Service de Ré- Séquençage du Génome Complet

Qu'est-ce que le re-séquençage du génome entier ?

Le re-séquençage du génome entier est le processus de séquençage des génomes de différents individus au sein d'une espèce de génome de référence, suivi d'une analyse différentielle des individus ou des populations basée sur les données obtenues. Le re-séquençage du génome est principalement utilisé pour aider les chercheurs à identifier divers types de variations telles que les polymorphismes nucléotidiques simples (SNP), les variations du nombre de copies (CNV) et les insertions/délétions (Indels), élargissant ainsi les caractéristiques génétiques d'une population biologique à partir d'un seul génome de référence à un coût inférieur. Le re-séquençage du génome entier est largement appliqué dans l'étude des maladies humaines et de l'élevage animal et végétal, y compris la détection de gènes pathogènes, les variations génétiques, le dépistage prénatal, la médecine personnalisée, et plus encore.

Offre de service de re-séquençage du génome entier

SéquençageExtraction de l'ADN génomique, fragmentation, récupération par gel des fragments d'ADN souhaités (0,2~0,5 Kb), ligature des adaptateurs, préparation des clusters et finalement resequencement des fragments insérés en utilisant la méthode Paired-End (Solexa).

Traitement des donnéesAprès le séquençage, les lectures obtenues sont traitées pour éliminer la contamination par des adaptateurs et d'autres polluants. Les lectures traitées sont ensuite alignées sur un génome de référence pour évaluer la qualité de la profondeur de séquençage, de la couverture, de l'uniformité et d'autres données de sortie.

Avantages du resequencement de l'ensemble du génome

• Fournit une carte de séquence génomique de haute résolution.
• Permet l'analyse des caractéristiques de n'importe quel génome en combinant de courtes insertions et des fragments plus longs.
• Identifie des allèles causant des maladies qui n'ont peut-être pas été identifiés par d'autres méthodes.
• Identifie les variations pathogènes potentielles, fournissant des informations pour des recherches plus approfondies sur l'expression génique et les mécanismes de régulation.

Nos avantages de service

• Analyse de Resequencement Accéléré
• Stratégies d'analyse personnalisées : En fonction des différentes espèces de séquençage et des protocoles, nous proposons des options personnalisées telles que le choix des versions de génomes de référence, des algorithmes d'alignement et des bases de données d'annotation.
• Intégration de bases de données complète : Nous mettons continuellement à jour et intégrons plusieurs bases de données et versions pour fournir des informations et des annotations génétiques précises.
• Capacité d'analyse d'intégration omique puissante : En intégrant le séquençage génomique avec d'autres technologies telles que séquençage du transcriptome et séquençage de méthylationnous nous étendons au-delà des données de variation à un seul gène.

Flux de travail du séquençage de génome entier

Conformément au protocole standard, les procédures comprenaient l'évaluation de la qualité des échantillons, la construction de la bibliothèque, le contrôle de la qualité de la bibliothèque et le séquençage de la bibliothèque.

Spécifications de service

	Exigences d'échantillon Séquençage du génome entier: ADN génomique ≥ 500 ng Quantité minimale : 200 ng Concentration ≥ 10 ng/µL Séquençage du génome entier (sans PCR) : ADN génomique ≥ 1 µg Quantité minimale : 500 ng Concentration ≥ 20 ng/µL Séquençage du génome complet (PacBio) ADN génomique ≥ 1 µg Concentration ≥ 80 ng/µL Séquençage du génome entier (Nanopore) ADN génomique ≥ 5 µg Concentration ≥ 20 ng/µL OD260/280=1,8~2,0 Tous les échantillons d'ADN sont validés pour leur pureté et leur quantité. Remarque : Les montants d'échantillons sont indiqués à titre de référence uniquement. Pour des informations détaillées, veuillez contactez-nous avec vos demandes personnalisées.
Cliquez	Stratégies de séquençage HiSeq plateforme Stratégie : PE150 Indicateur : 90Go PacBio plateforme  Nanopore plateforme
	Analyse bioinformatique Nous proposons plusieurs analyses de bioinformatique personnalisées : Contrôle de la qualité des données Aligner à la séquence du génome de référence Détection et annotation des SNP / InDel / SV / CNV Affichage de diagramme Circos de la variation génomique Classification GO / KEGG Remarque : Les sorties de données et les contenus d'analyse recommandés affichés sont à titre de référence uniquement. Pour des informations détaillées, veuillez contactez-nous avec vos demandes personnalisées.

