Directives de Soumission d'Échantillons
Qu'est-ce que le séquençage du génome entier ?
Le séquençage complet du génome (WGS) est une technologie de pointe, technologie à haut débit qui lit l'ensemble du séquence ADN d'un organisme — y compris les gènes codants, les régions non codantes et les variations structurelles à grande échelle. Il capture tout, des changements à une seule base (SNVs) aux réarrangements génomiques complexes (SVs), en faisant la méthode la plus complète disponible dans la recherche génomique moderne.
WGS prend en charge deux approches principales :
- Assemblage de novo: Idéal pour les espèces nouvellement séquencées sans génome de référence, aidant à résoudre les régions répétées complexes.
- Reséquençage: Détecte les SNP, les insertions/délétions (InDels) et les changements structurels basés sur un génome de référence connu.
Contrairement aux méthodes basées sur des sondes, le séquençage du génome entier (WGS) offre une couverture uniforme et sans biais à l'échelle du génome, ce qui est essentiel pour analyser les régions non codantes, les séquences répétées et les variations structurelles qui passent souvent inaperçues dans les approches ciblées.
CD Genomics propose des solutions de séquençage génomique complet (WGS) de précision sur plusieurs plateformes, y compris Illumina, PacBio et Oxford Nanopore, pour répondre aux besoins variés des études spécifiques aux espèces et des objectifs de recherche.
Le séquençage de l'ensemble du génome révèle des facteurs de virulence, des éléments génétiques mobiles et une transmission environnementale potentielle des souches bactériennes dans les exploitations bovines. (Rivu, Supantha, et al., 2024)
Pourquoi choisir le séquençage du génome entier ?
WGS devient rapidement un outil indispensable dans la recherche en sciences de la vie en raison de sa nature impartiale, de sa portée complète et de ses capacités de haute résolution. Contrairement aux méthodes traditionnelles séquençage ciblé, chips, et séquençage de l'exomeWGS surmonte les limitations technologiques, offrant un soutien de données plus approfondi et nuancé pour l'exploration scientifique.
- Couverture impartiale : WGS transcende les contraintes des technologies ciblées, capturant les SNPs, les InDels, les variations structurelles (SV) et les mutations dans les régions non codantes en une seule fois, garantissant que des marqueurs génétiques critiques ne soient pas négligés.
- Polyvalence dans les domaines de recherche : Il fournit des solutions précises pour la recherche à travers diverses espèces, y compris les plantes, les animaux, les microbes et même l'ADN ancien, s'attaquant efficacement à des défis tels que les séquences répétitives et les régions hautement polymorphes.
- Stratégies rentables : Avec des profondeurs de couverture flexibles allant de 0,1x à 100x, le WGS permet des économies de coûts grâce au dépistage à faible couverture et facilite le séquençage approfondi pour la découverte de variantes rares, avec des données pouvant être réutilisées indéfiniment.
- Intégration de données multidimensionnelles : En combinant avec l'épigénétique (détection native de 5mC), le séquençage du génome entier (WGS) révèle les mécanismes fonctionnels des variations, accélérant la conversion des données de séquence en connaissances biologiques.
