基因测序分析

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基因测序分析相关的厂商

  • 南京溯远基因科技有限公司
    南京溯远基因科技有限公司成立于2017年9月，同年12月完成国内首台Sanger测序仪原型机的研制。公司专注于高端生命科学仪器的研究开发，定位全球领先的高端生命科学仪器设备制造商，集研发、生产、销售、维修为一体，核心团队成员均为生物医学领域的深耕者，是一家具有专业技术背景的高科技创新性企业。公司为国家科技部认证的高新技术企业，拥有30多项各类专利。公司研发的基于Sanger测序平台的Classic系列基因分析仪属国内首创，打破了外资企业在这一领域的长期垄断格局，而且即将改变目前此类仪器主要依赖进口的现状。公司的基因分析仪最高支持8色荧光，各项性能比肩同类进口产品，并于2020年12月完成II类医疗器械备案（苏械注准20202221294）。
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  • 南京溯远基因科技
    南京溯远基因科技有限公司成立于2017年9月，同年12月完成国内首台Sanger测序仪原型机的研制。公司专注于高端生命科学仪器的研究开发，定位全球领先的高端生命科学仪器设备制造商，集研发、生产、销售、维修为一体，核心团队成员均为生物医学领域的深耕者，是一家具有专业技术背景的高科技创新性企业。公司为国家科技部认证的高新技术企业，拥有30多项各类专利。公司研发的基于Sanger测序平台的Classic系列基因分析仪属国内首创，打破了外资企业在这一领域的长期垄断格局，而且即将改变目前此类仪器主要依赖进口的现状。公司的基因分析仪最高支持8色荧光，各项性能比肩同类进口产品，并于2020年12月完成II类医疗器械备案（苏械注准20202221294）。
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  • 深圳华因康基因科技有限公司 银牌2年
    深圳华因康基因科技有限公司成立于2008年1月，注册资金5280万元，是一家专业研发、生产、销售高通量基因检测设备及生物试剂、基因分析软件、生物信息数据技术服务为主体的生命科学领域的高科技企业。公司拥有多项自主创新且具有世界先进水平的高通量基因测序技术及**，还拥有一支在精密仪器制造和生物基因交叉科学技术领域具备尖端技术成果的教授、博士及专家等专业人才组成的精英管理团队。 公司的宗旨：探索基因信息，提高生命价值，并致力培养一批生命科学领域以基因生物研究为基础的研发和应用的尖端人才；不断创新核心产品，促进基因生物产业化的快速发展。 公司的核心技术：涉及生物物理、生物化学、生物信息、电子工程、表面化学、光学工程和五金机械等专业理论。目前已拥有26项国内外发明**，22项计算机软件著作权，20个专用商标。已完成高通量基因测序仪企业标准在国家标准委备案，同时也完成基因测序系统科技成果鉴定，其产品未来具有广泛的市场前景。 公司成立以来，在国家有关部委、中科院、广东省和深圳市政府及有关高校、科研机构的热情关注和大力支持下，公司荣获“广东省重点引进海外创新科研团队”、深圳市南山区“创业之星”大赛冠军、国务院侨办“重点华人华侨企业创业团队”等十多项荣誉称号，公司也是广东省科技部教育部产学研重点示范基地，国家“博士后工作站”，两名博士入选首批国家引进海外高层次人才“千人计划”，得到了国家领导人的亲切关怀和鼓励，公司核心产品高通量基因测序仪也于2010年被认定为国家重点新产品。 作为生物技术战略新兴产业，我们将依靠科学、脚踏实地、再接再厉，不断创造新的业绩。
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  • 日立-基因测序仪/基因分析仪-DS3000 400-860-5168转4819
    日立DS3000紧凑型基因分析仪 上世纪90年代初，三大科学计划之一的 “人类基因组计划”启动，并于2001年完成了人类基因组草图，而这一伟大工程，正是基于“Sanger法”的DNA测序技术。 随着科学技术的不断发展，一代测序受检测效率的限制，无法应对大量基因组测序的需要，因此二代测序、三代测序技术，甚至四代高通量测序技术不断涌现。但一代测序因其极高的准确率，直到今天仍然在科研、法医、疾控、食药及临床领域等广泛使用，也是高通量测序验证过程中的重要环节，因此，被称为基因检测的金标准。制药，食品，科研等研究机构均需要通过测序来进行基因分析，为了满足该需求，日立研发了紧凑型基因分析仪“DS3000”，现已全新上市。 日立DS3000秉承日立高新多年来研究开发的毛细管技术与激光辐射技术，作为小型CE测序仪不仅外形“紧凑”，还实现了“高性能”及“高速处理”，可轻松完成片段与测序分析。此外，本产品还采用了环境友好型设计，通过减少在产品使用时排出的CO2排放量，为客户提供可降低环境负荷的产品。DS3000采用4通道毛细管，一次性可处理32个样本，可同时进行6色荧光检测。支持短串联重复序列分析、微卫星不稳定性检测、突变分析和测序分析等用途。 产品特点：1. 操作简便-结构紧凑&触摸屏设计设备采用GUI的触摸屏显示设计，宽400 mm×长600 mm×高600 mm，结构紧凑，节省空间。触摸屏采用扁平化设计，界面布局直观，加强操作的便捷与实用性。 -卡槽式包装耗材耗材包装采用卡槽式设计，安装简便。-流程高效1. 简化的操作流程，安装方法和步骤说明清晰易懂，无论是初次使用仪器的新手，还是不定期使用仪器的用户，均可轻松完成操作。 2. 配备远程监控系统：DS3000配备远程监控系统，支持“远程设备访问”，可以在Web端监测设备状态，设置检测条件，显示分析结果及生成报告等。进一步提升了操作的便利性，实现高效的工作流程。3. 方便普适，用户可使用任何电脑：可使用用户端网络及电脑输出报告，进行二次解析等。 2. 系统智能-智能耗材管理耗材使用情况实时监控，根据参数，系统能够自动计算出耗材剩余使用次数，提高耗材管理效率。-检测结果智能判断校准检测通过波形及数值表现每道毛细管的信号强度，样本检测根据质量参数设置，自动判断检测结果合格与否，一目了然。 3. 性能优异-创新无泵注胶系统——无需清洗泵，无需排气泡DS3000 采用无泵注胶系统，并成功研发出可移动密封式注射型聚合物，经久耐用，在填充聚合物时无需排气泡，避免了不必要的浪费，同时免除了以往的清洗步骤，有助于缩短维护时间并降低成本。由此可降低用户维修频率，操作性能得到极大提升。 -创新设计光源——使用寿命更长DS3000采用全新设计的激光二极管光源 (LD光源)，受模拟脉冲信号控制，DS3000仅在检测时打开光源，与以往光源相比，延长了实际亮灯时间。 日立DS3000基因分析仪作为一款小型的集成化台式DNA分析仪，“紧凑”而“高效”，可以帮助生命科学专家在各种规模实验室进行Sanger测序和DNA片段分析工作。 （此产品仅供科研使用）
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    厂商： 日立诊断产品（上海）有限公司
    品牌： 日立/Hitachi
    型号： DS3000
    价格： 50万 - 100万元
  • 基因测序仪SOLiD™ 400-801-8117
    SOLiD&trade 5500测序系统适合每位研究人员的按测序通道计费的测序5500 系列基因分析系统 &mdash &mdash 可扩展且精确的新一代测序系统。5500 系列基因分析系统以每个测序通道为基础，无论是一块还是两块 FlowChip，每块 FlowChip 都有可编址且可灵活配置的通道，从而可支持广泛的应用。超精确检测模块 (ECC)进一步提高了这种已经领先行业的连接型测序的准确性。主要优点:► 即时测序 可立即测序，无需等待，对于未使用的测序芯片通道，不会造成无谓的试剂浪费► 经济高效的测序，可个性化配置的测序通道 在符合您资金要求的情况下，同时运行各种测序应用► 出众的低频变异检测，适用于全外显子组测序或定向重测序 利用高达 99.99% 的行业领先的测序准确性，在疾病研究中实现低频变异的检测► 为您的 RNA 应用带来重复性、可靠性和高品质 可信赖的 Ambion 产品、实验方案和无与伦比的准确性► 在多重样本分析中，使用多达 96 个条形码，实现可靠性和一致性 利用稳定的操作流程和达到最佳平衡的条形码实现经济高效的多重样本分析► 利用最佳分析解决方案，提高工作效率和自由度 利用全面的数据分析解决方案，提升您的研究成果Life Technologies 始终致力于不断简化测序流程，不断改善 SOLiD&trade 系统流程中耗费劳力的步骤，并使其自动化。这些解决方案能让您优化您的资源，并进一步加快您的研究。AB Library Builder&trade 系统可简化核酸的纯化以及 DNA 片段文库的构建。模块化的 SOLiD&trade EZ Bead&trade 系统可实现模板微珠的制备自动化，以便在 SOLiD&trade 系统上进行测序。对于那些正在寻找高通量自动化方案的研究人员来说，有高通量液体处理 XYZ 机器平台开发的操作流程集合提供。Life Tech新浪微博Life Tech优酷视频
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    厂商： 赛默飞世尔科技（中国）有限公司集团展位
    品牌： Life Technologies
    型号： SOLiD&#8482
    价格： 面议
  • 基因测序仪Library Builder™ 400-801-8117
    AB Library Builder&trade 系统简化DNA片段文库的构建AB Library Builder&trade 系统通过提供一个经过验证的、半自动化的 DNA 片段文库制备解决方案，从而简化了新一代测序的文库制备工作。这个方案适用于SOLiD&trade 4系统和5500系列基因测序系统。这个系统的设计旨在增加外显子组和靶向重测序应用中的运行通量，并减少与文库制备相关的劳力。利用该系统进行上游的DNA纯化，还可以进一步简化流程。主要优点► 自动化 &mdash &mdash 手动操作时间减少一半► 可扩展 &mdash &mdash 每次运行可制备多至 13 个文库，每天可制备多达 26 个文库► 经过验证 &mdash &mdash 集成的解决方案，为 SOLiD&trade 4 系统和5500 系列基因分析系统上的文库制备而优化系统特性自动化的流程AB Library Builder&trade 系统将 DNA 片段文库制备中最耗费劳力的部分实现自动化，使手动操作时间减少至少一半以上。AB Library Builder&trade 系统将 DNA 片段文库构建中从核酸片段化后到切口平移前的这一部分流程实现完全无人值守的自动化操作，适用于 SOLiD&trade 4 系统或 5500 系列基因分析系统上的外显子组和靶向重测序。可扩展的通量AB Library Builder&trade 系统可满足外显子组和靶向重测序应用中的低至中等通量的 DNA 文库制备需求。它一次最多能处理 13 个样本，一天两次运行能产生最多 26 个文库。在手动制备 8 个文库所需的时间内，AB Library Builder&trade 系统能制备 13 个文库。经过验证的解决方案AB Library Builder&trade 系统是一个集成的解决方案，由预先设定的控制软件、即插即用的试剂槽及仪器组成 &mdash &mdash 所有这些都经过优化和验证，适用于 SOLiD&trade 4 系统和 5500 系列基因分析系统上的 DNA纯化和 DNA 文库制备。简化且经济高效的 DNA 片段文库AB Library Builder&trade 系统实现了更高的DNA片段文库通量，同时减少了制备文库所需的手动操作时间。Life Technologies 始终致力于简化测序流程。采用这种经过验证且自动化的 DNA 片段文库构建和上游DNA 纯化方案，将优化您的资源并进一步加快您的研究。我们也正在开发RNA 和长配对末端文库以及与 Ion Torrent 流程兼容的类似自动化方案。Life Tech新浪微博Life Tech优酷视频
