Sequencher

產品詳情

Sequencher 是 DNA 序列分析的工業標準軟件。它可以和所有的自動序列分析儀一同工作,并且因為它的極速 Contig 組裝、很短的學習曲線、用戶友好的編輯工具,以及優秀的技術支持而眾所周知。從差不多 15 年前釋出第一個版本到現在,Sequencher 在每個基因專業和制藥公司中都應用與于序列分析任務,同時在全球超過40個國家里為數眾多的學術和政府實驗室中使用。Sequencher 被生命科學研究者們使用于許多不同的 DNA 序列分析應用方面,包括基因重組、突變檢測、法醫的人體辨別,以及分類學等等...
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Sequencher 的能力包括雜合子和 SNP 的檢測和分析,cDNA 到 染色體 DNA 的大型間隙對準,比較排序,對置信評分的支持、ORF 轉換、基因銀行特性化導入、以及限制酶映射等等。

Sequencher 產品特性:

Traditional Sequencing傳統測序

Sequence Editing
?????? Sequence Trimming
?????? Sequence Assembly
?????? Confidence Values
?????? SNP Detection
?????? Automated Analysis

Next-Generation Sequencing 新一代測序

Maq
?????? GSNAP
?????? SNP Analysis
?????? Methylation Studies
?????? Viewers

General Analysis 常規分析

Reference Alignment
?????? Variance Table
?????? Translated Variance Table
?????? Restriction Mapping
?????? Clustal
?????? Customize your Workspace
?????? Reports


Traditional Sequencing 傳統測序

Sequencher使傳統測序組裝容易和可控。對于低質量的數據,進行序列修飾也很容易。使用者可以保留修飾準則來實現簡便的操作。并且選擇最優算法來處理數據。當對不同來源樣本進行序列分析時可以自動使用Assmeble by Name。編輯功能能用于簡便查找模棱兩可的數據,雜合子并進行數據移動。confidence values功能用于輔助修飾數據,查找數據及SNP檢出,從而提高了用戶結果的質量。

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Sequence Editing 序列編輯

Sequencher提供了DNA序列編輯工具,使用者需要知道序列是否絕對正確。使用者可以在chromatogram圖框中查看一條序列或多條序列比對的情況,同時還可以查看正反向序列信息。Sequencher可以快速和容易的查看序列比對結果或者使用selection工具高亮不一致或低質量區段。

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?????? Sequence Trimming 序列修飾

自動化測序偶爾會產生質量較低的閱讀片段,尤其在靠近測序引物斷,及長片段末端。從DNA庫中獲得的克隆序列常常包含載體序列,polyA尾,或其他無關序列。內含子和引物序列常常出現在擴增外顯子的兩邊。除非使用修飾去除,任何的這些人工痕跡將擾亂序列拼接和下游的序列分析。
??????Sequencher提供了容易使用卻功能強大的工具幫助Sequencher用戶修飾低質量序列或模棱兩可的數據:
??????Trim Ends 從序列片段末端刪除誤導數據。
??????Trim Vector 去除特異片段兩端的載體序列。
??????Trim to Reference 消除序列末端超過參考組裝序列的延伸部分。

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在進行修飾前,Sequencher提示參考修飾的對話框,從而允許使用者進一步優化修飾方案。

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?????? Sequence Assembly 序列組裝

?Sequencher的直觀控制允許使用者對序列組裝進行設置,并對DNA片段進行快速準確的組裝。Sequencher自動比較正反向原始序列并組裝出最可能的contig,因此用戶可以輕松完成組裝不用擔心序列的方向問題。
?Sequencher組裝工具的應用:
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?????? 比較基因變異
?????? 確認載體結構
?????? 組裝病毒和細菌基因組
?????? 從cDNA文庫中對上萬條序列進行進化分析
?????? 裝配cDNA到基因組序列
?????? 建立引物圖譜

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Confidence Values 置信度值?
?????? Sequencher在Project window, Sequence Editor及Sequence Get Info window中均顯示置信度及相關信息,因此用戶可以很容易的監測數據質量。

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另外,用戶可以自己設置自信區間,并用不同顏色標識。

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?????? SNP Detection SNP偵測?
???????Sequencher擁有多項工具用于偵測DNA序列中的突變及SNP位點。Sequencher可以將一組序列進行序列比對,或者將一條或多條序列與參考序列進行比較。Sequencher的Call Secondary Peaks功能可用于分析序列中所有潛在的雜合子。識別雜合子的過程可以進行簡便而嚴謹的控制。

