对软件系统生物学可视化工具系统生物学可视化工具基因组测序数据的分析流程基因组测序数据的分析流程数据预处理数据预处理数据预处理数据预处理质量控制质量控制测序数据的去除测序数据的去除去除

5、含有适配体序列的去除含有适配体序列的readsreads基因组测序可以用于揭示人类疾病的遗传基础，促进疾病的预防和治疗。人类疾病人类疾病0103基因组测序可以用于微生物的种类鉴定、菌株鉴定、抗菌药物敏感性测试和微生物代谢物的研究等方面。微生物研究微生物研究02基因组测序可以用于植物的基因组组装、基因定位、基因鉴定和基因功能研究，在植物育种中具有广泛的应用前景。植物育种植物育种 0202第第2章章 基基础础知知识识 DNADNADNADNA结构和组成结构和组成结构和组成结构和组成DNADNA是由核苷酸组成的双链螺旋结构，其中包含四种碱基：腺嘌呤、鸟嘌呤、是由核苷酸组成的双链螺旋结构，其中包含四种

6、碱基：腺嘌呤、鸟嘌呤、胸腺嘧啶和酸嘌呤。这些碱基按一定规律组成了遗传密码，控制着生命的基胸腺嘧啶和酸嘌呤。这些碱基按一定规律组成了遗传密码，控制着生命的基本过程。本过程。基因和基因组基因和基因组基因和基因组基因和基因组基因是生物遗传信息的基本单位，是由基因是生物遗传信息的基本单位，是由DNADNA序列编码的。基因组则是全部基因序列编码的。基因组则是全部基因的集合，包括编码基因和非编码基因。基因组大小因物种而异，人类基因组的集合，包括编码基因和非编码基因。基因组大小因物种而异，人类基因组大小约为大小约为3.23.2亿个碱基对。亿个碱基对。基因编码和转录基因编码和转录负责启动基因转录过程启动子启动

7、子催化RNA合成RNARNA聚合酶聚合酶介导RNA聚合酶与基因DNA结合转录因子转录因子 基因调控基因调控影响基因细胞特异性转录启动子区域启动子区域介导RNA聚合酶与基因DNA结合转录因子转录因子通过DNA甲基化等方式改变某些基因的表达表观遗传学表观遗传学 高通量测序技术，用于鉴定基因的变异、寻找疾病相关基因等全基因组测序全基因组测序0103通过相关数据库的联合分析，推断基因功能和调控机制基因功能注释基因功能注释02描述组织、器官或细胞中不同基因的表达水平基因表达谱基因表达谱总结总结基因组测序和序列分析是现代生物学的重要分支，通过分析基因组组成和特点，揭示生命活动的机制和规律，为生物学、医学等

8、领域的研究提供了有力的工具和支持。0303第第3章章 基因基因组测组测序方法序方法 SangerSanger测序法测序法Sanger测序法是一种经典的测序方法，原理是通过DNA聚合酶进行DNA链延伸，加入由一种或多种荧光标记的dNTP，在不同波长下观察荧光信号，并记录下来，以获得DNA序列信息。这种方法可用于小片段或全基因组的测序。SangerSanger测序法的应用测序法的应用通过大量的短片段拼接重建完整的基因组序列基因组组装基因组组装检测基因序列中单核苷酸多态性变化，如SNP位点突变检测位点突变检测通过测序人类/其它生物基因组，发现新的基因新基因发现新基因发现 IlluminaIllumi

9、na测序法测序法Illumina测序法是一种高通量测序方法，原理是通过DNA聚合酶进行DNA链延伸，加入由一种或多种荧光标记的dNTP，在不同位置同时进行测序，并记录下来。这种方法可用于全基因组的测序，测序速度快，成本低。IlluminaIllumina测序法的应用测序法的应用通过大量的短片段拼接重建完整的基因组序列基因组组装基因组组装分析基因的转录水平转录组测序转录组测序探索基因与疾病的关联全基因组关联全基因组关联分析分析 PacBioPacBioPacBioPacBio单分子单分子单分子单分子测序法测序法测序法测序法PacBioPacBio单分子测序法是基于实时单分子测序的高通量测序方法，

