Information

Programvarupaket för sekvensanalys

Programvarupaket för sekvensanalys



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Jag har använt DNAStar-lasergenen och VectorNTI tidigare för kloning, primerdesign, sekvensanpassningar etc men har inte längre tillgång till dessa. Finns det några jämförbara ersättningssviter eller vilka fristående paket skulle du nu rekommendera?


Jag rekommenderar starkt benchling https://benchling.com

Detta är ett fantastiskt webbaserat verktyg för kloning, primerdesign, multipla sekvensjusteringar och allt annat du är van att göra med de andra verktygen. Det är mycket användarvänligt, och viktigast av allt kan du dela design med dina medarbetare. Dessutom är grafiken väldigt vacker. Jag började nyligen använda det och jag är verkligen imponerad av den tekniska support de erbjuder: du kan chatta med dem och de skulle svara inom några minuter. Dessutom, om det finns en funktion du skulle vilja ha implementerat skulle de definitivt överväga det. Benchling är gratis, öppen källkod och du kanske till och med kan koda upp vissa funktioner själv.


Jag personligen använder oftare Geneious för de flesta av de grundläggande vardagliga manipulationerna (mitt universitet köpte en licens), men jag skulle rekommendera Ugene: det är gratis, öppen källkod, plattformsoberoende och stöder batchning och scenarier.


Jag skulle rekommendera Galaxy. https://usegalaxy.org/ Systemet inkluderar primerdesign, sekvensanpassningar och täcker många vanliga bioinformatiska uppgifter.


För primerdesign kan du använda Gene Designer: https://www.dna20.com/resources/genedesigner

För sekvensjustering kan du använda BLAST (från NCBI, även nedladdningsbart som ett fristående verktyg)

Naturligtvis finns det bättre alternativ som kan vara mer specifika för din situation.


Om det inte är för sent att bidra är CLC workbench också trevligt (http://www.clcbio.com/products/clc-main-workbench/). Jag använder bara gratisversionen (http://www.clcbio.com/products/clc-sequence-viewer/) men den är väldigt användarvänlig när det gäller de funktioner jag har arbetat med.


Geneious är förmodligen det starkaste fristående paketet, men riktiga bionformatiker hanterar sällan GUI-drivna program.


De användarvänliga analys- och hanteringsverktygen i Geneious Prime hjälper till att låsa upp värdet i sekvensdata.

Smärtfri analys med ett intuitivt, användarvänligt gränssnitt

Öka processeffektiviteten och förbättra dataorganisationen

Cross-platform: Mac, Windows, Linux

Omfattande support för tekniska frågor, installation och utbildning

"Jag har funnit att Geneious är ett av de mest intuitiva och kraftfulla sekvensanalysprogrammen som jag har använt under alla mina år inom det molekylärbiologiska området. Tack för att du gjorde mitt liv så mycket enklare."

– Prof. John Payne, University of California

MEME Suite: Motivbaserade sekvensanalysverktyg

Klicka på följande länk för att ladda ner en kommersiell licens för MEME Suite. Fyll bara i och posta den ifyllda/signerade licensen så är du redo!

Teknikbeskrivning

MEME Suite är en integrerad samling verktyg för att upptäcka och karakterisera sekvensmotiv i samlingar av DNA- eller proteinsekvenser.

Flaggskeppsprogrammet i sviten är MEME, som hittar motiv i oriktade samlingar av DNA- och sekvensmotiv. MEME, som ursprungligen beskrevs 1994, har kontinuerligt underhållits och förbättrats under de efterföljande 16 åren och är nu förmodligen det mest använda verktyget för att hitta motiv, med totalt 1676 citeringar i Google Scholar och 800 användare per månad som skickar över 200 frågor per dag till MEME webbtjänst. MEME har använts för att upptäcka nya motiv som kodar för många typer av biologiska signaler, inklusive transkriptionsfaktorbindningsställen, långa/korta interspersed nukleära element (LINES och SINES), proteinfamiljemarkörer och allergena proteinmarkörer, för att nämna några.

Dessutom innehåller MEME Suite verktyg för att söka i sekvensdatabaser med hjälp av enstaka motiv eller grupper av motiv som upptäckts av MEME eller hämtade från kurerade motivdatabaser. Denna typ av motivsökning har många användningsområden inom biologi, inklusive identifiering av transkriptionsfaktorbindningsställen, lokalisering av cis-regulatoriska moduler och förutsägelse av proteinfamiljemedlemmar och deras inbördes förhållanden. Sviten innehåller också ett verktyg, Tomtom, för att jämföra nyupptäckta DNA-motiv med kända databaser för transkriptionsfaktorbindningsställen. Tomtom låter biologen göra förutsägelser om identiteten hos transkriptionsfaktorer som reglerar en uppsättning gener.

MEME Suite levereras med en egen webbserver som ger ett intuitivt, integrerat, grafiskt användargränssnitt. Gränssnittet gör att utdata från ett verktyg kan skickas till ett annat verktyg genom att helt enkelt klicka på en knapp på den webbaserade utdatan. Denna design gör det möjligt för biologen att till exempel använda motiv upptäckta av MEME för att enkelt söka i en sekvensdatabas eller en databas med kända motiv. Programvaran kommer också med omfattande dokumentation och handledning och stöds av ett aktivt utvecklingsteam och användargemenskap.