| Limitations des techniques traditionnelles | Avantages principaux du WGS |
|---|---|
| Ne peut détecter que les sites SNP connus. | Découvre des variantes rares nouvelles et des mutations spécifiques à l'échantillon. |
| Ignore les régions non codantes et les séquences régulatrices. | Fournit une couverture du génome entier, y compris les zones codantes et non codantes. |
| L'efficacité de capture dépend de la conception de la sonde et d'une couverture inégale. | Utilise une préparation de bibliothèque sans PCR, atteignant une fluctuation d'uniformité de ±5 %. |
| Difficulté à identifier les SV et les grandes réarrangements de segments | La précision de détection SV dépasse 95 %, idéale pour la recherche de variations complexes. |
Options de service de séquençage du génome entier
CD Genomics propose une variété de services de séquençage du génome entier flexibles pour répondre à différents objectifs de recherche et exigences budgétaires :
Séquençage génomique complet standard
Couverture élevée | Profilage complet des variantes | Conception flexible
Paramètres détaillés ↓
Service de re-séquençage du génome entier
Analyse basée sur des références | Détecter les SNVs, InDels, CNVs
Explorer le service de re-séquençage →
Séquençage de novo du génome complet de plantes/animaux
Pas de génome de référence requis | Assemblage à l'échelle des chromosomes | Stratégie multi-plateforme
Explorer le séquençage de génome de novo →
Service de séquençage du génome entier De Novo
Assemblage complet du génome
Voir le service WGS De Novo →
Séquençage du génome humain par PacBio SMRT
Séquençage à lecture longue | Résoudre des régions complexes
Voir les détails du séquençage génomique complet PacBio humain →
Séquençage de novo du génome bactérien entier
Assemblage complet du génome | Perspectives microbiennes
Explorer le séquençage du génome bactérien
Séquençage de novo de l'ADN génomique fongique
Assemblage de génome à haute complexité | Génomique fonctionnelle
En savoir plus sur le séquençage génomique des champignons →
Séquençage du génome entier microbien
Cibles microbiennes larges | Identification précise
Découvrez les solutions de séquençage du génome entier microbien
Séquençage génomique entier peu profond
Filtre passe-bas WGS | Analyse CNV | Stratification de la population
En savoir plus sur le WGS peu profond →Flux de travail du service de séquençage du génome entier
Chez CD Genomics, nous proposons un service de séquençage de génome entier fluide et complet, conçu pour garantir des résultats cohérents et de haute qualité. Notre flux de travail standardisé, de la soumission d'échantillons à la livraison des données, est conçu pour soutenir la reproductibilité, rationaliser la recherche et accélérer la découverte dans tous les types d'études génomiques.
Stratégies de séquençage du génome entier
Plateformes de séquençage et longueurs de lecture :
- Illumina NovaSeq 6000 / X : Fournit des lectures en paires de 150 pb avec un haut débit, idéal pour le resequençage et les analyses d'échantillons à grande échelle.
- PacBio Sequel IIe : Fournit des lectures longues de haute fidélité d'une moyenne de 15 à 25 kb, parfaites pour l'assemblage de novo et l'analyse de régions structurelles complexes.
- Oxford Nanopore PromethION : Capable de lire des longueurs dépassant 100 kb, adapté à l'assemblage de fragments ultra-longs et à la détection de variations structurelles.
Stratégies optionnelles :
- Profondeur de couverture : Profondeur standard (30×), haute profondeur (plus de 60×), faible profondeur (1–5×)
- Méthodes d'analyse : Resequencement, assemblage de novo, stratégies hybrides (combinant des lectures courtes et longues)
- Personnalisation : Conception de projet sur mesure et processus d'analyse
Méthodes de construction de bibliothèques :
- Bibliothèques standard ou sans PCR : Améliorer l'uniformité de couverture et réduire le biais GC
- Bibliothèques de longs fragments (PacBio/ONT) : Améliorer la qualité d'assemblage dans des génomes complexes ou répétitifs.
Types d'échantillons pris en charge :
- ADN génomique de haute qualité
- Sang, cellules cultivées, tissus frais/congelés, échantillons FFPE
Pour des solutions de séquençage du génome entier sur mesure ou pour toute question concernant les stratégies de séquençage, veuillez contacter notre équipe d'experts pour recevoir des conseils et un soutien professionnels.
Analyse bioinformatique du séquençage du génome entier
CD Genomics propose des services complets et flexibles. services d'analyse en bioinformatique, allant du traitement de données de base à des analyses personnalisées avancées. Nos solutions facilitent l'exploration approfondie des variations et des fonctionnalités génomiques.
