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生物信息学-高通量测序技术及数据分析-陈润生院士说课材料.ppt

上传人:精**** 文档编号:6627448 上传时间:2024-12-18 格式:PPT 页数:45 大小:2.24MB
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1、单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,生物信息学_高通量测序技术及数据分析_陈润生院士,背景介绍,背景介绍,第一代测序技术,Sanger,测序法,链终止法,双脱氧终止法,1975,年,Transcription,Sanger,弗雷德里克,桑格,1918,年,8,月,13,日,2013,年,11,月,19,日,1958,年 诺贝尔化学奖,1980,年 诺贝尔化学奖,背景介绍,第二代测序技术,边合成边测序,2005,年左右,Sequencing by synthesis,代表性测序技术,Illumina/Solexa,Roche/454,ABI

2、/SOLiD,Polonator,HeliScope,参考文献,Metzker,M.L.(2010).Sequencing technologies-the next generation.Nat Rev Genet,11,31-46.,HiSeq 2500,背景介绍,高通量测序文库构建,单末端测序,,single-end,首先将,DNA,样本进行片段化处理形成,200-500,bp,的片段,引物序列连接到,DNA,片段的一端,然后末端加上接头,将片段固定在,flowcell,上生成,DNA,簇,上机测序单端读取序列。,双末端测序,,paired-end,在构建待测,DNA,文库时在两端的接头

3、上都加上测序引物结合位点,在第一轮测序完成后,去除第一轮测序的模板链,引导互补链在原位置再生和扩增,以达到第二轮测序所用的模板量,进行第二轮互补链的合成测序。,背景介绍,以,Illumina,为例简单介绍测序原理,Illumina HiSeq 2500,cBot,背景介绍,高通量测序数据格式,fasta,序列文件的第一行是由大于符号(,)打头的任意文字说明,主要为标记序列用。从第二行开始是序列本身,标准核苷酸符号,通常核苷酸符号大小写均可,fastq,第一行由,开始,后面跟着序列的描述信息,这点跟,fasta,格式是一样的;第二行是序列;第三行由,+,开始,后面也可以跟着序列的描述信息;第四行

4、是第二行序列的质量评价(,quality values,),字符数跟第二行的序列是相等的。,背景介绍,高通量测序数据格式,fastq,Q=-10 log10(p),OR,Q=-10 log10p/(1-p),(p,:碱基错误率,),字符的ASCII值-64=质量值,OR,字符的ASCII值-,33,=质量值,NCBI/Sanger or Illumina 1.8 and later.,Using a Phred scale encoded using ASCII 33 to 93.This is the standard for fastq formats except for the ear

5、ly Illumina data formats(this changed with version 1.8 of the Illumina Pipeline).,Illumina Pipeline 1.2 and earlier.,Using a Solexa/Illumina scale(-5 to 40)using ASCII 59 to 104.The Workbench automatically converts these quality scores to the Phred scale on import in order to ensure a common scale f

6、or analyses across data sets from different platforms(see details on the conversion next to the sample below).,Illumina Pipeline 1.3 and 1.4.,Using a Phred scale using ASCII 64 to 104.,Illumina Pipeline 1.5 to 1.7.,Using a Phred scale using ASCII 64 to 104.Values 0()and 1(A)are not used anymore.Valu

7、e 2(B)has special meaning and is used as a trim clipping.This means that when selecting Illumina Pipeline 1.5 and later,the reads are trimmed when a B is encountered in the input file if the Trim reads option is checked.,36 39 39 39 39 39 39 39 39 39 38 39 39 36 36 34 34 29 31 2 20 20 19 19 19 38 38

8、 38 36 36 36 36 36 36 30 32 35 35,基因芯片与高通量测序的比较,芯片与测序比较,基因芯片,约,20,年的历史,技术比较成熟,成本相对较低,原理,探针,互补配对的原则,靶序列用荧光标记,通过荧光强度间接反映靶序列的数量,应用,检测已知基因的表达水平,检测,SNP,位点的基因型,检测,CNV,芯片与测序比较,高通量测序,约,10,年的历史,发展快速,成本逐步减少,原理,边合成边测序,碱基用荧光基团标记,直接测定碱基序列,应用,全基因组测序,转录组测序,(small RNA seq,RNA-seq),,可以检测已知基因的表达水平,可以发现全新的转录本,ChIP-seq

9、,CLIP-seq,芯片与测序比较,用高通量测序技术和基因芯片技术检测基因表达,Malone,J.H.,and Oliver,B.(2011).Microarrays,deep sequencing and the true measure of the transcriptome.BMC Biol 9,34.,高通量测序技术的应用,测序应用,高通量测序数据分析概览,测序应用,Quality Assessment,Raw Data,FastQC,;,fastx_quality_stats,Remove adaptor/linker,fastx_trimmer,fastx_clipper,Spl

10、it according to barcode,fastx_barcode_splitter.pl,fastx_trimmer,Quality Control,fastq_quality_trimmer,fastq_quality_filter,Further Analysis,高通量测序数据质量评估与过滤,FastQC,FASTX-Toolkit,测序应用,全基因组,de novo,测序,第一期:基因组调研图,整体测序深度不低于,20,倍覆盖度。进行初步的数据分析,对基因组大小,,GC,含量等做出初步评估,确定框架图梯度文库构建具体策略,第二期:基因组框架图,基因组覆盖度达到,90%,以上,