Ansökningar

MEME 4.x är den senaste versionen av MEME Suite och innehåller många förbättringar och nya funktioner. Resultatet av MEME-programmet har gjorts om för att göra det lättare att tolka resultaten. Till exempel visas motiv som upptäckts av MEME nu som "sekvensLOGOS", vilket gör det mycket lättare att känna igen och förstå motiven. Med ett enda klick kan MEME-motiv skickas för analys av andra program i MEME Suite, som Tomtom och MAST. Utdata från MAST-motivavsökningsalgoritmen har också förbättrats avsevärt i läsbarhet.

Det finns två nya motivavsökningsverktyg—FIMO och AMA—som lägger till nya sätt att skanna sekvensdatabaser för att förutsäga var motiv uppstår. FIMO hittar individuella motivförekomster. AMA uppskattar DNA-bindningsaffiniteten för DNA-bindande motiv (som transkriptionsfaktormotiv). Dessutom utökar MCAST-algoritmen motivskanning till att förutsäga kluster av DNA-bindningsställen, vilket avrundar motivskanningsfunktionerna i MEME Suite.

Programmen för upptäckt av gapade motiv och skanning GLAM2 och GLAM2SCAN har lagts till MEME Suite för att komplettera MEME, MAST och FIMO, som är designade för motiv utan luckor. Den nya MEME Suite innehåller också GOMO-algoritmen, som gör att den biologiska funktionen hos DNA-motiv kan förutsägas. MEME-motiv kan skickas för analys av GOMO med ett enda klick på MEME-utmatningsformuläret.

SpaMo
SpaMo gör slutledning av transkriptionsfaktorkomplex genom att leta efter betydande avstånd mellan bindningsställen. Ingångarna är en uppsättning av många korta sekvenser, ett primärt motiv och en eller flera databaser med sekundära motiv. Den söker efter det starkaste bindningsstället för primärt motiv och söker sedan i området runt det och letar efter det starkaste bindningsstället för sekundärt motiv. De relativa avstånden för det primära och sekundära motivet i alla sekvenser räknas upp och sannolikheten för att de nära avstånden sker av en slump beräknas.

Efter att alla beräkningar är gjorda matar SpaMo ut de icke-redundanta sekundära motiven i signifikansordning, förutsatt att de hade ett fack som passerade signifikansgränsen. Liknande sekundära motiv grupperas tillsammans och listas i signifikansordning på det sekundära motiv de var överflödiga till. Om fackstorleken är en, skapas en justering för vart och ett av de liknande sekundära motiven.

MEME-ChIP
MEME-ChIP utför flera motivanalyssteg på en uppsättning DNA-sekvenser som du tillhandahåller. Det är särskilt lämpligt för att analysera de bundna genomiska regionerna identifierade i ett transkriptionsfaktor (TF) ChIP-seq experiment.

  1. Upptäck nya DNA-bindande motiv.
  2. Analysera dem för likhet med kända bindningsmotiv.
  3. Visualisera arrangemanget av de förutsagda motivplatserna i dina inmatningssekvenser.
  4. Upptäck mycket subtilt berikade kända motiv i dina sekvenser.
  5. Ge en uppskattning av mängden bindning av varje nytt motiv till var och en av dina sekvenser.

MCAST
Sök i en sekvensdatabas efter kluster av kända motiv. MCAST använder en motivbaserad dold Markov-modell, med hjälp av en stjärntopologi och en ny poängalgoritm. Motiven kan visas i valfri ordning.


Enkel, skalbar genotypning och analys av kopieringsnummer

Axiom Analysis Suite integrerar singelnukleotidpolymorfism (SNP) genotypning, insertion/deletion (indel) detektion, multiallelanalys och off-target variant (OTV) anrop av enkla och komplexa genom samt kopienummerdetektion i en lättanvänd grafiskt gränssnitt. Genom att kombinera kraften i Axiom Array Power Tools (APT) och SNPolisher automatiserar programvaran Axiom genotypning av bästa praxis-arbetsflödet för att erbjuda exakta resultat i ett enda steg för export i PLINK-, VCF- eller TXT-format. Upptäck och extrahera snabbt kopieringsnummerinformation med nyligen tillagda visualiseringsfunktioner.

Ladda ner den senaste versionen av programvaran Axiom Analysis Suite nedan och installera genom att följa instruktionerna i användarhandboken för Axiom Analysis Suite. Den här versionen är kompatibel med Microsoft Windows 7 Professional (SP 1) och Microsoft Windows 10 (64-bitars) Professional operativsystem och Quad Core 2,83 GHz-system med rekommenderat 32 GB RAM. Dessutom rekommenderar vi minst 150 GB ledigt utrymme på C-enheten för att köra en analys. Programvaran kan inte användas för att analysera data från Genome-Wide Human SNP Array 6.0 eller någon annan äldre Affymetrix genotypningsmatris.

Programvaran Axiom Analysis Suite 5.1.1 erbjuder genotyper med hög noggrannhet för sällsynta varianter. Detta möjliggörs av en ny genotypningsalgoritm (sällsynt het-justering), som förfinar heterozygota samtal för sällsynta varianter. Funktionen är aktiverad som standard för Axiom mänskliga arrayer.

För mer information om den nya genotypningsalgoritmen och dess fördelar, se den tekniska anteckningen Rare Heterozygous Adjusted Genotyping.