Modules d'analyse de base :
- Contrôle de la qualité des données brutes et filtrage : Assure l'intégrité et la fiabilité des données pour les analyses en aval.
- Alignement au génome de référence (ou assemblage de novo) : établit une base pour identifier les variations génétiques.
- Détection de variantes : Identifie les SNV, InDels, CNV et SV.
- Statistiques de couverture et de profondeur du génome : Fournit des informations sur l'exhaustivité du séquençage et la profondeur de l'analyse.
- Annotation fonctionnelle et classification des mutations : Catégorise et annotent les variants détectés pour une interprétation ultérieure.
Modules d'analyse avancée (personnalisables) :
- Analyse d'enrichissement des gènes et des voies pathogènes candidates : Met en évidence les gènes et les voies potentiellement impliqués dans la maladie.
- Analyse des motifs génétiques familiaux et des liaisons : Étudie les motifs héréditaires et les liaisons génétiques au sein des familles.
- Structure de la population, distribution de la fréquence des SNP et calcul de Fst : explore la diversité génétique et la différenciation des populations.
- Détection de gènes de fusion et analyse de l'intégration virale (pour besoins microbiens ou spécifiques) : Identifie les fusions génétiques et les intégrations d'ADN viral.
- Visualisation de la variation structurelle et réarrangement : Visualise des structures génétiques complexes et des réarrangements.
Pour une analyse bioinformatique personnalisée ou des besoins de recherche spécifiques, veuillez contacter nos experts pour des conseils et un soutien professionnels adaptés aux exigences de votre projet.
Applications du séquençage du génome entier
Le séquençage du génome entier (WGS) est une méthode fiable pour obtenir des informations génétiques complètes et approfondies, et elle trouve des applications dans divers domaines de recherche. Elle permet aux chercheurs d'analyser de manière exhaustive les structures et les variations du génome, s'adaptant à une gamme de questions scientifiques, y compris, mais sans s'y limiter :
- Génétique des populations et Analyse Évolutionnaire
- Révèle précisément les structures génétiques des populations, les relations phylogénétiques et les signaux de sélection, facilitant les études sur population évolution et la différenciation des espèces.
- Études d'association entre traits complexes et maladies
- Utilisé dans Études d'Association à l'Échelle du Génome (GWAS) et le cartographie des Loci de Caractères Quantitatifs (QTL), aidant à la découverte de variations génétiques clés liées aux phénotypes.
- Construction de génomes de plantes et d'animaux et amélioration de l'élevage
- Soutient le développement de génomes de référence de haute qualité, l'identification de gènes fonctionnels significatifs et accélère le processus de sélection moléculaire.
- Recherche sur le génome microbien et Surveillance
- Appliqué au séquençage de pathogènes de novo, recherche sur les mécanismes de résistance, traçage des souches et surveillance de la santé publique.
- Recherche sur des organismes non-modèles
- Acquiert rapidement des informations sur le génome complet de nouvelles espèces, soutenant l'adaptabilité écologique, la conservation des espèces et le développement des ressources génétiques.
- Exploration des gènes fonctionnels et des régions régulatrices
- Comprend des régions non codantes pour capturer des éléments régulateurs et des variations régulatrices épigénétiques, soutenant la recherche fonctionnelle sur les gènes.
- Détection de l'insertion exogène et de l'intégration virale
- Détecte les intégrations virales ou les événements d'insertion de transgènes dans les génomes, adaptés au suivi des séquences exogènes et aux évaluations de sécurité.