10、原理是通过单分子测序法是基于实时单分子测序的高通量测序方法，原理是通过DNADNA聚合酶进行聚合酶进行DNADNA链延伸，加入由荧光标记的核苷酸，在实时观察核苷酸的链延伸，加入由荧光标记的核苷酸，在实时观察核苷酸的添加，以获得长读段序列信息。这种方法可用于全基因组的测序，可以获得添加，以获得长读段序列信息。这种方法可用于全基因组的测序，可以获得高质量的序列，但运行成本较高。高质量的序列，但运行成本较高。PacBioPacBio单分子测序法的应用单分子测序法的应用通过长读段拼接重建完整的基因组序列基因组组装基因组组装分析基因的可变剪接和转录本的复杂性转录本测序转录本测序研究基因组中的重排和复杂结

11、构变异基因重组分析基因重组分析 NanoporeNanopore测序法测序法Nanopore测序法是一种第三代测序方法，原理是通过引入DNA纳米孔，在孔道中观察核苷酸的通过电流变化，以获得长读段序列信息。这种方法可用于全基因组的测序，具有实时测序和成本低的特点。获得高质量的基因组序列全基因组测序全基因组测序0103检测基因组中的DNA修饰，如甲基化DNADNA修饰检测修饰检测02避免RNA转录成cDNA的过程，可以监测RNA的修饰和异构直接直接RNARNA测序测序 0404第第4章章 数据数据处处理与分析理与分析 数据质量控制数据质量控制质量评估FastQCFastQC去除低质量序列Trimm

12、omaticTrimmomatic过滤低覆盖度readKmerFreqKmerFreq 数据预处理数据预处理修剪adapter、quality过滤Trim_galoreTrim_galoreadapter修剪、quality过滤FastpFastp去除adapter、质量过滤、kmer过滤BBdukBBduk 基因组比对基因组比对快速并且准确地比对reads到参考基因组中Bowtie2Bowtie2基于Burrows-Wheeler变换的比对工具BWABWA快速比对大规模序列到参考基因组中BLATBLAT 基因组注释基因组注释提供全面的基因注释信息EnsemblEnsembl提供完整的基因功能

13、注释信息NCBINCBI提供基因组浏览、注释查询等功能UCSCUCSC 数据质量控制数据质量控制数据质量控制数据质量控制基因组测序数据的质量控制是保证后续分析质量的关键步骤。常用的数据质基因组测序数据的质量控制是保证后续分析质量的关键步骤。常用的数据质量控制指标包括量控制指标包括readsreads长度、质量分布等。长度、质量分布等。FastQCFastQC是常用的质量评估工具，是常用的质量评估工具，能够生成可视化的质量报告，帮助我们发现问题并对数据进行优化。能够生成可视化的质量报告，帮助我们发现问题并对数据进行优化。修剪adapter、quality过滤Trim_galoreTrim_gal

14、ore0103去除adapter、质量过滤、kmer过滤BBdukBBduk02adapter修剪、quality过滤FastpFastpBWABWABWABWA基于基于Burrows-WheelerBurrows-Wheeler变换的比变换的比对工具对工具利用利用BWTBWT索引进行匹配索引进行匹配支持多种比对模式支持多种比对模式BLATBLATBLATBLAT快速比对大规模序列到参考基快速比对大规模序列到参考基因组中因组中利用利用k-mer hashk-mer hash技术进行匹配技术进行匹配支持多种序列比对支持多种序列比对STARSTARSTARSTARRNA-seqRNA-seq数据比