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    厂商： 赛默飞世尔科技（中国）有限公司集团展位
    品牌： 赛默飞/Thermo Fisher
    型号： Library Builder&#8482
    价格： 10万 - 50万元
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  • 单细胞基因测序市场分析
    p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 什么叫做单细胞基因测序(Single-Cell Sequencing)? /span /p p 　　一句话说，就是单个细胞水平上对基因组进行测序。2013年，自然杂志把年度技术授予了单细胞 a title=" " href=" http://www.instrument.com.cn/application/SampleFilter-S01-T000-3-1-1.html" target=" _self" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 基因测序 /span /a (Single Cell Sequencing)，认为该技术将改变 a title=" " href=" http://www.instrument.com.cn/application/SampleFilter-S01-T000-3-1-1.html" target=" _self" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 生物界和医学界 /span /a 的许多领域。 /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 我们为什么要进行单细胞基因测序? /span /p p 　　传统的测序方法，无论是基因芯片或者二代基因测序技术(Next Generation Sequencing，NGS)都需要从超过10万个细胞中提取一大堆(bulk)DNA或者RNA，而提供的信息是一大堆细胞的平均值。但是传统的方法，对于理解人体细胞的多样性有着明显的局限性。 /p p 　　在人体的每一个组织中，比如说，肾脏组织，拥有着大量不同的细胞类型，每一种细胞类型有着独特的起源和功能。每一个细胞的谱系和发展的状态又决定了每个细胞如何和周围的细胞和环境如何反应，把基因测序应用到单个细胞层面，对于我们理解细胞的起源，功能，变异等有着至关重要的作用。 /p p 　　关于二代基因测序已经详细在我们的前期两篇深度报告中进行了介绍，在本篇报告中，我们将详细解读单细胞基因测序，以及该技术对癌症，辅助生殖以及免疫学等领域带来的新的突破。 /p p 　　 strong 一、单细胞基因测序行业：刚启程，面临引爆点 /strong /p p 　　BCC Research的一项分析报告指出，2014年全球单细胞分析(Single-cell Analysis)的市场达5.4亿美金，预测将从2015年的6.3亿美金增长到2020年的16亿美金，复合增长率达21%。根据GENReports的报告，关于单细胞分析的文章发表在过去的几年也有着爆发性的增长。 /p p style=" text-align: center " 　　图2：单细胞分析的文章发表数量 /p p style=" text-align: center " img title=" 1.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/006c9fd7-a2cd-46b2-a028-18b51b5ea3cd.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：GEN，民生证券研究院 /p p 　　其中，传统的单细胞基因组学主要是由基因芯片和PCR主导的，随着二代基因测序的成本以超摩尔定律下降，目前单细胞基因组学逐渐由二代基因测序技术接棒。 /p p 　　和qPCR在90年代的发展一样，目前所有的刺激因素(高度的科研兴趣，生物医药巨头公司的关注等)正在解锁这个市场，单细胞基因测序行业正面临引爆点。 /p p 　 strong 　二、单细胞基因测序的基本流程：单细胞分离--基因组扩增--测序和分析 /strong /p p 　　单细胞测序，简单地说，主要经过如下的步骤：单细胞的分离--DNA/RNA的提取和扩增(全基因组扩增和全转录组扩增)---测序以及后续的分析和应用。 /p p style=" text-align: center " 　　图3：单细胞测序的步骤 /p p style=" text-align: center " img title=" 2.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/782ee757-3c06-4a1b-9103-4c7336ac2929.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Recent advances and current issues in single-cell /p p style=" text-align: center " sequencing of tumors，民生证券研究院 /p p 　　2.1 单细胞的捕捉和分离 /p p 　　单细胞测序的第一步是单细胞的分离和提取，目前的方法主要有如下几种方法：流式细胞术，激光捕获显微切割技术以及微流控技术。 /p p style=" text-align: center " 　　图4：单细胞分离的三种方式：流式细胞术，激光捕获显微切割以及微流控技术 /p p style=" text-align: center " img title=" 3.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/ea66e087-c9b2-4930-a4d3-50025543fe8b.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Technologies for Single-Cell Isolation，民生证券研究院 /p p 　　1)流式细胞术 (Flow Cytometry) /p p 　　是指通过对于悬浮于流体中的细胞或者其他颗粒进行定量分析和分选的技术。在各种流式细胞仪中，大家主要讨论的是荧光活化细胞分类计FACS(Fluorescence Activated Cell Sorting)系统分离单细胞。定量原理：待测细胞经特异性荧光染料染色后，加入样品管中，经过测量区，由染色后的细胞在激光照射下的荧光产生的电信号来进行定量分析 分选原理：通过流束形成含有细胞的带电液滴来实现的。 /p p 　　2)激光捕获显微切割技术Laser Capture Microdissection(LCM) /p p 　　LCM技术可以在显微镜直视下快速、准确获取所需的单一细胞亚群，甚至单个细胞，从而成功解决了组织中细胞异质性问题。其基本原理是通过一低能红外激光脉冲激活热塑模-乙烯乙酸乙烯酯(EVA)膜，在直视下选择性地将目标细胞或组织碎片粘到该膜上。 /p p 　　3)微流控技术(Microfluidics) /p p 　　微流控技术是一种用于精确控制微量液体的技术。微流控芯片是实施该技术的平台，通常通过细微的管道对液体实施操控，微流控对液体的操控尺度, 刚好适合于单细胞样品的处理操作。 /p p 　　2.2 全基因组扩增 (Whole Genome Amplification. WGA)/ 全转录组扩增 (Whole Transcriptome Amplification，WTA)：单细胞测序的难点 /p p 　　2.2.1 主要的三种全基因组扩增技术，各有优势 /p p 　　由于在单细胞中的DNA和RNA的数量非常小(几个pg)，用传统的测序仪无法检测，所以科学家们必须首先对这些分子进行扩增，同时尽量的减少错误。目前的全基因组扩增技术主要有三种：简并寡核苷酸引物PCR扩增(DOP-PCR)，多重置换扩增(MDA) 和基于多次退火和成环的扩增循环(MALBAC)。 /p p 　　1)基于PCR技术的全基因组扩增技术，例如DOP-PCR(简并寡核苷酸引物PCR扩增) /p p 　　DOP-PCR是一种部分随机引物法, 其引物构成为3& amp #8242 -ATGTGG-NNNNNN-CCGACTCGAG-5& amp #8242 ；主要 利用3& amp #8242 端ATGTGG这6个在人体中分布频率极高的碱基作为引导, 以6个碱基的随机序列来决定特异的扩增起始位点，从而达到扩增整个基因组的目的。 /p p 　　2)多重置换扩增(MDA) /p p 　　MDA是一种等温的链置换扩增反应, 其使用随机的6碱基引物在多位点和模板链结合, 接着利用 phi29DNA 聚合酶很强的模板结合和置换能力实现对全基因组的扩增。 /p p style=" text-align: center " 　　图5：DOP-PCR和MDA全基因组扩增技术简介 /p p style=" text-align: center " img title=" 4.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/d9b0aef0-e3b1-4c63-8313-c20796064bb3.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Single-cell genome sequencing: current state /p p style=" text-align: center " of the science，民生证券研究院 /p p 　　3)MALBAC(Multiple annealing and looping-based amplification cycles)基于多次退火和成环的扩增循环 /p p 　　通过采用特殊引物，使得扩增子的结尾互补而成环，从而达到近乎线性的扩增,该技术是哈佛大学谢晓亮教授团队发明的。 /p p style=" text-align: center " 　　图6：MALBAC全基因组扩增的示意图 /p p style=" text-align: center " img title=" 5.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/83e2f828-d990-4b9c-afd6-bd692fc52888.