河南病毒全序列测序进化分析排行

时间:2023年08月08日 来源:

目前对我国首例输入性裂谷热病例病毒进行全基因组测定,分析其进化来源及潜在变异.方法提取样本核酸,非特异性反转录扩增病毒基因组RNA,使用IonTorrent二代测序仪进行病毒全基因组测定.对获得的基因组数据进行序列拼接、比对、进化树构建和关键位点分析.结果通过测定获得了病毒全基因组11979nt,该测定病毒属E基因分支,序列与先前南非分离株Kakamas相似度较高(>98%)。病毒Gn蛋白C端信号肽区存在1个氨基酸突变.结论本研究分析测定的裂谷热病毒全基因组与目前非洲流行株高度相似,病毒基因特征未出现明显变异。




全基因组测序是对未知基因组序列的物种进行个体的基因组测序。河南病毒全序列测序进化分析排行

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病毒全基因组测序定在探普生物长时间运行过程中,我们接触到的对病毒的全基因组进行测序项目有比较丰富的应用场景。先,从事基因进化/疫苗/药品/抗体研制方向的研究的研究者一定会用到测序。这种场景一般是用密集的sanger测序监测某几个关键基因,搭载一定频率的全基因组测序。这样的组合省时省力省经费,同时能达到研究目的。此外,有的单位需要对传染病的病原进行流行病学监测和研究,如疾控/疫控中心、医院的传染病科室以及一些高校和研究所的相应课题组,可能需要对病毒的全基因组进行测序以后,结合其他上下游的研究数据,达到研究或者监测疫病的目的。


上海病毒序列测序服务全基因组测序的覆盖面广。

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病毒基因组测序的标准有:测序的完成程度,决定着基因组的下游应用,包括设计诊断产品、反向遗传系统以及开发调整对策等。研究团队希望能够通过五条标准来填补这样的空白,这些标准涵盖了完成病毒基因组的整个阶段,使用不依赖测序技术的简单条件规定了五个类别。不同的测序技术可能会很快淘汰更新,因此我们这些标准没有关联任何特定的测序平台,可以长时间的使用下去。一种基于二代测序的pedv病毒基因组分析方法。目前现有的pedv分析方法两方面的局限,第1,pedv病毒二代测序数据中存在部分甚至大量的宿主猪的基因组序列,宿主基因组的污染会影响pedv病毒基因组的拼接。第二,拼接预测病毒基因结构的方法主要是genemarks等预测软件,但由于pdev病毒基因组中基因相互重叠,其中基因内部还存在ribosomalframeshift现象,现有的基因预测软件并不能准确识别出正确的基因结构。


RNA/DNA病毒测序对病毒基因组进行测序是快速了解病毒突变、毒力变化、病毒型别的有效方法。可以根据病毒基因组大小和类型,采用PCR、RT-PCR或shotgun测序法,对病毒的部分或全长基因组测序,结果准确可靠。服务标准:测出的序列准确性在99%以上;病毒全基因组测序测出序列在总基因组大小95%以上;数小于5个;Shotgun测序的覆盖度在6以上;PCR和RT-PCR测序达到2。服务说明:1、提供病毒DNA或RNA作为样品。2、PCR测序的DNA样品总量大于5μg,浓度大于20ng/μl。DNA无降解。3、Shotgun测序法的DNA样品总量大于20μg,浓度大于100ng/μl。DNA无降解。4、用RT-PCR和PCR测序法在提供参考序列时需同时提交样品部分序列与参考序列的比对文件,确保同源性在95%以上。


病毒全基因组测序要注意什么?

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病毒全基因组测序具有的特点:1.不预设目标检出物,样本的所有病原信息一网打尽;2.无需培养和特异性扩增,对采集临床样本直接检测;3.独有的一定定量技术,实现病原定量分析,使病原诊断更准确;4.与临床各领域有名**共同打造呼吸道系统、神经内科系统和血流系统传染病原数据库,更加贴合需求;5.采用高通量测序仪,全流程质控,结果稳定可靠;6.整体检出率阳性率较传统方法提升25~30%:肺泡灌洗液检出率60~80%,脑脊液检出率40~60%,血液检出率40~60%;7.专业化服务:临床微生物**出具报告,专业医学团队报告解读。针对疑难报告,由**进行深度解析;8.完善的售后服务:基于PCR技术和抗原抗体技术的售后验证平台,致力于解决临床的每一个疑问。


想要通过高通量测序获得病毒全序列,需要经历:核酸纯化-文库构建-生物信息学分析这三大基本流程。杭州病毒序列测序突变分析原理

分析不同大小和不同样品类型的UViGs对于探索病毒基因组序列空白是有价值的。河南病毒全序列测序进化分析排行

病毒全基因组测序定:探普生物对病毒的全基因组进行测序的实验基于二代测序技术。样本经过核酸纯化-文库构建-生物信息学分析这3大基本流程后转换成了序列数据。先,在核酸纯化环节,探普提供专门针对性的核酸纯化样本指南,以提高目的物种的核酸纯度和得率,与此同时探普生物也提供核酸纯化服务。第二,文库构建环节,样本的核酸具备浓度低,总量少的特点。探普生物专门针对这一点开发了超微量核酸文库构建,可以将0.01ng/μl甚至更低浓度的核酸构建成测序文库。第三,生物信息学分析环节。生存环境和状态决定了对病毒的全基因组进行测序的下机数据一般都伴随大量的宿主和其他微生物的数据。探普生物基于该特点,优化了自有数据库,搭载了专门用的的生物信息学分析流程,可处理复杂背景下的目标物种序列。


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