denovo-技术支持类-基因组denovo组装新技术
图1 10X Genomic linked-reads辅助基因组组装流程图
表1 不同组装策略组装人的基因组大小和ScaffoldN50长度[1]
随着技术的发展，越来越多的物种完成了基因组的测序工作。但基于二代测序短读长的限制，
制约了参考基因组的组装质量，从而影响了后续研究工作的开展。
如今，我们可以利用更多的新技术，如10X Genomics，BioNano，ChiCago等，
将基因组组装结果进行完善，进一步构建出高质量的参考基因组。
10X Genomics linked-reads
10X Genomics公司通过在序列中引入barcode序列，能够得到跨度在50-100Kb的linked reads信息，与二代测序数据相结合，在Scaffold 的组装上能够得到媲美三代测序的组装结果（表1）。
展开阅读
10X Genomic linked-reads辅助基因组组装流程如下图所示：
图2 光学图谱工作流程图
表3 利用Chicago技术提升相应的指标图3 Chicago文库构建流程图[6]
Chicago文库构建流程如下：
基因组 de novo 组装新技术
助力文章冲刺新高度
[1] Mostovoy Y, Levy-Sakin M, Lam J, et al. A hybrid approach for de novo human genome sequence assembly and phasing[J]. Nature methods, 2016. 阅读原文>>https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/nmeth/journal/v13/n7/abs/nmeth.3865.html
[2] Pendleton M, Sebra R, Pang A W C, et al. Assembly and diploid architecture of an individual human genome via single-molecule tech-nologies[J]. Nature methods, 2015. 阅读原文>>https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/s?wd=paperuri:
(ac8d0768*******de9b67e959e5d924b)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DAssembly+and+diploid+architecture+of+an+individual +human+genome+via+single-molecule+technologies.&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=14004045691020250024[3] VanBuren R, Bryant D, Edger P P , et al. Single-molecule sequencing of the desiccation-tolerant grass Oropetium thomaeum[J]. Nature, 2015. 阅读原文>>https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/s?wd=paperuri:
(4f4baa5f458c3598ebfa32b1017a4569)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DSingle-molecule+sequencing+of+the+desiccation-tolera nt+grass+Oropetium+thomaeum.&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=3671601047694710580
[4] Dong Y, Xie M, Jiang Y, et al.Sequencing and automated whole-genome optical mapping of the genome of adomestic goat (Capra hircus). Nature biotechnology, 2013, 31(2): 135-141. 阅读原文>>https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/nbt/journal/v31/n2/full/nbt.2478.html [5] Zhang Q, Chen W, Sun L, et al. The genome of Prunus mume. Nature communications, 2012, 3: 1318. 阅读原文>>http://pubmedcentralcanada.ca/pmcc/articles/PMC3535359/
[6] Bredeson J V, Lyons J B, Prochnik S E, et al. Sequencing wild and cultivated cassava and related species reveals extensive interspecific hybridization and genetic diversity[J]. Nature biotechnology, 2016, 34(5): 562-570. 阅读原文>>https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/s?wd=paperuri:(030555bb483ea9f72bf308bf22787f02)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DSequencing+wild+and+cultivated+cassava+and+related +species+reveals+extensive+interspecific+hybridization+and+genetic+diversity.&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=13838504648880517513
[7] Putnam N H, O'Connell B L, Stites J C,et al. Chromosome-scale shotgun assembly using an in vitro method forlong-range linkage[J]. Genome research, 2016, 26(3): 342-350. 阅读原文>>https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/s?wd=paperuri:
(4c8ec46542c7e21bfa15ae10f7a9f8bf)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DChromosome-scale+shotgun+assembly+using+an+in+vit ro+method+for+long-range+linkage.&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=36575566455777547
参考文献
Chicago技术（体外Hi-C 技术）
