全基因組測序
全基因組測序分爲從頭測序(de novo sequencing)和重測序(re-sequencing)。數據庫
從頭測序(de novo)不須要任何參考基因組信息便可對某個物種的基因組進行測序，利用生物信息學分析方法進行拼接、組裝，得到該物種的基因組序列圖譜，從而推動該物種的後續研究。
基因組重測序 是對有參考基因組物種的不一樣個體進行的基因組測序，並在此基礎上對個體或羣體進行差別性分析。編碼
基因組重測序主要用於輔助研究者發現單核苷酸多態性位點(SNPs)、拷貝數變異(CNV)、插入/缺失(Indel)等變異類型，以較低的價格將單個參考基因組信息擴增爲生物羣體的遺傳特徵。全基因組重測序在人類疾病和動植物育種研究中普遍應用。spa
技術路線
生物信息分析
案例解析
1.比較基因組分析
採用progressiveMauve軟件比對9株大腸桿菌O104:H4分離株的染色體序列，展現可移動遺傳元件和基因組可變區域信息，利用核心SNP位點信息構建最大似然進化樹揭示菌株間的親緣關係。blog
2.重複序列分析
採用從頭預測和基於數據庫比對的兩種方法對納塔爾大白蟻和溼木白蟻的基因組序列進行轉座子(TEs)分析，利用RepeatModeler軟件對兩種方法的結果進行整合分析並構建轉座子序列數據庫，使用RepeatClassifier軟件對轉座子進行分類，計算兩種白蟻基因組中轉座子的序列變異速率，揭示基因組擴張的可能機制。ci
3.代謝通路重建
根據限制性脫氯細菌(PER-K23)基因組註釋信息，預測類咕啉的生物合成包含4種代謝途徑。it
4.基因進化分析
利用117個單拷貝編碼蛋白的基因序列構建Mollicutes、Haloplasma和Firmicutes菌株的最大似然物種進化樹，揭示不一樣菌株基因組中mreB和fib基因的得到與丟失。asm
測序策略及數據量
測序策略：PE125或PE150 建議數據量：根據基因組大小進行30×或50×的測序