Rough-проект і до скіммінг послідовності (Rough-draft and skimming sequence)

Rough-проект відноситься до послідовності в середньому 5 х охопленням

Skimming 1 - 3 х охопленням

Отримує 67% - 9 7% послідовності

В середньому, 99% точно

Найбільший використання, коли можна порівняти послідовність посиланням послідовності

Наприклад, шимпанзе, геном в порівнянні з геномом людини

Більш низькі рівні охоплення є придатними для ряду застосувань. П'ятикратне охоплення називається чернеткою. Послідовності генома людини був вперше опублікований, коли він був на даному етапі. Охоплення 1-3 рази відомо як скіммінг. Такий підхід дає 67% до 97% від послідовності і становить, в середньому, 99% точно. Цей рівень охоплення все ще може бути дуже інформативним, коли вже існує подібна послідовність з тісно пов'язаних організмів, наприклад, при порівнянні послідовності шимпанзе з людською послідовністю.

Індустріалізація секвенування

Наймасштабніші проекти секвенування розділили завдання між різними групами

Велико-вставочні бібліотеки

Процес секвенування

Обробка

Секвенування машин в режимі 24/7

Багато завданнь, що виконуються роботами

Для отримання ефективного масштабу та підвищення ефективності, більшість великих проектів секвенування розділити завдання між різними групами вчених. Наприклад, одна команда буде генерувати велико-вставочні бібліотеки, інша буде виконувати секвенування, а третя буде робити обробку. У великих центрах, секвенування, які містяться в Baylor University, Університет Вашингтона, і Массачусетського технологічного інституту, автоматизовані інструменти секвенування працюють 24 години на добу, сім днів на тиждень. Багато із завдань, включаючи збирання клонів, перебігаючи реакції секвенування, і завантаження автоматизованих секвенаторів, виконують роботи. Штрих-кодування часто використовується для відстеження великої кількості зразків. Ці великі центри секвенування нагадують високотехнологічні фабрики більші, ніж вони лабораторії біологічних досліджень.

Est секвенування1

Ідея: послідовність тільки "важливих" генів

Ці гени експресуються в конкретній тканині

Випадкові послідовності кДНК з РНК, виділені з тканини інтересу

У перші дні проекту Генома Людини, коли секвенувати всі 3 мільярдів основ, здавалося, було майже нездійсненним завданням, альтернативним підходом було запропоновано: секвенування просто «важливих» генів, тобто тих, які експресуються, зокрема тканинах. Серед тих, хто намагався здійснити цей підхід, Дж. Крейг Вентер, в той час як в NIH, перш ніж стати главою Celera, показав, що він може дати велику кількість корисної інформації. Основна ідея полягала в секвенуванні випадкових частина кДНК з РНК, виділених з тканини інтересу. Зображення на цьому слайд показує бібліотеки кДНК з людських м'язів. Бібліотека знаходяться в лунках, і індивідуальні клони випадкової послідовності.

Est секвенування 2

Створення бібліотеки кДНК

Відбір клонів випадково

Послідовність з одного або обох кінців

Один прохід секвенування

Отримана послідовність = експресія послідовності тега (EST) expressed sequence tag

Перший крок у цьому альтернативному підході, так звана EST послідовності, зробити бібліотеки кДНК з РНК, виділеної з тканин або клітин інтересу. Потім кДНК-клони вибрані випадковим чином і секвеновані від одного або обох кінців. Головне те, що ніхто не намагається отримати повну послідовність клона, тільки за один прохід секвенування від одного з кінців. Ця послідовність відома як "експресія послідовності тегів» або EST. Було показано, що в більшості випадків, за один прохід ця послідовність дає достатньо інформації для виконання пошуку гомології. Як тільки клони з гомологією з генами інтересу визначені, клони можуть бути повністю або послідовно використані в якості зондів, щоб витягнути відповідні геномні регіони.