Pipeline d'analyse

Livrables

• Les données de séquençage originales
• Résultats expérimentaux
• Rapport d'analyse des données
• Détails dans le re-séquençage du génome entier pour votre rédaction (personnalisation)

Solutions connexes

• Cancer Séquençage du génome entierLe séquençage de l'ensemble du génome des tumeurs et des tissus normaux correspondants fournit des informations complètes sur les mutations spécifiques associées au cancer. Cela facilite l'étude des oncogènes, des gènes suppresseurs de tumeurs et d'autres facteurs de risque.
• Séquençage des plantes et des animaux : Le séquençage de l'ADN à l'échelle du génome des plantes et des animaux est une méthode efficace pour explorer les gènes, les SNP et les variations structurelles tout en déterminant le génotype. Ces informations peuvent fournir des cartes génétiques existantes et améliorer les processus de sélection et de dépistage en agriculture.
• Enquête sur la variation pathogène : Séquençage du génome entier du génome humain permet l'identification des variations de nucléotides simples et des variations du nombre de copies liées aux maladies. En identifiant ces variations pathogènes, des recherches génétiques approfondies peuvent être menées en ciblant les caractéristiques pathologiques.

Résultats de la démo

FAQ sur le rééchantillonnage du génome entier

1. Quelles sont les principales applications du resequencement de génome entier ?

Les principales applications du resequencement de génome entier englobent un large éventail de domaines dans la recherche génétique. Ces applications comprennent :

• Détection de variantes : Identification des variations génomiques telles que les polymorphismes nucléotidiques simples (SNP), les insertions/délétions (InDels) et les variations structurelles (SV).
• Recherche sur les maladies : Révéler les mutations associées aux maladies génétiques.
• Études évolutives : Analyse des disparités génomiques et des relations évolutives entre les espèces.
• Génétique des populationsExploration des fréquences génétiques et des structures génétiques au sein des populations.
• Amélioration des cultures : Amélioration des variétés de cultures agricoles pour augmenter le rendement et la résistance aux maladies.

De plus, le séquençage de génome entier peut être essentiel dans le sous-typage moléculaire des tumeurs et le dépistage du risque de maladie.

2. Quelles sont les différences entre le séquençage de deuxième et de troisième génération pour le resequencement de génome entier ?

Le séquençage de l'ensemble du génome implique le séquençage de l'ensemble du génome de différents individus au sein d'une espèce afin d'analyser leurs différences génétiques. Séquençage de deuxième génération (e.g., Illumina) identifie de manière fiable les SNP et les InDels mais rencontre des difficultés pour détecter et caractériser les SV et pour le génotypage. Le séquençage de troisième génération, tel que Séquençage par nanopore, offre des longueurs de lecture allant jusqu'à des mégabases (MB), simplifiant la résolution des SVs grands et complexes, et les cartographiant avec précision sur le génome de référence. Il détecte également un nombre de variants significativement plus élevé par rapport au séquençage à courtes lectures.

3. Quelle couverture est requise pour le resequencement complet du génome ?

La couverture fait référence au nombre moyen de fois que chaque base du génome est séquencée. Différents objectifs de recherche nécessitent différents niveaux de couverture :

• Recherche fondamentale : Nécessite généralement une couverture de 30× ou plus.
• Détection des mutations de maladies : Une couverture de 50× ou plus améliore l'exactitude de la détection des mutations.
• Études de population : une couverture de 10× à 30× est généralement suffisante, en fonction des objectifs de recherche spécifiques.

4. Pourquoi le contrôle de la qualité des données est-il important dans le resequencement de génome entier ?

La mise en œuvre méticuleuse du contrôle de la qualité des données (CQ) est impérative pour protéger la précision et la fiabilité des résultats de séquençage. Le contrôle de la qualité englobe les procédures clés suivantes :

• Élimination des lectures de faible qualité et des séquences d'adaptateurs.
• Évaluation des données pour le contenu en GC, les taux d'erreur de base et la distribution de la profondeur.
• Assurer une couverture génomique complète et cohérente.

5. Quel est le coût du resequencement complet du génome ?

Le coût associé au resequencement de l'ensemble du génome dépend de variables telles que la profondeur de couverture, la quantité d'échantillons et la plateforme de séquençage choisie. En général, les dépenses par échantillon varient de quelques centaines à plusieurs milliers de dollars. Grâce aux avancées progressives des technologies de séquençage, ces coûts montrent une tendance à la baisse au fil du temps.