Programvaran Axiom Analysis Suite 5.1.1 innehåller alla förbättrade funktioner som erbjuds med 5.0.1-versionen, inklusive visualisering av kopieringsnummer och möjligheten att analysera multialleler, samt förbättrade exportfunktioner

Multiallelanalys

  • Analys av sonduppsättningar som kan rapportera samtal från mer än en alternativ allel är aktiverad
  • Sammanfattningsrapporten innehåller ytterligare kolumner som rapporterar mätvärden för multiallelprobuppsättningar

Figur 1. Multiallel kluster plot

För anpassade arraydesigner, vänligen maila designteamet för mikroarraychips på [email protected] för att avgöra om multiallelspecifika biblioteksfiler för din array kan genereras. En avgift kan tas ut för att generera nya biblioteksfiler.

Notera: PharmacoScan- och CarrierScan-matriserna kommer att fortsätta att analyseras på programvaran Axiom Analysis Suite 4.0.

Kopiera förbättringar av nummeranalys

  • Ökad provsatsstorlek till 5000 för alla arbetsflöden för kopianummer
  • Median log2ratio rapporterad för varje Discovery Copy Number-segment
  • Helgenomvisningsvisualisering som visar kopietalsavvikelser över genomet för kopienummeraktiverade mänskliga och agrigenomiska axiommatriser

Figur 2. Plott för hela genomet som visar spår som beskriver vinster, förluster och LOH för partiet


RSAT-FUNKTIONER

De novo motivupptäckt i genomomfattande datamängder

RSAT kärnprogram fokuserar på att hitta förmodade regulatoriska signaler genom att detektera exceptionella motiv i en uppsättning sekvenser. Dessa sekvenser kan till exempel motsvara regulatoriska regioner av samuttryckta gener erhållna från transkriptomprofilering (t.ex. mikroarrayer, RNA-seq) eller regioner som avslöjas av epigenomiska experiment (t.ex. ChIP-seq, ChIP-exo, DNaseI, ATAC-seq) sannolikt vara bunden av en given TF eller associerad med öppet kromatin.

RSAT tillhandahåller verktyg för att hämta promotorsekvenser (retrieve-seq, retrieve-ensembl-seq (6) Tabell 1) från en lista med gener. För genomomfattande epigenomiska datamängder extraherar ett nytt program sekvenserna som motsvarar en lista med genomiska koordinater specificerade i BED-format (hämtningssekvenser från UCSC). UCSC-databasen används för denna uppgift, eftersom dess programmatiska åtkomst för sekvenser via DAS är mycket effektiv, även om den inte stöder upprepade maskerade sekvenser. I framtiden kommer vi att lägga till stöd för den nya programmatiska åtkomsten till Ensembl via REST, som stöder upprepade maskerade sekvenser.

Sekvenser används sedan för att utföra ab initio motivupptäckt, baserat på en mängd olika kriterier: överrepresenterade oligonukleotider (oligoanalys (1)) eller åtskilda par (dyad-analys (7)), positionsförspända oligonukleotider (positionsanalys (8), lokal-ord-analys ) och differentiell motivrepresentation mellan två datamängder (oligo-diff). För att underlätta analys av genomomfattande datamängder tillhandahåller vi en fördefinierad pipeline (toppmotiv, (9, 10)) som utför motivupptäckt med flera algoritmer, jämför de förutsagda motiven med databaser och möjliggör visualisering av förmodade bindningsplatser i UCSC genom webbläsare. Beräkningseffektiviteten hos "peak-motivs" möjliggör onlineanalys av fullständiga datamängder (flera tiotals megabaser), utan storleksbegränsningar, inom några minuter.

De upptäckta motiven används vanligtvis i ett andra steg för att skanna den ursprungliga uppsättningen av sekvenser och lokalisera förmodade bindningsställen ('dna-mönster', 'matris-skanning' (11)). TF-bindningsställen bildar ofta kluster, potentiellt motsvarande förstärkare. Att identifiera sådana cis-regulatoriska moduler uppnås i RSAT genom att förutsäga cis-regulatoriska berikade regioner (CRER) ( 11). Ursprungligen inbäddad i "matrisskanning", har detektering av CRER omarbetats som ett oberoende program (crer-scan) för att öka dess datoreffektivitet och utöka dess omfattning. Ursprungligen begränsad till bindningsställen som förutspåddes med RSAT "matrix-scan", tar den nu som indata vilken uppsättning funktionskoordinater som helst (t.ex. annoterade platser, ChIP-seq-toppar) och detekterar fönster som är avsevärt berikade i dessa funktioner. Denna snabbare version möjliggör nu genomsökning av genomomfattande datamängder.

Sedan dess tidiga utveckling innehåller RSAT flera verktyg för att bygga negativa kontrolluppsättningar, som kan användas för att bedöma tillförlitligheten av resultat som erhållits från prediktiva program (random-seq, random-gener). För genomomfattande analyser som ChIP-seq kan slumpmässiga datamängder framställas genom att välja sekvenser på slumpmässiga positioner från ett givet genom (slumpmässiga genomfragment), eller så kan slumpmässiga kontroller utföras genom att skanna de ursprungliga sekvenserna med permuterade motiv ( permute-matris).

