高通量测序 数据分析解释

DNA测序结果分析

学习 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。测序图的两端（本图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。由于临床专业的研究生，这些东西是没人带的，只好自己研究。开始时大概的知道等位基因位点在假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。实际比对了数千份序列后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两

个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下： 说明：第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面1～2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。对于一个未知

高通量测序常用名词科普

高通量测序常用名词汇总 一代测序技术：即传统的Sanger 测序法，Sanger 法是根据核苷酸在待定序列模板上的引物点开始，随机在某一个特定的碱基处终止，并且在每个碱基后面进行荧光标记，产生以 A、T、C、G结束的四组不同长度的一系列核苷酸，每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧 核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-0H基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G A、T或C处终止，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，通过检测得到DNA碱基序列。 二代测序技术：n ext gen eration seque ncing ( NGS又称为高通量测序技术，与传统测序相比，二代测序技术可以一次对几十万到几百万条核酸分子同时进行序列测定，从而使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能，所以又被称为深度测序 (Deep sequencing )。NGS主要的平台有Roche(454 &454+), lllumina ( HiSeq 2000/2500、GAIIx、MiSeq)，ABI S0LiD 等。 基因：Gene是遗传的物质基础，是DNA或RNA分子上具有遗传信息的特定核苷酸序列。基因通过复制把遗传信息传递给下一代，使后代出现与亲代相似的性状。 DNA：Deoxyribonucleic acid ，脱氧核糖核酸，一个脱氧核苷酸分子由三部分组成：含氮碱基、脱氧核糖、磷酸。脱氧核糖核酸通过3',5'- 磷酸二酯键按一定的顺序彼此相连构成长链，即DNA 链，DNA链上特定的核苷酸序列包含有生物的遗传信息，是绝大部分生物遗传信息的载体。RNA：Ribonucleic Acid ，，核糖核酸，一个核糖核苷酸分子由碱基，核糖和磷酸构成。核 糖核苷酸经磷酯键缩合而成长链状分子称之为RNA链。RNA是存在于生物细胞以及部分病 毒、类病毒中的遗传信息载体。不同种类的RNA链长不同，行使各式各样的生物功能，如

高通量测序常用名词解释

什么是高通量测序？ 高通量测序技术（High-throughput sequencing，HTS）是对传统Sanger测序（称为一代测序技术）革命性的改变, 一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing，NGS )足见其划时代的改变, 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能, 所以又被称为深度测序(Deep sequencing)。 什么是Sanger法测序（一代测序） Sanger法测序利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP 缺乏延伸所需要的3-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。终止点由反应中相应的双脱氧而定。每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。 什么是基因组重测序（Genome Re-sequencing） 全基因组重测序是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。随着基因组测序成本的不断降低，人类疾病的致病突变研究由外显子区域扩大到全基因组范围。通过构建不同长度的插入片段文库和短序列、双末端测序相结合的策略进行高通量测序，实现在全基因组水平上检测疾病关联的常见、低频、甚至是罕见的突变位点，以及结构变异等，具有重大的科研和产业价值。 什么是de novo测序 de novo测序也称为从头测序：其不需要任何现有的序列资料就可以对某个物种进行测序，利用生物信息学分析手段对序列进行拼接，组装，从而获得该物种的基因组图谱。获得一个物种的全基因组序列是加快对此物种了解的重要捷径。随着新一代测序技术的飞速发展，基因组测序所需的成本和时间较传统技术都大大降低，大规模基因组测序渐入佳境，基因组学研究也迎来新的发展契机和革命性突破。利用新一代高通量、高效率测序技术以及强大的生物信息分析能力，可以高效、低成本地测定并分析所有生物的基因组序列。 什么是外显子测序（whole exon sequencing） 外显子组测序是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。外显子测序相对于基因组重测序成本较低，对研究已知基因的SNP、Indel等具有较大的优势，但无法研究基因组结构变异如染色体断裂重组等。 什么是mRNA测序（RNA-seq） 转录组学（transcriptomics）是在基因组学后新兴的一门学科，即研究特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA（包括mRNA和非编码RNA）的类型与拷贝数。Illumina 提供的mRNA测序技术可在整个mRNA领域进行各种相关研究和新的发现。mRNA测序不对引物或探针进行设计，可自由提供关于转录的客观和权威信息。研究人员仅需要一次试验即可快速生成完整的poly-A尾的RNA完整序列信息，并分析基因表达、cSNP、全新的转录、全新异构体、剪接位点、等位基因特异性表达和罕见转录等最全面的转录组信息。简单的样

