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1、高通量测序技术和数据分析的培训2024-01-25汇报人：PPT可修改CATALOGUE目录高通量测序技术概述高通量测序技术平台与设备样品制备与文库构建数据质量控制与预处理数据分析方法与工具数据解读与结果展示高通量测序技术应用领域实验设计与注意事项CHAPTER高通量测序技术概述01高通量测序技术（High-throughputsequencing，HTS）是一种利用大规模并行测序的方法，能够同时对数百万至数十亿的DNA片段进行测序。该技术具有高通量、高灵敏度、高分辨率和高准确性等特点，为基因组学、转录组学、表观遗传学等研究领域提供了强有力的工具。高通量测序技术定义在SBL技术中，使用特异性连
2、接酶将荧光标记的寡核苷酸连接到目标DNA链上。每个寡核苷酸的荧光颜色代表不同的碱基，通过捕获荧光信号可以确定每个位置的碱基类型。高通量测序技术的核心原理是边合成边测序（SequencingbySynthesis，SBS）或边连接边测序（SequencingbyLigation，SBL）。在SBS技术中，DNA聚合酶将荧光标记的dNTP添加到正在合成的DNA链上，每个dNTP的荧光颜色代表不同的碱基。通过捕获荧光信号并转换为数字信号，可以确定每个位置的碱基类型。高通量测序技术原理第一代测序技术01以Sanger测序为代表，采用双脱氧链终止法进行测序。该技术准确度高，但通量低、成本高，主要用于小规
3、模基因序列的测定。第二代测序技术02以Roche454、IlluminaHiSeq和ABISOLiD等为代表，采用边合成边测序或边连接边测序的原理。这些技术大大提高了测序通量和速度，降低了成本，使得大规模基因组测序成为可能。第三代测序技术03以PacBioSMRT和OxfordNanopore等为代表，采用单分子测序技术。这些技术具有更长的读长和更高的准确性，但通量和成本仍需进一步优化。高通量测序技术发展历程CHAPTER高通量测序技术平台与设备0203PacBio测序平台采用单分子实时测序技术，具有超长读长、无需PCR扩增等优点，适用于基因组组装、结构变异等领域。01Illumina测序平台
4、采用边合成边测序的原理，具有高通量、高准确性、低成本等优点，广泛应用于基因组、转录组等领域。02IonTorrent测序平台采用半导体测序技术，具有快速、便携、实时分析等优点，适用于临床诊断和现场应急等场景。常见高通量测序平台 设备组成及功能测序仪用于进行DNA序列的测定，包括光学系统、流体系统、温控系统等组成部分。试剂与耗材包括测序引物、dNTP、聚合酶等试剂，以及测序芯片、反应管等耗材。数据分析系统用于对测序数据进行质量控制、比对、注释等分析操作，包括服务器、存储设备等硬件和数据分析软件。不同平台的数据通量和准确性存在差异，需根据实际需求进行选择。数据通量与准确性运行时间与成本应用领域与需
5、求各平台的运行时间和成本也有所不同，需综合考虑时间、经济等因素。不同领域和需求对测序平台的性能要求也有所不同，需根据具体应用场景进行选择。030201平台性能比较与选择CHAPTER样品制备与文库构建03包括血液、组织、细胞等，用于疾病诊断、个性化医疗等领域。临床样品如土壤、水体、空气等，用于环境微生物多样性、污染监测等研究。环境样品如模式生物、细胞系、基因编辑产物等，用于基础生物学、生物医学等领域的研究。科研样品样品来源及类型如酚氯仿法、硅胶膜法等，适用于各种样品类型，但操作繁琐、耗时较长。传统提取方法如Qiagen、Promega等公司的试剂盒，操作简便、快速，但成本较高。商业化试剂盒法利
6、用磁珠吸附DNA/RNA的原理进行提取，适用于自动化、高通量的样品处理。磁珠法DNA/RNA提取方法文库构建策略及优化文库构建流程包括DNA片段化、末端修复、加A尾、连接接头、PCR扩增等步骤。文库质量评估通过Qubit定量、AgilentBioanalyzer或TapeStation检测文库浓度、片段大小分布等指标，确保文库质量符合测序要求。文库构建策略根据实验需求和样品特点选择合适的文库构建策略，如单端测序、双端测序、靶向测序等。文库优化方法针对文库构建过程中可能出现的问题，如接头自连、PCR扩增偏好性等，采取相应的优化措施，如调整PCR循环数、更换接头序列等。CHAPTER数据质量控制与
7、预处理04序列长度分布分析测序序列的长度分布，以评估测序的均匀性和覆盖度。读取质量评估检查测序数据的读取质量，包括碱基质量分数、测序深度等。GC含量分布检查GC含量的分布，以判断是否存在GC偏倚。原始数据质量评估去除质量分数低于设定阈值的序列，以减少误差。低质量序列过滤去除测序过程中引入的接头序列，以避免对后续分析的影响。去除接头序列识别并去除可能的污染序列，如外源DNA、RNA等。去除污染序列数据清洗与过滤序列比对将测序序列与参考基因组或转录组进行比对，以确定其在基因组或转录组中的位置。比对质量评估评估比对结果的质量，包括比对率、错配率等。基因注释根据比对结果，对基因进行注释，包括基因结构、
