⑴ 基因组测序
问题一：全基因组测序的技术路线 提取基因组DNA，然后随机打断，电泳回收所需长度的DNA片段（0.2~5Kb），加上接头, 进行基因簇cluster制备或电子扩增E-PCR，最后利用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。
问题二：个人全基因组重测序需花费多少钱? 人类基因组大小3G， 重测序一般需要测定至少20x以上的数据（数据乘数高的话对于信息分析是有海的），也就是说一般需要测定60G的数据，如果1G按照5000元算的话，需要30万元。
不过要看你的目的，现在illumina推出的my-seq测1个人的好像只需要几万。
问题三：什么是基因组测序技术 自1998年美国塞莱拉遗传公司组建以来，人类基因组研究开始由两部分科学家同时展开，分别是由公共经费支持的人类基因组工程和美国塞莱拉遗传公司。在研究过程中，他们也分别采用了两种不同的测序和分析的方法。塞莱拉公司的核心分析方法被称为霰弹法，人类基因组工程则采用了克隆法。
所谓霰弹法，其实是一种高度计算机化的方法，它先把基因组随机分成已知长度（2000个碱基对、1万个碱基对、5万个碱基对）的片段，然后用数学算法将这些片段组装成毗邻的大段并确定它们在基因组上的正确位置。
塞莱拉公司的科学家先用霰弹法测序DNA，并将整个基因组覆盖8次，然后用两个数学公式将人类基因组序列多次组装起来，确定出基因中的转录单元，预测出60%的已识别基因的分子功能。最后研究人员将人类基因组信息与此前已完成的果蝇和线虫的基因组序列进行比较，从而找出了三者共有的核心功能。
而人类基因组工程采用的克隆法则通过先复制更大段的人类基因序列，然后将它们绘制到基因组的适当区域进行研究。这种方法需要研究人员在早期把较多的时间和精力放到克隆和绘制草图上。
两个研究组将所得数据进行对比，经人类基因组工程的科学家、《科学》和《自然》杂志高级指导编辑评估，表明塞莱拉公司的基因组分析与人类基因组工程的分析结果虽然存在一些差异，但大部分地方都有极高的吻合度。
塞莱拉公司测定的序列覆盖了95%以上的人类基因组，其中约85%的人类基因组存在于按照正确顺序排列、至少包含50万个碱基对的片段中。这一序列为人类至少拥有2.6383万个控制合成蛋白质的基因提供了有力的证据，也为另外1.2731万个假设基因的存在提供了较弱的证据
问题四：RNA测序与整个基因组测序相比有什么优势? RNA测序也就是所谓的RNA-seq，通常指的是转录组测序，只测细胞中的转录本。只有基因组中被转录出来的那部分能测到。通常用于寻找差异表达基因以及发现新基因。而基因组测序是整个基因组都测，不管转录不转录，通常用于基因组组装，重测序进行基因分型等。
这是根本不同的两个东西，一个是测转录组，一个是测基因组，它们的不同就是转录组和基因组的不同。至于优势，根据自己的目的来判断吧。
欢迎追问。
问题五：个人基因组测序有哪些意义 理论上说，知道了序列，就可以确定这个人的基因，从而能够知道这个人的表型特征，或者对那些病是易感的，以后有可能得什么病，以及对将来对孩子的遗传等等…
但目前来说，个人的全基因组还没有什么用，因为现在我们对基因组中序列的信息了解的还太少，如SNP相关疾病，多基因遗传病等。在科研上全基因组测序，可以为我们提供数据库，以便分析相关的特征。
随着代号为AK1的韩国人的测序成功,目前世界上只有5个人进行了，全基因组测序，另外四个是：一名非洲优鲁巴人、基因研究的先驱詹姆斯・沃森、克里格・文特和一名代号为YH的中国人。
问题六：基因组测序的测序深度一般是多少 基因组测序的测序深度一般是10X。
测序深度是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。
基因测序是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理，如癌症或白血病，运动天赋，酒量等。
⑵ 全基因组测序需要多少时间 xten
基于第二代高通量测序技术，对于有参考序列的物种，针对不同的真菌菌株，可通过全基因组重测序的方法获得全基因组范围内完整的变异信息，讨论群体的遗传结构、影响群体遗传平衡的因素以及物种形成的机制，定位重要性状位点，为后续分子育种打下坚实基础。同时，通过全基因组大样本重测序对真菌重要菌株进行全基因组的基因型鉴定，并与关注的表型数据进行全基因组关联分析（GWAS），找出与关注表型相关的SNP位点，定位性状相关基因。随着测序成本降低和拥有参考基因组序列的物种增多，基因组重测序也成为育种研究中迅速有效的方法之一，在全基因组水平扫描并检测出与重要性状相关的变异位点，具有重大的科研价值和产业价值。近日，NatureGenetics发表的一篇文章就充分利用了微生物基因组测序与以全基因组重测序为基础的全基因组关联分析结合的方法，揭示了裂殖酵母遗传与表型多样性之间的联系。研究者选取裂殖酵母Schizosaccharomycespombe作为研究对象，在全球20个国家范围内收集了时间跨度为100年的161个野生株系的S.Pombe，进行了全基因组测序，推测裂殖酵母在公元前340年开始广泛大量出现，祖先种到达美洲的时间为公园1623年。后续研究者又选取223个菌种进行全基因组关联分析，发现至少89个性状表现出一个关联。每个性状最显着的检测到的变异可以解释平均22%的表型差异，且indel的影响比SNP更大。
⑶ illumina全基因组测序 需要多长时间
基因组测序的测序深度一般是10X。
测序深度是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。
基因测序是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理，如癌症或白血病，运动天赋，酒量等。
⑷ 现在用测序仪,使用下一代测序技术,测一个人的基因组要花多少时间
一个30倍测序深度的人类全基因组数据FASTQ文件大约是200GB，单台高端服务器上对该数据进行计算分析需要20小时以上。随着精准医学及基因检测技术的普及，一个三甲医院一天可能产生的样本数量可能达到上百个；这些测序数据的分析计算不仅耗时长达数日，并且数据传输的本身，不管是线上还是线下，都存在着安全隐患并在传输过程中浪费了数天时间。
⑸ 全基因组测序需要多长时间
真正全基因测序的信息数据了是很大的，检测时间相对而言也会久一点。
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