Jämföra och gruppera motiv

RSAT föreslår ett utökat stöd för detaljerad analys av motiv representerade som positionsspecifika poängmatriser (PSSM). För det första omfattar det ett program för att bedöma kvaliteten på en PSSM på användardefinierade sekvensdatauppsättningar genom att jämföra teoretiska och empiriska poängfördelningar (matriskvalitet (12)). Detta program har också visat sin användbarhet för att mäta anrikningen av genomiska regioner (t.ex. ChIP-seq toppuppsättningar) för ett eller flera TF-bindande motiv. För det andra finns det en ökande efterfrågan på att jämföra motiv från olika källor: upptäckta motiv kontra samlingar av kommenterade matriser som JASPAR ( 13), motiv som upptäckts av olika algoritmer eller i olika biologiska datamängder. Vi har därmed ökat beräkningseffektiviteten för vårt motivjämförelseprogram (jämför matriser). För det tredje, att jämföra flera motiv och identifiera kluster av likheter mellan dem är mycket användbart för att omgruppera redundanta matriser som returneras av flera motivupptäcktsalgoritmer, eller för att studera relationerna mellan motiv bundna av familjer av fylogenetiskt relaterade TF: er. För detta ändamål har vi implementerat ett nytt verktyg, 'matrisklustring', som utför hierarkisk klustring på en uppsättning indatamotiv, ritar träd för att markera likheterna mellan dem (beräknat med 'jämför-matriser'), beräknar konsensusmotiv ( matriser, IUPAC och logotyper) vid varje gren av träden och genererar en dynamisk rapport som gör det möjligt för användare att anpassa de grafiska representationerna av motivlikheter (Castro-Mondragon, JA et al., i förberedelse).

Upptäcka regulatoriska variationer

Populationsgenomik har gett upphov till stora mängder genetisk variationsdata i mänskliga populationer, i vissa modellorganismer och i flera växter. Dessutom, för Human, Genome-Wide Association Studies (GWAS), som syftar till att upptäcka loci och gener associerade med sjukdomar, har speciella fenotyper eller kvantitativa egenskaper producerat över 10 000 singelnukleotidpolymorfismer (SNP) med rapporterade egenskapsassociationer, tillgängliga via NHGRI-katalog ( 14). GWAS-resultat är också tillgängliga för andra organismer (https://easygwas.tuebingen.mpg.de/). Notera att en stor del av rapporterade SNP:er är belägna utanför proteinkodande sekvenser (15, 16). RSAT tillhandahåller nu ett verktyg för att extrahera genetiska varianter tillsammans med deras flankerande sekvenser (retrieve-variation-seq), som sedan kan skannas med en samling motiv för att förutsäga effekten av variationen på TF-bindning (variation-scan). Effekten på TF-bindning beräknas genom att jämföra platspoängen (viktpoängskillnad och P-värdefaldig förändring) erhållen med en PSSM på sekvenser som innehåller de olika rapporterade allelerna för en SNP i glidfönster (Medina-Rivera, A. et al., i förberedelse).

Jämförande genomik

Det höga antalet sekvenserade prokaryota genom gör bevarande över arter (sekvenser eller biologiska egenskaper) till ett allt kraftfullare tillvägagångssätt för att detektera potentiellt funktionella genomiska element i icke-kodande regioner. RSAT stöder både motivupptäckt och motivskanningsmetoder i samband med jämförande genomiska tillämpningar. Med utgångspunkt från en gen av intresse tillhandahålls två fördefinierade pipelines för att extrahera promotorer av ortologa gener och upptäcka överrepresenterade motiv (footprint-discovery (17, 18), begränsade till prokaryoter och svampar), eller skanna dem med användarspecificerade motiv för att förutsäga fylogenetiskt konserverade målgener för kända TF: er (footprint-scan, begränsad till prokaryoter och svampar).

Kompatibilitet med andra program och resurser

Så vitt vi vet finns det ingen annan programvaruserie dedikerad till cis-reglering och täcker ett lika brett spektrum av funktioner som RSAT. Huvudalternativet till RSAT är MEME-sviten ( 19), som är begränsad till motivanalyser. MEME och RSAT kan användas på ett komplementärt sätt, eftersom RSAT omfattar verktyget "convert-matrix" som stöder MEME-formaterade resultat. RSAT innehåller faktiskt flera verktyg för att säkerställa inter-konvertering mellan alternativa format för olika typer av objekt: 'convert-matrix', 'convert-seq', 'convert-features', 'convert-variations', 'convert-background-model ', 'convert-classes' och 'convert-graph'. Dessa enkla program underlättar sammankopplingar mellan RSAT och kompletterande metoder, vilket utökar den potentiella användningen av verktygen.


Sekvenseringsdataanalys

Sekvensering genererar stora mängder data, och den analys som krävs kan vara skrämmande. Lyckligtvis tar de analytiska verktyg som finns tillgängliga idag det mesta av det manuella arbetet från nästa generations sekvensering (NGS) dataanalysprocess, vilket gör det lättare för dig att snabbt samla in meningsfull information.

Användarvänliga Illumina-verktyg smidigar processen med att analysera sekvensdata, så att du kan lägga mer tid på att göra research och mindre tid på att konfigurera arbetsflöden. Våra NGS mjukvarupaket utför analys efter att databehandlingen på instrumentet är klar och erbjuder optimal tid att svara.

Sekvenseringsdataanalysprocess

NGS-dataanalysprocessen inkluderar tre huvudsteg: primär, sekundär och tertiär dataanalys. Vissa steg utförs automatiskt på sekvenseringsinstrumentet, medan andra steg sker efter att sekvenseringen är klar.