高通量测序数据存储系统

高通量测序数据存储系统技术需求说明 二〇一五年五月

目录 一、项目介绍 (3) 二、采购产品一览表 (3) 三、产品清单及指标要求 (3) 1. 存储系统 (3) 四、集成和方案要求 (5) 1 系统集成要求 (6) 2 方案要求 (7) 五、实施和服务要求 (7) 1 进度要求 (7) 2 文档要求 (7) 3 实施团队要求 (7) 4 售后服务要求 (8) 5 培训要求 (8) 六、系统验收 (8)

一、项目介绍 高通量测序数据存储系统主要应用在基于大规模重测序开展的研究、利用高通量测序数据对高等植物的全新组装以及之后的基因组分析、利用高通量测序平台开展植物功能基因组研究以及平台高通量测序本身对存储的需求这四个方面，每个方面的工作都需要少则几十TB，多则上百TB的数据存储量，购置该设备对植物基因和功能基因组学平台开展上述工作起到必不可少的支撑作用。此次采购内容为存储系统，是为了满足本用户单位的使用需求，包括系统集成、集成开发、货物到货安装、调试、售后质量保证及技术支持、培训等服务。 二、采购产品一览表 三、产品清单及指标要求 重要性是指该指标项的重要程度，与评分细则的扣分项相对应。★代表最关键指标，不满足该指标项将导致废标，#代表重要指标，无标识则表示一般指标项。 1.存储系统

四、集成和方案要求 投标方必须确保其技术建议以及所提供的软硬件的完整性和可用性，保证软硬件能够按时投入正常运行。若出现由于投标方提供的软硬件不满足要求或其所提供的技术支持和服务不全面而导致系统功能无法按时实现或不能完全按时实现，由投标方负全部责任。

1系统集成要求 本用户单位原已有三台存储设备组成存储集群，前端连接万兆以太交换机，后端连接QDR Infiniband交换机，请见图一。此次采购的存储系统需要与原存储系统集成，使得本期存储节点能够与原有存储节点组成统一存储系统，形成全局命名空间的单个存储池，进行统一管理。并且在该统一存储池基础上，需要进行集成开发，要求集成开发达到的功能如下： 用户门户网站接入功能： 1、统一的用户登陆平台； 2、集成的Web Terminal操作界面； 3、提供基于Web端的数据上传、下载、数据操作权限管理功能； 用户权限管理功能 在该存储系统中，用户的权限安全认证是至关重要的部分。通过一套完整的身份安全认证系统与存储系统、相结合。提供web登陆、VPN接入、集群系统、数据存取的统一用户权限管理系统，功能需求如下： 1、实现每个用户从远程接入、数据上传、集群计算、数据下载等功能的统一用户认证功能； 2、实现多个单位、多课题组、多用户的多层全局权限管理功能； 3、实现异构系统（windows、mac、linux、unix）的统一用户认证。 图一

EXCEL中回归函数分析处理监控量测数据

EXCEL中回归函数分析处理监控量测数据 xxx （中铁xx局x公司） 【摘要】本文通过例题讲述了利用电子表格（Excel）处理隧道监控量测数据的详细步骤，以及回归成果在围岩收敛基本稳定判定中的应用，不需第三方软件的情况下，在Excel内完成所有数据的回归分析工作，可使监控量测数据分析更准确、更快捷、更及时、更方便观测数据的管理，为隧道施工及时提供反馈及预测信息，使施工更科学、更安全。 【关键词】隧道围岩变形监控量测回归分析回归函数Excel 我国铁路隧道的设计越来越多地采用了复合式衬砌形式，复合式衬砌一般由锚喷支护和模筑混凝土衬砌两部分组成，为了掌握施工中围岩稳定程度与支护受力、变形的力学动态或信息，以判断设计、施工的安全与经济，必须将现场监控量测项目列入施工组织设计，并在施工中认真实施。《铁路工程质量检验评定标准》JTG F80/1-2004第10.1.2条规定：采用钻爆法施工、设计为复合式衬砌的隧道，承包商必须按照设计和施工规范要求的频率和量测项目进行监控量测，用量测信息指导施工并提交系统、完整、真实的量测数据和图表。由此可见，监控量测工作是复合式衬砌隧道施工中的一项非常重要的工序。 本文主要介绍利用Excel对收敛量测数据的分析整理及应用。 收敛量测数据的分析整理主要包括：绘制收敛—时间曲线、回归分析、量测成果的分析应用，而以上部分的数据分析整理均可通过Excel来实现，可避免繁琐的手工计算。 一、利用Excel绘制收敛—时间曲线 例1：（某隧道一个断面）收敛观测数据表 1、将表1中的数据输入Excel工作表中：如图1所示