作为提供长距离连接数据的组装提升方法，Chicago技术不仅能够获得长序列连接信息，还能帮助组装提升到染色体水平，该技术使用效率高、操作简便、经济性强，并且产生的高质量文库能够更好地应用于后期组装或研究。下表展示的是利用Chicago技术提升Scaffold的指标（表3）。
展开阅读
技术优势
1) 精确分区：由于拥有众多的barcode和Partions，可对DNA进行精确分区；
2) 长片段信息：可与Illumina测序仪进行无缝对接，利用短Reads可获得长达100Kb的片段；
3) 基因组组装质量提升：ScaffoldN50长度比单纯用Illumina方法提高十几倍。
4）低起始量建库：只需1ng，即可构建10X Genomcis文库。
技术优势
1) Chicago技术不仅能够获得长序列连接信息，还能够帮助组装提升到染色体水平；2) Chicago基于体外重组染色体方法，操作更便捷，应用物种更广；3) 产生数据噪音更小，成分纯净，组装准确性更高；
4) 相比传统Mapping技术，Chicago技术使用效率高、操作简便、经济性强。
动植物重测序变异检测BSA性状定位遗传图谱群体进化全基因组关联分析Hi-C测序
人类基因组测序全基因组测序外显子测序目标区域测序单细胞基因组测序
动植物基因组测序全基因组survey 全基因组 de novo 测序泛基因组测序组装变异检测
微生物基因组测序16S/18S/ITS等扩增子测序细菌基因组 de novo 测序真菌基因组 de novo 测序微生物重测序宏基因组测序
建库测序建库测序
诺禾致源微信文章精彩阅读 >>
版权所有：北京诺禾致源科技股份有限公司
转录调控测序 真核有参转录组测序医学转录组测序真核无参转录组测序比较转录组与泛转录组测序原核转录组测序宏转录组测序单细胞转录组测序LncRNA测序circRNA测序small RNA测序ChiP-seq RIP-seq
全基因组甲基化测序
表3 利用Chicago技术提升相应的指标
图3 Chicago文库构建流程图[6]
Chicago文库构建流程如下：
[1] Mostovoy Y, Levy-Sakin M, Lam J, et al. A hybrid approach for de novo human genome sequence assembly and phasing[J]. Nature methods, 2016. 阅读原文>> https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/nmeth/journal/v13/n7/abs/nmeth.3865.html
[2] Pendleton M, Sebra R, Pang A W C, et al. Assembly and diploid architecture of an individual human genome via single-molecule technologies[J]. Nature methods, 2015. 阅读原文>>https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/s?wd=paperuri:
(ac8d0768*******de9b67e959e5d924b)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DAssembly+and+diploid+architecture+of+an+individual+human+genome+via+single-molecule+te chnologies.&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=14004045691020250024
[3] VanBuren R, Bryant D, Edger P P , et al. Single-molecule sequencing of the desiccation-tolerant grass Oropetium thomaeum[J]. Nature, 2015. 阅读原文>> https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/s?wd=paperuri:
(4f4baa5f458c3598ebfa32b1017a4569)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DSingle-molecule+sequencing+of+the+desiccation-tolerant+grass+Oropetium+thomaeum.&tn=SE_b aiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=3671601047694710580
[4] Dong Y, Xie M, Jiang Y, et al.Sequencing and automated whole-genome optical mapping of the genome of adomestic goat (Capra hircus). Nature biotechnology, 2013, 31(2): 135-141. 阅读原文>>
https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/nbt/journal/v31/n2/full/nbt.2478.html
[5] Zhang Q, Chen W, Sun L, et al. The genome of Prunus mume. Nature communications, 2012, 3: 1318. 阅读原文>>http://pubmedcentralcanada.ca/pmcc/articles/PMC3535359/[6] Bredeson J V, Lyons J B, Prochnik S E, et al. Sequencing wild and cultivated cassava and related species reveals extensive interspecific hybridization and genetic diversity[J]. Nature biotechnology, 2016, 34(5): 562-570. 阅读原文>>https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/s?wd=paperuri:
(030555bb483ea9f72bf308bf22787f02)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DSequencing+wild+and+cultivated+cassava+and+related+species+reveals+extensive+interspecific+h ybridization+and+genetic+diversity.&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=13838504648880517513
[7] Putnam N H, O'Connell B L, Stites J C,et al. Chromosome-scale shotgun assembly using an in vitro method forlong-range linkage[J]. Genome research, 2016, 26(3): 342-350. 阅读原文>>https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/s?wd=paperuri:
(4c8ec46542c7e21bfa15ae10f7a9f8bf)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DChromosome-scale+shotgun+assembly+using+an+in+vitro+method+for+long-range+linkage.&tn=S E_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=36575566455777547
参考文献
Chicago技术（体外Hi-C 技术）
作为提供长距离连接数据的组装提升方法，Chicago技术不仅能够获得长序列连接信息，还能帮助组装提升到染色体水平，该技术使用效率高、操作简便、经济性强，并且产生的高质量文库能够更好地应用于后期组装或研究。下表展示的是利用Chicago技术提升Scaffold的指标（表3）。
Chicago技术原理即以重组染色质为基础构建大片段文库，通过将DNA、纯化的组蛋白以及染色质组装因子结合来重构染色质，之后用甲醛将染色质固定，利用限制酶切割后进行生物素和巯基标记，再利用连接酶对标记的末端进行连接，消化片段以去除终端的生物素核苷酸（巯基化核苷酸保护文库片段内部不被消化），由此可筛选去除内部没有生物素标记的片段，从而形成Chicago文库。
图2 光学图谱工作流程图
光学图谱工作流程如下图所示：
技术优势
1) Chicago技术不仅能够获得长序列连接信息，还能够帮助组装提升到染色体水平；2) Chicago基于体外重组染色体方法，操作更便捷，应用物种更广；3) 产生数据噪音更小，成分纯净，组装准确性更高；
4) 相比传统Mapping技术，Chicago技术使用效率高、操作简便、经济性强。
图1 10X Genomic linked-reads辅助基因组组装流程图
表1 不同组装策略组装人的基因组大小和ScaffoldN50长度[1]
随着技术的发展，越来越多的物种完成了基因组的测序工作。但基于二代测序短读长的限制，
制约了参考基因组的组装质量，从而影响了后续研究工作的开展。
如今，我们可以利用更多的新技术，如10X Genomics，BioNano，ChiCago等，
将基因组组装结果进行完善，进一步构建出高质量的参考基因组。
10X Genomics linked-reads
10X Genomics公司通过在序列中引入barcode序列，能够得到跨度在50-100Kb的linked reads信息，与二代测序数据相结合，在Scaffold的组装上能够得到媲美三代测序的组装结果（表1）。
（10X Genomics公司的linked-reads技术本质上是将barcode序列引入长序列片段，通过将长片段分配到不同的油滴微粒中，利用GemCode平台对长片段序列进行扩增引入barcode序列以及测序接头引物，然后将序列打断成适合测序大小的片段进行测序，通过barcode序列信息追踪来自每个大片段DNA模板的多个Reads，从而获得长片段序列的信息。基于长片段信息结合二代Illumina short-Reads组装的序列，可进一步对基因组进行组装，从而提升Scaffold长度。
10X Genomic linked-reads辅助基因组组装流程如下图所示：基因组 de novo 组装新技术
助力文章冲刺新高度
技术优势
1) 精确分区：由于拥有众多的barcode和Partions，可对DNA进行精确分区；
2) 长片段信息：可与Illumina测序仪进行无缝对接，利用短Reads可获得长达100Kb的片段；
3) 基因组组装质量提升：ScaffoldN50长度比单纯用Illumina方法提高十几倍。
4）低起始量建库：只需1ng，即可构建10X Genomcis文库。
基因组重测序
基因组重测序 背景介绍 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。与已知序列比对，寻找单核苷酸多态性位点（SNP ）、插入缺失位点（InDel ，Insertion/Deletion ）、结构变异位点（SV ，Structure Variation ）位点及拷贝数变化(CNV) 。 可以寻找到大量基因差异，实现遗传进化分析及重要性状候选基因的预测。涉 及临床医药研究、群体遗传学研究、关联分析、进化分析等众多应用领域。 随着测序成本的大幅度降低以及测序效率的数量级提升， 全基因组重测序已经成为研究人类疾病及动植物分子育种最为快速有效的方法之一。利用illumina Hiseq 2000 平台，将不同插入片段文库和双末端测序相结合，可以高效地挖掘基因序列差异和结构变异等信息， 为客户进行疾病研究、分子育种等提供准确依据。 重测序的两个条件：（1）该物种基因组序列已知；（2）所测序群体之间遗传性差异不大（ >99% 相似度 ） 在已经完成的全基因组测序及其基因功能注释的基础上，采用全基因组鸟枪法（WGS ）对DNA 插入片段进行双末端测序。 技术路线 生物信息学分析
送样要求 1.样品总量：每次样品制备需要大于5ug 的样品。为保证实验质量及延续性，请一次性提供至少20ug的样品。如需多次制备样品，按照制备次数计算样品总量。 2.样品纯度：OD值260/280应在1.8～2.0 之间；无蛋白质、RNA或肉眼可见杂质污染。 3.样品浓度：不低于50 ng/μL。 4.样品质量：基因组完整、无降解，电泳结果基因组DNA主带应在λ‐Hind III digest 最大条带23 Kb以上且主带清晰，无弥散。 5.样品保存：限选择干粉、酒精、TE buffer或超纯水一种，请在样品信息单中注明。 6.样品运输：样品请置于1.5 ml管中，做好标记，使用封口膜封好；基因组DNA如果用乙醇沉淀，可以常温运输；否则建议使用干冰或冰袋运输，并选择较快的运输方式。 提供结果 根据客户需求，提供不同深度的信息分析结果。
《人类基因组计划及其意义》活动单及答案
《人类基因组计划及其意义》活动单 第1课时共1课时 活动目标： ⒈捕捉文章中的关键信息，对说明对象形成综合理解。 ⒉把握本文总分结构对于表达说明对象与文章内容的意义。 ⒊领会本文为了更好地说明事理所运用的各种说明方法及其效果。 活动方案 一、课前活动 1.作者简介 杨焕明，1952年生于浙江。1978年毕业于杭州大学1988年获丹麦哥本哈根大学博士学位。后为法国INSERE-CRNS马塞免疫中心博士后；1989年～1992年为美国哈佛大学医学院博士后；1992年～1994年美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)博士后。现为博士生导师。现为北京华大基因研究中心暨中国科学院基因组信息中心主任，为争取和主持完成中国参与人类基因组序列的测定定下汗马功劳。国际“人类基因组计划”中国协调人。2003年被《科学美国人》杂志评为年度领袖人物。 2、背景介绍 人类基因组计划最早在1985年由诺贝尔奖获得者、美国的杜尔贝克提出。1990年10月，国际人类基因组计划正式启动。中国于1999年9月获准加入人类基因组计划并承担了l％的测序任务。本文作者杨焕明教授为争取和主持完成中国参与人类基因组1％序列的测定立下汗马功劳。在这篇文章中，作者对这一计划尤其是实施这一计划的意义作了详细的说明。3、给下列加点的字注音 核苷．（）酸辜．（）负胰．（）岛疟．（）疾滥．（）用衍．（）生免疫．（）解．读（）押解．（）解．数（） 二、课堂活动： 1、整体感知：通读全文，给文章划分层次。并思考文章这样安排结构有什么好处？ 第一部分(第—段)： 第二部分(第—段)： 第三部分(第—段)： 第一层(第—段)： 第二层(第—段)： 2、结合文章的具体内容，分析文章运用了哪些说明万法、有什么作用。
基因组测序的数学模型