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Single-cell sequencing by Doug Brutlag，民生证券研究院 /p p 　　表1：三种类型的全基因组扩增方式比较 /p p style=" text-align: center " img width=" 600" height=" 302" title=" QQ截图20160302115018.jpg" style=" width: 600px height: 302px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/297e4e6e-a134-4101-a297-456cd703c3af.jpg" border=" 0" vspace=" 0" hspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Single-Cell Sequencing Technologies: Current and Future， /p p style=" text-align: center " 民生证券研究院 /p p 　　Navin 在研究报告中指出(来源：Cancer genomics: one cell at a time)，对于检测CNV(Copy Number Variation)的时候，DOP-PCR以及MALBAC较有优势，另一方面， MDA方法一般用来检测点突变。Gawad et al., (2015)更是指出，三种全基因组扩增技术并没有明显的胜者，具体方法的使用取决于研究的目的。 /p p 　　2.2.2 全转录组扩增 /p p 　　一个哺乳动物的单细胞大约含有10pg的RNA，其中mRNA大约在0.1-0.5pg，并不能满足目前测序平台的要求，所以需要进行全转录组扩增技术。 /p p 　　单细胞中提取的RNA首先经过逆转录出cDNA，然后对逆转录生成的cDNA进行扩增。目前主要的转录组扩增技术主要包括如下几种：传统的PCR，改进的PCR，T7-in vitro 体外转录组扩增以及Phi29聚合酶扩增。 /p p 　　三. 单细胞测序的主要应用：癌症，辅助生殖以及免疫学领域 /p p 　　当单细胞被分离，细胞内的DNA/RNA被提取和扩增后，二代基因测序(Next Generation Sequencing)可以用来进行后续的测序。当把基因测序应用于单个细胞层面，在下游应用领域有着先天独到的优势。 /p p 　　3.1单细胞基因测序技术有助研究癌症起因和治疗 /p p 　　首先谈一下癌症的异质性：中晚期的肿瘤或由一系列的肿瘤克隆组成，每一种克隆有着独立的变异，形态和药物反应。对于肿瘤克隆精准的诊断非常重要，因为一个占据原发性肿瘤5.1%的亚克隆种群在复发的时候可能成为主要的致病因素。 /p p style=" text-align: center " 　　图7：肿瘤的异质性 /p p style=" text-align: center " img title=" 6.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/88b49609-3a47-4577-ad2a-7e9b36b6a4dc.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Illumina，民生证券研究院 /p p 　　实体瘤由一系列不同的细胞组成，包括癌症纤维细胞，内皮细胞，淋巴细胞，巨噬细胞等。同时，实体瘤由多个肿瘤克隆亚种群构成，使得临床样本的分析更加复杂。当多个肿瘤克隆同时存在时，标准方法检测的要么是平均信号要么是主要的克隆群体(并不一定是最致病的)的信号。 /p p 　　而同时，肿瘤的异质性和癌症产生抗药性以及转移密切相关，所以，单细胞测序开始用来检测肿瘤内基因异质性，对于癌症起因以及后续治疗的研究非常关键和重要。 /p p 　　例如，Navin et al.(2011), 利用单细胞基因测序的方法(流式细胞术提取细胞-全基因组扩增-NGS)，在某个乳腺癌肿瘤组织中检测了100个乳腺癌细胞的CNVs，覆盖度大约6%，发现了三种完全不一样的克隆亚种群。 /p p 　　除了肿瘤细胞，单细胞基因测序同样可以应用于循环肿瘤细胞(Circulating tumor cells)和外周血播散肿瘤细胞DTC(disseminated tumor cells)，该部分内容将在后续的研究报告中深入讨论。 /p p 　　3.2 单细胞基因测序助力辅助生殖 /p p 　　PGS(Pre-implantation Genetic Screening)是胚胎注入前遗传学筛查，主要是通过检测胚胎的23对染色体结构、数目，来分析胚胎是否有遗传物质异常 PGD(Pre-implantation Genetic Diagnosis)，主要用于检测胚胎是否携带遗传缺陷的基因，关于PGS/PGD的介绍，请参考我们之前的行业深度《基因+大数据的颠覆：从癌症基因测序到辅助生殖》。 /p p 　　PGD过程中，目前主要有三种方式获得活检材料：1)卵子的第一极体和第二极体 2)培养至第3天胚胎卵裂期的卵裂球细胞(一般取1-2个细胞) 3)培养第5天左右的囊胚细胞。 /p p 　　例如，牛津大学的Dr.Dagan Wells团队，通过对囊胚细胞进行单细胞基因测序，选择健康的胚胎植入。另外，谢晓亮教授团队通过对女方卵细胞极体细胞进行测序，结合胚胎选择，选择正常的胚胎移植。 /p p style=" text-align: center " 　　图8：卵母细胞减数分裂产生极体的过程 /p p style=" text-align: center " img title=" 7.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/a1c2724b-0f2c-4b27-9eca-d304dccd613c.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Genome Analyses of Single Human Oocytes，民生证券研究院 /p p style=" text-align: center " 　　(注：其中PB1和PB2是第一极体和第二极体) /p p 　　3.3 单细胞基因测序打开免疫报多样性研究之门 /p p 　　用单细胞基因测序分析免疫细胞的原因是现存的多样的病原体导致了免疫细胞的高度异质性，传统的检测方法，取样来自一大堆细胞，低估了单个免疫细胞的多样性，所以我们需要更加精确检测单个免疫细胞的遗传物质，从而理解机体复杂的免疫机制。正如开篇提到的Juno收购的单细胞基因测序公司AbVitro致力于T细胞和B细胞的基因测序。 /p p 　　图9展示了对单个T细胞受体基因测序(TCR Sequencing)的流程。TCR & amp #945 和& amp #946 mRNA经过逆转录，扩增，重叠延伸，目的基因被选择性地进行PCR扩增以及后续的分析。 /p p style=" text-align: center " 　　图9：TCR Sequencing过程 /p p style=" text-align: center " img title=" 8.png" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/04e7c357-80bd-4709-89dc-92ee07a28fa9.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Pairing of T-cell receptor chains via emulsion PCR， /p p style=" text-align: center " Illumina，民生证券研究院 /p p 　　四. 单细胞基因测序未来的发展之路 /p p 　　在目前来看，单细胞基因测序还处在非常初级的阶段，也面临很多技术的挑战，包括：如何高效的分离细胞，全基因组无偏差的扩增，以及下游的数据分析等。但各大生物医药巨头都已经目光锁定了这个方向，除了今年初Juno收购AbVitro(单个T细胞和B细胞进行基因测序)，去年八月BD公司收购了单细胞测序公司Cellular Research。Illumina也通过和Clontech合作，推出了单细胞RNA测序服务。 /p p 　　我们认为，未来的基因测序一定朝着更精准，更微观的方向前进，如今，单细胞测序正面临着一场革命，在单个细胞层面让我们在前所未有的水平理解基因组学，表观基因组学和转录组学的多样性。 /p p 　　背景案例： /p p 　　2016年1月，肿瘤免疫疗法的领头羊公司Juno宣布以1.25亿美金的股票和现金收购波士顿的一家单细胞测序公司：AbVitro Inc.。 AbVitro公司的技术起源于哈佛大学George Church的实验室，AbVitro的技术包括对单个T细胞和B细胞进行基因测序，帮助科学家们理解T细胞受体(T cell receptor & amp #945 和& amp #946 链的基因的复杂性。 /p p 　　图：Juno收购AbVitro之后的布局 /p p style=" text-align: center " img title=" 9.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/6ef1eca1-dc46-4600-9c6d-d95f77a85f9e.jpg" / /p
    时间： 2016-03-02
    作者： 未知
  • 2015年基因测序领域产业格局分析
    p 　　2015年将成为我国精准医疗的元年，基因测序作为精准医疗的前端，行业面临爆发性的增长机遇，同时在实际操作中也面临一定的挑战。 /p p 　　 strong 第一部分：基因测序被关注的原因 /strong /p p 　　测序技术和大数据分析能力的发展使得精准医学成为可能。精准医学是以患者的个人基因组信息为基础为病人量身设计出最佳治疗方案，和传统的循证医学相比，精准医学有望成为治疗效果最大化和副作用最小化的一门定制医疗模式。 /p p 　　1.1 基因测序的价格以超摩尔定律下降，使得基因测序经济性推广成为可能 /p p 　　现在人类全基因组测序成本已经降到1000 美元以下，未来这一数字还将继续下降 /p p 　　2008年，二代测序技术NGS的出现和推广，让测序成本开始加速下降，并明显超过摩尔定律的预测。 /p p 　　基因测序技术成本迅速下降(每兆碱基) /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 1.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201509/noimg/a6c641c7-d6db-431b-af6a-49af3e77a612.jpg" / /p p 　　1.2 大数据分析工具的出现和进步，使得基因测序能够进入现实应用领域 /p p 　　针对大量基因组数据，大数据处理能力提升也为分析和解读基因数据提供支持，测序技术及大数据分析能力的不断提升将会推动精准医学进入快速增长的轨道。 /p p 　　1.3 传统医学需要突破，精准医疗的政策风口助推基因测序发展 /p p 　　政策风口： 2015年2月，习近平总书记批示科技部和国家卫生计生委，要求国家成立中国精准医学战略专家组。 /p p 　　2015年3月11日，科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，并决定在2030年前在精准医疗领域投入600亿元。2015年1月，国家公布了产前筛查与诊断高通量测序试点单位，4月公布了肿瘤诊断与治疗高通量基因测序试点单位，表明了政府推动精准医疗发展的决心。 /p p 　　5 月14 日，国务院颁布《关于取消非行政许可审批事项的决定》，再取消49项非行政许可审批事项，不再保留“非行政许可审批”这一审批类别。与医药相关的包括：第31 项：第三类医疗技术临床应用准入审批 第52 项：国家食品药品监督管理总局负责的药品行政保护证书的核发。取消非行政许可审批，松绑第三类医疗技术临床应用，变事前审批为事中事后监管。