NGS

NGS(Next Generation Sequencing)은 Sanger Sequencing과 달리 대량의 병렬 데이터 생산(Massive parallel sequencing)으로 유전체의 염기서열을 고속으로 분석(Highthroughput sequencing) 하는 기술로, 하나의 유전체를 수많은 조각으로 분해하여 각 조각을 동시에 읽은 후 전산기술을 이용하여 조합함으로써 방대한 유전체 정보를 빠르게 해독하는 방법 입니다.

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카탈로그 번호
S-3100

개요

바이오니아의 NGS Service는 연구 목적에 맞는 다양한 NGS application을 제공합니다. 유전체(Whole Genome), 엑솜(Exome), 전사체(Transcriptome), 후성유전체(Epigenome)에 대한 유전체 해독 및 분석을 제공합니다. 이는 사람 뿐만 아니라 다른 어류 및 동/식물, high GC contents 비율의 박테리아 등 다양한 생명체에 대한 유전체 해독, 분석을 포함하여 De novo나 reference 기반 유전체 해독 모두가 가능합니다.

특장점

  • 다양한 NGS 응용 서비스 제공

  • 연구 프로젝트 맞춤 컨설팅

  • 신뢰도 높은 Data

  • Basic/Customized Bioinformatics 분석

  • 연계서비스: Sanger sequencing, RNA profiling

서비스 목록

Whole Genome Sequencing(WGS)는 model organism과 human 유전체 전체를 한번에 읽어내어 유전 정보를 분석하는 방법입니다.
WGS을 통해 얻어진 data를 활용하여 single nucleotide polymorphisms(SNPs), insertions/deletions(InDels), copy number variants(CNVs), CNV(Copy Number Variation), Structural Variation 분석 등의 변이 분석이 가능합니다.
생물 정보학 도구를 이용해 분석된 data는 report와 함께 Variant Call Format(VCF), Annotation Result Excel Format(xls)이 제공됩니다.

• Resequencing
Resequencing은 이미 알려진 reference genome을 이용해 유전적 변이를 확인하고 비교하는데 유용합니다.
▼가이드라인

Individual Genome/ General Disease Population Genomics Cancer / Rare Disease
Objective Obtaining variants of each sample for downstream analysis Population and phylogenetic analysis disease and phenotype relationship analysis Detecting cancer specific and/or rare variants
Sufficient depth 30X 10X 100X/200X
Sample Requirements Minimum Quantity 1 µg, Minimum Concentration = 50 ng/µl, OD 260/280=1.6~2.0
Deliverables Raw data(FASTQ), statistics of raw data, Mapping to reference genome, SNPs and InDels calling,Variant annotation, Functional annotations
* 샘플type, 종, data analyses에 따라 변경될 수 있습니다.

De novo sequencing
De novo sequencing은 reference가 없는 새롭게 발견된 생물종의 유전체 정보를 분석하는 방법으로 세밀한 변종 특성, 가변적인 genome의 비교 연구를 할 수 있습니다. De novo sequencing은 고난도의 기술이 요구되며, draft map/ fine map 두 가지 기술이 수행됩니다. 성공적인 de novo genome을 완성하기 위해 다양한 size의 library (200 bp, 500 bp, 2 kb, 5 kb, 10 kb, 20 kb)를 만들어 분석에 이용합니다.
▼가이드라인

General sequencing depth Gene coverage Genome Coverage Accuracy Contig Sequence N50 Scaffold Sequence N50
Draft Map 60X 95% 90%
(except heterochromatin region)
99.999% >50 kb >20 kb
Fine Map 80X 98% 95%
(except heterochromatin region)
99.999% >20 kb >300 kb
Sample Requirements Minimum Quantity 3µg, Minimum Concentration = 50ng/µl, OD 260/280=1.6~2.0
Deliverables Raw data(FASTQ), statistics of raw data, de novo assembly, taxonomy profiling, k-mer analysis, Gene prediction, Gene annotation
* 샘플type, 종, data analyses에 따라 변경될 수 있습니다.

