Sekwencjonowanie metagenomiczne -NGS
Metagenom to zbiór całkowitego materiału genetycznego mieszanej społeczności organizmów, na przykład metagenomów środowiskowych i ludzkich. Zawiera genomy zarówno mikroorganizmów, które można hodować, jak i tych, których nie można hodować. Sekwencjonowanie metagenomiczne metodą shotgun za pomocą NGS umożliwia badanie tych skomplikowanych krajobrazów genomowych osadzonych w próbkach środowiskowych, zapewniając coś więcej niż tylko profilowanie taksonomiczne, dając również szczegółowy wgląd w różnorodność gatunków, dynamikę liczebności i złożone struktury populacji. Oprócz badań taksonomicznych metagenomika typu shotgun oferuje również perspektywę genomiki funkcjonalnej, umożliwiając badanie zakodowanych genów i ich domniemanej roli w procesach ekologicznych. Wreszcie ustanowienie sieci korelacji między elementami genetycznymi a czynnikami środowiskowymi przyczynia się do całościowego zrozumienia skomplikowanych wzajemnych zależności między zbiorowiskami drobnoustrojów a ich pochodzeniem ekologicznym. Podsumowując, sekwencjonowanie metagenomiczne stanowi kluczowy instrument umożliwiający rozwikłanie zawiłości genomicznych różnorodnych społeczności drobnoustrojów, rzucając światło na wieloaspektowe relacje między genetyką i ekologią w tych złożonych ekosystemach.
Platformy: Illumina NovaSeq i DNBSEQ-T7
Zalety serwisu
●Metoda profilowania społeczności drobnoustrojów bez izolacji i hodowli: Umożliwienie sekwencjonowania materiału genetycznego z organizmów nienadających się do uprawy.
●Wysoka rozdzielczość: Wykrywa gatunki o niskiej liczebności w próbkach środowiskowych.
●Kompleksowa analiza bioinformatyczna:Koncentruje się nie tylko na różnorodności taksonomicznej, ale także na różnorodności funkcjonalnej zbiorowiska.
●Bogate doświadczenie:Dzięki doświadczeniu w pomyślnym zamknięciu wielu projektów metagenomicznych w różnych dziedzinach badawczych i przetwarzaniu ponad 200 000 próbek nasz zespół wnosi do każdego projektu bogate doświadczenie.
Specyfikacje usług
| Platforma sekwencjonowania | Strategia sekwencjonowania | Zalecane dane | Kontrola jakości |
| Illumina NovaSeq lub DNBSEQ-T7 | PE150 | 6-20 Gb | Q30≥85% |
Wymagania serwisowe
| Stężenie (ng/µL) | Całkowita kwota (ng) | Objętość (µL) |
| ≥1 | ≥30 | ≥20 |
● Gleba/szlam: 2-3g
● Treść jelitowa-zwierzęca: 0,5-2g
● Treść jelitowa-owada: 0,1-0,25g
● Powierzchnia rośliny (wzbogacony osad): 0,5-1g
● Osad wzbogacony bulionem fermentacyjnym): 0,2-0,5g
● Odchody (duże zwierzęta): 0,5-2g
● Odchody (myszy): 3-5 ziaren
● Płyn do płukania pęcherzyków płucnych: bibuła filtracyjna
● Wymaz z pochwy: 5-6 wymazów
● Wymaz ze skóry/narządów płciowych/śliny/tkanek miękkich jamy ustnej/wymaz z gardła/wymaz z odbytu: 2-3 wymazy
● Mikroorganizm powierzchniowy: 5-6 wymazów
● Zbiornik wodny/powietrze/biofilm: bibuła filtracyjna
● Endofity: 2-3g
● Płytka nazębna: 0,5-1g
Przebieg prac serwisowych
Dostawa próbek
Budowa biblioteki
Sekwencjonowanie
Analiza danych
Usługi posprzedażowe
Zawiera następującą analizę:
● Kontrola jakości danych sekwencjonowania
● Składanie metagenomu i przewidywanie genów
● Adnotacja dotycząca genu
● Taksonomiczna analiza różnorodności alfa
● Analiza funkcjonalna zbiorowiska: funkcja biologiczna, metaboliczna, antybiotykooporność
● Analiza różnorodności funkcjonalnej i taksonomicznej:
Analiza różnorodności beta
Analiza międzygrupowa
Analiza korelacji: pomiędzy czynnikami środowiskowymi a składem i różnorodnością OUT
Analiza funkcjonalna: Oporność na antybiotyki CARD
Analiza różnicowa szlaków metabolicznych KEGG: mapa cieplna znaczących szlaków
Różnorodność alfa rozkładu taksonomicznego: indeks ACE
Różnorodność beta rozkładu taksonomicznego: PCoA
Zapoznaj się z postępami, jakie umożliwiają usługi sekwencjonowania metagenomu BMKGene w firmie Illumina, korzystając z wyselekcjonowanej kolekcji publikacji.
Hai, Q. i in. (2023) „Analiza metagenomiczna i metabolomiczna zmian zawartości jelit pstrąga tęczowego (Oncorhynchus mykiss) zakażonego wirusem zakaźnej martwicy układu krwiotwórczego w różnych temperaturach wody hodowlanej”,Granice w mikrobiologii, 14, s. 1275649. doi: 10.3389/FMICB.2023.1275649.
Mao, C. i in. (2023) „Społeczności drobnoustrojów, geny oporności i ryzyko związane z opornością w jeziorach miejskich o różnych stanach troficznych: powiązania wewnętrzne i wpływy zewnętrzne”,Journal of Hazardous Materials Advances, 9, s. 100233. doi: 10.1016/J.HAZADV.2023.100233.
Su, M. i in. (2022) „Analiza metagenomiczna ujawniła różnice w składzie i funkcji między mikroorganizmami żwacza owiec związanymi z cieczą i ciałami stałymi”,Granice w mikrobiologii, 13, s. 851567. doi: 10.3389/FMICB.2022.851567.
Yin, J. i in. (2023) „Otyła mikroflora pochodząca od świń Ningxiang zmienia metabolizm karnityny, aby promować odkładanie się kwasów tłuszczowych w mięśniach u chudych świń DLY”,Innowacja, 4 ust. 5, s. 1. 100486. doi: 10.1016/J.XINN.2023.100486.
Zhao, X. i in. (2023) „Metagenomiczne spostrzeżenia na temat potencjalnych zagrożeń związanych z reprezentatywnymi bio/niedegradowalnymi odpadami z tworzyw sztucznych i nieplastikami w górnym i dolnym biegu ujścia rzeki Haihe w Chinach”,Nauka o środowisku całkowitym, 887, s. 164026. doi: 10.1016/J.SCITOTENV.2023.164026.