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???????? 在DNA組裝的Overview中繪制所有潛在雜合子。

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用戶可以逐一瀏覽各個雜合子,只要在Bases view中點擊空格。在一致序列下方可以看到翻譯的一致蛋白序列及參考蛋白序列。參考序列用于確認用戶序列的SNP位點數與DNA的組裝相符。

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?????? Automated Analysis 自動化分析
?????? Sequencher批量處理DNA序列的方式,是透明的,用戶自定義的,并可收回的。并且Sequencher的這種自動化從不危害用戶科學結論的有效性。 Sequencher總是在序列編輯中給用戶最終的選擇。
?????? Sequencher始終保持兩個拷貝的客戶數據:編輯的數據及原始輸入的數據。用戶可以選擇一個序列或選擇一組序列撤消全部或部分的編輯。
?????? Assemble by Name工具允許使用片段名稱的一部分作為一個共享的標識符,或選擇“assembly handle”進行操作。然后,Sequencher自動選擇和名稱相符的重疊群。 Sequencher甚至支持設立與單一ID匹配的表達規則!

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?????? 當遇到大量樣本進行多個測序,且測序引物為標準設置時,Assemble by Name是非常有用的工具。另外一些Assemble by Name的應用包括:
?????? MHC及線粒體基因測序用于鑒定及群體研究
?????? 候選基因PCR產物分析
?????? 保守序列分析用于物種分類學研究
?????? 監測病毒基因組序列及相關抗病毒試劑和疫苗
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?????? Next-Generation Sequencing 新一代測序
?????? 如何在臺式電腦上比對用戶的新一代測序結果?選擇Maq或者GSNAP算法作為比對算法,同時使用Sequencher的GUI用于保護用戶的命令行。SNP分析(SNP analysis)或者甲基化分析(Methylation analysis)都只需要幾步設置就能完成。在Maqview或Tablet中可以看到分析結果。Maq,GSNAP或者Tablet都只能在Sequencher中使用。在未來的幾個月,Sequencher將增加更多的算法和工具來幫助科學家。

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???????Maq Maq算法

Sequencher在 5.0版本中增加了Maq算法[1]。Maq算法可以用于新一代測序中單一結尾和配對結尾的序列比對。設計Maq本身是用于比對Illumina-Solexa的數據,事實上,Maq也可用于任何短片短的比對(63個堿基或更少)。參考的序列可以是FastA格式,或者GenBank文件格式。Maq使用二進制格式來壓縮參考序列文件和需要比對的序列文件。Maq算法的優勢在于只需要很小的內存在進行運算,這使得用臺式電腦計算新一代測序變得很容易。

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?????? Maq使用命令行的方式來運算。Sequencher提供了直接和簡單方法用來幫助客戶使用命令行。用戶可以以Maq自己的格式或者SAM格式來保存自己的結果,這樣可以在Maqview或者Tablet里進行結果查看。
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?????? ?[1] Heng Li, Jue Ruan and Richard Durbin, Mapping short DNA sequencing reads and calling variants using mapping quality scores, Genome Research 2008 18:1851-1858
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?????? GSNAP GSNAP算法

Sequencher在 5.0版本中增加了GSNAP算法[1]。GSNAP算法可以用于比對Illumina-Solexa的數據或者Sanger法的FastQ數據。這一方法可以用于分析從非常短的序列(14堿基)到任意長的數據。GSNAP同樣可以用于單一結尾和配對結尾的新一代測序數據比對。參考的序列可以是FastA格式,或者GenBank文件格式。GSNAP使用高效的方法來壓縮參考序列文件并且提高程序速度,從而使得用臺式電腦計算新一代測序變得很容易。

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GSNAP使用命令行的方式來運算。Sequencher提供了直接和簡單接口用來幫助客戶使用命令行。用戶可以以SAM格式來保存自己的結果,這樣可以在Tablet里進行結果查看。
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?????? [1] Thomas D. Wu and Serban Nacu,Fast and SNP-tolerant detection of complex variants and splicing in short reads,Bioinformatics 2010 26: 873-881
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?????? SNP Analysis SNP分析