Whole exome sequencing(WES)은 전체 유전체의 1% (30 Mb), exon이라는 유전정보를 담고 있는 protein coding 영역만 선택적으로 분석하는 방법입니다.
Targeted sequencing은 원하는 영역만 선택적으로 분석하는 방법입니다.
이 영역을 specific kit를 이용하여 capture한 후 sequencing을 수행하기 때문에 sequencing depth도 증가될 수 있고, whole genome sequencing보다 경제적입니다. 주로 임상연구나 진단, 예측적으로 관련된 유전자나 변형을 식별하기 위해 법의학에서도 사용됩니다.

▼가이드라인

Whole Exome Sequencing Target Region Sequencing
Objective Accurate variants detection within exon region Detecting cancer specific and/ or rare variants
Sufficient depth
(human exome)
100X 500X
Capture region Agilent SureSelect Exome Capture Kit/ Customized capture kit
Sample Requirements Minimum Quantity 1 µg, Minimum Concentration = 50 ng/µl, OD 260/280=1.6~2.0
Deliverables Raw data(FASTQ/VCF), Summary of data production, Mapping statistics, Statistics of sequencing reads, SNPs and InDels calling, Variant annotation, SNVs concordance, Tumor-Normal paired analysis, Trio(Family-based) analysis
* 샘플type, 종, data analyses에 따라 변경될 수 있습니다.

▼ Exome / Targeted DNA Sequencing Process

RNA sequencing(Transcriptome)을 통해 분석된 정보는 특정시점의 활성된 유전자 정보를 정량화 및 구조/기능적인 분석을 할 수 있습니다. RNA 자체 기본적인 연구는 물론, 의학연구, 약물유전학, 맞춤형의학 연구에 활용될 수 있습니다. (gene expression profiles, post-translational modifications, SNPs or mutation over time)
total RNA, samll RNA (miRNA, tRNA), de novo sequencing 모두 가능합니다.
* 연계서비스 > RNA Profiling Service: qPCR array service로 유전자 탐색 및 검증까지

▼가이드라인

Reference Based De novo
Objective RNA expression analysis gene structure prediction-Alternative sliced transcriptome Novel gene detection comparative expression analysis gene structure prediction
Sufficient data quantity Raw data 4Gb Raw data 6Gb
Sample Requirements Minimum Quantity 1 µg, Minimum Concentration = 65 ng/µl, OD 260/280=1.6~2.0, RIN≥7, 28S:18S>1.0
Deliverables Mapping statistics, SNPs and InDels calling, Gene expression profiles, Differentially Expressed Gene(DEGs), Variant annotation, Fusion gene, Identification of alternative spliced transcripts, Prediction of novel transcripts de novo Assembly statistics, Gene annotations, Gene expression profiles, Differentially Expressed Gene(DEGs), Gene ontology analysis, Comparative analysis
* 샘플type, 종, data analyses에 따라 변경될 수 있습니다.

생물이 가지는 모든 후성학적인 유전자 발현 조절기전은 DNA metylation, 히스톤 변형을 통해 조절되며, 유전되기도 하고 음식, 습관, 환경에 의해 영향을 받는다고 알려져 있습니다. 후성학적인 유전자 변형은 암을 포함하여 다양한 질병들의 발병 및 진행에 관여한다고 연구되고 있으며, 이를 분석한 data를 이용하여 진단 및 수술, 처치에 대한 반응상태와 질병 진행을 예측하는데 유용하게 쓰일 수 있습니다.
High resolution의 장점을 가지는 CHIP-Seq, MeDIP-Seq 및 Whole genome의 전체 Bisulfite-Seq을 이용하여 분석하실 수 있습니다.

단일 생물종을 넘어서서 특정 환경에서 수집한 샘플에 함유된 유전체를 분석함으로써 각 환경의 미생물 군집의 패턴 차이 및 상호작용에 대해 확인하는 방법입니다.
종 식별 마커로 사용되는 16S rRNA나 18S rRNA 등을 통해 최근 주목받고 있는 장내 미생물의 분포 및 관련된 임상 연구, 생명 공학 등에 널리 사용됩니다.

 

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