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【哈佛大学:计算生物学 生物信息学】学习记录(二)

时间:2019-05-12 17:43:53

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【哈佛大学:计算生物学  生物信息学】学习记录(二)

笔记主要内容:1~3代测序技术,fastq文件 & FASTQC

(1)测序技术

1、一代测序技术:Sanger Sequencing

测序条件:需要有足够的量的单链DNA,即相同序列需要达到多少数量才能进行测序。测序过程:以一条链作为模板,DNA聚合酶将环境中的材料(dNTP & ddNTP),进行结合,即合成另一条链(ddNTP结合之后,DNA合成反应终止)。下图所示,SEQUENCE (END)代表对应DNA序列的最后一个碱基是什么。

参考阅读资料:/p/94183808

2、二代测序技术:Illumina Sequencing Cluster Generation

产业巨头:Illumina(e.g. NovaSeq 6000)

测序过程:对DNA序列加上接头序列 & 引物,经桥式PCR,不同的DNA序列形成不同的cluster。在反应环境中加入ATCG(荧光),摄像机对不同的光信号进行捕捉,记录对应的碱基信息,随后洗去目前碱基的荧光组分,进行下一步的DNA链合成反应。

【需要注意的技术】桥式PCR

参考视频:/watch?v=fCd6B5HRaZ8

3、三代测序技术:Single Molecule Sequencing

技术代表:PacBio & Nanopore(两者技术不同)

与NGS对比,其不需要对序列进行扩增。同时,三代测序技术的测序片段长度也远远长于二代测序技术。

参考视频:

/watch?v=v8p4ph2MAvl/watch?v=E9-Rm5AoZGw

(2)Fastq & FASTQC

老生常谈了,生物信息学入门必备知识:fastq & 用于检查测序文件质量的fastqc

1、FastQ文件格式

Sequence IDSequenceQuality IDQuality score

图示:

质量值表示方式:Phred quality(一般为Phred 33),其数学含义代表某一个碱基测错的概率,计算公式为−10log10Pr-10log_{10}Pr−10log10​Pr

质量值从低到高:

关于fastq文件,需要注意的是:

开头几个bp,测定结果是不稳定的,因为该测序阶段机器正在预热。最后的几个bp,可能也会出现问题(测序环境问题)

2、为什么要进行质量控制?

检查公司返回的测序结果,如果不行当然要求重测了~为了后续分析的准确性

3、FASTQC结果文件解读

这边当然得推荐一下,生信菜鸟团的FASTQC笔记:http://www.bio-info-/95.html

Per Base Sequence Quality

虽然测序片段是250bp,但是经FASTQC查看过后,最终想保留下来用于后续分析的reads长度可能就缩减到了150~200bp。

下图类似一个箱线图,用于表示测序片段某一个位置的测序质量范围。

Per Sequence Quality Distribution

碱基对应质量值的分布(主要集中在什么质量区间,比如Q20~Q30)

Nucleotide Content Per Position

对应的就是100bp的序列在每一个位置上的碱基占比(A,T,C,G)。如果是在全基因组水平进行测序,每一种类型的碱基其占比应在25%左右,若非上述情况(比如链特异性测序,则碱基占比会改变)

下图“Good quality”的情况,可以选择将每一条序列的前几个bp给trim掉。

Per Sequence GC Content

此部分就是FASTQC将实际的GC content与期望的GC content进行对比,如果像下图右边一样,就代表测序可能出现了一些问题(e.g. 样品被污染)

参考阅读资料:https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/Help/3%20Analysis%20Modules/5%20Per%20Sequence%20GC%20Content.html

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