15、对工具数据比对工具利用基因组建造索引进行比对利用基因组建造索引进行比对支持多种比对模式支持多种比对模式基因组比对基因组比对Bowtie2Bowtie2Bowtie2Bowtie2快速并且准确地比对快速并且准确地比对readsreads到参到参考基因组中考基因组中利用利用FMFM索引进行快速匹配索引进行快速匹配支持多种比对精度和速度的平支持多种比对精度和速度的平衡衡基因组注释基因组注释基因组注释是将测序数据与已知的基因组信息进行比对和分析，以确定基因的具体位置和注释信息。常用的注释类型包括CDS、UTR、启动子等。目前常用的基因组注释工具有Ensembl、NCBI、UCSC等。0505第第5章章

16、 应应用案例用案例 人类基因组研究人类基因组研究人类基因组测序和研究是目前基因组测序领域中的热点话题之一。通过对人类基因组的研究，可以更好地了解人类的遗传特征和生命活动。其应用案例有多种，如人类疾病的诊断和治疗、个体化医疗等。植物基因组研究植物基因组研究植物基因组测序和研究是植物育种和进化研究中的重要方向。通过对植物基因组的研究，可以更好地了解植物的遗传特征和生长发育规律。其应用案例有多种，如作物育种和优化、植物进化和适应性等。微生物基因组研究微生物基因组研究微生物基因组测序和研究是微生物多样性和药物研发领域中的重要方向。通过对微生物基因组的研究，可以更好地了解微生物的遗传特征和生命活动，为药

17、物研发提供有力支持。其应用案例有多种，如微生物多样性研究、药物研发等。其他生物基因组研究其他生物基因组研究除了人类、植物和微生物之外，还有很多其他生物基因组的研究案例。例如动物基因组研究可以更好地了解动物的生态习性和进化规律，生态学研究可以更好地了解不同生物之间的关系。人类基因组研究应用案例人类基因组研究应用案例通过对人类基因组的研究，可以更好地了解人类的遗传特征，为疾病的诊断和治疗提供有力支持。人类疾病的诊人类疾病的诊断和治疗断和治疗通过对人类基因组的研究，可以按照个体遗传特征和治疗需求制定个性化的医疗方案。个体化医疗个体化医疗通过对人类基因组的研究，可以提供遗传咨询和预测服务，帮助人们更好

18、地了解自己的遗传特征和潜在风险。遗传咨询和预遗传咨询和预测测通过对人类基因组的研究，可以在一定程度上协助犯罪侦查工作，提高犯罪侦查效率。犯罪侦查犯罪侦查植物基因组研究应用案例植物基因组研究应用案例通过对植物基因组的研究，可以更好地了解作物的遗传特征和生长发育规律，为作物育种和优化提供有力支持。作物育种和优作物育种和优化化通过对植物基因组的研究，可以更好地了解植物进化过程中的变化和趋势，以及植物的适应性和生态习性。植物进化和适植物进化和适应性研究应性研究通过对植物基因组的研究，可以更好地了解植物的特性和分布规律，提高植物资源利用效率和保护水平。植物资源保护植物资源保护和利用和利用通过对植物基因组

19、的研究，可以研发种植新品种、生产化学品和药物等相关生物技术。植物生物技术植物生物技术研发研发微生物基因组研究应用案例微生物基因组研究应用案例通过对微生物基因组的研究，可以更好地了解微生物的分类和多样性，从而为微生物类疾病的治疗和预防提供有力支持。微生物多样性微生物多样性研究研究通过对微生物基因组的研究，可以开发出新型的微生物药物，为现代医学提供有力的武器。微生物药物研微生物药物研发发通过对微生物基因组的研究，可以开发出新型的生物质能技术，为能源行业提供更加可持续的发展方案。生物质能研发生物质能研发通过对微生物基因组的研究，可以更好地了解微生物污染的来源和分布规律，从而提高监测和治理的效率。微生