预计未来，由省级卫生计生行政部门负责的第二类医疗技术实施准入审批也将逐步取消。轻审批，重监管的趋势明确。 /p p 　　 strong 第二部分：基因测序的特点及发展趋势 /strong /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 2.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201509/noimg/d7321229-b7cb-441b-a964-03fe0312ea7b.jpg" / /p p 　　2.1、二代测序仍然是基因测序最主流的技术 /p p 　　目前基因测序技术已经发展到第三代(也有把纳米孔外切酶测序成为第四代)。 /p p 　　第一代DNA测序技术用的主要是1975年由桑格(Sanger)和考尔森(Coulson)开创的链终止法。 /p p 　　第二代DNA测序技术(NGS)目前使用最为广泛，以Roche公司的454技术、Illumina公司的Solexa，Hiseq技术和Life公司的Solid技术为标志。 /p p 　　第三代DNA技术(TGS)以PacBio公司的SMRT和Oxford Nanopore Technologies的纳米孔单分子测序技术为代表，测序过程无需进行PCR扩增。 /p p 　　 strong 二代测序在5-10年内仍然是基因测序的主流方法 /strong /p p 　　二代测序技术凭借其高通量、低成本和高准确度取代第一代测序技术成为测序市场的主流。由于第三代DNA测序技术目前面临测序成本高和测序结果准确度相对较低的市场化瓶颈，因此TGS仪器大规模商业化仍然需要较长的时间。 /p p 　　NGS各环节对测序结果有重要影响：NGS测序流程包括样本收集、基因提取、文库构建、基因测序和数据分析，各环节的准确性对测序结果有重要影响，比对数据库的规模直接影响数据分析结果的准确性。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 3.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201509/noimg/3e5f1910-517c-4007-a608-4fa6ba4de265.jpg" / /p p 　　2.2、二代测序技术可能成为未来分子诊断的核心平台 /p p 　　二代测序技术兼具通量和准确度优势，有望引领分子诊断方法革新 /p p 　　常用的分子诊断技术包括聚合酶链式反应(PCR)、转录介导的扩增(TMA)、荧光原位杂交(FISH)、基因测序、以及基因芯片技术。 /p p 　　基因检测主要技术的细分市场增速概况(全球) /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 4.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201509/noimg/6ac0fc24-6e75-428a-b6eb-49ea5d6ed5df.jpg" / /p p 　　分子诊断仪器产品的研发，瓶颈不在于技术而在于政策对创新产品的鼓励，国家目前已开辟创新通道，受理审批周期也在大大的缩短。 /p p 　　不同发展阶段的分子诊断技术都有其特定的应用场景，随着NGS 成本的下降，商业模式的丰富，传统的分子诊断方法将受到挑战。二代测序技术兼具通量和准确度优势，更为快速、低廉，极大地拓宽了基因测序的应用范围，尤其促进了分子诊断方法的革新。 /p p 　　 strong 第三部分：基因测序产业格局 投资机会及挑战分析 /strong /p p 　　3.1 基因测序产业格局概览 /p p 　　基因测序市场的细分领域，包括了仪器、耗材、测序服务、数据处理、终端应用等多个方面，如下图所示。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 5.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201509/noimg/6b0b91b7-4cf6-4e1f-a7ca-0eab0a02b1af.jpg" / /p p 　　上游：仪器试剂耗材 /p p 　　中游：测序服务(样品制备、检测和分析)，信息分析(大数据存储、解读、共享) /p p 　　下游：终端用户(应用场景) /p p 　　3.2 上游：仪器技术壁垒最高且形成寡头垄断格局，试剂耗材国内企业有一定机会 /p p 　　二代测序市场主流测序平台主要是四大家：Illumina、Ion Torrent/Life Technologies (2014年被Thermo Fisher收购)、454 Life Sciences/Roche、 Pacific Biosciences。 /p p 　　Genomeweb 2013 度年全球测序仪器市场调查显示：Illumina 占据了全球测序仪器市场71%的份额，Life technologies 则排名第二分得16%的市场份额，罗氏和PacBio 则以10%和3%分列第三和第四位。前两家测序仪公司的全球市场占有率接近90%，基因测序仪行业已经形成寡头垄断的格局。 /p p 　　国内的三大家华大基因、达安基因、贝瑞和康和仪器供应商合作，已经在仪器和试剂层面均获得注册证。从盈利模式角度看，仪器未来不排除出现免费赠送，主要赢利点从试剂耗材及服务端获得，因此国内企业在试剂和服务端突破的可能性最大。 /p p 　　测序试剂、耗材、检测项目的开发，国内企业已经开始有所布局。 /p p 　　2014年7月，华大基因的新一代测序产品也获得了CFDA的批准，包括BGISEQ-100、BGISEQ-1000，以及胎儿染色体非整倍体(T21、T18和T13)检测试剂盒。 /p p 　　2014年11月5日，国家食品药品监督管理总局批准了达安基因的基因测序仪和胎儿染色体非整倍体21三体、18三体和13三体检测试剂盒(半导体测序法)医疗器械注册。 /p p 　　2015年4月，贝瑞和康的基因测序仪(NextSeq CN500)，以及胎儿染色体非整倍体(T13/T18/T21)检测试剂盒已通过国家食品药品监督管理总局(CFDA)的批准。NextSeq CN500基因测序仪是贝瑞和康与Illumina公司合作，为满足中国临床需求而设计制造的一款新型高通量的基因测序仪。 /p p 　　3.3 中游：第三方测序服务机构和生物信息分析(数据分析)，数据分析是目前行业发展的瓶颈环节 /p p 　　Illumina推出HiSeq系列高通量测序仪后，终端的数据分析成为行业发展的瓶颈。由于数据库是决定检测比对结果准确度和精确度的重要因素之一，因此是数据分析软件提供商主要的竞争壁垒之一。 /p p 　　 strong 测序服务——中国成为全球“测序工厂” /strong /p p 　　测序服务技术壁垒较低，主要面向科研市场，国家缺乏准入标准和质量控制规范，众多碎片化的小企业呈现疯狂生长的状态，仅提供一代测序服务的企业就有上百家。 /p p 　　在二代测序方面，2010 年高通量测序平台中国拥有量仅次于美国，如今二者的差距很可能已经非常小。 /p p 　　全世界规模最大的基因组研究中心有多个在中国，其中华大基因(BGI)拥有世界上最多的新一代测序仪，产能约占全球的10%-20%(按illumina，Life 等销总量计算)。 /p p 　　国内主要第三方基因测序机构覆盖的基因检测相关服务 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 6.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201509/noimg/fa6f668d-23b5-4dc4-b135-344357da6730.jpg" / /p p 　　测序服务本身壁垒较低，未来会出现超大规模的第三方检测工厂，出现基因测序界的富士康，实现规模效应。 /p p 　　科技服务仅约10亿元的外包市场，企业未来转型的出口是健康管理、医院、独立体检中心。因此有越来越多的科技服务测序公司在转向做第三方医学检验所。 /p p 　　临床测序有三个主体，第三方医学检验所、医院和体检中心，前者更加市场化，未来发展空间较大。 /p p 　　 strong 生物信息分析——挑战与机遇并存 /strong /p p 　　基因测序所生成的原始数据并不能反映任何有价值的信息，必须通过专业人员进行分析和解读。现今的生物信息分析涉及的数据存储、解读、及共享是整个基因测序行业目前面临的最大难题，主要原因一是来自于数据量的庞大，二是源于数据的复杂性。 /p p 　　目前这一市场份额基数较小，蕴含着巨大的市场潜力。关注国内企业在这方面的的机会。 /p p 　　数据解读已被全球公认为是比测序还要重要的环节，分析和解读可能会成为中国企业的优势。但短期只能烧钱看不到回报，门槛是数据库，这是限制企业数量和规模的主要原因。 /p p 　　生物信息的所有权和应用领域，目前仍以科研为主，商业化应用瓶颈在于伦理和政策，但随着市场培育的加快，政府和保险的参与，基因组信息未来将归个人所有，政府负责建立数据中心和安全中心，授权个人对数据的使用权。 /p p 　　数据解读服务的市场格局将分为两大阵营：(1)、自行解读，有仪器研发和实力较强的大企业或科研机构会自己解读 (2)外包解读，中小企业、科研人员、医生个人则会交由第三方公司进行数据分析，因此市场对差异化的个性化的服务需求会增加，此类公司会越来越多。外包解读将催化产业不断涌现出各种创新服务模式。 /p p 　　至于数据库的建设，更看好通过市场化的竞争，由企业投资整合资源来积累数据的途径。 /p p 　　解读服务发展的催化剂在需求，落脚点在市场教育。数据库如果不用那就只是个数据库而已，没有附加价值。而医生和患者认识的基因越多，到更大平台去解读和挖掘数据的需求就越大，想要发现已知或未知疾病机理的欲望就越强烈，未来买单的将是保险公司。 /p p 　　3.4下游：二代基因测序的应用领域及其挑战 /p p 　　3.4.1 未来市场容量 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 8.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201509/noimg/efc92dca-dce1-4303-86e6-98083533e049.jpg" / /p p 　　根据Illumina的测算，基因测序的市场规模有200 亿美元左右。 /p p 　　其中，肿瘤学120 亿美元、生命科学50 亿美元(包括生命科学工具、复杂病症，农业基因以及影响因子和宏基因组)、生育和基因健康20 亿美元(孕妇和新生儿童的检测，以及基因健康)、其他应用10 亿美元。 /p p 　　目前，我国基因测序市场中，产前基因检测较为著名，如以国家规定的3500 元/次的费用计，按照我国每年2000 万左右的新生儿计算，产前基因检测市场能达到七百亿元人民币。 /p p 　　具体来看： /p p 　　 strong 生育健康领域(应用相对成熟) /strong /p p 　　新生儿出生缺陷不仅给家庭带来了沉重的复单，而且已经成为严重影响我国经济发展和人口素质的重要问题。一些特定的遗传性疾病往往在出生一定时间后才会表现出明显症状，因此初生儿早期的基因筛查能够帮助尽快在医学上进行早期干预，达到及早发现、及早治疗的效果。目前新一代测序技术在生育健康领域主要应用在以下方面。 /p p 　　●无创产前检测(NIPT) /p p 　　无创产前检测即胎儿染色体非整倍体无创基因检测，是一种基于大规模平行基因组测序技术的高科技检测手段。