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1 测序技术进展1

1.1 绪论1

1.2 测序技术发展历程2

1.2.1 发展中的DNA测序技术2

1.2.2 经典的DNA测序方法2

1.3 Sanger测序技术的原理和流程3

1.3.1 Sanger测序技术的原理3

1.3.2 Sanger测序技术流程4

1.3.3 影响DNA测序的因素4

1.4 测序常见问题及分析8

1.4.1 PCR产物测序套峰8

1.4.2 测序没有信号10

1.4.3 测序反应提前终止11

1.5 Sanger法测序的应用领域12

1.5.1 DNA测序12

1.5.2 功能强大的片段分析12

1.5.3 SNP研究12

1.6 第二代测序技术12

1.6.1 第二代测序技术的特点13

1.6.2 第二代测序技术原理14

1.6.3 第二代测序技术的应用16

1.6.4 第二代测序技术比较18

1.6.5 第二代测序技术存在的问题20

1.6.6 第二代测序技术发展及展望21

1.7 第三代测序技术22

1.7.1 Heliscope单分子测序22

1.7.2 单分子实时测序技术23

1.7.3 纳米孔单分子技术25

1.7.4 第三代单分子测序技术的应用26

2 高通量测序实验技术31

2.1 de novo测序实验31

2.1.1 de novo测序介绍31

2.1.2 实验设计31

2.1.3 基因组DNA的提取32

2.1.4 文库构建33

2.2 重测序实验35

2.2.1 重测序介绍35

2.2.2 重测序常用实验方法35

2.2.3 实验设计38

2.2.4 文库构建38

2.2.5 重测序技术的应用40

2.3 转录组测序实验40

2.3.1 转录组与转录组学介绍40

2.3.2 实验设计40

2.3.3 文库构建41

2.3.4 验证实验42

2.4 宏基因组测序实验44

2.4.1 宏基因组学背景介绍44

2.4.2 方案设计44

2.4.3 常见环境微生物样本制备及DNA提取方法46

2.4.4 文库构建48

2.4.5 宏基因技术的应用49

2.5 microRNA测序实验50

2.5.1 microRNA介绍50

2.5.2 实验设计51

2.5.3 文库构建51

2.5.4 体外实验功能验证53

2.5.5 体内实验验证53

2.6 lncRNA测序实验54

2.6.1 lncRNA介绍54

2.6.2 lncRNA实验设计54

2.6.3 rRNA去除55

2.6.4 文库构建56

2.6.5 lncRNA PCR（多基因或单基因验证）57

2.6.6 lncRNA的荧光原位杂交（FISH）57

2.7 目标区域测序实验57

2.7.1 目标区域测序简介57

2.7.2 目标区域测序捕获平台58

2.7.3 目标区域测序的实验流程58

2.8 表达谱测序实验60

2.8.1 表达谱测序技术介绍60

2.8.2 实验设计61

2.8.3 RNA提取和质量检测62

2.8.4 Tag标签制备及测序63

2.8.5 DGE差异表达基因的验证63

2.8.6 表达谱测序的主要用途63

2.8.7 目标基因cDNA全长克隆64

2.8.8 荧光定量（RT-PCR）66

2.9 甲基化测序实验67

2.9.1 DNA甲基化简介67

2.9.2 实验设计68

2.9.3 甲基化DNA免疫共沉淀测序（MeDIP-Seq）68

2.9.4 测序文库构建69

2.9.5 甲基化验证实验70

3 生物信息分析环境构建74

3.1 高性能计算环境概述74

3.1.1 高性能计算的发展74

3.1.2 高性能集群综合解决方案76

3.2 生物信息分析环境搭建91

3.2.1 硬件配置92

3.2.2 系统安装93

3.2.3 系统配置93

3.2.4 生物软件安装93

3.2.5 生物数据库安装93

3.2.6 流程搭建93

3.3 生物信息云平台构建及应用94

3.3.1 云计算平台概述94

3.3.2 生物信息云计算平台发展沿革96

3.3.3 生物信息云平台构建99

3.3.4 生物信息云平台应用103

3.3.5 生物信息云计算平台产品案例105

3.3.6 生物信息云计算平台产业发展108

3.4 生物信息分析常用资源111

3.4.1 NCBI与核酸相关数据库111

3.4.2 蛋白质相关数据库123

3.4.3 Gene Ontology数据库130

3.4.4 KEGG数据库137

3.4.5 生物学数据库搭建158

3.5 生物信息分析常用的软件159

3.5.1 生物数据查看与编辑软件159

3.5.2 基于Linux服务器与高性能平台分析软件163

3.5.3 高通量测序数据质控软件166

3.5.4 序列比对软件168

3.5.5 基因组数据拼接软件173

3.5.6 变异检测与注释软件176

3.5.7 转录组分析软件178

3.5.8 R语言180

4 高通量测序数据生物信息分析182

4.1 高通量测序的生物信息学分析概述182

4.1.1 高通量测序数据分析的软硬件条件182

4.1.2 高通量测序数据分析通用流程183

4.2 基因组de novo测序数据分析186

4.2.1 de novo测序概述186

4.2.2 生物信息分析策略187

4.2.3 案例展示188

4.2.4 细菌基因组de novo测序拼接流程详解190

4.3 基因组重测序数据分析193

4.3.1 重测序数据分析概述193

4.3.2 重测序数据分析流程194

4.3.3 重测序数据分析实践203

4.4 转录组测序数据分析213

4.4.1 转录组数据分析概述213

4.4.2 转录组测序数据基本分析214

4.4.3 转录组拼接216

4.4.4 鉴定长非编码RNA218

4.4.5 鉴定环状RNA221

4.4.6 差异表达分析224

4.4.7 蛋白结合分析227

4.4.8 RNA结构分析231

4.4.9 调控网络分析233

4.4.10 转录组数据分析典型案例235

4.4.11 转录组测序数据分析实践237

4.5 宏基因组数据分析244

4.5.1 宏基因组数据分析概述244

4.5.2 宏基因组数据分析策略244

4 5.3 基于16S rDNA/18 S rDNA/ITS靶向测序数据分析流程246

4.5.4 基于靶向测序数据分析典型案例249

4.5.5 宏基因组测序数据分析流程262

4.5.6 宏基因组测序数据分析典型案例264

4.6 miRNA测序数据分析266

4.6.1 数据分析流程267

4.6.2 数据分析典型案例268

4.6.3 miRNA测序数据分析实践271

4.7 外显子组测序数据分析274

4.7.1 外显子测序概述274

4.7.2 外显子组测序数据分析流程274

4.7.3 外显子组测序数据分析典型案例275

4.7.4 外显子组测序在疾病研究中的应用276

4.7.5 目标区域测序276

4.8 DNA甲基化测序数据分析277

4.8.1 DNA甲基化概述277

4.8.2 甲基化DNA免疫共沉淀测序278

4.8.3 甲基化数据分析示例280

4.8.4 全基因组重亚硫酸盐测序（WGBS）282

4.8.5 简化重亚硫酸盐测序283

4.9 染色质免疫共沉淀测序（ChIP-Seq）数据分析288

4.9.1 ChIP-Seq概述288

4.9.2 ChIP-Seq数据分析流程289

4.9.3 Chip-seq数据分析实践290