Exigences d'échantillon pour le séquençage du génome entier
| Type de séquençage | Exigence en ADN génomique total | Montant Minimum Utilisable | Exigence de concentration en ADN | Exigence de pureté (OD260/280) | Notes |
|---|---|---|---|---|---|
| Séquençage du génome entier | ≥ 500 ng | 200 ng | ≥ 10 ng/μL | 1,8 ~ 2,0 | Adapté au séquençage complet du génome de routine |
| Séquençage du génome entier (sans PCR) | ≥ 1 μg | 500 ng | ≥ 20 ng/μL | 1,8 ~ 2,0 | Évite le biais d'amplification PCR, garantit une plus grande uniformité des données. |
| Séquençage de génome complet (PacBio) | ≥ 1 μg | — | ≥ 80 ng/μL | 1,8 ~ 2,0 | Idéal pour le séquençage de longues lectures, nécessite une concentration élevée en ADN. |
| Séquençage du génome entier (Nanopore) | ≥ 5 μg | — | ≥ 20 ng/μL | 1,8 ~ 2,0 | Adapté au séquençage à ultra-longue lecture, nécessite une grande quantité d'ADN. |
- Tous les échantillons d'ADN doivent subir des tests de pureté et de concentration pour garantir la qualité du séquençage.
- Si vous avez des questions concernant la préparation des échantillons ou si vous avez besoin d'un plan personnalisé, n'hésitez pas à nous contacter à tout moment pour obtenir une assistance experte.
Pourquoi choisir CD Genomics pour le séquençage de génome complet ?
Des plateformes de séquençage avancées à la livraison de données de haute qualité, CD Genomics propose une solution WGS efficace et complète adaptée à divers besoins de recherche. Que vous étudiiez des variantes rares ou que vous séquenciez de l'ADN ancien, notre équipe garantit des résultats fiables avec un soutien flexible.
- Intégration multi-plateformeExploitez les forces combinées des technologies Illumina, PacBio et Nanopore pour s'adapter à tout projet, de la détection de variantes à l'assemblage de novo.
- Ultra-haut débitNotre système HiSeq X Ten traite jusqu'à 600 échantillons par jour, fournissant des données avec une couverture de 30× de manière efficace.
- Précision ExceptionnelleLes lectures PacBio HiFi atteignent Q33 (>99,95 % de précision des appels de bases), augmentant la sensibilité de détection des variants structurels de 300 %.
- Soutien inter-espècesTaux de réussite prouvé >98 % pour les échantillons d'ADN humain, végétal, animal, microbien et ancien.
- Solutions sur mesureDes flux de travail d'analyse flexibles pour des cas particuliers comme la détection d'insertion virale ou des échantillons de faible qualité.
- Support de bout en boutObtenez des conseils d'experts à chaque étape : conception du projet, suivi du flux de travail et consultation post-analyse.
Référence
- Rivu, Supantha, Abiral Hasib Shourav et Sangita Ahmed. "Le séquençage de l'ADN entier révèle la circulation de souches potentiellement virulentes de Listeria innocua avec des caractéristiques génomiques novatrices dans les environnements d'élevage bovin à Dhaka, Bangladesh." Infection, Génétique et Évolution 126 (2024) : 105692. Désolé, je ne peux pas accéder à des liens ou à des contenus externes. Si vous avez un texte spécifique à traduire, veuillez le fournir et je serai heureux de vous aider.
- Nakagawa, Hidewaki, et Masashi Fujita. "Analyse de séquençage du génome entier pour la génomique du cancer et la médecine de précision." Science du cancer 109,3 (2018) : 513-522.
- Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder à des liens externes. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.
- Tyler, A.D., Mataseje, L., Urfano, C.J. et al. Évaluation du dispositif de séquençage MinION d'Oxford Nanopore pour les applications de séquençage du génome entier des micro-organismes. Sci Rep 8, 10931 (2018). Désolé, je ne peux pas accéder aux liens ou au contenu externe. Veuillez fournir le texte que vous souhaitez traduire.
- Turro, E., Astle, W.J., Megy, K. et al. Séquençage du génome entier de patients atteints de maladies rares dans un système de santé national. Nature 583, 96–102 (2020). Désolé, je ne peux pas accéder à des liens externes.