这种检测只需抽取孕妇少量静脉血，分离其中的胎儿游离DNA，通过高通量二代测序技术平台测序，并对测序结果进行生物信息学分析，即可判断胎儿是否换染色体非整倍体疾病。该技术是国际人类基因组学研究成果被成功孵化的应用技术之一，在欧美等发达国家普遍开展。该法操作简单，易行，安全，准确，孕妇早期就可进行，更具有无创的特点，不会导至流产、胎儿宫内感染等不良后果。 /p p 　　无创产前检查不仅可以筛查唐氏综合症(21三体)，还可以筛查爱德华氏综合症(18三体)、帕特氏综合症(13三体)以及提示其他非整倍体型遗传病。 /p p 　　●胚胎植入前遗传学诊断(PGD) /p p 　　也就是第三代“试管婴儿”，主要用于检查胚胎是否携带具有遗传缺陷的基因。它是在试管婴儿技术基础上出现的，精子卵子在体外结合形成受精卵并发育成胚胎后，在其植入子宫前进行基因检测，以便使试管婴儿避免一些遗传疾病。通过DNA检测技术对胚胎的染色体异常或者遗传性疾病进行诊断，选择无异常的胚胎植入母体，从根本上提高 “试管婴儿”的妊娠成功率，降低自然流产率，提高妊娠质量，并且可大大提高出生后婴儿的质量。 /p p 　　●新生儿单基因遗传病检测 /p p 　　单基因病是指由一对等位基因控制的疾病或病理性状。常见的单基因病有短指症、地中海贫血症、白化病、苯丙酮尿症、色盲、血友病、C6PD(葡萄糖-6-磷酸脱氢酶)缺乏症等。已知的单基因病的致病基因及遗传方式大部分已经明确，早起单基因遗传病大部分通过染色体核型分析进行检测，染色体和性分析不可避免的缺点是分辨率低，对技术人员的经验依赖度高，对于微小缺失或者基因突变导至的遗传病不能进行检测。现在通过先进的二代高通量测序技术可以对上千种由于基因变异(基因突变、平衡异位、微缺失等)导至的遗传病进行检测，并且可以在早期通过胎儿的脱落细胞或者绒毛膜进行检测，在产前确认胎儿是否患有遗传病，为遗传病携带者或者已经生育遗传儿的家庭提供明确的遗传咨询和产前检测，从而做到优生，提高人口素质。 /p p 　　 strong 肿瘤的个体化治疗 /strong /p p 　　肿瘤的发生发展中，基因的改变在其中居于中心地位，致癌基因的异常表达和抑癌基因失活，是肿瘤细胞无限制生长的分子基础。肿瘤临床表现多种多样，且发病率逐年升高，迄今尚无简单的治疗方法或使用单一药物能治愈所有的肿瘤。询证医学、诊疗规范化和个体化已经成为肿瘤治疗的公认趋向。 /p p 　　基因测序技术对于肿瘤个体化治疗主要有两方面应用：一是检测患者携带的肿瘤基因，二是检测肿瘤靶向药的靶点。 /p p 　　 strong 药物研发领域应用(CRO及医药公司) /strong /p p 　　新一代测序技术早期主要应用在肿瘤和传染病治疗领域，现在越来越多的使用在新兴生物药的开发和疫苗生产。目前药物研发部门使用的各种高通量技术，例如基因芯片、代谢组学建模、酵母双杂、蛋白质组学、高通量化学筛选、电子杂交定位，有望被新一代测序技术替代或作为补充。 /p p 　　 strong 个人DNA信息咨询 /strong /p p 　　近几年兴起的直接面向用户(direct to consumer)的个人DNA信息咨询产业其实是基因检测市场化产物，基本模式是利用互联网和快递寄送，将检测试剂盒送至用户手中，再由其将采集的唾液及送回公司，并从中提取用户的DNA，检测结果也可直接从网上查询获取。 /p p 　　3.4.2 在应用领域主要趋势及挑战 /p p 　　业界认为，基因测序技术应用市场的先后顺序：无创产前筛查(NIPT)、癌症的个体化用药、癌症早筛、人人基因组、检测与筛查。 /p p 　　其中，植入前胚胎遗传学诊断(PGS/PGD)30 亿市场、产前筛查与诊断(NIPT)160 亿市场、肿瘤诊断与治疗千亿市场。此外，目前已经试点的方向，并不能说明技术已经很成熟，相反有些还很不成熟，需要通过很长时间的试点来积累样本和数据。未来可能的试点方向包括，免疫系统疾病、移植类疾病配型检测、传染病检测、公共卫生领域等都有可能。 /p p 　　 strong 生育健康领域 /strong /p p 　　NIPT 作为公认的第一个产业化项目，市场格局基本形成华大和贝瑞占90%的市场份额，包括108 家试点单位及其他中小医院。 /p p 　　NIPT进入壁垒目前只是渠道 /p p 　　1、测序成本和客户体验，如果成本降到目前的1/10，或客户体验有颠覆性改变，都能形成替代，但短期还看不到 /p p 　　2、测序服务上，主要是产科医院的渠道壁垒。 /p p 　　 strong 肿瘤诊断领域 /strong /p p 　　目前的第二大应用，未来有可能成为第一大应用领域，个性化用药、靶向治疗、早诊是必然的发展方向，空间很大，但短期内还达不到无创的市场高度。 /p p 　　(1)肿瘤是多基因病，没有标准的用药方案，需要个性化治疗，并且机理尚未厘清，医院更倾向于自己做，不容易商业化。 /p p 　　(2)从基于组织到基于血液的肿瘤诊断，对医生而言需要有至少五年的市场培育过程，病种的增加则受制于样本量的积累。 /p p 　　(3)肿瘤的早诊，技术上，血液循环肿瘤细胞DNA(ctDNA)和循环肿瘤细胞(CTC)目前通过测序的检出率还很低，需求取决于人们保健意识的发展程度，未来可能成为健康保险的一个重要产品。 /p p 　　其他 /p p 　　其他应用领域主要的挑战：耳聋基因的筛查(检出率低，假阴性高)、罕见病筛查(无有效干预手段)、地中海贫血、靶向药物伴随诊断(尚无标准)。 /p p 　　2C 端的应用的挑战，需要有一个较长的市场教育和科普过程，并且受限于伦理和法律。 /p
    时间： 2015-09-24
    作者： 未知
  • Life Tech 聚焦测序与基因分析
    2013年2月28日，由Life Technologies主办的2013年大中华区测序与基因分析高峰论坛(Genetic Analysis Solution Summit)在深圳隆重召开。这次一年一度的会议，汇集了最尖端的基因测序仪器及技术，来自海内外各地相关领域的专家和学者汇聚一堂，在此次大会上各抒己见，对测序和基因分析的热点话题进行了分享和讨论。 　　2013年，既是DNA双螺旋结构被发现60周年，也是PCR被发明30周年。此次论坛便以这两个划时代的发现作为主题，纪念这些划时代的突破。Life Technologies旗下的Ion Torrent在此次会议上发布了最新Ion Torrent ProtonTM的数据。另外，不同领域的13位国内外嘉宾纷纷分享了使用Ion Torrent PGMTM(Personal Genome Machine，个人化操作基因组测序仪)在来自植物、细菌、心血管和肿瘤等领域的例子。而Ampliseq试剂盒在使用中显现出快速、准确、高效、定制等优势，受到研究人员的一致好评。PGM所具备的快速、精准、可定制的特点，也在科研领域显示出了不可估量的应用潜力。 　　除了Ion Torrent 以外，Life Technologies旗下Applied Biosystems另一款全新产品也在此次会议上闪亮登场。Life Technologies高级产品经理Giambattisa Selvaggi在此次会议上隆重推出今年将要推出的QuantStudioTM 3D。作为今年的全新产品，QuantStudio TM 3D在一次运转中可以读取多达2万个数据，满足了大多数数字PCR应用的需求。此外，以芯片为基础的平台也最大程度地避免了DNA的丢失和样品的污染，为科研的准确性和效率提供保障。 　　会议上，来自全球各地下一代测序领域的专家云集一堂，交流了在使用Ion Torrent和QuantStudio产品后的心得和成果。会上内容精彩，互动热烈，在场听众对Life Technologies的产品表现出了浓厚的兴趣和好感。　　 来自海内外的学者嘉宾欢聚一堂，合影留念 　　Life Technologies大中华区销售总监Dale Patterson先生在大会讲话 　　 　　会场内学者云集，全神贯注　　 　　Life Technologies大中华区市场部总监赵瑞林博士为大会开幕致辞　　 　　到会学者嘉宾在Ion Torrent 样机前合影
    时间： 2013-03-06
    作者： LSG
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The results of resequencing the whole genes of soybean by MGI platform showed that the sequencing data was of good quality and had a high comparison rate with the reference genome, which met the requirements of subsequent analysis, and the variation detection and annotation of SNP and Indel were carried out, which indicated that the MGI platform could be used to perform whole gene resequencing analysis on other samples in the future.[/font][/font][b][font='Times New Roman']Keywords:[/font][font=宋体] [/font][/b][font=宋体][font=Times New Roman]MGI platform Whole gene resequencing[/font][/font][font='Times New Roman'] [/font][b][font='Times New Roman']1 [font=宋体]研究背景[/font][/font][/b][font='Times New Roman'][font=宋体]大豆是重要的粮食作物和油料作物，也是人类最主要的植物蛋白来源[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman][1][/font][/font][font=宋体][font=宋体]。我国是野生大豆的发源地，有着极其丰富的大豆种质资源基础，但是育种和产量较其他大豆主产国显得略有不足，究其原因是我国对大豆的研究和发掘力度存在不足，因此，对大豆育成品种的改良势在必行。自[/font][font=Times New Roman]2010[/font][font=宋体]年起，大豆群体水平的重测序也全面开展，在大豆的全基因组变异图谱上也得到了一定的研究进展[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman][2][/font][/font][font=宋体][font=宋体]。本研究利用[/font][font=Times New Roman]MGI[/font][font=宋体]平台对大豆全基因组进行重测序分析，挖掘全基因组水平上的突变。