图1：表1的Excel工作表 2、选择区域A1：C12，如图1所示，在工具栏中点击Excel图表向导，在“图表类型”中选择“折线图”：如图2所示，在“子图表类型”中选择第4种折线图，并点击“下一步”，即可得到图3和图4 图2：折线图的绘制图3：折线图的绘制

大基因组大数据与生物信息学英文及翻译

Big Genomic Data in Bioinformatics Cloud Abstract The achievement of Human Genome project has led to the proliferation of genomic sequencing data. This along with the next generation sequencing has helped to reduce the cost of sequencing, which has further increased the demand of analysis of this large genomic data. This data set and its processing has aided medical researches. Thus, we require expertise to deal with biological big data. The concept of cloud computing and big data technologies such as the Apache Hadoop project, are hereby needed to store, handle and analyse this data. Because, these technologies provide distributed and parallelized data processing and are efficient to analyse even petabyte (PB) scale data sets. However, there are some demerits too which may include need of larger time to transfer data and lesser network bandwidth, majorly. 人类基因组计划的实现导致基因组测序数据的增殖。这与下一代测序一起有助于降低测序的成本，这进一步增加了对这种大基因组数据的分析的需求。该数据集及其处理有助于医学研究。 因此，我们需要专门知识来处理生物大数据。因此，需要云计算和大数据技术（例如Apache Hadoop项目）的概念来存储，处理和分析这些数据。因为，这些技术提供分布式和并行化的数据处理，并且能够有效地分析甚至PB级的数据集。然而，也有一些缺点，可能包括需要更大的时间来传输数据和更小的网络带宽，主要。 Introduction The introduction of next generation sequencing has given unrivalled levels of sequence data. So, the modern biology is incurring challenges in the field of data management and analysis. A single human's DNA comprises around 3 billion base pairs (bp) representing approximately 100 gigabytes (GB) of data. Bioinformatics is encountering difficulty in storage and analysis of such data. Moore's Law infers that computers double in speed and half in size every 18 months. And reports say that the biological data will accumulate at even faster pace [1]. Sequencing a human genome has decreased in cost from $1 million in 2007 to $1 thousand in 2012. With this falling cost of sequencing and after the completion of the Human Genome project in 2003, inundate of biological sequence data was generated. Sequencing and cataloguing genetic information has increased many folds (as can be observed from the GenBank database of NCBI). Various medical research institutes like the National Cancer Institute are continuously targeting on sequencing of a million genomes for the understanding of biological pathways and genomic variations to predict the cause of the disease. Given, the whole genome of a tumour and a matching normal tissue sample consumes 0.1 T B of compressed data, then one million genomes will require 0.1 million TB, i.e. 103 PB (petabyte) [2]. The explosion of Biology's data (the scale of the data exceeds a single machine) has made it more expensive to store, process and analyse compared to its generation. This has stimulated the use of cloud to avoid large capital infrastructure and maintenance costs. In fact, it needs deviation from the common structured data (row-column organisation) to a semi-structured or unstructured data. And there is a need to develop applications that execute in parallel on distributed data sets. With the effective use of big data in the healthcare sector, a

全基因组重测序数据分析

全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排 突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使 得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组 学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。 实验设计与样本 （1）Case-Control 对照组设计； （2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）； 初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基 因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需 要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。