基因组组装 摘要 基因组测序是生物信息学的核心，有着极其重要的应用价值。新的测序技术大量涌现，产生的reads长度更短，数量更多，覆盖率更大，能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组长度。所以测序之前DNA分子要经过复制若干份、随机打断成短片段。要获取整个DNA片段，需要把这些片段利用重合部分信息组织连接。如何在保证组装序列的连续性、完整性和准确性的同时设计耗时短、内存小的组装算法是本题的关键。 本文建立改进后OLC算法模型。该模型首先使用了特定的编码规定，通过C++程序对庞大的数据先后进行十进制和二进制的处理，不改变数据准确性的前提下尽可能减小内存和缩短计算机操作时间，并引入解决碱基识别错误问题的一般思路消除初始reads中的碱基错误。然后通过深度优先算法，设定适当的阈值，找出具有重叠关系的碱基片段并形成一有向赋权图，其中点是碱基片段，边代表具有重叠关系，权值代表片段重叠的多少，将问题转化为图论中寻找最大赋权通路的问题，从而对OLC算法进行改进，采用图论的方法更直观和更具操作性的解决DNA的拼接问题，从而对OLC算法进行改进。最后再根据OLC算法对Hamilton 路径进行拼接，生成共有序列，通过多序列比对等方法，获得最终的基因组序列。 关键词：基因组测序 OLC算法深度优先算法Hamilton路径
一问题的重述 1.1 问题背景 快速和准确地获取生物体的遗传信息对于生命科学研究具有重要的意义。对每个生物体来说，基因组包含了整个生物体的遗传信息，这些信息通常由组成基因组的DNA或RNA分子中碱基对的排列顺序所决定。获得目标生物基因组的序列信息，进而比较全面地揭示基因组的复杂性和多样性，成为生命科学领域的重要研究内容。 1.2 问题提出 确定基因组碱基对序列的过程称为测序。目前能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组序列长度，因此需要利用一定的方法将测序得到的短片段序列组装成更长的序列。通常的做法是，将基因组复制若干份，无规律地分断成短片段后进行测序，然后寻找测得的不同短片段序列之间的重合部分，并利用这些信息进行组装。例如，若有两个短片段序列分别为 ATACCTT GCTAGCGT GCTAGCGT AGGTCTGA 则有可能基因组序列中包含有ATACCTT GCTAGCGT AGGTCTGA这一段。 由于技术的限制和实际情况的复杂性，最终组装得到的序列与真实基因组序列之间仍可能存在差异，甚至只能得到若干条无法进一步连接起来的序列。对组装效果的评价主要依据组装序列的连续性、完整性和准确性。连续性要求组装得到的（多条）序列长度尽可能长；完整性要求组装序列的总长度占基因组序列长度的比例尽可能大；准确性要求组装序列与真实序列尽可能符合。 利用现有的测序技术，可按一定的测序策略获得长度约为50–100个碱基对的序列，称为读长（reads）。基因组复制份数约为50–100。基因组组装软件可根据得到的所有读长组装成基因组，这些软件的核心是某个组装算法。一个好的算法应具备组装效果好、时间短、内存小等特点。新一代测序技术在高通量、低成本的同时也带来了错误率略有增加、读长较短等缺点，现有算法的性能还有较大的改善空间。具体解决问题如下： (1)建立数学模型，设计算法并编制程序，将读长序列组装成基因组。你的算法和程序应能较好地解决测序中可能出现的个别碱基对识别错误、基因组中存在重复片段等复杂情况。 (2)现有一个全长约为120,000个碱基对的细菌人工染色体，采用Hiseq2000测序仪进行测序，测序策略以及数据格式的简要说明见附录一和附录二，测得的读长数据见附录三，测序深度约为70×，即基因组每个位置平均被测到约70次。试利
《人类基因组计划及其意义》学案
《人类基因组计划及其意义》导学学案 编写：段素娟 诵读经典 鹊桥仙（北宋）秦观 纤云弄巧，飞星传恨，银汉迢迢暗度。金风玉露一相逢，便胜却、人间无数。 柔情似水，佳期如梦，忍顾鹊桥归路。两情若是久长时，又岂在、朝朝暮暮。 注释：1、金风：秋风。秋，在五行中属金。 2、玉露：晶莹如玉的露珠，指秋露。 3、忍顾：不忍心回头看。 4、朝朝暮暮：日日夜夜。这里指日夜相聚。 赏析：这是一首咏七夕的词，借牛郎织女悲欢离合的故事，讴歌了真挚、细腻、纯洁、坚贞的爱情。词中明写天上双星，暗写人间情侣；其抒情，以乐景写哀，以哀景写乐，倍增其哀乐，读来荡气回肠，感人肺腑。结句“两情若是久长时，又岂在朝朝暮暮”最有境界，这两句既指牛郎、织女的爱情模式的特点，又表述了作者的爱情观，是高度凝练的名言佳句。这首词因而也就具有了跨时代、跨国度的审美价值和艺术品位。 课标点击 1.了解人类基因组计划的基本情况和意义，把握科学的时代前沿性。 2.学习作者在这篇报告中的科学态度与人文关怀融为一体的精神。 相关链接 人类基因组“中国卷”大事记 ?1995年，杨焕明等人呼吁参与国际人类基因组计划。 ?1998年6月，中国科学院遗传所人类基因组中心挂牌成立。 ?1999年4月，遗传所人类基因组中心开始进行人类基因组测序，在中国实现零的突破。 ?1999年9月1日，杨焕明在第五次伦敦国际人类基因组战略讨论会上介绍情况。
?2000年6月26日，包括中国在内的六国科学家共同宣布，人类有史以来第一个基因组“工作框架图”绘制完成，这是人类历史上值得“载入史册的一天。”?2001年4月1日，随着运算速度超千亿次的曙光3000超级计算机正式落户杭州华大基因研究中心，从而标志着一个完整的世界级基因组信息学中心在我国诞生。 ?2001年8月26日，人类基因组计划中国部分测序项目汇报及联合验收会在京召开，标志人类基因组“中国卷”通过国家验收。 一、积累整合 1.给下列词语中加点的字注音。 疟．疾解．读 痢．疾押解． 2.掌握以下词语的辨析。 ①成分：事物构成的部分和要素。如：化学成分、句子成分。 成份：人的出身及经历、职业等。如：地主成份。 ②致病：使得病。如：查明致病原因。 治病：治疗疾病。如：治病救人。 ③估计：可以是对事物发展的时间、可能性、作用的推测，也可以是对事物的质量、数量等的推测。 估量：多用于对事物的轻重、大小、强弱、数量等方面的推测。 二、理解感悟 作者是从那些方面来阐述人类基因组计划对生命科学研究与生物产业发展的巨大导向性意义的？ 三、品味鉴赏 品味本文作为一篇学术报告，试简析其写作的方法特色。
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。
人类基因组计划及其意义 同步练习
人类基因组计划及其意义同步练习 1.下面是语段空白处的句子，怎样排列它们的顺序才合理（） ……虽然地球上的水非常丰富，但是，。，，它们才是被人类直接利用的水资源。 ①淡水大约只占3%②只有极少部分存在于大气、河流、湖泊以及地表浅层③海洋水约占地球全部水量的97%④这大约3%的淡水绝大部分又分布在南极、北极和人迹罕至的高山地区 A、①③②④ B、①④③② C、③②①④ D、③①④② （二）阅读下面一段文字 基因工程（节选） 所谓基因工程是指在其因水平上的操作，并改变生物遗传性状的技术。具体地说，按照人们的需要用类似工程设计的方法将不同生物的基因（目的基因）进行分离、剪切、拼接等操作，并通过分子载体（如质粒、人噬菌、SV40及其它病毒）转入适宜的受体细胞中而获得复制和表达的一种分子生物技术。由该技术构建的且具有新遗传性状的生物称之为“基因工程生物”，一般简称为“工程生物”。1973年基因工程的诞生，标志着新的生物革命的开始。这一年，美国斯坦福大学分子生物学家S?柯恩第一个建成“基因工程菌”，并创立基因工程模式，科学界把这一年定为基因工程元年，而S?柯恩成为基因工程发展史上第一位创始人。然而，基因工程的诞生不是偶然的，1953年，美国生物学家沃森和物理学家克拉克，在前人发现生物遗传物质DNA（脱氧核糖核酸，或者说基因）的基础上，发现了DNA的双螺旋结构，最终揭示了生物遗传之谜；60年代确定遗传信息传递方式以及“工程酶”与分子载体研究取得一系列成就有关系。