Primär dataanalys

Programvaran Real-Time Analysis (RTA) fungerar under cykler av sekvenseringskemi och bildbehandling, vilket ger basanrop och tillhörande kvalitetspoäng som representerar den primära strukturen hos DNA- eller RNA-strängar. Denna inbyggda programvara utför primär dataanalys på Illuminas sekvenseringssystem automatiskt.

Illumina Connected Analytics är ett automatiserat, skalbart och mångsidigt verktyg för muti-omics datavetenskap som möjliggör studier över hela befolkningen.

Sekundär dataanalys

Inriktning och sammansättning av DNA- eller RNA-fragment ger den fullständiga sekvensen för ett prov, från vilket genetiska varianter kan bestämmas.

Vi erbjuder intuitiva bioinformatikverktyg för att förenkla DNA-sekvensanpassning, variantanrop och datavisualisering, och tillhandahåller ultrasnabb sekundär analys.

Våra användarvänliga mjukvaruverktyg förenklar NGS-dataanalys för ett brett utbud av RNA-sekvenseringsexperiment, från genfusionsdetektion till total RNA-expressionsprofilering.

Tertiär dataanalys

Från sekvensdata kan du använda biologiska datautvinnings- och tolkningsverktyg för att omvandla data till kunskap.

Att tolka genetisk variation leder till kunskap och insikter om grundläggande biologi, och orsakerna till sjukdomar och hur man behandlar eller förebygger dem.

NGS dataanalysartiklar

Att ta med bioinformatikpipeline internt minskar kostnaderna och minskar handläggningstiden

Fosfor använder DRAGEN Bio-IT-plattformen för att utföra genomikdataanalys på plats och till ett tillgängligt pris.

Effektivisering av NGS-dataanalys och lagring

En forskare från Oxford diskuterar hennes beslut att flytta NGS-dataanalys till molnet och de fördelar det har gett hennes labb, inklusive ökad produktivitet och kostnadseffektivitet.

Collaborative Environment släppt för COVID-19 Host Response Research

Resursen möjliggör hypotesvalidering kring viktiga vägar, biomarkörer och potentiella läkemedelskandidater, för att hjälpa till att hantera covid-19-krisen.

Utvalda sekvenseringsdataanalyslösningar

DRAGEN Bio-IT-plattform

Utför snabb, robust sekundär analys av NGS-data. Analysera sekvenseringsdata från hela genom, hela exomer, könslinje och somatiska datamängder, RNA-sekvenseringsexperiment och mer.

BaseSpace Sequence Hub

Denna genomics cloud computing-plattform erbjuder datahantering och förenklad bioinformatik för laboratorier som kommer igång och för att snabbt skala upp NGS-verksamheten.

Programvaruverktyg för Coronavirus

Accelerera NGS-baserad SARS-CoV-2-detektion och identifiering, utför värdsvarsstudier, förenkla din provspårning och bidra till offentliga databaser utan kostnad.

NGS dataanalystips för nya användare

Sekvenseringsdataexempel

Utforska exempeldata som genereras på Illuminas sekvenseringssystem. Dessa exempel hjälper dig att förstå sekvenseringsdata och analysrapporter.

Sekvensfilformat

Sekvenseringsdata kan representeras med en mängd olika filformat, varav många är utbytbara, och ditt informatiksystem måste kunna hantera de format du kommer att använda.

Intresserad av att få nyhetsbrev, fallstudier och information om genomisk analysteknik?

Ytterligare resurser

Programvarusupport

Få tillgång till resurser och support för Illumina-programvara, inklusive sekvenseringsdataanalys och andra mjukvaruverktyg.

Online utbildning

Dessa gratis onlinekurser täcker vanliga ämnen inom biblioteksförberedelser, sekvensering och dataanalys.

Illumina DRAGEN Bio-IT-plattformsutbildning

Lär dig mer om den exakta, ultrasnabba sekundära analysplattformen och tillhörande pipelines.

Säkert och kompatibelt: Illumina Connected Analytics

För att möta de strängaste säkerhetskraven byggdes Illumina Connected Analytics Platform med säkerhet och efterlevnad i centrum.

Innovativa tekniker

På Illumina är vårt mål att tillämpa innovativ teknologi för analys av genetisk variation och funktion, vilket möjliggör studier som inte ens var tänkbara för bara några år sedan. Det är kritiskt för oss att leverera innovativa, flexibla och skalbara lösningar för att möta våra kunders behov. Som ett globalt företag som sätter högt värde på samverkande interaktioner, snabb leverans av lösningar och tillhandahållande av högsta kvalitet strävar vi efter att möta denna utmaning. Illuminas innovativa sekvenserings- och arrayteknologier driver banbrytande framsteg inom biovetenskaplig forskning, translationell och konsumentgenomik och molekylär diagnostik.

Endast för forskningsanvändning. Ej för användning i diagnostiska procedurer (förutom som specifikt anges).


Sequencing Analysis Viewer Support

Skapa komplett dokumentation som är skräddarsydd för ditt experiment.

Library Prep och Array Kit Selector

Bestäm det bästa kitet för din projekttyp, utgångsmaterial och metod eller applikation.

Kalkylator för sekvenstäckning

Bestäm reagens och sekvenseringskörningar för önskad täckning.

Träning

Maximera effektiviteten hos ditt Illumina-system, utbilda nya medarbetare eller lär dig de senaste teknikerna och bästa praxis. Vi erbjuder supportwebinarier, onlinekurser, expertvideotips och instruktörsledda utbildningar.