高通量测序：环境微生物群落多样性分析

(5)高通量测序：环境微生物群落多样性分析 微生物群落多样性的基本概念 环境中微生物的群落结构及多样性和微生物的功能及代谢机理是微生物生态学的研究 热点。长期以来，由于受到技术限制，对微生物群落结构和多样性的认识还不全面， 对微生物功能及代谢机理方面了解的也很少。但随着高通量测序、基因芯片等新技术 的不断更新，微生物分子生态学的研究方法和研究途径也在不断变化。第二代高通量 测序技术（尤其 是Roche 454高通量测序技术）的成熟和普及，使我们能够对环境微生物进行深度测序，灵 敏地探测出环境微生物群落结构随外界环境的改变而发生的极其微弱的变化，对于我 们研究微生物与环境的关系、环境治理和微生物资源的利用以及人类医疗健康有着重 要的理论和现实意义。 在国内，微生物多样性的研究涉及农业、土壤、林业、海洋、矿井、人体医学等诸多领域。以在医疗领域的应用为例，通 过比较正常和疾病状态下或疾病不同进程中人体微生物群落的结构和功能变化，可以 对正常人群与某些疾病患者体内的微生物群体多样性进行比较分析，研究获得人体微 生物群

落变化同疾病之间的关系；通过深度测序还可以快速地发现和检测常见病原及新发传 染病病原微生物。研究方法进展 环境微生物多样性的研究方法很多，从国内外目前采用的方法来看大致上包括以下四 类：传统的微生物平板纯培养方法、微平板分析方法、磷脂脂肪酸法以及分子生物学 方法等等。 近几年，随着分子生物学的发展，尤其是高通量测序技术的研发及应用，为微生物分 子生态学的研究策略注入了新的力量。 目前用于研究微生物多样性的分子生物学技术主要包 括:DGGE/TGGE/TTGE 、 T-RFLP 、SSCP、FISH 、印记杂交、定量 PCR、基因芯片等。 DGGE 等分子指纹图谱技术，在其实验结果中往往只含有数十条条带，只能反映出样品中少数 优势菌的信息；另一方面，由于分辨率的误差，部分电泳条带中可能包含不只一种 16S rDNA 序列，因此要获悉电泳图谱中具体的菌种信息，还需 对每一条带构建克隆文库，并筛选克隆进行测序，此实验操 作相对繁琐；此外，采用这种方法无法对样品中的微生物做 到绝对定量。生物芯片是通过固定在芯片上的探针来获得微

人行地下通道监控量测方案

岩土工程课程设计 学生姓名：赵小凯 学号：11201070102 班级：11地质一班 设计课题：人行地下通道监控量测方案指导教师：汪东林

一、设计资料 (2) 二、监控量测目的和意义 (4) 三、监控量测内容（必测项目和选测项目） (5) 3.1 监控量测内容 (5) 四、测试的方法和测试工具； (6) 1、基坑开挖 (6) 2、钢筋工程 (6) 2.1、钢筋加工 (6) 2.2、钢筋绑扎与安装 (7) 五、测点布置原则为： (8) 六、地下洞室的变形监测 (8) 七、工程周围地表的沉降监测 (10) ①建筑物变形监测 (11) ②地下管线的变形监测 (12) 八、监测频率的确定 (12) 九、测数据分析及处理方法及监控量测管理 (13) 1、监测数据分析及处理方法 (13) 2、监控量测管理 (13) 十、参考资料 (14) 地下通道施工工艺流程（附图一） (16) 十一、材料计划 (17) 十二、结构防水工程施工 (19) 十三、养护及拆模 (21) 十四、结构防水工程施工 (21)

一、设计资料 题目2：某地下人行通道在道路两侧及路中BRT站台处分别设置出入口。通道主体断面形式为拱顶直墙，开挖跨度为6.54米，开挖高度5.1米，通道长约52米。结构覆土厚度约为4米。 此通道所处位置地貌单元属南淝河一级阶地，上部第四系覆盖层厚度约19.0m，根据探测报告显示上部覆土1.6～5m为杂填土，结构顶局部含有淤泥质填土，对施工不利，。结构底部位于粉质粘土中，与下层粉细砂联通，底板以下粉土夹粉细砂中赋存承压水，承压水头3m。所处位置及断面设计如图3和图4所示。 出入 A 图3 地下通道平面图