Études de cas sur le rééchantillonnage du génome entier

Les études d'association à l'échelle du génome analysent les réseaux génétiques sous-jacents aux traits agronomiques chez le soja.

Journal : Biologie du génome

Facteur d'impact : 13,214

Publié : 24 août 2017

Contexte

leurs résultats ont été utilisés pour identifier les relations entre les traits et les interactions génétiques. Les chercheurs ont également appliqué des méthodes statistiques avancées pour évaluer l'héritabilité et la corrélation entre les traits, afin de guider le processus de sélection. Cette étude vise à fournir des informations précieuses pour le développement de variétés de soja améliorées, adaptées aux besoins croissants du marché. séquençage du génome entier (SGE) à une profondeur de 8,3× a été réalisée. Grâce à une approche complète étude d'association à l'échelle du génome (GWAS) analyse, l'équipe a identifié des loci génétiques potentiels, des interactions entre les loci et un réseau génétique s'étendant à travers les traits.

Méthodes

Résultats

Les auteurs ont réalisé une GWAS sur 84 traits en utilisant plus de quatre millions de marqueurs SNP provenant de 809 accèsions. L'analyse a contrôlé la structure de la population et la parenté, ce qui a abouti à des valeurs P fiables et à l'identification de 150 loci significativement associés (SAL) pour 57 traits. L'analyse d'épistasie a révélé que le locus Dt1 influence la détection de Dt2 dans la régulation de la hauteur des plantes. En divisant la population en fonction des génotypes Dt1, des loci supplémentaires, y compris Dt2, ont été identifiés, confirmant les résultats d'épistasie précédents. Le locus E2 a été détecté dans les deux sous-groupes, indiquant qu'il n'y a pas d'interaction épistatique avec Dt1.

Fig 1. GWAS de la hauteur des plants de soja.

Le soja est une culture oléagineuse clé, et notre étude a analysé son architecture génétique liée à la teneur en acides gras. Les auteurs ont identifié huit gènes associés à la biosynthèse des acides gras, dont cinq nouvellement trouvés dans les régions SAL. De plus, six gènes impliqués dans la biosynthèse des lipides ont été liés à la teneur en acides gras. Des allèles riches en acides gras ont été corrélés à une augmentation de la teneur totale en acides gras (TFA), en particulier dans les accessions des hautes latitudes. Cela suggère une fonction additive des gènes de synthèse des huiles chez le soja, similaire à celle du maïs. Notamment, les meilleures variétés à haute teneur en huile en Chine manquent de certains allèles riches en acides gras, indiquant un potentiel pour développer des variétés à plus haute teneur en huile par le biais de la pyramide d'allèles.

Fig 2. Dissection de la régulation génétique du contenu en acides gras dans le soja.

Les auteurs ont observé que les 84 traits liés à la période de croissance, à l'architecture, à la couleur, au développement des graines, à la teneur en huile et à la teneur en protéines étaient génétiquement co-régulés, se regroupant selon leurs relations phylogénétiques plutôt que d'être distribués de manière aléatoire sur les chromosomes. L'analyse de réseau a indiqué que la pléiotropie et le déséquilibre de liaison (LD) contribuent aux corrélations des traits, avec le SAL formant des réseaux interconnectés pour la plupart des traits, à l'exception de deux liés à la couleur. Des loci clés tels que E2, E1, Dt1, Dt2, et d'autres étaient centraux dans la régulation de plusieurs traits. Par exemple, le locus Dt1 influençait non seulement la hauteur des plantes mais aussi des traits liés au rendement tels que la densité des branches, la densité des gousses sur la tige, le nombre de nœuds sur la tige, le nombre de graines par gousse et le nombre total de graines.

Fig 3. Réseaux d'association à travers différentes caractéristiques chez le soja.

Conclusion

Cette étude offre des informations précieuses sur les corrélations génétiques entre des traits complexes, ouvrant la voie à de futures recherches fonctionnelles sur le soja et à l'élevage par conception moléculaire.

Référence :

1. Fang C, Ma Y, Wu S, et al. Des études d'association à l'échelle du génome dissèquent les réseaux génétiques sous-jacents aux traits agronomiques chez le soja. Biologie du génome, 2017, 18 : 1-14.