[/font][/font][b][font=宋体][font=Times New Roman]2 [/font][font=宋体]实验仪器[/font][/font][/b][font=宋体]主要实验仪器：[/font][font=宋体][font=Times New Roman]MGISP-960[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]MGIDL-T7[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]DNBSEQ-T7[/font][/font][b][font=宋体][font=Times New Roman]3 [/font][font=宋体]实验结果[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.1 [/font][font=宋体]测序数据质量[/font][/font][/b][font=宋体][font=宋体]根据[/font][font=Times New Roman]MGI[/font][font=宋体]平台的测序特点，使用双端测序的数据，要求[/font][font=Times New Roman]Q30[/font][font=宋体]平均比例在[/font][font=Times New Roman]85%[/font][font=宋体]以上，可以看出大豆重测序数据[/font][font=Times New Roman]Q30[/font][font=宋体]平均比例在[/font][font=Times New Roman]94.72%[/font][font=宋体]以上，说明大豆测序数据质量良好，满足分析要求。[/font][/font][font='Times New Roman'] [/font][font='Times New Roman'] [/font][b][font=黑体][font=黑体]表[/font][font=Times New Roman]1 [/font][font=黑体]测序数据统计表[/font][/font][/b][table][tr][td][align=center][font='Times New Roman']Samples[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']ID[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']Clean reads[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']Clean bases[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']GC Content[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']%[/font][font=等线]≥[/font][font='Times New Roman']Q20[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']%[/font][font=等线]≥[/font][font='Times New Roman']Q30[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P117[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']P117[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']169494922[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']25424238300[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']36.18%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.49%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']95.27%[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P118[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']P118[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']166483906[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']24972585900[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']36.47%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.61%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']95.70%[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P119[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']P119[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']186127112[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']27919066800[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']35.89%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.57%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']95.61%[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P120[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']P120[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']192397276[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']28859591400[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']36.46%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.22%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']94.72%[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P198[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']P198[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']141636468[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']21245470200[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']37.11%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.67%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']95.84%[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P199[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']P199[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']169468714[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']25420307100[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']36.55%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.60%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']95.66%[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P200[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']P200[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']155078286[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']23261742900[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']37.90%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.77%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']96.14%[/font][/align][/td][/tr][/table][font=Calibri] [/font][font=宋体][font=宋体]样品原始数据碱基质量值可由图[/font][font=Times New Roman]1[/font][font=宋体]看出不存在异常碱基，[/font][font=Times New Roman]6[/font][font=宋体]个大豆碱基测序错误率分布均如图[/font][font=Times New Roman]1[/font][font=宋体]。[/font][/font][align=center][img=,321,]file:///C:/Users/xuxu/AppData/Local/Temp/ksohtml9716/wps1.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][align=center][b][font=黑体][font=黑体]图[/font] [font=Times New Roman]1 [/font][font=黑体]碱基测序错误率分布图[/font][/font][/b][/align][font=宋体][font=宋体]碱基类型分布检查可用于检测有无[/font][font=Times New Roman]AT[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]GC[/font][font=宋体]分离现象，若有碱基分离现象可能是测序或建库所带来的，并会影响后续分析。高通量所测序为基因组随即打断后的[/font][font=Times New Roman]DNA[/font][font=宋体]片段，由于位点在基因组上的分布是近似均匀的，同时，[/font][font=Times New Roman]G/C[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]A/T[/font][font=宋体]含量也是近似均匀的。