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高通量测序的发展前景

浏览次数:4365发布日期:2009-12-11
一、高通量测序的应用
高通量测序可以帮助研究者跨过文库构建这一实验步骤,避免了亚克隆过程中引入的偏差。依靠后期强大的生物信息学分析能力,对照一个参比基因组(reference genome)高通量测序技术可以非常轻松完成基因组重测序(re-sequence),2007年van Orsouw等人结合改进的AFLP 技术和454 测序技术对玉米基因组进行了重测序,该重测序实验发现的超过75%的SNP位点能够用SNPWave技术验证,提供了一条对复杂基因组特别是含有高度重复序列的植物基因组进行多态性分析的技术路线。2008年Hillier对线虫CB4858 品系进行Solexa重测序,寻找线虫基因组中的SNP位点和单位点的缺失或扩增。但是也应该看到,由于高通量测序读取长度的限制,使其在对未知基因组进行从头测序(novo sequencing)的应用受到限制,这部分工作仍然需要传统测序(读取长度达到850 碱基)的协助。但是这并不影响高通量测序技术在全基因组mRNA表达谱,microRNA表达谱,ChIP-chip以及DNA甲基化等方面的应用。
2008年Mortazavi等人对小鼠的大脑、肝脏和骨骼肌进行了RNA 深度测序,这项工作展示了深度测序在转录组研究上的两大进展,表达计数和序列分析。对测得的每条序列进行计数获得每个特定转录本的表达量,是一种数码化的表达谱检测,能检测到丰度非常低的转录本。分析测得的序列,有大于90%的数据显示落在已知的外显子中,而那些在已知序列之外的信息通过数据分析展示的是从未被报道过的RNA剪切形式,3’端非翻译区,变动的启动子区域以及潜在的小RNA 前体,发现至少有3500个基因拥有不止一种剪切形式。而这些信息无论使用芯片技术还是SAGE文库测序都是无法被发现的。
高通量测序另一个被广泛应用的领域是小分子RNA或非编码RNA(ncRNA)研究。测序方法能轻易的解决芯片技术在检测小分子时遇到的技术难题(短序列,高度同源),而且小分子RNA的短序列正好配合了高通量测序的长度,使得数据“不浪费”,同时测序方法还能在实验中发现新的小分子RNA。在衣藻、斑马鱼、果蝇、线虫、人和黑猩猩中都已经成功地找到了新的小分子RNA。在线虫中获得了40 万个序列,通过分析发现了18个新的小RNA分子和一类全新的小分子RNA。
在DNA—蛋白质相互作用的研究上,染色质免疫沉淀—深度测序(ChIP-seq)实验也展示了其非常大的潜力。染色质免疫沉淀以后的DNA 直接进行测序,对比ref seq可以直接获得蛋白与DNA结合的位点信息,相比ChIP-chip,ChIP-seq可以检测更小的结合区段、未知的结合位点、结合位点内的突变情况和蛋白亲合力较低的区段。
二、高通量测序的前景
目前,大多分析家都无法相信新一代测序技术能*取代目前的芯片测序技术。不过,有些分析家也的确认为芯片测序技术正面临着挑战,他们认为到了2012年新一代的测序技术将会带来高达2。15亿美元的产值。
2006年,整个芯片测序市场大概价值8亿美元,其中65%的*都是有关基因表达谱分析产品的,剩下35%的*则由基因型分析芯片占据。不过美国哈佛大学(Harvard University)遗传学教授George Church认为,这部分市场也会受到新一代测序技术的冲击。重测序芯片(resequencing arrays)、单核苷酸多态性分析芯片以及基因拷贝数目变异分析芯(copy number variant array)市场也会受到影响。也有分析家不赞同这个观点,他们认为即使新一代测序技术很便宜,还是有不少人会选择传统的测序仪的。
新一代测序技术相对传统芯片测序技术的优势,zui终还得依靠广告和市场营销手段的推广才能获得大众的认可。去年夏天,由Frost & Sullivan公司对学术科研机构和私人研究团体进行的一项调查研究结果表明,在实际应用领域,例如进行表达谱分析时,人们还是倾向于选择传统的芯片产品,而并非青睐新一代的测序产品。
新一代测序仪推广困难可能由其价格昂贵导致。平均采购一台新一代测序仪大约要花费50万美元,除非该实验室测序的工作量非常大,否则是不会考虑购买的。即使像Polonator这样的新一代测序仪也需要花费15万美元左右,这笔费用对于一个小实验室来说是无法承受的。这时,只需要150美元一块的芯片就非常有竞争力了。以基因芯片产品享誉业界的美国Affymetrix公司市场部副总裁Jay Kaufman认为,新一代测序技术对于芯片市场来说的确会带来一定的冲击,不过要*取代表达谱分析芯片还需要一定的时间。
但是,基因芯片也有其自身的缺点,就在于它是一个“封闭系统”,它只能检测人们已知序列的特征(或有限的变异)。而高通量测序的强项,就在于它是一个“开放系统”, 它的发现能力和寻找新的信息的能力,从本质上高于芯片技术。研究者可以充分享受这两个平台的比较优势,在获取新信息的基础上,利用芯片的强项, 即对已知信息的高通量、低成本(相对)的检测能力, 对大量样品进行快速检测,短时间内获得有大量有效的数据。
作为两个高通量的基因组学研究技术,在应用的某些方面存在重叠和竞争,但是在更多方面是优势互补,两种方法联合使用,将解决以前的单种技术难以解决的问题。
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