这些成就为基因工程诞生做了理论和技术方面的充分准备。以基因工程诞生为标志，20多年来，生物技术飞速发展，通过“工程微生物”生产的新药有胰岛素、荷尔蒙、干扰素、乙肝疫苗等等；还有转基因动物生产医药品和优质营养品以及基因农作物抗各种病虫害等等。1990年开始实施、至今已取得重大进展并正在加紧进行的“人体基因组计划”，将为人类创造奇迹。这一计划一旦完成，人体基因组图谱绘制出来，图解整个人体10万种基因，并了解其功能，这将成为遗传病诊治或基因治疗以及寻找医治癌症、艾滋病等药物的指南。我国参与了“人类基因组计划”的进程，如制订了水稻基因组计划；人体基因计划项目在我国南方、北方均已启动，发现了一些新基因及其功能，研究工作取得可喜进展。 2．对“基因工程”理解正确的一项是（） A、基因工程是一种改变生物遗传性状的技术。 B、基因工程是按照工程设计的方法，将生物的基因分解后获得一种新分子的生物技术。 C、基因工程是将不同生物的基因进行操作，然后将它转入受体细胞，从而获得一种新的遗传性状的生物技术。 D、基因工程是将不同生物的基因转入受体细胞后，所获得的一种新的遗传性状的分子生物。 3．基因工程的诞生经历了三个阶段，这三个阶段突出的成就是： 50年代成就是： 60年代成就是： 70年代成就是： 4．划线句子是一个长句，这个长句是阐述的主要意思是（） A、这个计划将成为指南。 B、这个计划一旦完成，将成为指南。 C、人体基因组图谱图解人体基因将成为指南。 D、人体基因组将成为指南。
高通量基因组测序中 测序深度,覆盖度
高通量基因组测序中，什么是测序深度和覆盖度？ 1G=1024M 测序深度是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。(测序深度=总数据量20M/基因组大小2M=10X) 覆盖度是指测序获得的序列占整个基因组的比例。由于基因组中的高GC、重复序列等复杂结构的存在，测序最终拼接组装获得的序列往往无法覆盖有所的区域，这部分没有获得的区域就称为Gap。例如一个细菌基因组测序，覆盖度是98%，那么还有2%的序列区域是没有通过测序获得的。 1、全基因组重测序是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因 序的个体，通过序列比对，可以找到大量的单核苷酸多态性位点(SNP)，插入缺失位点(InDel，Insertion/Deletion)、结构变异位点(SV， 技术路线 提取基因组DNA，利用Covaris进行随机打断，电泳回收所需长度的DNA片段(0.2~5Kb)，加上接头, 进行cluster制备(Solexa)或E-PCR (SOLiD)，最后利用Paired-End(Solexa)或者Mate-Pair(SOLiD)的方法对插入片段进行重测序。图1-1，以SOLiD为例，说明整个实验方案。
也称目标外显子组捕获，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。是一种选择基因组的编码序列的高效策略，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。 外显子(expressed region)是真核生物基因的一部分，它在剪接(Splicing)后仍会被保存下来，并可在蛋白质生物合成过程中被表达为蛋白质。外显子是最后出现在成熟RNA中的基因序列，又称表达序列。既存在于最初的转录产物中，也存在于成熟的RNA分子中的核苷酸序列。在人类基因中大约有180,000外显子，占人类基因组的1%，约30MB。
专题一 人类基因组计划及其意义
开卷有益 你能活多少岁？你想活多少岁？长寿是人类梦寐以求的，但是疾病等因素一直困扰着我们，癌症、糖尿病等大多是基因病。如果能攻克人类基因的奥秘，活到一百五十岁并不是异想天开。我们也能够在超市买到抗感冒的苹果、防肝炎的梨，能吃到治疗艾滋病的大米。如果能攻克人类基因的奥秘，我们的生活将发生翻天覆地的变化，我国正是人类基因组计划的成员国之一，承担着百分之一的任务，而这正是本文作者杨焕明博士争取而来的。今天我们就随他走进基因世界，去领略基因世界的多姿多彩！ 话题链接——科学与生活 1．教材赏悟 全文通过介绍人类基因组计划的科学地位及六大导向性的意义，阐明了该计划是人类科学史上的重大工程，可以奠定揭开生命最终奥秘的基础，反映了当前领先于科技前沿的基因组研究的重大突破和广阔前景，体现了人文关怀性和科学严谨性，并呼吁人们要加强国际性合作，走良性发展的科研之路。 2．名句赏记 ◆科学家的成果是全人类的财产，而科学是最无私的领域。——高尔基 ◆数理科学是大自然的语言。——伽利略 ◆科学是我心中的温暖和愉快，你使我无所畏惧，视死如归。入狱者虽难得重见天日，你却能把锁链和铁窗粉碎。——布鲁诺 ◆科学是人类智慧的结晶和硕果……展望科学的未来，人类将高举科学的火炬登上宇宙的天堂。——霍金 ◆科学是人们生活中最重要、最美好和最需要的东西。——契诃夫 ◆没有科学和艺术，就没有人和人的生活。——列夫·托尔斯泰 ◆科学是我们时代的神经系统。——高尔基 ◆科学的真正的、合法的目标说来不外是这样：把新的发现和新的力量惠赠给人类生活。——培根
◆科学、科学知识总是假设的：它是猜想的知识。科学的方法是批评的方法： 寻求和消灭错误并服务于真理的方法。——卡尔·波普尔 ◆科学本身就有诗意。——斯宾塞 3．典例赏析 揭开遗传奥秘 原文：1832年的一天，奥地利西里西亚地区一个名叫海因赞多夫的小村庄，10岁的约翰正忙着帮助父亲嫁接果树。父亲酷爱园艺，是果树栽培嫁接方面的行家，左邻右舍的农民经常来向他请教。约翰从小就在父亲影响下学会了干各种农活，并且对果树嫁接产生了浓厚的兴趣。 一次小约翰问父亲：“爸爸，一枝小小的良种接穗，尽管全部养料都由劣种砧木供给，为什么仍能长成粗大的枝干和香甜的果实？” “孩子，我也不知道为什么！但事实的确如此。比养料力量更大是树木的本性，就是人们称为‘遗传’的那种性质吧！”父亲根据自己掌握的知识回答了约翰的问题。 小约翰默默地听着听着，陷入了沉思：“树木的本性”“遗传”，那是怎么一回事呢？他不断地喃喃自语。 童年的嫁接经验和学校里组织的生物活动，这些生物学的遗传现象在约翰幼小的心灵里扎下了深深的根基，这对他成为举世闻名、发现遗传规律的伟大的生物学家影响极大，他就是发现遗传三大定律的孟德尔。 悟语：伟大的发现常产生于我们普通的生活中，但是如果没有刨根究底的精神，如果没有持之以恒的坚持，没有把好奇心继续到底的决心，这伟大的发现还会是平常的生活现象。 4．时文赏读
群体进化-基于全基因组重测序
DNA样品总量: ≥3 μg 适用范围 样品要求 文库类型测序策略与深度 分析内容项目周期 群体进化（基于全基因组重测序） 标准分析时间为120天，个性化分析需根据项目实际情况进行评估 HiSeq PE150推荐测序深度≥5X/个体350 bp小片段DNA文库 1. 已有参考基因组序列的物种中不同亚群（自然群体） 2. 各亚群间划分明显，同一亚群内的个体有一定代表性 3. 每个亚群选取10个样本左右（推荐动物≥10个，植物≥15个） 4. 总体不少于30个样本与参考基因组比对群体SNP检测、注释及统计系统进化树构建群体遗传结构分析 群体主成分分析连锁不平衡分析选择消除分析候选基因GO和KEGG富集构建单体型图谱种群历史和有效群体大小 技术参数 针对已有参考基因组的物种，对其各亚种进行全基因组重测序获得基因组信息，通过与参考基因组比对，得到大量高准确性的SNP、InDel、SV等变异信息，讨论群体的遗传结构、遗传平衡和影响遗传平衡的因素，从而从分子层面揭示该物种的进化机制、环境适应性等系列问题。该技术能精准地得到全基因组内所有遗传信息，最大程度地挖掘出群体内遗传变异。诺禾具有丰富的群体遗传学项目经验，研究成果发表于Nature Genetics（Li, M, et al. 2013& Zhou, XM, et al. 2014）等。