Utvald utbildning

Sequencing Analysis Viewer (SAV)

Introducerar syftet med SAV, stegen för att ladda kördata och flikarna i SAV.

Sequencing Analysis Viewer (SAV): En nybörjarguide

Tour of Sequencing Analysis Viewer (SAV), en applikation för att bedöma körkvalitet.

Sekvenseringsöverväganden för bibliotek med låg mångfald

Överväganden för sekvensering av bibliotek med låg mångfald.

Onlinegemenskap
Delta i samtalet

Communityn på Illumina kan hjälpa dig att få kontakt med kamrater och branschexperter, dela bästa praxis, utbyta tips och tricks och få den support du behöver i lättanvända onlineforum.

MyIllumina
Labbhantering på ett enkelt sätt

En överblick över hela din relation med Illumina. Håll dig uppdaterad med instrumentkörningar, produktbeställningar, supportförfrågningar och mer genom en personlig instrumentpanel.

Kontakta oss
Teknisk support
Dela med teknisk support

Få instruktioner om hur du delar ditt skrivbord medan du arbetar med teknisk support.

Annat stöd
Kontakta oss
Teknisk support
[email protected]
Annat stöd

Innovativa tekniker

På Illumina är vårt mål att tillämpa innovativ teknologi för analys av genetisk variation och funktion, vilket möjliggör studier som inte ens var tänkbara för bara några år sedan. Det är kritiskt för oss att leverera innovativa, flexibla och skalbara lösningar för att möta våra kunders behov. Som ett globalt företag som sätter högt värde på samverkande interaktioner, snabb leverans av lösningar och tillhandahållande av högsta kvalitet strävar vi efter att möta denna utmaning. Illuminas innovativa sekvenserings- och arrayteknologier driver banbrytande framsteg inom biovetenskaplig forskning, translationell och konsumentgenomik och molekylär diagnostik.

Endast för forskningsanvändning. Ej för användning i diagnostiska procedurer (förutom som specifikt anges).


Verktyg för bioinformatik

Bioinformatikverktygen är mjukvaruprogrammen för att spara, hämta och analysera biologiska data och extrahera informationen från dem.

Slutanvändaren (biologen) kanske inte är en frekvent användare av datorteknik och därför bör den vara mycket användarvänlig.

Dessa mjukvaruverktyg måste göras tillgängliga över internet med tanke på den globala spridningen av det vetenskapliga forskarsamhället.

Bioinformatikverktygen kan kategoriseras i följande kategorier:

Homologi och likhetsverktyg

Termen homologi innebär ett gemensamt evolutionärt förhållande mellan två egenskaper - oavsett om de är DNA-sekvenser eller borstmönster på en flugans nos. Homologa sekvenser är sekvenser som är relaterade genom divergens från en gemensam förfader. Sålunda kan graden av likhet mellan två sekvenser mätas medan deras homologi är ett fall av antingen sann eller falsk. Denna uppsättning verktyg kan användas för att identifiera likheter mellan nya frågesekvenser med okänd struktur och funktion och databassekvenser vars struktur och funktion har belysts.

Proteinfunktionsanalys

Funktionsanalys är identifiering och kartläggning av alla funktionella element (både kodande och icke-kodande) i ett genom. Denna grupp av program låter dig jämföra din proteinsekvens med de sekundära (eller härledda) proteindatabaserna som innehåller information om motiv, signaturer och proteindomäner. Mycket signifikanta träffar mot dessa olika mönsterdatabaser gör att du kan uppskatta den biokemiska funktionen hos ditt frågeprotein.

Denna uppsättning verktyg låter dig jämföra strukturer med de kända strukturdatabaserna. Funktionen av ett protein är mer direkt en konsekvens av dess struktur snarare än dess sekvens med strukturella homologer som tenderar att dela funktioner. Bestämningen av ett proteins 2D/3D-struktur är avgörande för studiet av dess funktion.

Denna uppsättning verktyg låter dig utföra ytterligare, mer detaljerad analys av din frågesekvens inklusive evolutionär analys, identifiering av mutationer, hydropatiregioner, CpG-öar och sammansättningsfördomar. Identifieringen av dessa och andra biologiska egenskaper är alla ledtrådar som hjälper sökningen för att klargöra den specifika funktionen av din sekvens.

Verktyg för bioinformatik

KUL:
Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) för att jämföra gen- och proteinsekvenser mot andra i offentliga databaser, finns nu i flera typer inklusive PSI-BLAST, PHI-BLAST och BLAST 2-sekvenser. Specialiserade BLASTer är också tillgängliga för mänskliga, mikrobiella, malaria- och andra genom, såväl som för vektorkontamination, immunglobuliner och preliminära mänskliga konsensussekvenser.

FASTA
Ett databassökningsverktyg som används för att jämföra en nukleotid- eller peptidsekvens med en sekvensdatabas. Programmet är baserat på den snabbsekvensalgoritm som beskrivits av Lipman och Pearson. Det var den första allmänt använda algoritmen för sökning av databaslikheter. Programmet letar efter optimala lokala anpassningar genom att skanna sekvensen efter små matchningar som kallas "words". Inledningsvis beräknas poängen för segment där det finns flera ordträffar ("init1"). Senare kan poängen för flera segment summeras för att generera en "initn". En optimerad justering som inkluderar luckor visas i utdata som "opt". Sökningens känslighet och hastighet är omvänt relaterade och kontrolleras av variabeln "k-tup" som anger storleken på ett "ord".