因此，根据大数定理，在每个测序循环上，[/font][font=Times New Roman]GC[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]AT[/font][font=宋体]含量应当分别相等，且等于基因组的[/font][font=Times New Roman]GC[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]AT[/font][font=宋体]含量。同样因为重叠等的关系会导致样品前几个碱基[/font][font=Times New Roman]AT[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]GC[/font][font=宋体]不等波动较大，高于其他测序区段，而其它区段的[/font][font=Times New Roman]GC[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]AT[/font][font=宋体]含量相等，且分布均匀无分离现象，如图[/font][font=Times New Roman]2[/font][font=宋体]所示。[/font][/font][align=center][img=,321,]file:///C:/Users/xuxu/AppData/Local/Temp/ksohtml9716/wps2.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][b][font=黑体][font=黑体]图[/font][font=Times New Roman]2 ATGC[/font][font=黑体]含量分布图[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.2 [/font][font=宋体]与参考基因组的序列比对[/font][/font][font='Times New Roman']3.2.1 [font=宋体]比对结果[/font][/font][/b][font=宋体][font=宋体]将测序得到的大豆样品与参考基因进行序列比对，[/font][font=Times New Roman]bwa[/font][font=宋体]软件主要用于二代高通量测序得到的短序列与参考基因组进行比对，比对结果见表[/font][font=Times New Roman]2[/font][font=宋体]，根据比对结果可评估测序数据是否满足后续分析。[/font][/font][align=center][b][font=黑体][font=黑体]表[/font][font=Times New Roman]2 [/font][font=黑体]比对效率统计表[/font][/font][/b][/align][table][tr][td][align=center][font='Times New Roman']Sample_ID[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']Mapped(%)[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']Properly_mapped(%)[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']Averge_depth[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P117[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']99.99%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.53%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']25.44[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P118[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']99.99%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.55%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']24.9[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P119[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']99.99%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.63%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']27.75[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P120[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']99.98%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.28%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']28.58[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P198[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']99.99%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.58%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']21.26[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P199[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']99.98%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.50%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']25[/font][/align][/td][/tr][tr][td][align=center][font='Times New Roman']P200[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']99.99%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']98.13%[/font][/align][/td][td][align=center][font='Times New Roman']23.13[/font][/align][/td][/tr][/table][font=宋体][font=宋体]将比对到不同染色体的[/font][font=Times New Roman]Reads[/font][font=宋体]进行位置分布统计，绘制[/font][font=Times New Roman]Mapped Reads[/font][font=宋体]在参考基因组上的覆盖深度分布图，见图[/font][font=Times New Roman]3[/font][font=宋体]。[/font][/font][align=center][img=,321,]file:///C:/Users/xuxu/AppData/Local/Temp/ksohtml9716/wps3.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][align=center][b][font=黑体][font=黑体]图[/font][font=Times New Roman]3 Mapped Reads[/font][font=黑体]在参考基因组上的位置及覆盖深度分布图[/font][/font][/b][/align][font=宋体][font=宋体]统计[/font][font=Times New Roman]Mapped Reads[/font][font=宋体]在指定的参考基因组不同区域的数目，绘制基因组不同区域样品[/font][font=Times New Roman]Mapped Reads[/font][font=宋体]的分布图，见图[/font][font=Times New Roman]4[/font][/font][align=center][img=,321,]file:///C:/Users/xuxu/AppData/Local/Temp/ksohtml9716/wps4.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][b][font=黑体][font=黑体]图[/font][font=Times New Roman]4 [/font][font=黑体]基因组不同区域[/font][font=Times New Roman]Reads[/font][font=黑体]分布图[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.2.2 [/font][font=宋体]插入片段长度检验[/font][/font][/b][font=宋体][font=宋体]通过检测双端序列在参考基因组上的起止位置，可以得到样品[/font][font=Times New Roman]DNA[/font][font=宋体]打断后得到的测序片段的实际大小，即插入片段大小（[/font][font=Times New Roman]Insert Size[/font][font=宋体]），它是信息分析时的一个重要参数。插入片段大小的分布一般符合正态分布，且只有一个单峰，[/font][font=Times New Roman]Insert Size[/font][font=宋体]分布图可以展示各个样品的插入片段的长度分布情况。各样品的插入片段长度模拟分布图见图[/font][font=Times New Roman]5[/font][font=宋体]。[/font][/font][align=center][img=,321,]file:///C:/Users/xuxu/AppData/Local/Temp/ksohtml9716/wps5.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][align=center][b][font=黑体][font=黑体]图[/font][font=Times New Roman]5 [/font][font=黑体]插入片段长度模拟图[/font][/font][/b][/align][b][font=宋体][font=Times New Roman]3.2.3[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]深度分布统计图[/font][/font][/b][font='Times New Roman']Reads[font=宋体]定位到参考基因组后，可以统计参考基因组上碱基的覆盖情况。