在上百萬由新一代的測序結果中尋找潛在的SNP位點對于科學家來說是一個很大的挑戰。Maq算法和GSNAP算法都可以用于SNP位點的篩選。
?????? Maq[1]有2個程序用于最初的測序結果和參考序列之間的差異搜索。接下來通過過濾步驟進行進一步的搜索用來縮小候選位點范圍。結果顯示在一個綜合的報告里,使用者也可以通過瀏覽Maqview或者Tablet來查看結果。

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而GSNAP[2]則采用不同的方式來同時關注已經報道的SNP位點和新的可能的SNP位點。用戶需要事先輸入已知的SNP位點信息同時提供參考序列。GSNAP采用SNP-tolerant比對來閱讀所有的顯性和隱性等位基因。這樣的算法可以用于區分錯配和隱性等位基因。結果顯示在一個綜合的報告里,使用者也可以通過瀏覽Tablet來查看結果。
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?????? [1] Heng Li, Jue Ruan and Richard Durbin, Mapping short DNA sequencing reads and calling variants using mapping quality scores, Genome Research 2008 18:1851-1858
?????? [2] Thomas D. Wu and Serban Nacu,Fast and SNP-tolerant detection of complex variants and splicing in short reads,Bioinformatics 2010 26: 873-881
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?????? Methylation Studies 甲基化研究

幾十年來,科學家們認為DNA甲基化在基因表達中發揮重要作用。當亞硫酸氫鈉處理DNA以后,所有的胞嘧啶都會轉換為尿嘧啶,而甲基化的胞嘧啶不會發生變化。GSNAP[1]在閱讀新一代測序結果時,在亞硫酸氫鈉處理的序列中,暴露的沒有甲基化的C都會轉換為T,而甲基化的C則依舊被讀成C,在未被亞硫酸氫鈉處理的序列中,則所有的C依舊都會讀作C。通過這樣的對比,就能找到發生甲基化的位點。

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[1] Thomas D. Wu and Serban Nacu,Fast and SNP-tolerant detection of complex variants and splicing in short reads,Bioinformatics 2010 26: 873-881

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Viewers 瀏覽器

Tablet[1]作為一個高性能的瀏覽器可以用于瀏覽新一代測序比對結果:可以瀏覽和再次瀏覽Maq及GSNAP的裝配結果,并有多種模式可以選擇。Tablet從單個序列或者序列對獲得信息,然后進行序列對裝配。另外Tablet可以在瀏覽器中翻譯DNA序列,放大縮小,高亮突變堿基。

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?Maqview專門用來Maq比對結果的瀏覽。Maqview可以瀏覽錯配,堿基質量,序列閱讀方向,輕松移動Maq比對的contig。Maqview對內存要求較低從而使臺式機也能很容易的進行結果瀏覽。
??????? [1] Ian Milne, Micha Bayer, Linda Cardle, Paul Shaw, Gordon Stephen, Frank Wright and David Marshall Tablet next generation sequence assembly visualization BioInformatics 2010 26: 40-402

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General Analysis 常規分析

Sequencher的Reference Sequence有著強大的功能。將Variance Table和Reference Sequence一起使用可以方便的用于查找已知SNP位點,發現未知SNP位點。
?從Sequencher的桌面直接選擇Clustal可用于比對序列。當比對多個不同來源樣本時,也可以用Assemble by Name功能來實現。
?所有的工作都可以生成報告。從Variance Table生成的PDF格式的報告可用于科研數據的分享,實驗記錄以及大會報告。報告可以客至化工作空間,控制窗口位置,用標簽區分序列和contig。用圖標和高亮來標識序列區段。所有的客戶設置可以保存成模板,在以后的使用用可以調用同樣的標準程序進行分析。

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Reference Alignment 參考比對

參考序列在測序和后續分析的許多方面都有很強大的用途。不論用于SNP尋找,法醫學研究還是系統發生研究,或是醫學遺傳學和群體遺傳學的研究都需要使用參考序列。
?輸入一個GenBank格式的序列及該序列的特征,然后可以把它標記成參考序列。根據參考序列進行裝配是指將用戶測序結果和參考序列進行比對。如果多個序列來自不同來源,可以用Assemble by Name來自動完成。