UTFÖRA I RELIEF
EMBOSS (The European Molecular Biology Open Software Suite) är ett nytt, gratis programvaruanalyspaket med öppen källkod som är speciellt utvecklat för behoven hos molekylärbiologiska användare. Inom EMBOSS hittar du ett 100-tal program (applikationer) för sekvensanpassning, databassökning med sekvensmönster, proteinmotividentifiering och domänanalys, nukleotidsekvensmönsteranalys, kodonanvändningsanalys för små genom och mycket mer.

En lista över applikationer som ingår i EMBOSS-paketet finns på http://www.hgmp.mrc.ac.uk/Software/EMBOSS/Apps/

Clustalw
ClustalW är ett generellt multipelsekvensanpassningsprogram för DNA eller proteiner. Den producerar biologiskt meningsfulla multipla sekvensanpassningar av divergerande sekvenser, beräknar den bästa matchningen för de valda sekvenserna och radar upp dem så att identiteter, likheter och skillnader kan ses.

RasMol
Det är ett kraftfullt forskningsverktyg för att visa strukturen av DNA, proteiner och mindre molekyler. Protein Explorer, ett derivat av RasMol, är ett mer lättanvänt program.

JAVA i bioinformatik:
På grund av Javas plattformsoberoende karaktär framstår det som en nyckelspelare inom bioinformatik. Physiome Sciences datorbaserade biologiska simuleringsteknologier och Bioinformatics Solutions PatternHunter är två exempel på den växande användningen av Java inom bioinformatik.

Perl i bioinformatik:
Perl is also being used in the processing of biological data. One example of perl project is BioPerl project.

Bioinformatics Projects:

BioJava:
The BioJava Project is providing the Java tool for the processing of data in Java

BioPerl:
The BioPerl project many module for biological data processing.

BioXML:
A part of the BioPerl project, this is a resource to gather XML documentation, DTDs and XML aware tools for biology in one location.


Sequence analysis software suites - Biology


BHAGEERATH-H: A Homology ab-intio Hybrid Web
server for Protein Tertiary Structure Prediction

Sanjeevini: A Complete drug design tool.

Automated Version Of Active Site
Prediction (AADS):
Predicts 10 binding sites in a target and docks the
uploaded ligand molecule at all 10 sites predicted
in an automated mode.

Melting Temperature Predictor:
It predicts the melting temperature of DNA sequences.

pcSM Software:pcSM: Capturing Native
Protein Structures with a Physico-Chemical Metric.

ncRNA Gene DatabankncRNA Gene Databank
is a comprehensive database of
genes of non coding RNA
alongwith their product information.




Predicts native-like structures for small globular proteins

A complete drug design software.

Computes the binding free energy of a protein-ligand complex.

Computes the binding free energy of a metalloprotein-ligand complex containing zinc.

Calculates the Drug-DNA interaction energy.

Predicts the binding mode of the ligand in receptor target site.

Predicts 10 binding sites in a protein target and docks the uploaded ligand molecule at all 10 sites predicted in an automated mode.

All-atom energy based Monte Carlo DNA ligand docking

Virtual high throughput screening of small molecules and their optimization into lead like candidates.

Checks whether a drug satisfies the 5 Lipinski rules.

Generates double helical secondary structure of DNA using conformational parameters taken from experimental fiber-diffraction studies.

Characterizes a DNA sequence as gene or nongene

Structure Generation from given dihedrals

Filters for Globular Protein Evaluation

Filters for Globular Protein Evaluation

Filters for Globular Protein Evaluation

Filters for Globular Protein Evaluation

Energy minimizer for proteins

Scoring Function for Protein Structure Evaluation Calculates intramolecular energy of a protein in component-wise break up.

Fits two molecules and calculates the RMSD between them.

Calculates the angles & dihedral in the main chain of the protein

This tool is useful for calculating Wiener index.

This tool is useful for preliminary screening of drug molecules based on Wiener index calculation. This will predict binding energy of drug/target at a preliminary stage.

BG Pred web server predicts beta and gamma turns.

Calculates the volume of a molecule

It predicts the melting temperature of short DNA sequences (upto 70 base pairs) at a user defined salt within the specified range.

It predicts the melting temperature for longer(>70 bases) DNA sequences, and it also gives the melting profile for the sequence.

This tool is used for assignment of partial atomic charge of small molecules.

PROTEIN SECONDARY STRUCTURE PREDICTION.

ChemGenome 3.0 is a gene prediction tool that takes a whole genome sequence or a part of the genome of a prokaryote or virus as input and predicts genes along with their coressponding protein sequences in all the six reading frames.

A Homology ab-initio Hybrid Web server for Protein Tertiary Structure Prediction. Starting with sequence, the web server predicts 5 native-like candidate structures for the protein.

pcSM: Capturing Native Protein Structures with a Physico-Chemical Metric.


Material och metoder

Software and configurations

Mugsy [36] v1.23 and Mauve Aligner [31],[33] v2.3.1 were run using default parameters on assembled sequences. mauveAligner was selected instead of progressiveMauve due to improved performance on the simulated E coli datasets, which do not contain subset relationships. kSNP v2.0 [66] was run with a k-mer size of 25 on both the raw read data and the assemblies the assemblies were merged with Ns using the provided merge_fasta_contigs.pl utility. Raw MAF/XMFA/VCF output was parsed to recover SNPs and build MultiFASTA files.