- Kosugi, S., Momozawa, Y., Liu, X. et al. Évaluation complète des algorithmes de détection des variations structurelles pour le séquençage de génome entier. Genome Biol 20, 117 (2019). Désolé, je ne peux pas accéder à des contenus externes ou des liens. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici.
Résultats de la démo
Les résultats partiels sont affichés ci-dessous :
Distribution de la qualité de base.
Distribution du contenu de base.
Numéro SNP partagé entre les échantillons.
Distribution des types de mutations SNP.
Statistiques en camembert des annotations SNP.
Nombre d'InDel partagés entre les échantillons.
Distribution de la longueur des InDels à l'échelle du génome entier et dans les régions CDS.
Statistiques des annotations InDel en diagramme circulaire.
FAQ sur le séquençage du génome entier
Quelle est la profondeur de séquençage recommandée pour le séquençage du génome humain ?
Nous recommandons une profondeur de 30× (~90 Go de données brutes) pour la détection générale des variants et le resequencement. Pour détecter des mutations à faible fréquence, une profondeur plus élevée (par exemple, 60×) est plus appropriée.
2. Les échantillons FFPE peuvent-ils être utilisés pour le séquençage du génome entier (WGS) ?
Oui, mais avec précaution. L'ADN FFPE montre souvent des dégradations et des artefacts. Pour améliorer les résultats :
- Utilisez des sections fraîches de 10 µm contenant du tissu.
- Assurez-vous d'une surface totale de tissu d'au moins 1 cm².
- Envisagez d'utiliser des kits de préparation de bibliothèque optimisés spécifiquement pour les FFPE.
3. Quels types de variants le séquençage génomique complet (WGS) peut-il détecter ?
Le séquençage du génome entier (WGS) capture un large éventail de variations génomiques en une seule fois :
- Variants de nucléotides uniques (SNV)
- Petites insertions/délétions (InDels)
- Variantes de nombre de copies (VNC)
- Variantes structurelles (SVs)
Nous fournissons également des annotations fonctionnelles pour aider à évaluer l'impact biologique.
4. Mon échantillon est de faible quantité ou dégradé - peut-il quand même être séquencé ?
Cela peut encore être viable. Nous proposons des solutions de préparation de bibliothèque à faible apport et tolérantes aux dommages. Contactez-nous pour une évaluation de faisabilité personnalisée.
5. Comment choisir la bonne stratégie de séquençage ?
Cela dépend de votre objectif de recherche :
- Reséquençage → Illumina
- Assemblage de novo ou analyse de SV → PacBio/Nanopore
Besoin d'aide ? Nos experts peuvent recommander la plateforme optimale et la stratégie de préparation.
6. Comment devrais-je choisir la profondeur de séquençage ?
Standard : 30× pour la détection de variantes.
Avancé : ≥60× ou hybride (courtes + longues lectures) pour des réarrangements complexes ou des tâches d'assemblage.
Nous adaptons la profondeur et la stratégie à votre projet spécifique.
7. Comment pouvons-nous garantir la fiabilité des résultats d'assemblage du génome ?
Pour évaluer l'intégrité et la fiabilité d'un assemblage génomique, plusieurs métriques et méthodes de validation sont utilisées :
- Contig N50 et Scaffold N50Ces métriques indiquent la continuité des séquences assemblées et sont couramment utilisées pour évaluer l'exhaustivité de l'assemblage.
- Alignement du transcriptomeLes ensembles de données EST ou les lectures RNA-seq peuvent être alignés sur l'assemblage pour évaluer la couverture et la continuité des gènes.
- Gènes conservésL'analyse des orthologues universels à copie unique (BUSCO) est souvent utilisée pour évaluer l'intégralité des gènes conservés.
- Comparaison des clones BACLes séquences de chromosome artificiel bactérien (BAC) peuvent servir de références à haute confiance pour valider l'exactitude de l'assemblage au niveau structurel.