8、功能等信息的解析。序列比对与注释CHAPTER数据分析方法与工具05DeBruijn图算法将测序读段切割成固定长度的k-mer，构建DeBruijn图进行组装，常用软件有Velvet、SOAPdenovo等。OLC算法基于重叠群（OverlapLayoutConsensus）的组装算法，通过寻找读段间的重叠区域进行组装，常用软件有Phrap、CeleraAssembler等。贪心算法一种逐步扩展组装序列的算法，通过不断添加与已有序列最相似的读段来扩展组装结果，常用软件有SSAKE、ABySS等。基因组组装算法及软件123通过比对测序数据与参考基因组，寻找单核苷酸水平的变异，常用软件有GATK、
9、Samtools等。单核苷酸变异检测检测相对于参考基因组存在的插入或缺失变异，常用软件有Pindel、VarScan等。插入缺失变异检测发现大片段的基因组重排、拷贝数变异等结构变异，常用软件有Lumpy、Manta等。结构变异检测变异检测方法及软件通过统计测序数据中每个基因的读段数来估算基因表达量，常用方法有RPKM、FPKM等，相关软件包括Cufflinks、StringTie等。基因表达量计算比较不同样本或条件下基因表达量的差异，找出显著差异表达的基因，常用方法有t检验、DESeq2等，相关软件有edgeR、limma等。差异表达分析研究基因间表达模式的相关性，构建基因共表达网络，常用方法
10、有WGCNA、GENIE3等，相关软件有Cytoscape等。基因共表达网络分析基因表达分析方法及软件CHAPTER数据解读与结果展示06数据可视化的基本原则如简洁明了、色彩搭配、图表类型选择等，以确保图表易于理解和解读。交互式可视化技术的应用如Bokeh、Plotly等，提供交互式图表和数据探索功能，方便用户深入了解数据和结果。常用的数据可视化工具如Seaborn、Matplotlib等，用于绘制各种类型的图表，包括散点图、箱线图、热图等，以直观展示高通量测序数据。数据可视化技术多组学数据的整合分析如基因表达谱、蛋白质组学、代谢组学等数据的整合，以全面解析生物过程的调控机制。结果解读的注意事
11、项如避免过度解读、关注显著差异等，以避免误导和偏见。结果解读的基本步骤包括数据质量评估、差异分析、功能注释等，以确保结果的准确性和可靠性。结果解读策略报告撰写技巧包括标题、摘要、引言、方法、结果、讨论等部分，以确保报告的完整性和可读性。图表和表格的规范使用如标题、图例、坐标轴标签等，以提供清晰、准确的数据展示。文字表达的准确性和简洁性避免使用模糊或晦涩的词汇和语句，以确保读者能够准确理解报告的内容和结论。同时，注意使用专业术语和规范用语，以体现报告的专业性和严谨性。报告的基本结构和内容CHAPTER高通量测序技术应用领域07利用高通量测序技术对生物体的全基因组进行测序，揭示基因组的组成、结构和
12、功能。全基因组测序对已知基因组的生物体进行重测序，发现个体间的遗传差异和基因组变异。基因组重测序通过高通量测序技术鉴定单基因遗传病的致病基因和突变位点。单基因遗传病研究基因组学研究利用高通量测序技术对生物体的转录组进行测序，研究基因表达谱和转录调控机制。转录组测序发现和分析非编码RNA的种类、功能和调控机制。非编码RNA研究鉴定和分析基因融合、转录本变异等转录组层面的变异事件。基因融合和变异研究转录组学研究微生物多样性分析通过高通量测序技术研究环境中微生物的多样性、群落结构和功能。宏基因组代谢和功能研究分析宏基因组的代谢途径和功能，揭示微生物与环境或宿主的相互作用。宏基因组组装和注释利用高通量
13、测序数据组装宏基因组，并进行基因和功能注释。宏基因组学研究单细胞测序通过高通量测序技术研究表观遗传修饰，如DNA甲基化、组蛋白修饰等，揭示表观遗传调控机制。表观遗传学研究肿瘤基因组学研究利用高通量测序技术对肿瘤基因组进行测序和分析，发现肿瘤驱动基因和突变，为精准医疗提供支持。利用高通量测序技术对单个细胞进行基因组、转录组等层面的测序，揭示细胞的异质性和发育轨迹。其他领域应用（如单细胞测序等）CHAPTER实验设计与注意事项08明确研究目的根据研究目标，选择合适的测序平台和技术。实验设计优化采用适当的实验设计，如随机化、对照实验等，以降低误差和提高数据质量。样本选择与处理确保样本质量，减少批次效应，合理设置重复样本。实验设计原则及策略严格遵守实验室安全规定实验操作规范及注意事项确保实验人员安全，防止交叉污染。标准化实验操作遵循测序平台的操作指南，确保数据准确性和可重复性。对实验过程进行实时监控，确保数据质量符合预期。质量控制与监控数据存储采用安全、可靠的数据存储方案，确保数据的长期保存和可用性。数据共享在遵守相关法律法规的前提下，推动数据共享和合作，促进科研进步。数据保护制定严格的数据保护政策，防止数据泄露和滥用，保障个人隐私和信息安全。数据存储、共享与保护政策030201THANKS感谢观看