Smalt version 0.7.5 was run with default parameters for paired reads, mirroring the pipeline used in several recent SNP typing studies [90],[109]–[111]. Samtools view was used to filter for alignments with mapping qualities greater than or equal to 30. Variants were called by piping samtools mpileup output into bcftools view with the -v (variants only), -g (genotype) and -I (skip Indels) flags. Variants were then filtered with VCFUtils varFilter with the -d (minimum read depth) parameter set to 3. Variants for all samples of each set were called concomitantly by providing samtools mpileup with all BAM files.

BWA [52] was run in its standard paired-end alignment mode with default parameters, using aln to align each set of ends and sampe to produce a combined SAM file. Samtools view was used to filter for alignments with mapping qualities greater than or equal to 30. Variants were called by piping samtools mpileup output into bcftools view with the -v (variants only), -g (genotype) and -I (skip Indels) flags. Variants were then filtered with VCFUtils varFilter with the -d (minimum read depth) parameter set to 3. As with Smalt, variants for all samples of each set were called concomitantly by providing samtools mpileup with all BAM files.

FastTree v2 [88] was used to reconstruct phylogenies using default parameters.

E coliK-12 W3110 simulated dataset

The complete genome of E coli K-12 W3110 [112], was downloaded from RefSeq (AC_000091). This genome was used as the ancestral genome and evolution was simulated along a balanced tree for three evolutionary rates using the Seq-Gen package [113] with parameters mHKY -t4.0 -l4646332 -n1 -k1 and providing the corresponding binary tree evolved at three evolutionary rates: 0.00001, 0.0001, and 0.001 SNPs per site, per branch. This corresponds to a minimum percent identity of approximately 99%, 99.9%, and 99.99% between the two most divergent genomes, respectively, reflecting the variation seen in typical outbreak analyses. No small (<5 bp) or large Indels were introduced, but an average of 10 1 Kbp rearrangements (inversions and translocations) were added, per genome, using a custom script [114]. Paired reads were simulated to model current MiSeq lengths (2 × 150 bp) and error rates (1%). Moderate coverage, two million PE reads (64X coverage), was simulated for each of the 32 samples using wgsim (default parameters, no Indels), from samtools package version 0.1.17 [55].

Two of the simulated read sets were independently run through iMetAMOS [93] to automatically determine the best assembler. The consensus pick across both datasets was SPAdes version 3.0 [81], which was subsequently run on the remaining 30 simulated read sets using default parameters. The final contigs and scaffolds files were used as input to the genome alignment methods. For mapping methods, the raw simulated reads were used. For accuracy comparisons, Indels were ignored and called SNPs were required to be unambiguously aligned across all 32 genomes (that is, not part of a subset relationship SNPs present but part of a subset relationship were ignored).

S. pneumoniaedataset

A full listing of accession numbers for the 31-genome S. pneumoniae dataset is described in [36]. For scalability testing, Streptococcus pneumoniae TIGR4 (NC_003028.3) was used to create a pseudo-outbreak clade involving 10,000 genomes evolved along a star phylogeny with on average 10 SNPs per genome.

M. tuberculosisdataset

We downloaded and assembled sequencing data from a recently published study of M. tuberculosis [98]. A total of 225 runs corresponding to project ERP001731 were downloaded from NCBI SRA and assembled using the iMetAMOS ensemble of SPAdes, MaSuRCA, and Velvet. The iMetAMOS assembly for each sample can be replicated with the following commands, which will automatically download the data for RUN_ID directly from SRA:

> initPipeline -d asmTB -W iMetAMOS -m RUN_ID -i 200:800

> runPipeline -d asmTB -a spades,masurca,velvet -p 16

De M. tuberculosis dataset included a mix of single and paired-end runs with a sequence length in the range of 51 to 108 bp. The average k-mer size selected for unpaired data was 26, resulting in an average of 660 contigs and an N50 size of 17 Kbp. For paired-end data, the average selected k-mer was 35, resulting in an average of 333 contigs and an N50 size of 43 Kbp. Assemblies containing more than 2,000 contigs, or 1.5X larger/smaller than the reference genome, were removed. The final dataset was reduced to 171 genomes, limited to labeled strains that could be confidently matched to the strains used in the Comas et al. study for SNP and phylogenetic comparison.

P. difficiledataset

Note, Clostridium difficile was recently renamed to Peptoclostridium difficile [115]. We downloaded and assembled sequencing data from a recently published study of P. difficile [92]. A total of 825 runs corresponding to project ERP003850 were downloaded from NCBI SRA [86] and assembled within iMetAMOS this time only using SPAdes, which was identified as the best performer on the M. tuberculosis dataset. The iMetAMOS assembly for each sample can be replicated with the following commands, which will download the data for RUN_ID directly from SRA:

> initPipeline -d asmPD -W iMetAMOS -m RUN_ID -i 200:800

> runPipeline -d asmPD -a spades -p 16

De P. difficile dataset included paired-end runs with a sequence length in the range of 51 to 100 bp. SPAdes was selected as the assembler and run with k-mer sizes of 21, 33, 55, and 77. The assemblies had an average of 660 contigs and an N50 size of 138 Kbp. Assemblies containing more than 2,000 contigs, or 1.5X larger/smaller than the reference genome, were removed.