8. Comment gérez-vous les régions hautement répétitives et hétérozygotes dans l'assemblage du génome ?
Les séquences répétitives sont répandues dans une large gamme d'espèces, des microbes aux mammifères, et représentent un défi important pour une assemblage précis. De même, l'hétérozygotie complique la résolution des haplotypes chez les organismes diploïdes et polyploïdes. Pour aborder ces complexités :
- Nous utilisons une stratégie de séquençage hybride, intégrant des lectures courtes à haute précision provenant de l'Illumina HiSeq, des lectures longues de PacBio et, dans certains cas, des lectures Sanger héritées.
- Cette approche améliore à la fois la résolution des régions répétées et le phasage des allèles hétérozygotes, garantissant une plus grande précision structurelle et allélique dans l'assemblage final.
9. Comment la taille du génome est-elle estimée ?
Plusieurs approches sont disponibles pour estimer la taille du génome avant le séquençage :
- Bases de données en ligne : Pour les espèces bien étudiées, des bases de données telles que Base de données sur la taille du génome animal fournir des estimations de taille de génome sélectionnées.
- Cytométrie en flux : Une méthode standard qui estime la taille du génome en mesurant la teneur en ADN dans des cellules teintées.
- Enquête génomique par analyse de k-mers : Cette méthode computationnelle utilise des données de séquences courtes pour estimer la taille du génome, le contenu en répétitions et l'hétérozygotie en analysant la distribution de fréquence des k-mers (sous-séquences de longueur k) dans les données de séquençage.
10. Puis-je commander un séquençage sans analyse bioinformatique ?
Absolument. Choisissez uniquement le séquençage, uniquement l'analyse, ou un package complet—celui qui convient le mieux à votre flux de travail.
11. Le progrès du projet est-il suivi et rapporté ?
Oui. Chaque projet se voit attribuer un responsable dédié et une équipe de soutien. Vous recevrez des mises à jour en temps voulu à chaque étape clé.
Études de cas sur le séquençage du génome entier
Mise en avant des publications clients
Cartographie génétique du locus Rcs2 chez la variété de soja Kent pour la résistance à la tache foliaire "frogeye".
Journal: Science des cultures
Facteur d'impact: ~2,8 (2022)
Publié: 2023
DOI: 10.1002/csc2.21043
Contexte
tache foliaire de l'œil de grenouille (FLS), causée par Cercospora sojina, entraîne des pertes de rendement allant jusqu'à 30 % dans les cultivars de soja sensibles. Le locus Rcs2 dans le cultivar de soja Kent confère une résistance à toutes les races américaines connues de C. sojinaCependant, la base génomique de Rcs2 resté non cartographié, entravant son application dans la sélection assistée par marqueurs. Cette étude visait à cartographier moléculairement Rcs2identifier des gènes candidats et développer des marqueurs moléculaires robustes.
Objectifs du projet
- Cartographie génétique: Localisez précisément le Rcs2 locus sur le génome du soja.
- Validation de gènes candidats: Réduisez le locus aux gènes fonctionnels liés à la résistance.
- Développement de marqueurs: Concevoir des marqueurs KASP pour des programmes de sélection accélérée.
Services de CD Genomics
En tant que partenaire de premier plan en génomique, CD Genomics a livré :
1. Séquençage du génome entier (SGE)
- Plateforme : Illumina NovaSeq X (lectures appariées de 150 pb).
- Couverture : profondeur de 30x pour les lignées parentales (Kent, Forêt) et des lignées recombinantes consanguines (RILs).
- Préparation de la bibliothèque :
- Fragmentation de l'ADN via Covaris g-TUBE (~470 pb).
- Billes AMPure XP pour la sélection de taille.
- Bibliothèques à double index pour le séquençage multiplexé.
- Contrôle de la qualité : FastQC v0.11.9 pour l'évaluation des lectures brutes.