参考文献 [1] Li M, Tian S, Jin L, et al . Genomic analyses identify distinct patterns of selection in domesticated pigs and Tibetan wild boars [J]. Nature genetics, 2013, 45(12): 1431-1438. [2] Zhan S, Zhang W, Niitepo ～ld K, et al . The genetics of monarch butterfly migration and warning colouration [J]. Nature, 2014.案例解析 ［案例一］ 家猪和藏猪的群体进化分析[1] 2013年，诺禾致源科技服务团队与四川农业大学研究者合作发表 该成果。本研究对6个代表性藏猪群体、5个四川盆地特有猪种， 共48个样本进行全基因组重测序，并结合55个欧亚野猪及家猪的 基因组数据进行群体遗传学分析。在藏猪中鉴定出低氧适应、能 量代谢等共268个适应高原环境的快速进化基因，揭示了藏猪高 原适应性的遗传机制。与自然选择相比，人工选择可更有效地塑 造驯养动物基因组；欧亚猪种存在明显的遗传背景差异，欧亚地 理隔离造成的遗传结构差异甚至超过了野生和驯化的差异。［案例二］ 帝王蝶长距离迁飞遗传机制被解密[2] 北美地区的帝王蝶具有迁飞习性，而分布于热带地区的帝王蝶及 其近缘种不具有迁飞特性。该研究从涵盖当今世界上主要的帝王 蝶分布区域中，选取了包括迁飞型和非迁飞型的22个地理种群、 5个近缘种的101只班蝶属蝴蝶进行了全基因组重测序和群体遗传 学分析。结果表明，现存的帝王蝶起源于北美地区，且祖先属于 迁飞型，打破了先前认为包括鸟类等在内的迁飞物种均是热带起 源的普遍认知。其次，利用群体遗传学分析对全基因组进行精细 扫描发现，与飞行相关的肌肉发育进化是帝王蝶实现长距离迁飞 的主要适应性选择。 图1 藏猪及其它猪种的群体遗传结构 图2 帝王蝶样本分布及系统进化树
人类基因组计划论文
人类基因组计划的重要性 “以破解人类遗传和生老病死之谜，解决人类健康问题为目的的人类基因组计划，对人类自身的生存和发展具有重要的意义。其旨在通过测定人类基因组DNA约3×109对核苷酸的序列，探寻所有人类基因并确定它们在染色体上的位置，明确所有基因的结构和功能，解读人类的全部遗传信息，使得人类第一次在分子水平上全面认识自我。” 基因作为掌控人类自身性状、特征和遗传的根本因子，以其简单的双螺旋结构、复杂的排列方式，使全世界范围内的每一个人类都有着相同的本质和不同的特质。基因的轰动范围极为广泛，我们身上的每一处体态特征几乎都由基因所决定，大到一个人的身高、外貌，小到一颗牙形的状，甚至是一根头发的直径都与基因有着密不可分的联系。众所周知，基因由五种碱基对以庞大的数量按一定顺序排列组合而成，其本质是核糖核苷酸和脱氧核糖核苷酸。在一个活跃的细胞内，特定的基因通过解旋、转录、翻译等一系列过程，来实现RN A、蛋白质等相应物质的合成，这些数以万计的不同形态不同功能的RN A、蛋白质在细胞内外发挥出他们自身的作用，从而达到控制人类机体、完善结构功能、协调组织器官运作的神奇效果。 由以上的事实我们可以看出，要想解开人类自身的秘密，就要从破解基因的密码做起。 人类基因组计划便应运而生了。该计划是由美国科学家于1985年率先提出，于1990年正式启动的。美国、英国、法兰西共和国、德意志联邦共和国、日本和我国科学家共同参与了这一预算达30亿美元的人类基因组计划。按照这个计划的设想，在2005年，要把人体内约10万个基因的密码全部解开，同时绘制出人类基因的谱图。换句话说，就是要揭开组成人体4万个基因的30亿个碱基对的秘密。人类基因组计划与曼哈顿原子弹计划和阿波1罗计划并称为三大科学计划。 “HDP（人类基因组计划）的目的是解码生命、了解生命的起源、了解生命体生长发育的规律、认识种属之间和个体之间存在差异的起因、认识疾病产生的机制以及长寿与衰老等生命现象、为疾病的诊治提供科学依据。”
全基因组从头测序(de novo测序)
全基因组从头测序(de novo测序) https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/view/351686f19e3143323968936a.html 从头测序即de novo 测序，不需要任何参考序列资料即可对某个物种进行测序，用生物信息学分析方法进行拼接、组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。利用全基因组从头测序技术，可以获得动物、植物、细菌、真菌的全基因组序列，从而推进该物种的研究。一个物种基因组序列图谱的完成，意味着这个物种学科和产业的新开端！这也将带动这个物种下游一系列研究的开展。全基因组序列图谱完成后，可以构建该物种的基因组数据库，为该物种的后基因组学研究搭建一个高效的平台；为后续的基因挖掘、功能验证提供DNA序列信息。华大科技利用新一代高通量测序技术，可以高效、低成本地完成所有物种的基因组序列图谱。包括研究内容、案例、技术流程、技术参数等，摘自深圳华大科技网站 https://www.wendangku.net/doc/003144521.html,/service-solutions/ngs/genomics/de-novo-sequencing/ 技术优势: 高通量测序：效率高，成本低；高深度测序：准确率高；全球领先的基因组组装软件：采用华大基因研究院自主研发的SOAPdenovo软件；经验丰富：华大科技已经成功完成上百个物种的全基因组从头测序。 研究内容: 基因组组装■K-mer分析以及基因组大小估计；■基因组杂合模拟（出现杂合时使用）； ■初步组装；■GC-Depth分布分析；■测序深 度分析。基因组注释■Repeat注释； ■基因预测；■基因功能注释；■ ncRNA 注释。动植物进化分析■基因家族鉴定（动物TreeFam；植物OrthoMCL）；■物种系统发育树构建； ■物种分歧时间估算（需要标定时间信息）；■基因组共线性分析； ■全基因组复制分析（动物WGAC；植物WGD）。微生物高级分析 ■基因组圈图；■共线性分析；■基因家族分析； ■CRISPR预测；■基因岛预测（毒力岛）； ■前噬菌体预测；■分泌蛋白预测。 熊猫基因组图谱Nature. 2010.463:311-317. 案例描述 大熊猫有21对染色体，基因组大小2.4 Gb，重复序列含量36%，基因2万多个。熊猫基因组图谱是世界上第一个完全采用新一代测序技术完成的基因组图谱，样品取自北京奥运会吉祥物大熊猫“晶晶”。部分研究成果测序分析结果表明，大熊猫不喜欢吃肉主要是因为T1R1基因失活，无法感觉到肉的鲜味。大熊猫基因组仍然具备很高的杂合率，从而推断具有较高的遗传多态性，不会濒于灭绝。研究人员全面掌握了大熊猫的基因资源，对其在分子水平上的保护具有重要意义。 黄瓜基因组图谱黄三文, 李瑞强, 王俊等. Nature Genetics. 2009. 案例描述国际黄瓜基因组计划是由中国农业科学院蔬菜花卉研究所于2007年初发起并组织，并由深圳华大基因研究院承担基因组测序和组装等技术工作。部分研究成果黄瓜基因组是世界上第一个蔬菜作物的基因组图谱。该项目首次将传
基因组组装 数学建模