高通量测序RNA-seq数据的常规分析

案例一 虽然RNA-seq早已被大家所熟知，特别是在高通量测序越来越便宜的今天，但是RNA-seq数据的分析仍令多数小菜抓狂。多个软件的使用，参数设置，参考基因组准备，输出结果的解读等等，都让很多初次接触测序数据或者非生物信息专业的人头疼不已。 哈哈，不用怕，有云生信，这都不是事儿！今天我就向大家简单介绍一下如何用云生信做RNA-seq数据的常规分析。不过在此之前，我要稍稍啰嗦一下RNA-seq的常规分析流程，请不要拍砖头。图1是RNA-seq数据从产生到分析的常规分析流程：根据实验设计，提取细胞RNA，并将RNA提交给测序公司，就可以坐等测序数据了。测序公司会根据客户提供的RNA进行建库，上机测序。拿到测序数据后，就到了我们大显身手的时候了。首先，我们要对测序结果做个简单的质量评估，剔除低质量的数据。然后，根据基因组数据（这里我们讲的是基因组数据已知的物种，基因组未知的有套独立的流程，这里不讲），将测序数据组装。根据组装结果，计算基因或转录本的表达量。最后，同芯片数据一样，我们可以根据表达量数据做很多分析，如差异表达分析，网络分析（包括蛋白互作网络，共表达网络等），也可以结合临床数据做分析（如预后，亚型分类、关联，药效等）。 图1. RNA-seq常规分析流程

叨叨完毕，进入正题。 进入尔云后，打开“测序数据处理”模块，我们会看到图2的结果。在这一模块，我们可以完成RNA-seq数据分析的前两步：1、数据质控和过滤低质量数据；2、基因组组装，计算基因表达量。对于上面两部，尔云又根据是双端测序还是单端测序，分了两块。以edgeR 为例，输出的DEGs.txt就是根据我们设定的参数得到的差异表达基因的列表，有geneSymbol, logCPM, PVlue信息。 图2. 测序数据处理模块 质控结束后，尔云会给出全部的质控结果。图3是以demo数据为例的双端测序的质控结果，好多好多呀，可以下了慢慢看。建议主要关注一下xxx_qc_TABLE，该表格是对质控前后的数据统计，反应了测序的好坏。Clean_xxx.fq是质控后的干净的fastq数据，是第2步组装的输入文件。 图3.质控结果 组装完成后，会返回一个expression.txt的表达矩阵文件，该文件是下一步差异表达分析的输入分析。 得到表达矩阵后，我们就可以进入到第3步差异表达数据分析。进入尔云的“差异分析”模块（如下图所示），它针对芯片和测序两种检测技术提供了不同的分析方案。对于RNA-seq

(完整版)测序常用名词解释整理

高通量测序领域常用名词解释大全 什么是高通量测序？ 高通量测序技术（High-throughput sequencing，HTS）是对传统Sanger测序（称为一代测序技术）革命性的改变, 一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing，NGS )足见其划时代的改变, 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能, 所以又被称为深度测序(Deep sequencing)。 什么是Sanger法测序（一代测序） Sanger法测序利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。终止点由反应中相应的双脱氧而定。每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。

什么是基因组重测序（Genome Re-sequencing） 全基因组重测序是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。随着基因组测序成本的不断降低，人类疾病的致病突变研究由外显子区域扩大到全基因组范围。通过构建不同长度的插入片段文库和短序列、双末端测序相结合的策略进行高通量测序，实现在全基因组水平上检测疾病关联的常见、低频、甚至是罕见的突变位点，以及结构变异等，具有重大的科研和产业价值。 什么是de novo测序 de novo测序也称为从头测序：其不需要任何现有的序列资料就可以对某个物种进行测序，利用生物信息学分析手段对序列进行拼接，组装，从而获得该物种的基因组图谱。获得一个物种的全基因组序列是加快对此物种了解的重要捷径。随着新一代测序技术的飞速发展，基因组测序所需的成本和时间较传统技术都大大降低，大规模基因组测序渐入佳境，基因组学研究也迎来新的发展契机和革命性突破。利用新一代高通量、高效率测序技术以及强大的生物信息分析能力，可以高效、低成本地测定并分析所有生物的基因组序列。

