💡 特色說明

微生物總體基因體定序提供樣本中所有生物的總基因體DNA 資訊，不需分離或培養微生物或擴增目標區域，因為據信近 99% 的微生物無法在實驗室中被培養出來。微生物總體基因體定序，不僅提供有關每個生物體的分類註釋，還提供功能分析、基因預測和微生物整個群落的交互作用的資訊。

🔎 樣品定序需求和分析

樣品需求

• DNA總量 (PCR free)： ≧ 600 ng (Qubit)
• DNA濃度： ≧ 30 ng/μl
• 樣品體積：≧ 20μl
• OD260/280 ≧ 1.8 (NanoDrop)
• 無降解與汙染

定序規格

• 定序規格： Novaseq 6000 / X Plus, PE 150
• 建庫試劑：illumina library kit
• 交付數據：8 G 或 10G

分析數據交付

• 數據交付內容：fastq 或加購 html 生物資訊分析結果

備註：可另選購不同定序深度定序服務，需另行報價

分析內容

• Sample quality control
• Read-based 菌種分類
• 組裝 (assembly)
  1. 使用 MegaHit: 進行 contig 組裝。
  2. 使用 MMseqs: 評估 contig 菌種分類。
• 功能註解 (funcational annotation)
  1. 使用 Prokka: 預測 open reading frame (ORF) 位置與功能註解。
  2. 使用 MMseqs (easy-search): 比對 ORF 的 KO、CAZy、抗藥性基因與毒素因子分類。
  3. 使用 MinPath: 根據 EC 與 KO 組成表來分別預測 MetaCyc 與 KEGG pathway。
• Contig 分群 (contig binning)
  1. 使用 jgi_summarize_bam_contig_depths: 計算 contig 的定序深度 (depth 或 coverage)。
  2. 使用 MetaBat: 將 contigs 分群。
  3. 使用 CheckM: 評估各分群 (bin) 的菌種分類與品質。
• 計算 ORF transcript per million (TPM)
  1. 使用 Picard: 前處理 bam 檔案 (MarkDereplicates)。
  2. 使用 HTSeq (htseq-count): 計算 ORF 上的 read 數，搭配 ORF 長度計算 TPM。