基因组组装 摘要 基因组组装是生物信息学的核心，有着极其重要的应用价值。本文针对提高基因组组装问题的不同途径和规模，利用了图论中的De Bruijn图法和欧拉路径问题的思想建立模型，并对传统De Bruijn图模型中存在的一些问题（如overlap 部分判定速度较慢、内存占用大等）建立了相应模型进行改进，利用所建模型对附录中给出的reads进行了组装，并对原文件中错误和低质量的reads进行了筛选，提高了原始数据的质量，对问题进行了拓展。 首先，在模型的建立方面，我们利用了图论中de Bruijn图法和欧拉路径问题的思想并结合实际，建立了基因组序列组装模型，基于de Bruijn图法的模型不仅避免了使用OLC方法组装第二代基因测序技术所产生的高通量、短序列、高覆盖的基因组易产生错误、运行较慢的弊端，并且还可以减少冗余数据量，提高了内存效率。 其次，在模型的优化改进方面，我们通过建立基于De Bruijn sequence的碱基序列替换改进模型和k值选择模型对传统De Bruijn 图模型进行了改进，很好的解决了原有模型存在的overlap比对速度慢、不同k取值导致资源占用不同等问题，提高了基因组组装过程中的时间效率和容错率。 最后，在对于原始reads数据的处理方面，我们利用了Hash算法的思想，对每条k-mer建立Hash值，并建立了基于Phred法的reads记录评分筛选模型，对于低质量和错误的reads记录进行了筛选去除，提高了原始reads数据的质量，使最终得到的contig更加准确。 关键词：De Bruijn图欧拉路径Phred质量评分Hash算法
快速和准确地获取生物体的遗传信息对于生命科学研究具有重要的意义，对每个生物体来说，基因组包含了整个生物体的遗传信息，这些信息通常由组成基因组的DNA或RNA分子中碱基对的排列顺序所决定。获得目标生物基因组的序列信息，进而比较全面地揭示基因组的复杂性和多样性，成为生命科学领域的重要研究内容。 确定基因组碱基对序列的过程称为测序（sequencing）。利用现有的测序技术，按一定的测序策略获得长度约为50–100个碱基对的序列，称为读长（reads）。基因组复制份数约为50–100。基因组组装软件可根据得到的所有读长组装成基因组，这些软件的核心是某个组装算法。常用的组装算法主要基于OLC （Overlap/Layout/Consensus）方法、贪婪图方法、de Bruijn图方法等。一个好的算法应具备组装效果好、时间短、内存小等特点。新一代测序技术在高通量、低成本的同时也带来了错误率略有增加、读长较短等缺点，现有算法的性能还有较大的改善空间。 1.1问题一的重述 问题一要求建立数学模型，设计算法并编制程序，将读长序列组装成基因组。对算法和程序的要求如下： （1）能较好地解决测序中出现的个别碱基对识别错误 （2）能较好地解决基因组中存在重复片段的情况 1.2问题二的重述 问题二要求将一个全长约为120,000个碱基对的细菌人工染色体（BAC），采用Hiseq2000测序仪进行测序，测序深度（sequencing depth）约为70×，即基因组每个位置平均被测到约70次。利用解决问题一建立的算法和程序进行组装，并使之具有良好的组装效果。
人类基因组计划及其意义一概
人类基因组计划及其意义 一、概述人类基因组计划 首先我们看一下百度词条上对于人类基因组计划的解释 人类基因组计划 定义:于20世纪80年代提出,由美、英、日、中、德、法等国参加并于2001年完成的针对人体23对染色体全部DNA的碱基对序列进行排序,对大约25 000个基因进行染色体定位,构建人类基因组遗传图谱和物理图谱的国际合作研究计划。 研究内容 HGP 的主要任务是人类的DNA 测序，同时绘制人类基因图谱(遗传图谱、物理图谱、序列图谱和基因图谱)，此外还有测序技术、人类基因组序列变异、功能基因组技术、比较基因组学、社会、法律、伦理研究、生物信息学和计算生物学、教育培训等内容。 遗传图谱 遗传图谱是以具有遗传多态性的遗传标记为“路标”，以遗传学距离为图距的基因组图。遗传图谱的建立为基因识别和完成基因定位创造了条件。意义:6000 多个遗传标记，能够把人的基因组分成6000 多个区域，可把某一致病基因定位于一定的已知区域，再对基因进行分离和研究。能够提高寻找基因和基因分析的效率，对于疾病而言，找基因和分析基因是个关键。 物理图谱 物理图谱是指有关构成基因组的全部基因的排列和间距的信息，它是通过对构成基因组的DNA 分子进行测定而绘制的，主要使用限制性内切酶水解DNA片段，再通过酶切片段在DNA链上的定位将DNA链上的限制性内切酶酶切片段排列起来从而把有关基因的遗传信息及其在每条染色体上的相对位置线性而系统地排列出来所形成的图谱。DNA物理图谱是DNA分子结构的特征之一。由于首先要解决限制性内切酶在DNA 片段中所处的位置关系才能绘制出物理图谱，所以，在绘制DNA物理图谱的同时也要进行DNA序列的分析。DNA测序从物理图谱制作开始，它是测序工作的第一步。 序列图谱 随着遗传图谱和物理图谱的完成，测序就成为最重要的的工作。DNA序列分析技术是一个包括制备DNA片段化及碱基分析、DNA信息翻译的多阶段的过程。 通过测序得到基因组的序列图谱。目前普遍使用的DNA测序技术主要有:逐个克隆法、全基因组鸟枪法等方法。 基因图谱 基因图谱是在识别基因组外显子的基础上绘制的结合有关基因序列、位置及表达模式等信息的图谱。在人类基因组中鉴别全部基因的位置、结构与功能，最主要的方法是通过基因的表达产物mRNA 反追到染色体的位置。 主要用途 对医学的贡献 基因诊断、基因治疗和基于基因组知识的治疗、基于基因组信息的疾病预防、疾病易感基因的识别、风险人群生活方式、环境因子的干预。 对制药的贡献 筛选药物的靶点:与组合化学和天然化合物分离技术结合，建立高通量的受体、酶结合试验以知识为基础的药物设计:基因蛋白产物的高级结构分析、预测、模拟—药物作用“口袋”。 生物技术贡献 对基因工程药物、诊断和研究试剂产业，胚胎和成年期干细胞、克隆技术、器官再造等都有贡献。 人类基因组计划的意义 人类基因组计划对生命科学的研究和生物产业的发展具有非常重要的意义,它为人类社会带来的巨
人类基因组计划及其意义教学设计(精)
《人类基因组计划及其意义》教学设计教学目标： ⒈捕捉文章中的关键信息，对说明对象形成综合理解。 ⒉把握本文总分结构对于表达说明对象与文章内容的意义。 ⒊领会本文为了更好地说明事理所运用的各种说明方法及其效果。 ⒋认识科学的“双刃剑”性质，培养科学的人文意识。 教学重点： ⒈捕捉文章中的关键信息，对说明对象形成综合理解。 ⒉把握本文总分结构对于表达说明对象与文章内容的意义。 教学难点： 科学的“双刃剑”性质和科学的人文意识。 教学时数：一课时。 教学步骤： 一、导入新课： 20世纪，原子弹的爆炸，“阿波罗”登月计划的实现，网络的广泛应用，使人类的认识从地球扩展到太空，当人们为这些物理学成就而陶醉时，却突然发现人类对于自身的认识太少了。20世纪50年代初，英美科学家提出遗传物质DNA的双螺旋模型，70年代开始的DNA克隆技术和转基因技术，让人类对生命有了进一步的认识。与此同时，人们还发现，几乎人类所有的疾病都与基因有关。在这样的背景下，人类基因组计划诞生了。今天我们一起来学习一篇有关基因的文章。请大家通读课文，了解什么是人类基因计划。 二、研习新课： ⒈把握内涵 ⑴关于“人类基因组计划”的表述是不是定义？为什么？ 明确：原文中不是定义：人类基因组计划是与曼哈顿原子计划、阿波罗登月计划并称的人类科学史上的重大工程。因为它并没有揭示“人类基因组计划”的本质和内涵，而仅仅表明了它的重要意义。 ⑵结合相关信息给人类基因组计划下一个严格完整的定义。 明确：人类基因组计划是测定组成人类基因组30亿个核苷酸的序列，（从而）（奠定）阐明人类基因组及所有基因的结构和功能，解读人类的全部遗传信息，揭开人体奥秘的（基础）科学工程。 ⒉提炼信息 划出每一段的关键词句，捕捉其中的重要信息，形成对于“人类基因组计划”这一说明对象的综合理解。” 讨论，明确：第一段中“重大工程”“科学计划”，第二段中“具体目标”“基础”，第三段中“意义”，第四段中“规模化”，第五段中“序列化”，第六段中“以序列为基础”“特点”，第七段中“信息化”，第八段中“医学化”，第九段中“产业化”，第十段中“人文化”，第十一段中“冲击”，第十二段中“共同的基因组”“保护”“平等”，第十三段中“共同财富与遗
