●Isolations- und kultivierungsfreie Methode zur Profilierung mikrobieller Gemeinschaften: Ermöglicht die Sequenzierung von genetischem Material aus nicht kultivierbaren Organismen.
●Hohe Auflösung: Erkennen Sie Arten mit geringer Häufigkeit in Umweltproben.
●Umfassende bioinformatische Analyse:Konzentriert sich nicht nur auf die taxonomische Vielfalt, sondern auch auf die funktionale Vielfalt der Gemeinschaft.
●Umfangreiche Erfahrung:Mit einer Erfolgsbilanz beim erfolgreichen Abschluss mehrerer Metagenomik-Projekte in verschiedenen Forschungsbereichen und der Verarbeitung von über 200.000 Proben bringt unser Team einen großen Erfahrungsschatz in jedes Projekt ein.
Sequenzierungsplattform | Sequenzierungsstrategie | Daten empfohlen | Qualitätskontrolle |
Illumina NovaSeq oder DNBSEQ-T7 | PE150 | 6-20 GB | Q30≥85 % |
Konzentration (ng/µL) | Gesamtmenge (ng) | Volumen (µL) |
≥1 | ≥30 | ≥20 |
● Erde/Schlamm: 2–3 g
● Darminhalt tierisch: 0,5-2g
● Darminhalt-Insekt: 0,1-0,25g
● Pflanzenoberfläche (angereichertes Sediment): 0,5–1 g
● Mit Fermentationsbrühe angereichertes Sediment): 0,2–0,5 g
● Kot (große Tiere): 0,5–2 g
● Kot (Maus): 3–5 Körner
● Lungenalveolarspülflüssigkeit: Filterpapier
● Vaginalabstrich: 5-6 Abstriche
● Haut/Genitalabstrich/Speichel/Mundweichgewebe/Rachenabstrich/Rektalabstrich: 2-3 Abstriche
● Oberflächenmikroorganismus: 5-6 Abstrichtupfer
● Gewässer/Luft/Biofilm: Filterpapier
● Endophyten: 2–3 g
● Zahnbelag: 0,5–1 g
Beinhaltet die folgende Analyse:
● Qualitätskontrolle der Sequenzierungsdaten
● Metagenomassemblierung und Genvorhersage
● Gen-Annotation
● Taxonomische Alpha-Diversitätsanalyse
● Funktionsanalyse der Gemeinschaft: biologische Funktion, Stoffwechsel, Antibiotikaresistenz
● Analyse sowohl der funktionalen als auch der taxonomischen Vielfalt:
Beta-Diversitätsanalyse
Intergruppenanalyse
Korrelationsanalyse: zwischen Umweltfaktoren und OUT-Zusammensetzung und -Vielfalt
Funktionsanalyse: CARD-Antibiotikaresistenz
Differentialanalyse der KEGG-Stoffwechselwege: Heatmap wichtiger Stoffwechselwege
Alpha-Diversität der taxonomischen Verteilung: ACE-Index
Beta-Diversität der taxonomischen Verteilung: PCoA
Entdecken Sie die Fortschritte, die durch die Metagenom-Sequenzierungsdienste von BMKGene mit Illumina ermöglicht werden, anhand einer kuratierten Sammlung von Veröffentlichungen.
Hai, Q. et al. (2023) „Metagenomische und metabolomische Analyse von Veränderungen im Darminhalt von Regenbogenforellen (Oncorhynchus mykiss), die mit dem infektiösen hämatopoetischen Nekrosevirus infiziert sind, bei verschiedenen Kulturwassertemperaturen“,Grenzen in der Mikrobiologie, 14, S. 1275649. doi: 10.3389/FMICB.2023.1275649.
Mao, C. et al. (2023) „Mikrobielle Gemeinschaften, Resistenzgene und Resistenzrisiken in städtischen Seen unterschiedlicher trophischer Zustände: Interne Verbindungen und externe Einflüsse“,Journal of Hazardous Materials Advances, 9, S. 100233. doi: 10.1016/J.HAZADV.2023.100233.
Su, M. et al. (2022) „Metagenomische Analyse enthüllte Unterschiede in der Zusammensetzung und Funktion zwischen flüssigkeitsassoziierten und feststoffassoziierten Mikroorganismen im Schafpansen“,Grenzen in der Mikrobiologie, 13, S. 851567. doi: 10.3389/FMICB.2022.851567.
Yin, J. et al. (2023) „Die von fettleibigen Ningxiang-Schweinen stammende Mikrobiota verändert den Carnitinstoffwechsel, um die Ablagerung von Muskelfettsäuren bei mageren DLY-Schweinen zu fördern“,Die Innovation, 4(5), S. 100486. doi: 10.1016/J.XINN.2023.100486.
Zhao, X. et al. (2023) „Metagenomische Einblicke in die potenziellen Risiken repräsentativer biologischer/nicht abbaubarer Plastik- und Nichtplastikabfälle im Ober- und Unterlauf der Haihe-Mündung, China“,Wissenschaft der gesamten Umwelt, 887, S. 164026. doi: 10.1016/J.SCITOTENV.2023.164026.