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參考序列也可以幫助研究者舍棄超出研究范圍的那些序列以及填補序列之間的gap。使用Variance Table和相應的報告可以獲得可視化的結果。

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?????? The Variance Table 差異分析表?
???????強大的SNP分析工具
?????? 目前有一種簡單的方法來比較DNA序列或者contig序列,并且在很短的時間里找出序列間的差異。通過差異分析表可以對大量序列數據進行篩選然后可以快速將使用者最感興趣的部分進行可視化。差異分析表的每個單元格都鏈接到它的原始數據,這樣可以很容易的對每一個潛在差異位點進行驗證或直接編輯,并可以自動進行序列和顏色信息的更新。一旦找到了所有的差異,Sequencher將提供多種輸出格式和報告選項。在報告(Report)頁面里有更詳細的描述。

多重contig差異分析表


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單個contig差異分析表


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?????? Translated Variance Table 翻譯后的差異分析表

翻譯后的差異分析表總結了選定樣本的所有氨基酸差異。由于這個分析表與序列數據相關聯,可以作為驗證翻譯成氨基酸后的測序結果中的突變位點及檢查表達載體的理想工具。

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差異分析表中和參考序列相符的情況用空白單元格標識,而翻譯后的差異分析表中則用亮灰色表示。這樣可以顯示出在DNA水平某些編碼具有差異但在氨基酸水平的序列是一致的結果。通過同時使用2種差異分析瀏覽模塊,從而獲得在DNA水平和蛋白水平都發生改變的序列信息。


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Restriction Mapping 限制性內切酶標識序列圖

Seequencher提供了豐富的工具用于DNA序列上限制性內切酶酶切位點的標識。可以隨機篩選酶切位點,剔除某些位點以及測量序列長度。


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用戶還可以選擇設置特異的載體和poly序列用于幫助克隆策略的選擇。

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Clustal 聚類分析?
???????Clustal[1]是從Sequencher 4.9版本開始增加的模塊,它是一種廣泛使用的多序列比對程序,通過兩兩序列比對來構建聚類分析關系。
???????確定兩兩一組序列上的所有路線,然后構造一個近似的相似序列的聚類分組,然后終于為指導的dendogram執行對齊。您可以使用您的序列用Clustal對齊,直接從Sequencher項目窗口。從一系列參數選擇來控制校準過程。可以直接從Sequencher的窗口中選擇Clustal來進行操作,選擇相應的參數來控制比對過程。


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一旦比對結果生成,可以看到一個或多個contig然后進行進一步的分析。當進行多來源多序列比對時,可以使用Sequencher的Assemble by Name功能結合Clustal從而加速進行聚類分析。最終的數據結果輸出格式可以是MSF,Phylip,NEXUS或者FastA等用戶習慣的使用格式或者自己建立一個簡單的輸出格式。?
??????? [1] Chenna R, Sugawara H, Koike T, Lopez R, Gibson TJ, Higgins DG, Thompson JD (2003). "Multiple sequence alignment with the Clustal series of programs". Nucleic Acids Res 31 (13): 3497-3500
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?????? Customize your Workspace 客至化工作空間

用戶可以自定義Sequencher默認工作窗口的基本設置,并保存所有的設置,包括參考序列,以及作為重復使用的模板,從而節省分析序列時所花的時間。

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??????? 用圖標來高亮定義亞序列。
??????? 保存用戶設置規則。
??????? 為客戶工作風格選擇最合適的布局并進行保存。
??????? 客至化顯示程序窗口。


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Reports 輸出報告

Sequencher的最新版輸出報告可以進行打印,報告提供了分析工具的說明,比如說群體分析報告中會顯示進行了聚類分析。
?群體報告在差異分析表里是一個獨特的數據匯總類型。每個群體報告包括2種類型表格:一個總表以及一個描述每一個類群的詳細差異分析表。

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在詳細差異分析表里,提供了Sequencher所有可以提供的信息來支持差異分析表的數據。和單個差異分析報告一樣,匯總表格里羅列了所有的樣本差異。另外在詳細的差異分析報告里,會有一個更詳細的表格進行差異描述。這些描述包括:序列名稱,物種,數據來源及差異信息。如果數據是可用的,在表格里還會包括具體的序列信息和相應的顏色標識。顏色標識包括了測序結果里的峰值信息和其他一些變異信息。

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