基因组组装
数学建模暑假培训 论文题目：基因组组装 姓名1：李建平学号：201220370107 专业：物理学姓名1：肖震南学号：201220370115 专业：物理学姓名1：肖丽霞学号：201220300325 专业：应用化学
摘要 快速和准确地获取生物体的遗传信息对于生命科学研究具有重要的意义。伴随着人类基因组计划的实施而突飞猛进。从第一代到现在普遍应用的第二代，以及近年来正在兴起的第三代，测序技术正向着高通量、低成本的方向发展。尽管如此，目前能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组序列长度，因此需要利用一定的方法将测序得到的短片段序列组装成更长的序列。 随着测序技术的发展，测序过程中获得DNA片段越来越短，基于Euler路径拼接算法在处理这种短片段拼接时更具优势，在Euler路径算法中，构建de Bruijn图。该算法能够快速地处理海量测序数据，而且能得到质量较高的重叠群。 问题一：首先，构造de Bruijn图，通过Euler路径，确定基因组组装的结果。对于个别碱基对识别错误、基因组中存在重复片段等复杂情况，通过设定一个固定的长度阈值，直接去除和设计一个Tour Bus算法来解决这些问题。 问题二：问题二是把上面的模型具体化，对问题一的模型进行检验。由于问题二的数据庞大，所以先对其进行筛选。筛选出读长为88bp,然后建立Euler路径。 关键词：基因组组装de Bruijn图Euler路径
一．问题的重述 随着测序技术的不断发展，新一代测序技术产生的在高通量、低成本的同时也使得错误率略有增加、读长较短等缺点。本题要求利用数学模型，设计算法要求解决如下几个复杂问题： （1）测序过程中可能出现的个别碱基对识别错误； （2）基因组中存在重复片段； （3）能够处理海量的序列比对； 二．模型的假设 根据题设与模型的要求，作出如下假设： 1）假设所给read的质量值较大的数量足够多； 2）假设所给read的重复片段的数量少； 3）假设所给能够配对read的碱基重复数量大于模型所给的值； 三．符号说明
三代基因组测序技术原理(简介)
三代基因组测序技术原理简介 【写在前面的话】：首先，这一篇博文中的内容并非原创，而是对多篇文献中内容的直接摘录，有些图片和资料还来自身边的同事（在此深表谢意！），再夹杂自己的零星想法，写在这里分享与大家，同时也是为了方便自己日后若有需要能够方便获得，文章比较长。 摘要：从1977年第一代DNA测序技术（Sanger法）1，发展至今三十多年时间，测序技术已取得了相当大的发展，从第一代到第三代乃至第四代，测序读长从长到短，再从短到长。虽然就当前形势看来第二代短读长测序技术在全球测序市场上仍然占有着绝对的优势位置，但第三和第四代测序技术也已在这一两年的时间中快速发展着。测序技术的每一次变革，也都对基因组研究，疾病医疗研究，药物研发，育种等领域产生巨大的推动作用。在这里我主要对当前的测序技术以及它们的测序原理做一个简单的小结。 图1： 测序技 术的发 展历程 生命体 遗传信 息的快 速获得 对于生 命科学 的研究 有着十分重要的意义。以上（图1）所描述的是自沃森和克里克在1953年建立DNA双螺旋结构以来，整个测序技术的发展历程。 第一代测序技术 第一代DNA测序技术用的是1975年由桑格（Sanger）和考尔森（Coulson）开创的链终止法或者是1976-1977年由马克西姆（Maxam）和吉尔伯特（Gilbert）发明的化学法（链降解）. 并在1977年，桑格测定了第一个基因组序列，是噬菌体X174的，全长5375个碱基1。自此，人类获得了窥探生命遗传差异本质的能力，并以此为开端步入基因组学时代。研究人员在Sanger法的多年实践之中不断对其进行改进。在2001年，完成的首个人类基因组图谱就是以改进了的Sanger法为其测序基础，Sanger法核心原理是：由于ddNTP的2’和3’都不含羟基，其在DNA的合成过程中不能形成磷酸二酯键，因此可以用来中断DNA合成反应，在4个DNA合成反应体系中分别加入一定比例带有放射性同位素标记的ddNTP（分为：ddATP,ddCTP,ddGTP和ddTTP），通过凝胶电泳和放射自显影后可以根据电泳带的位置确定待测分子的DNA序列（图2）。这个网址为sanger测序法制作了一个小短片，形象而生动。
基因组组装算法研究(已审核)
基因组组装算法研究 摘要 基因组测序是生物信息学的核心，有着极其重要的应用价值。近些年来，新的测序技术大量涌现，与传统的Sanger方法相比，这些方法产生的read(由测序仪直接测得的DNA 片段)长度更短，数量更多，覆盖率更大。然而，传统的拼接算法并不适用于利用短read 进行拼接，新的拼接算法在拼接效果上仍有待提高。 本文首先介绍了传统的基因组拼接所用的贪婪算法和overlap-layout-consensus 算法，这两种算法仅适用用于第一代测序技术所得的reads,并不适用于第二代基因测序。对于第二代测序技术所得的reads,可以建立de bruijn 图算法的数学模型，然后编写程序，组装基因片段。利用第二代测序技术可以在一次实验中获得高通量短 read，然而第二代测序技术并不完美，由于在测序前要通过 PCR 手段对待测片段进行扩增，因此增加了测序的错误率。因此，本文利用HiTEC纠错算法对de bruijn 图算法进行优化。 另外，本文还利用了基于概率模型的基因组从头测序算法克服了原有拼接算法过度依赖碱基片段之间重叠信息的缺陷，创造性地将 DNA 拼接过程抽象为二阶离散马尔可夫过程，与此同时，每一条碱基片段被抽象为系统中的一个状态。 关键词：贪婪算法，OLC算法，de bruijn 图算法，HiTEC纠错算法
一、问题重述 遗传信息是生物遗传与进化的主要研究依据。能否快速和准确地获取生物体的遗传信息对于生命科学研是否有重大发现具有重要意义。对每个生物体来说，基因组包含了整个生物体的遗传信息，这些信息通常由组成基因组的DNA或RNA分子中碱基对的排列顺序所决定。获得目标生物基因组的序列信息，进而比较全面地揭示基因组的复杂性和多样性，成为生命科学领域的重要研究内容。 确定基因组碱基对序列的过程称为测序。测序技术始于20世纪70年代，伴随着人类基因组计划的实施而突飞猛进。从第一代到现在普遍应用的第二代，以及近年来正在兴起的第三代，测序技术正向着高通量、低成本的方向发展。现有的测序技术中，可按一定的测序策略获得长度约为50–100个碱基对的序列，称为读长（reads）。基因组复制份数约为50–100。基因组组装软件可根据得到的所有读长组装成基因组，这些软件的核心是某个组装算法。常用的组装算法主要基于OLC（Overlap/Layout/Consensus）方法、贪婪图方法、de Bruijn图方法等尽管如此，目前能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组序列长度，因此需要利用一定的方法将测序得到的短片段序列组装成更长的序列。 一个好的算法应具备组装效果好、时间短、内存小等特点。新一代测序技术在高通量、低成本的同时也带来了错误率略有增加、读长较短等缺点，现有算法的性能还有较大的改善空间。 本题要求我们尝试建立模型，由程序计算得到基因组的长须组装。算法与程序要求能有效地解决在测序过程中出现的碱基对识别错误，或则基因中出现重复片段的情况。 将所建立的模型检查运行后，本题要求我们进一步对其进行探究。针对一个全长约为120,000个碱基对的细菌人工染色体（BAC），采用Hiseq2000测序仪进行测序，结合附录中的测序策略、数据格式以及读长数据，在测序长度约为70×的情况下，对上述所建立的模型与算法程序进行组装验算。 二、问题分析 本题是基于新一代测序技术的基因组装算法问题，要求设计算法针对性的解决新一代测序技术带来的一些弊端。 2.1 read长度较短，数量较多——de bruijn图