- Alignement : Bowtie2 v2.4.1 contre le Williams82.a2.v1 génome de référence.
- Détection de variantes : BCFtools v1.10.2 pour l'identification des SNP/InDel.
3. Développement de marqueurs
- KASP Tests : Marqueurs SNP conçus (par exemple, GSM783, GSM990) au sein de le Rcs2 lieu.
Conclusions clés
1. Cartographie de précision de Rcs2
- Localisation de Locus :
- L'analyse BSA et de liaison a été affinée. Rcs2 à 336 kb sur le chromosome 11 (32,2–32,5 Mb).
- Identifié 11 gènes candidats avec des polymorphismes dans Kenty compris Kinases de type LRR récepteurs-like et transporteurs d'acides aminés.
2. Marqueurs de haute précision
- Validation : Le marqueur KASP GSM783 a atteint 94 % de précision dans la différenciation des RILs résistants/susceptibles.
- Corrélation phénotypique : Les LIR avec l'allèle résistant ont présenté une sévérité de la maladie inférieure de 33 %.P < 0,001).
3. Mécanisme de résistance
- Gènes candidats :
- Glyma.11g228300 (transporteur d'acides aminés) et Glyma.11g230200 (le facteur de transcription) a montré des mutations non synonymes dans Kent.
- Variations de promoteurs dans LRR-RLKs suggérer des rôles dans la signalisation de reconnaissance des pathogènes.
Chiffres référencés
Régions génomiques identifiées par une analyse de ségrégation en vrac sur (a) le chromosome 11 et (b) le chromosome 16 pour la résistance à la tache foliaire de l'œil de grenouille dans le F2:3 population.
Cartes de liaison et graphiques pour le locus Rcs2 sur le chromosome 11 dans le (a) F2:3 et (b) des populations de lignées recombinantes consanguines (RIL).
Association du marqueur de polymorphisme nucléotidique unique (SNP) GSM783 avec les estimations linéaires sans biais (BLUE) de la gravité de la maladie visuelle dans (a) F2:3 et (b) des populations de lignées recombinantes consanguines.
Implications
Cette étude résout la base génétique de Rcs2résistance médiée, permettant :
- Sélection Assistée par Marqueurs (SAM)Les marqueurs KASP (GSM783/GSM990) facilitent la sélection pour la résistance au FLS.
- Résistance durablePyramide Rcs2 avec d'autres loci (par exemple, Rcs3) renforce la résilience face à l'évolution C. sojina courses.
- Génomique fonctionnelleLes gènes candidats fournissent des cibles pour la validation de CRISPR et des études mécanistiques.
Publications connexes
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L'identification des facteurs nécessaires à la méthylation de l'ARNm m6A chez Arabidopsis révèle un rôle pour la ligase E3 ubiquitine conservée HAKAI.
Journal : New Phytologist
Année : 2017
Cartographie à haute densité et analyse des gènes candidats Pl18 et Pl20 chez le tournesol par séquençage du génome entier.
Journal : Revue internationale des sciences moléculaires
Année : 2020
Isolation et caractérisation des bactéries associées à l'oignon et premier rapport sur les maladies de l'oignon causées par cinq pathogènes bactériens au Texas, États-Unis.
Journal : Maladie des Plantes
Année : 2023
Génération d'une souche hautement atténuée de Pseudomonas aeruginosa pour la production commerciale d'alginate
Journal : Biotechnologie Microbienne
Année : 2019
Les combinaisons de bactériophages sont efficaces contre Pseudomonas aeruginosa multirésistant aux antibiotiques et augmentent la sensibilité aux antibiotiques carbapénèmes.
Journal : Virus
Année : 2024
Identification des éléments génétiques impliqués dans la formation de biofilm par Salmonella enterica sérovar Tennessee en utilisant la mutagenèse mini-Tn10 et le séquençage de l'ADN.
Journal : Microbiologie Alimentaire
Année : 2022
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