参考基因组上被[/font][font=Times New Roman]reads[/font][font=宋体]覆盖到的碱基数占基因组的百分比称为基因组覆盖度；碱基上覆盖的[/font][font=Times New Roman]reads[/font][font=宋体]数为覆盖深度。基因组覆盖度可以反映参考基因组上变异检测的完整性，覆盖到的区域越多，可以检测到的变异位点也越多。[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]覆盖度主要受测序深度以及样品与参考基因组亲缘关系远近的影响。基因组的覆盖深度会影响变异检测的准确性，在覆盖深度较高的区域（非重复序列区），变异检测的准确性也越高。[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]另外，若基因组上碱基的覆盖深度分布较均匀，也说明测序随机性较好。样品的碱基覆盖深度分布曲线和覆盖度分布曲线见图[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]6[/font][font=宋体]。[/font][/font][align=center][img=,321,]file:///C:/Users/xuxu/AppData/Local/Temp/ksohtml9716/wps6.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][align=center][b][font=黑体][font=黑体]图[/font] [font=Times New Roman]6 [/font][font=黑体]深度分布统计图[/font][/font][/b][/align][b][font=宋体][font=Times New Roman]3.3 [/font][font=宋体]变异检测[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.3.1 SNP[/font][font=宋体]检测与注释[/font][/font][/b][font='Times New Roman'][font=宋体]根据变异位点在参考基因组上的位置以及参考基因组上的基因位置信息，可以得到变异位点在基因组发生的区域（基因间区、基因区或[/font]CDS[font=宋体]区等），以及变异产生的影响（同义非同义突变等）。软件可以使用[/font][font=Times New Roman]vcf[/font][font=宋体]格式文件作为输入和输[/font][/font][font=宋体][font=宋体]出，见图[/font][font=Times New Roman]7[/font][font=宋体]和图[/font][font=Times New Roman]8[/font][font=宋体]。[/font][/font][align=center][img=,321,]file:///C:/Users/xuxu/AppData/Local/Temp/ksohtml9716/wps7.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][align=center][b][font=黑体][font=黑体]图[/font][font=Times New Roman]7 SNP[/font][font=黑体]突变类型分布图[/font][/font][/b][/align][align=center][img=,344,]file:///C:/Users/xuxu/AppData/Local/Temp/ksohtml9716/wps8.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][b][font=黑体][font=黑体]图[/font][font=Times New Roman]8 SNP[/font][font=黑体]注释分类图[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]3.3.2 Indel[/font][font=宋体]检测与注释[/font][/font][/b][font=宋体][font=宋体]根据所有样品在[/font][font=Times New Roman]CDS[/font][font=宋体]区和全基因范围的[/font][font=Times New Roman]Indel[/font][font=宋体]长度进行统计，其长度分布如图[/font][font=Times New Roman]9[/font][font=宋体]。[/font][/font][align=center][img=,355,]file:///C:/Users/xuxu/AppData/Local/Temp/ksohtml9716/wps9.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][align=center][b][font=黑体][font=黑体]图[/font][font=Times New Roman]9 [/font][font=黑体]全基因和编码区[/font][font=Times New Roman]Indel[/font][font=黑体]长度分布图[/font][/font][/b][/align][font='Times New Roman'][font=宋体]根据样品检测得到的[/font]Ind[/font][font=宋体][font=Times New Roman]el[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]位点在参考基因组上的位置信息，对比参考基因组的基因、[/font]CDS[font=宋体]位置等信息，可以注释[/font][font=Times New Roman]Indel[/font][font=宋体]位点是否发生在基因间区、基因区或[/font][font=Times New Roman]CDS[/font][font=宋体]区、是否为移码突变等。发生移码突变的[/font][font=Times New Roman]Indel[/font][font=宋体]可能会导致基因功能的改变，具体注释结果见[/font][/font][font=宋体][font=宋体]图[/font][font=Times New Roman]10[/font][font=宋体]。[/font][/font][align=center][img=,344,]file:///C:/Users/xuxu/AppData/Local/Temp/ksohtml9716/wps10.jpg[/img][font=Calibri] [/font][/align][align=center][b][font=黑体][font=黑体]图[/font] [font=Times New Roman]10 Indel [/font][font=黑体]注释分类图[/font][/font][/b][/align][b][font=宋体][font=Times New Roman]4 [/font][font=宋体]结论[/font][/font][/b][font=宋体][font=宋体]本文基于[/font][font=Times New Roman]MGI[/font][font=宋体]对大豆进行重基因测序，实验结果可看出，大豆样品测序产出数据良好，与参考基因组序列比对率较高，符合后续分析，对其进行变异检测可得到[/font][font=Times New Roman]SNP[/font][font=宋体]和[/font][font=Times New Roman]Indel[/font][font=宋体]的结果。其它研究表明[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]MGISEQ-2000[/font][font=宋体]全基因组重测序表现性能稳定、质量可靠，在实际应用上有明显的优势和应用价值[/font][font=Times New Roman][3][/font][font=宋体]。对[/font][/font][font=宋体][font=宋体]本次实验说明[/font][font=Times New Roman]MGI[/font][font=宋体]平台对样品进行重测序效果良好，后续可对其它植物进行重测序。[/font][/font][font=宋体] [/font][font=宋体] [/font][font=宋体]参考文献：[/font][font=宋体][font=Calibri][1] [/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]张永芳[/font],[font=宋体]钱肖娜[/font][font=Times New Roman],[/font][font=宋体]王润梅[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman],[/font][font=宋体]等[/font][font=Times New Roman]. [/font][font=宋体]不同大豆材料的抗旱性鉴定及耐旱品种筛选[/font][font=Times New Roman][J].[/font][font=宋体]作物杂志[/font][font=Times New Roman],2019(5): 41-45.[/font][/font][font=宋体][font=Calibri][2] [/font][font=宋体]邬启帆[/font][font=Calibri]. [/font][font=宋体]基于基因组重测序黄淮海大豆育成品种遗传结构及重要家族遗传基础研究[/font][font=Calibri][D]. [/font][font=宋体]南昌[/font][/font][font=宋体][font=宋体]大学[/font][font=Times New Roman], 2023.[/font][/font][font=宋体][font=Calibri][3] [/font][/font][font=宋体][font=宋体]李伟宁[/font][font=Times New Roman],[/font][font=宋体]刘刚[/font][font=Times New Roman],[/font][font=宋体]周荣等[/font][font=Times New Roman]. MGISEQ-2000[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]HiSeq 2000[/font][font=宋体]与[/font][font=Times New Roman]NovaSeq 6000[/font][font=宋体]平台全基因组重测序数据的比较分析[/font][font=Times New Roman][J]. [/font][font=宋体]中国畜牧杂志[/font][font=Times New Roman],2021,57(11):156-162.[/font][/font]

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