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第一部分

1 微生物组测序及实验设计

2 微生物组数据标准和数据质量控制

3 微生物组数据管理平台等

第二部分

一. 微生物组学研究趋势与方法

1 单菌不同水平(如DNA、RNA、蛋白等)的研究趋势和方法

2 如何利用这些组学研究的内容

二. 序列组装和功能分析---DNA水平

1 如何利用和比较illumina和454数据在序列组装上的优缺点。

2 如何利用Sanger测序的结果进行PCR补洞

3 基于组装好的序列进行组分(基因、功能元件、非编码RNA等)和功能分析

4 微生物分析内容和方法

5 讨论如何联合DNA和RNA分析结果形成真正的trans研究

三. 微生物基因组

1 微生物基因组学的发展历史和前沿科学问题

2 微生物群落和宏(元)基因组学

2.1 微生物群落的动态平衡

2.2 人体微生物群落特征

2.3 微生物群落和疾病

3 病原菌泛基因组学和进化研究

3.1 微生物基因组的特征

3.2 基因相互作用网络的结构

3.3 生态环境与种群基因组进化

4 病原菌转录组和单细胞研究

4.1 单细胞研究的必要性和需要注意的问题

4.2 病原菌在压力条件下,单细胞的基因表达和调控

5 从微生物基因组学的角度理解病原菌致病性

5.1 致病菌的基因组特征和进化

5.2 微生物群落对致病菌的控制作用

5.3 环境因素诱导基因表达对致病性的影响

第三部分 高通量时代的宏基因组学研究

一. 应用于宏基因组学研究的 NGS 平台

1 Roche/454 GS FLX Titanium

2 HiSeq 2000

3 PacBio RSII

二. 实验流程

1 实验设计

1.1 Amplicon-based: 细菌 16S rRNA,古菌 16S rRNA,真菌 ITS, 真菌 18S

1.2 Whole meta-genome or whole meta-transcriptome

2 建议测序量

3 样本采集流程,水体、粪便、肠道内容物、土壤、物体表面、口腔

三. 生物信息学分析结果解析

1 测序结果评估,数据统计、OUT 聚类、稀释性曲线(Rarefaction curve),指数分析(Alpha-diversity)、OUT 分类学分析(Taxonomy)

2 群落结构及丰度分析:Shannon index 曲线、Rank_abundance 曲线、样本群落组成 分析、样品 OUT 分布 Venn 图、Heatmap 图、PCR 主成分分析

3 分类学和进行关系分析:系统发生进化树、UniFraction PCoA、UnifracTree、NMDS、 RDA/CCA

四. 生物信息学数据分析工具

1 序列质量控制(quality control): fastqc

2 序列组装(Metagenomic assembly tool): MetaVelvet; Meta-IDBA; Genovo; Bambus 2

3 Short read alignment and mapping to reference genome: Bowtie; BWA; SOAP3; mrsFAST

4 多样性分析(Microbial diversity analysis): MLST; Axiome; PHACGS

5 功能注释(Functional annotation): RAMMCAP

6 基因注释( Gene annotation/gene calling ) : FragGeneScan; MetaGeneMark; MetaGeneAnnotator

7 聚类(Binning): TETRA; MetaCluster; Phymm

8 一站式服务器(Automated platforms/servers for comparative and functional analysis): MG-RAST; MEGAN 4; CAMERA; GALAXY

五. 宏基因组勘探(Prospecting metagenomes):

1 Substrate induced gene expression (SIGEX)

2 Metabolite regulated expression (METREX)

3 Product induced gene expression (PIGEX)

六. 案例分析,大型宏基因组项目

1 Human microbiome

2 Earth Microbiome


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