20、物污染监微生物污染监测和治理测和治理其他生物基因组研究应用案例其他生物基因组研究应用案例通过对动物基因组的研究，可以更好地了解动物的进化和生态习性，从而为动物类疾病的治疗和预防提供有力支持。动物进化和生动物进化和生态习性研究态习性研究通过对不同生物基因组的研究，可以更好地了解不同生物之间的关系和相互作用，为生态学研究提供有力支持和理论指导。生态学研究生态学研究通过对海洋生物基因组的研究，可以更好地了解海洋中的生物多样性和资源分布规律，为海洋经济的发展提供有力支持。海洋生物资源海洋生物资源研究研究通过对野生动物基因组的研究，可以更好地了解野生动物的遗传特征和生态习性，提高野生动物的保护水平和利用

21、效率。野生动物保护野生动物保护和利用和利用 0606第第6章章 总结总结与展望与展望 课程总结课程总结本章主要总结了基因组测序和序列分析的基础知识和方法。通过学习，我们了解了基因组测序和序列分析的一些基本概念、技术细节和数据分析方法，对于进行基因组测序和序列分析的研究工作和实践工作有了更加深入的认识和掌握。发展趋势发展趋势基因组测序和序列分析技术是生物信息学领域的重要组成部分，近年来取得了长足的发展。未来，随着科学技术的不断进步和应用场景的不断扩展，基因组测序和序列分析技术将会更加广泛地应用于医疗、农业、环境保护等领域，有望成为生物医学和生物科学研究的重要工具。同时，数据管理、算法优化、数据挖

22、掘等方面的研究也将成为未来基因组测序和序列分析领域的重要发展方向。首次测序DNA片段19771977年年0103完成人类基因组计划20012001年年02首次测序细菌基因组19951995年年基因组测序的方法基因组测序的方法基于ddNTP停滞法，是第一代测序技术SangerSanger测序测序基于并行测序技术，如Illumina技术第二代测序第二代测序基于单分子测序技术，如PacBio技术第三代测序第三代测序基于纳米孔测序技术，如Oxford Nanopore技术第四代测序第四代测序基因组测序和序基因组测序和序基因组测序和序基因组测序和序列分析的应用列分析的应用列分析的应用列分析的应用基因组测

23、序和序列分析广泛应用于生物学研究、医学诊断、药物研发、农业基因组测序和序列分析广泛应用于生物学研究、医学诊断、药物研发、农业育种等领域。通过基因组测序和序列分析，可以实现基因组建立、遗传信息育种等领域。通过基因组测序和序列分析，可以实现基因组建立、遗传信息分析、蛋白质结构预测、新药研发等多种应用。同时，基因组测序和序列分分析、蛋白质结构预测、新药研发等多种应用。同时，基因组测序和序列分析也促进了生物信息学等相关领域的快速发展。析也促进了生物信息学等相关领域的快速发展。序列拼接序列拼接序列拼接序列拼接de Bruijnde Bruijn图算法图算法重叠图算法重叠图算法DBGDBG算法算法序列组装

24、序列组装序列组装序列组装覆盖度算法覆盖度算法阅读分布算法阅读分布算法错误处理算法错误处理算法启动子识别启动子识别启动子识别启动子识别序列标记算法序列标记算法单序列预测算法单序列预测算法组合预测算法组合预测算法序列分析中的算法序列分析中的算法序列比对序列比对序列比对序列比对全局比对算法全局比对算法局部比对算法局部比对算法多序列比对算法多序列比对算法序列分析工具序列分析工具如R、ggplot2、matplotlib等基础绘图工具基础绘图工具如BLAST、Bowtie、BWA等序列比对工具序列比对工具如ABySS、SOAPdenovo、SPAdes等序列拼接工具序列拼接工具如DNAStar、Geneious、CLC Genomics等序列组装工具序列组装工具总结总结本章主要总结了基因组测序和序列分析的基础知识和方法，以及未来的发展趋势。基因组测序和序列分析是生物信息学领域的重要组成部分，通过学习，我们对基因组测序和序列分析有了更加深入的认识和掌握。未来，基因组测序和序列分析技术将会更加广泛地应用于医疗、农业、环境保护等领域，有望成为生物医学和生物科学研究的重要工具。THANKS 谢谢观看！