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需要对病毒的全基因组进行测序的应用场景：在探普生物长时间运行过程中，我们接触到的对病毒的全基因组进行测序项目有比较丰富的应用场景。先，从事基因进化/疫苗/药品/抗体研制方向的研究的研究者一定会用到测序。这种场景一般是用密集的sanger测序监测某几个关键基因，搭载一定频率的全基因组测序。这样的组合省时省力省经费，同时能达到研究目的。此外，有的单位需要对传染病的病原进行流行病学监测和研究，如疾控/疫控中心、医院的传染病科室以及一些高校和研究所的相应课题组，可能需要对病毒的全基因组进行测序以后，结合其他上下游的研究数据，达到研究或者监测疫病的目的。

探普生物接触到的病毒全基因组测序项目有比较丰富的应用场景。河南深度测序突变分析上哪找

未培养病毒基因组的信息标准：①关于未培养病毒基因组标准的信息是在基因组标准框架内制定的，包括病毒起源、基因组质量、基因组注释、分类信息、生物地理分布和宿主预测；②UViGs有助于提高我们对病毒进化历史和病毒-宿主之间相互作用的理解；③病毒基因组组成和内容、复制策略和宿主的异常多样性意味着UViGs的完整性、质量、分类学和生态学需要通过病毒特异性指标来评估；④分析不同大小和不同样品类型的UViGs对于探索病毒基因组序列空白是有价值的。

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病毒全基因组测序具有的特点：1.不预设目标检出物，样本的所有病原信息一网打尽；2.无需培养和特异性扩增，对采集临床样本直接检测；3.独有的一定定量技术，实现病原定量分析，使病原诊断更准确；4.与临床各领域有名专家共同打造呼吸道系统、神经内科系统和血流系统传染病原数据库，更加贴合需求；5.采用高通量测序仪，全流程质控，结果稳定可靠；6.整体检出率阳性率较传统方法提升25~30%：肺泡灌洗液检出率60~80%，脑脊液检出率40~60%，血液检出率40~60%；7.专业化服务：临床微生物专家出具报告，专业医学团队报告解读。针对疑难报告，由专家进行深度解析；8.完善的售后服务：基于PCR技术和抗原抗体技术的售后验证平台，致力于解决临床的每一个疑问。

病毒全基因组测序定中利用病毒传播过程中核酸序列上特定位置的变化来进行分型，着重于区分不同型别病毒的来源，是我国调整防控策略的重要依据之一。传统的病原微生物检测手段包括形态学检测、培养分离、生化检测和免疫学检测。这些方法检测周期长、灵敏度低，对操作人员的技术水平要求比较高等因素；荧光定量PCR技术和等温扩增技术等分子生物学的检测方法部分解决了上述问题，简单快速，通过对核酸特异性序列的检测，可在短时间内快速判断病原体的种类，但是这些方法无法进行混合传染鉴定和病毒溯源，随着基因组学技术的发展，高通量测序技术已经能够做到不依赖于传统的微生物培养，可直接对临床样本中的核酸进行高通量测序，然后与数据库进行比对，实现传染性疾病的溯源、检测、分型和耐药评估等多个方面，受到越来越多临床和科研工作者的关注。对病毒全基因组进行测序,是利用生物信息分析手段，得到病毒的全基因组序列。

全基因组测序要注意的事项：全基因组测序是对未知基因组序列的物种进行个体的基因组测序。技术路线：提取基因组DNA，然后随机打断，电泳回收所需长度的DNA的片段（0.2~5Kb），加上接头,进行DNA簇（Cluster）制备，后利用Paired-End（Solexa）或者Mate-Pair（SOLiD）的方法对插入片段进行测序。然后对测得的序列组装成Contig，通过Paired-End的距离可进一步组装成Scaffold，进而可组装成染色体等。组装效果与测序深度与覆盖度、测序质量等有关。常用的组装有：SOAPdenovo、Trimity、Abyss等。测序深度（Sequencingdepth）是指测序得到的碱基总量（bp）与基因组大小的比值，它是评价测序量的指标之一。测序深度与基因组覆盖度之间是一个正相关的关系，测序带来的错误率或假阳性结果会随着测序深度的提升而下降。测序的个体，如果采用的是双末端或Mate-Pair方案，当测序深度在50X~100X以上时，基因组覆盖度和测序错误率控制均得以保证，后续序列组装成染色体才能变得更容易与准确。

对病毒全基因组进行测序，是利用生物信息分析手段,得到病毒的全基因组序列。河南深度测序突变分析上哪找

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病毒全基因组测序定：探普生物对病毒的全基因组进行测序的实验基于二代测序技术。样本经过核酸纯化-文库构建-生物信息学分析这3大基本流程后转换成了序列数据。先，在核酸纯化环节，探普提供专门针对性的核酸纯化样本指南，以提高目的物种的核酸纯度和得率，与此同时探普生物也提供核酸纯化服务。第二，文库构建环节，样本的核酸具备浓度低，总量少的特点。探普生物专门针对这一点开发了超微量核酸文库构建，可以将0.01ng/μl甚至更低浓度的核酸构建成测序文库。第三，生物信息学分析环节。生存环境和状态决定了对病毒的全基因组进行测序的下机数据一般都伴随大量的宿主和其他微生物的数据。探普生物基于该特点，优化了自有数据库，搭载了专门用的的生物信息学分析流程，可处理复杂背景下的目标物种序列。

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