隧道监控量测方案审批稿

隧道监控量测方案 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】

四川省雅安至康定高速公路工程项目 C17合同段 隧道监控量测实施方案 中铁隧道股份有限公司 雅康高速公路C17合同段项目经理部 二0一四年九月十五日

目录

一、编制依据 1、《工程测量规范》（GB 50026-2007） 2、《公路工程技术标准》JTG B01-2003 2、《公路隧道施工技术规范》（JTG F60-2009） 4、隧道监控施工技术规范 3、招投标文件、设计图纸等有关资料。 二、编制目的 现场监控量测是斜井施工管理的重要组成部分，它不仅能指导施工，预报险情，确保安全，而且通过现场监测获得围岩动态的信息（数据），为修正和确定初期支护参数及混凝土衬砌支护时间提供信息依据，为完善斜井工程设计与指导施工提供可靠的足够的数据。 三、工程概况 雅安至康定高速公路项目路基土建工程施工C17标段位于四川省西部二郎麓、甘孜藏族自治州东南部，界于邛崃山脉与大雪山脉之间，大渡河由北向南纵贯全境。川藏公路穿越东北部，是进藏出川的咽喉要道，素有之称。 本合同段横跨泸定县烹坝乡喇嘛寺村与黄草坪村、康定县姑咱镇大杠村与上瓦斯村，涉及2县2乡镇4村，起讫桩号为 K108+450～K118+370，线路全长9.92km。本标段工程主要包括路基工程：1段长283.5米；桥梁工程：3座总长522.5米；隧道工程：3座隧道，其中大坪隧道长3021米，最大埋深863m；大杠山隧道长

4799米，最大埋深669米，龙进隧道长1287.5米，最大埋深 328m；涵洞工程：钢筋混凝土盖板涵，33m+12.52m两处。 四、监控量测管理 1、成立隧道现场监控量测小组，受项目总工领导并配齐必须的检测仪器、设备、用品，明确工作职责和标准，承担量测任务。 2、量测组负责测点埋设、日常量测、数据处理和仪器设备的保养维修工作，并及时将量测信息反馈于施工和设计。 3、现场监控量测按制定的量测工作计划认真组织实施，并与其它施工环节紧密配合，不间断的贯穿于整个施工过程中。 4、各预埋测点埋设要牢固可靠，易于识别并妥善保护，不能任意撤换和避免破坏。 5、按现场监控量测计划，在做好现场量测工作的同时，及时分析整理内业资料并分类归档，按规范要求做好量测竣工文件。 6、监控量测组织机构框图 图一监控量测组织机构图 五、监控量测技术要求 1．量测数据必须准确可靠。

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？

(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp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flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头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，用对读测序模块(Paired-End Module)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(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

2020分子诊断学习题(2)