11、基因区覆盖度达到,95%,以上,单碱基的错误率达到,1,万分之一以内,整体测序覆盖深度不低于,60,倍覆盖度。同时对框架图进行基本基因注释和功能注释,和简单的比较基因组学分析。,第三期:基因组精细图,基因组覆盖度达到,95%,以上,基因区覆盖度达到,98%,以上,单碱基的错误率达到,10,万分之一以内,整体基因组覆盖度不低于,100,倍,,Scaffold N50,大小不低于,300Kb,,对基因组精细图进行详细基因注释,基因功能注释,基因代谢途径注释和比较基因组学分析。,全基因组,de novo,测序数据拼接组装算法流程,De Bruijn Graph,(,德布鲁因图,),Read,:,A,

12、G,A,T,A,C,T,k-mer,A,G,A,G,A,T,A,T,A,T,A,C,A,C,T,测序应用,全基因组重测序,(,外显子组测序,),算法流程,发现遗传变异(,SNP,,,indel,等),测序数据,与参考基因组做比对,重新校对测序质量打分,每一种基因型的先验概率,对基因型做推断,计算每一种基因型的概率,测序应用,测序应用,转录组测序,Small RNA seq,检测,small RNA,(主要是,miRNA,)的表达水平,发现新的,small RNA,RNA-seq,Poly(A),检测蛋白质编码基因的可变剪切体及表达水平,Total RNA(except rRNA),检测,mRN

13、A,及,long noncoding RNA,的表达水平,发现新的,long noncoding RNA,数据分析工具,Bowtie(,bowtie-(,ccb.jhu.edu/software/tophat/index.shtml,),Cufflinks(,cufflinks.cbcb.umd.edu/,),测序应用,RNA-seq,数据分析工具,Bowtie,Bowtie is an ultrafast,memory-efficient short read aligner geared toward quickly aligning large sets of short DNA seq

14、uences(reads)to large genomes.,TopHat,TopHatis a fast splice junction mapper for RNA-Seq reads.,Cufflinks,Cufflinksassembles transcripts,estimates their abundances,and tests fordifferential expression andregulationin RNA-Seq samples.,Cole Trapnell:TopHat(2009),Cufflinks(2010),PhD,Steven Salzberg,Uni

15、versity of Maryland,Lior Pachter,University,of California,Berkeley,Postdoc,Join Rinns lab,The Broad Institute,测序应用,Overview of TopHat,测序应用,Splicing Junctions,Exon skipping,or,cassette exon,Mutually exclusive exons,Alternative donor site,Alternative acceptor site,Intron retention,测序应用,TopHat:Discover

16、ing splice junctions,TopHat v1.0.7 earlier,seed-and-extend alignment,TopHat v1.0.7 and later,Suppose S is a read of length l that crosses a splice junction,splits S into n segments,n=floor(l/k),(k=25bp),maps the segments s,1,s,n,with Bowtie to the genome,segments s,i,s,i+1,that both align to the gen

17、ome,but not adjacently,a segment s,i,fails to align because it crosses a splice junction,but s,i-1,and s,i+1,are aligned.,测序应用,TopHat:Discovering splice junctions,TopHat v1.0.7 and later,a segment s,i,fails to align because it crosses a splice junction,but s,i-1,and s,i+1,are aligned.,s,i-1,S,i+1,s,

18、i,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,s,i,m bp,k-m bp,m=1,24,m=12,测序应用,Overview of Cufflinks,测序应用,转录本拼接算法中涉及到的概念,偏序关系与偏序集合,Partial order and Partially ordered set,偏序关系,偏序(亦称半序)关系是定义在集合上的一种序结构,是集合上满足一定条件的二元关系。,直观的说,偏序指集合中仅有,部分,成员之间可以排序。,全序关系,在集合,A,中,存在偏序关系“”,如果对于任意,a,A,b

19、,A,有,a,b,或,b,a,,即,A,中的每对元素都满足关系“”,则集合,A,上的偏序“”是全序的或线性次序的。直观来说,全序指集合中全体成员之间都可以进行比较,可以排出所有元素的顺序。,偏序集合,指配备了偏序关系的集合,测序应用,转录本拼接算法中涉及到的概念,偏序关系,非严格偏序,自反偏序,给定集合,S,,“”是,S,上的二元关系,若“”满足:,自反性,:,aS,,有,aa,;,反对称性,:,a,,,bS,,,ab,且,ba,,则,a=b,;,传递性,:,a,,,b,,,cS,,,ab,且,bc,,则,ac,;,则称“”是,S,上的非严格偏序或自反偏序,严格偏序,反自反偏序,给定集合,S,

20、,“,”,是,S,上的二元关系,若“,”,满足:,反自反性,:,aS,,有,aa,;,非对称性,:,a,,,bS,,,ab ba,;,传递性,:,a,,,b,,,cS,,,ab,且,bc,,则,ac,;,则称“,Blat,测序应用,UCSC Genome Bioinformatics,genome.ucsc.edu/,查看特定序列在基因组上的位置,测序应用,UCSC Genome Bioinformatics,genome.ucsc.edu/,查看特定序列在基因组上的位置,Zoom out 3x,生物信息学入门的几点建议,学习在线的生物信息学常用工具,了解常用的数据库,学习一门编程语言,学习,linux,操作系统,谢谢!,此课件下载可自行编辑修改,仅供参考!感谢您的支持,我们努力做得更好!谢谢,

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