illumina

UMI分类 UMI 有单端UMI(例如swift)也有双端UMI(例如Illumina TSO500) UMI 也可以分为固定种类的UMI(例如Illumina TSO500)固定种类是120，双端就是120*120，还有就是随机碱基的UMI，例如swift与IDT（双端随机3碱基长度种类就是64*64） UMI 添加种类一种是将UMI添加到测序文库的index位置（swift），一种是将UMI添加到测序文库的reads前端（IDT） UMI预处理 是指将测序过程中的UMI序列以标签的形式添加到SAM或BAM文件中 实现方法一： Illumina下机数据直接从BCL导出到SAM格式，这种情况在实际情况很少遇到不在详细描述 实现方法二： 以swift试剂提供的单端UMI来讲，由于UMI是位于index的位置而不是在测序读长上，因此在数据拆分时需要将index按照常规fastq的形式输出 从BCL2fastq数据拆分的时候，需要修改RunInfo.xml和RunParameter.xml这两个文件 RunInfo.xml： <Read Number="2" NumCycles="8" IsIndexedRead="Y" /> <Read Number="3" NumCycles="8" IsIndexedRead="Y" /> 一般是拆分数据按照单端进行拆分

买个什么样的测序仪? 已有 2610 次阅读 2019-7-16 14:26 | 个人分类: 生物科技 | 系统分类: 观点评述 | DNA , 测序仪 , 分子检测 近些年来，人类全基因组测序或全外显子组测序在临床上的应用越来越多，基因测序的价格越来越低，基因测序仪的也越来越便宜。许多大的医院也在开始考虑购买测序仪，建立自己的基因测序系统，用于各种相关疾病的基因检测和分子诊断。 有自己的测序仪当然是好事。但是，考虑到仪器价格昂贵，不容易操作，数据分析专业性极强等因素，因此，在花费数百万和数千万资金之前，还是要慎重考虑一下。因为，请专业测序公司来做的费用越来越低。 本文对市售的不同DNA测序仪的特性，有什么优点？缺点是什么？在什么情况和条件下，应该购买什么样的测序仪？做一简短回顾。 illumina HiSeq X Ten HiSeq X Ten实际上是十台HiSeq X组成。每个HiSeq X仪器可以运行两个流动槽，每个流动槽有8个泳道。每个泳道将产生380-450百万个150PE读数（paired-end 150bp）。预计将在计算系统上额外支付数百万元来处理数据流。保持流动槽有序运行不太容易，有时可能导致高达30％的“光学信号重叠，optical duplicates”（实际原因是从一个孔溢出到相邻的孔）。你可以达到每3天测定160个基因组。目前

2019年主流测序仪参数对比 已有 774 次阅读 2019-6-3 13:11 | 个人分类: biology | 系统分类: 科研笔记 大浪淘沙，好多基因测序仪厂家已经被历史的车轮甩在了滚滚红尘里，还余下几家大的公司屹立在市场上，有的正在垄断市场（Illumina），有的是正在急速掘起的翘楚(Oxford Nanopore, Pacbio)，还有的是国产的希望(华大智造)。今天，让我们来再看一下它们主流机器的参数，来对比下机器的性能。 华大智造 在“川建国”同志的大棒下，贸易摩擦日益严重的今天，有必要支持一下国产测序仪，虽然不确定里面进口原器件占多少比例，至少它在今天还能为我们所用。听闻和Illumina已经开始诉讼大战，不知这一场该如何收场。虽然华大没有长读长的测序技术平台，不过我看到，其开发的和10X Genomics 超长Linked-Reads相媲美的技术（stLFR，）可以曲线实现读长的增长，虽然依然存在GC偏好性问题。在基因测序仪的认证方面，华大走在了前面，医院的应用正在增长，期待未来华大给我们更多的惊喜。 下面来看下华大的测序仪的性能信息： 来源，华大智造官网（ https://www.mgitech.cn/product/sequencer.html ） Illumina & PacBio Illumina已经收购了PacBio，成为兼有长短读长的公司

PacBio三代测序最大的死穴是：通量不足。 如果通量不是限制因素 ，那么 PacBio是目前最准确的测序方式 ：错误率可以无限接近罕见突变的发生率（即无法分辨是测序错误还是罕见突变）。 因为三代的错误是完全随机发生的，可以靠 覆盖度 来纠错，而如果系统错误，这是不可纠正的。 一图展现区别： 以下这幅图的数据来源： http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3443046/figure/F2/ 那么为何三代通量不足？ 技术瓶颈 了，这要从三代测序原理说起。 PacBio三代测序基本单位叫做SMRT Cell，它是这样的： 实际有效面积，接近成人的大拇指指甲，在这个面积上，均匀分布着15万个小孔。 测序时，当有一个DNA分子落入一个小孔内（0或多个DNA分子，则为无效孔），该小孔能生成有效数据（这里有一个有效小孔比率，Loading率，一般是1/3左右，即5W个小孔）。测序时，每合成（延伸）一个DNA残基时，会释放带荧光标记的磷酸残基。那么连续记录这数万个小孔的荧光信号，再通过机器学习算法，即可将 波信号 转化成 碱基序列 ，甚至可以获得 碱基修饰信息 (碱基修饰会改变波的动力学特征)。这个过程里，对聚合酶有特殊要求： 1. 速度慢 2.延伸性好 3.准确性高。 那么三代技术瓶颈，到底在哪里？ 简单讲，SMRT Cell的