《分子诊断学》习题 一、名词解释 1、基因:是有功能的DNA，合成含有功能的蛋白质多肽链或RNA所必需的全部核 苷酸序列是遗传的结构和功能单位。 2、假基因:或称伪基因，是基因家族在进化过程中形成的无功能残留物，在真核 生物多基因家族中存在因突变而失活，不能表达出有活性的产物。 3、结构基因:指能编码蛋白质或RNA的基因。 4、基因家族:真核细胞中许多相关的基因常按功能成套组合被称为基因家族。 5、管家基因:是指所有细胞中均要稳定表达的一类基因，其产物是对维持细胞基本生命活动所必需的。 6、重叠基因:指两个或两个以上的基因共有一段DNA序列或者一段DNA序列成为两个或两个以上基因的组成部分。 7、基因组:细胞中一套完整单体的遗传物质的总和，指生物体全套遗传信息，包括所有的基因和基因间区域。 8、人类基因组计划:主要任务是人类的DNA测序，绘制人类基因组图谱。 9、内含子:是指真核生物基因转录区位于相邻外显子之间的序列及初级转录后加工之后保留于成熟DNA中的序列和转录区内的对应序列，属于非编码序列。不能参与基因表达调控序列。 10、外显子:是基因(真核生物)转录区的初级转录产物，经过转录后加工之后，保留于成熟DNA中的序列和转录区内的对应序列，属于编码序列。 11、基因表达:只将来自基因的遗传信息合成功能性基因产物的过程。 12、核酸分子杂交:互补的核苷酸序列通过碱基互补配对形成稳定的杂合双链DNA或RNA分子的过程。 13、核酸探针:能识别特异碱基序列的带有标记的一段DNA或RNA分子。 14、聚合酶链反应：是体外酶促合成特异DNA片段的一种方法，由高温变性，低温退火，及适温延伸等几步反应组成一个个周期循环进行，使得DNA得以迅速扩增，具有特异性强，灵敏度高，操作简便省时等特点。 15、巢式PCR：使用两队对引物，一对引物序列在模板的外侧，用于扩增含目的基因的大片段，另一对引物序列在模板内侧，用于扩增目的基因。第一对引物做PCR的扩增产物，作为第二对引物退火的模板，再进行第二轮PCR，这样经过两次PCR放大，灵敏度得以提高。 16、荧光定量PCR：通过荧光染料或荧光标记的特异性的探针，对PCR产物进行标记跟踪，实时在线监控反应过程，通过Ct值和标准曲线的关系，计算待测样品模板的初始浓度。 17、基因芯片：又称DNA微阵列或DNA芯片，是将大量的特定寡核苷酸或DNA 片段做探针，有规律、高密度地固定排列在支持物上制成阵点，然后与染料标记的待测DNA按照碱基配对原则进行杂交，再通过检测系统对芯片进行扫描，并借助计算机对各站点信号进行检测和比较，从而迅速得出所要的信息。 18、引物：是人工合成的一对可以分别与两条模板DNA互补结合的寡核苷酸序列，其中一条称上游（或正链）引物，另一条引物称下游（或负链）引物。 19、重复序列：基因序列的拷贝，真核生物细胞基因组中重复出现的核苷酸序列。 20、CpG岛：许多基因尤其是管家基因的启动子区，基因的末端通常存在一些富

高通量测序领域常用名词解释

高通量测序领域常用名词解释 2012年11月21日? Glossary ? 字号小中大? 评论1 条? 阅读1,275 次 什么是高通量测序？ 高通量测序技术（High-throughput sequencing，HTS）是对传统Sanger测序（称为一代测序技术）革命性的改变, 一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing，NGS )足见其划时代的改变, 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能, 所以又被称为深度测序(Deep sequencing)。 什么是Sanger法测序（一代测序） Sanger法测序利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。终止点由反应中相应的双脱氧而定。每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。 什么是基因组重测序（Genome Re-sequencing） 全基因组重测序是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。随着基因组测序成本的不断降低，人类疾病的致病突变研究由外显子区域扩大到全基因组范围。通过构建不同长度的插入片段文库和短序列、双末端测序相结合的策略进行高通量测序，实现在全基因组水平上检测疾病关联的常见、低频、甚至是罕见的突变位点，以及结构变异等，具有重大的科研和产业价值。 什么是de novo测序 de novo测序也称为从头测序：其不需要任何现有的序列资料就可以对某个物种进行测序，利用生物信息学分析手段对序列进行拼接，组装，从而获得该物种的基因组图谱。获得一个物种的全基因组序列是加快对此物种了解的重要捷径。随着新一代测序技术的飞速发展，基因组测序所需的成本和时间较传统技术都大大降低，大规模基因组测序渐入佳境，基因组学研究也迎来新的发展契机和革命性突破。利用新一代高通量、高效率测序技术以及强大的生物信息分析能力，可以高效、低成本地测定并分析所有生物的基因组序列。 什么是外显子测序（whole exon sequencing） 外显子组测序是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。外显子测序相对于基因组重测序成本较低，对研究已知基因的SNP、Indel等具有较大的优势，但无法研究基因组结构变异如染色体断裂重组等。 什么是mRNA测序（RNA-seq） 转录组学（transcriptomics）是在基因组学后新兴的一门学科，即研究特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA（包括mRNA和非编码RNA）的类型与拷贝数。Illumina提供的mRNA测序技术可在整个mRNA领域进行各种相关研究和新的发现。mRNA测序不对引物或探针进行设计，可自由提供关于转录的客观和权威信息。研究人员仅需要一次试验即可快