微生物16s科研测序分析服务

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16S rRNA

16S rRNA 基因是编码原核生物核糖体小亚基的基因,长度约为1542bp,其分子大小适中,突变率小,是细菌系统分类学研究中最常用和最有用的标志。

16S rRNA基因序列包括9个可变区和10个保守区,保守区序列反映了物种间的亲缘关系, 而可变区序列则能体现物种间的差异。 

16SrDNA是细菌染色体上编码16SrRNA相对应的DNA序列, 16s rRNA是由16s rDNA转录来的 , 一般扩增检测和分析的对象都是16s rDNA

16s测序

16S rRNA基因测序以细菌16S rRNA基因测序为主,核心是研究样品中的物种分类、物种丰度系统进化、功能预测以及微生物与环境互作关系等。

样本类型

粪便、动物肠道内容物、皮肤、组织、痰液、血液、唾液、牙菌斑、尿液,阴道分泌物、发酵物,瘤胃,废水,火山灰,冻土层、病害组织、淤泥、土壤、堆肥、污染河流,养殖水体、空气等有微生物存在的样本都可以用于16s测序分析

参数介绍

取样:人/动物粪便,口腔,唾液,阴道,尿液,皮肤等可提供免费常用保存运输取样盒,其他样本可直接送样
测序平台:Illumina Novaseq
测序区域:V4,V3V4
测序数据量:10万 reads(V4); 5万 reads(V3V4)
周期:1-2周(V4);2-4周(V3V4)

送样建议

粪便样本包括肠道内容物:我们提供专门取样盒(免费)。人、大鼠、猪等,直接用取样盒里的棉签沾取约绿豆至黄豆大小的粪便至粪便保存液即可。颗粒状粪便,如小鼠,可根据粪便大小取几颗至粪便保存液即可。

备注:取样盒里有详细的粪便取样操作说明。

人或者动物其他部位:例如口腔,鼻腔,阴道等:我们提供专门取样盒(免费)。取样方式也是用棉签沾取相应部位菌至保存液。但是根据研究项目,取样部位以及方式略有不同,这个不能一概而论,特殊项目最好单独咨询便于提供最佳方案。

土壤,底泥水,污泥:需要5-10g的鲜样,土壤,底泥样若有沙石等需要先过筛后再送样。

水体样,包括河流,湖畔,自来水等:需要先过滤膜,根据水体中含菌量选择一定体积的水体过滤膜,如自来水,一般需要5-15升水过滤膜,然后将滤膜送过来即可。

DNA:浓度不低于5ng/ul, 总体积不少于40ul。

谷禾科研取样盒,常温保存运输,操作简单

报告内容(结题报告和分析软件)

分析图表展示(高级图表免费):

合作流程

售后服务

解决了从前期准备到怎么看报告、如何利用数据等问题,包括个性化图表的制作,离发表文章也就不远了,就像长跑已经能看到终点。

但仍然会有零星小问题,如何 “跑赢最后一公里”?

我们能做的就是为大家创建一个良好的交流环境,提供的交流平台致力于用最少的时间,最高效地解决问题。

案例 一 :样本:环境样本,检测时间:2018年7月,项目数据文章已发表在环境领域顶级SCI期刊(ENVIRONMENT INTERNATIONAL),文章介绍如下:

售后服务:

案例二 :DNA样本,检测时间:2018年9月,项目数据文章已发表环境顶级SCI期刊ENVIRONMENTAL SCIENCE & TECHNOLOGY,文章介绍如下:

某老师项目,DNA样本,检测时间:2018年9月,项目数据文章已发表环境顶级SCI期刊ENVIRONMENTAL SCIENCE & TECHNOLOGY,文章介绍如下:

售后服务:

案例三人粪便样本,谷禾开放基金项目。检测时间:2018年5月,项目数据文章已发表在SCI期刊Frontiers in Physiology,文章介绍如下:

售后服务:

谷禾优势

样本需求量低:常规宏基因组建库建议样本量在500ng以上,公司研发实现了低当量微生物样本提取和建库,保证提取丰度以及片段完整性同时,样本量需求低于同行其他公司要求;对于样本获取困难的样本,也可以选择微量建库,样本量可低至10ng。

免费取样盒和针对性取样建议:粪便及环境样本提供取样盒助力临床/科研取样,人体口腔、痰液、腹水、脑脊液、尿液、皮肤等高寄主细胞含量样本可根据我们的处理方案简单处理后大幅降低宿主DNA比例。

 严格标准的实验流程:自动化样品处理平台辅助,每轮设置阳性对照,上轮检测样本对照,阴性对照。评估污染,轮次比对,最大化减少误差,保证样本重复性和稳定性

Illumina测序平台:宏基因组测序(PE150)采用先进的Illumina Novaseq测序平台,快速、高效地读取高质量的测序数据、结合样品特点和数据的产出,充分挖掘环境样品中的微生物菌群和功能基因

大数据分析流程质量流程控制严格:优化的数据质量控制,包括过滤比对质量低、非特异性扩增、覆盖度低、低复杂度的序列,从而快速准确获得样本中微生物信息及其丰度信息,最大化提高质量数据

分析内容丰富全面:物种分析,基因预测与分析,多样性和相似性分析,功能分析,网路互作分析,代谢网络,关联分析等

完整详细的报告:提供质检实验报告,分析统计报告,分析报告解读,原始数据

 高效个性化服务:在线项目系统方便您及时查看项目动态和下载报告以及与分析人员高效交流,免费支持个性化图表修改以及重新分组出报告。

 价格低,周期快:包括提取,测序到分析,最快一周出报告。

大数据分析团队和多中心大项目分析经验(团队主要源自浙江大学,包括生物信息学,计算机,微生物以及统计分析等专业,积累了多年的大健康项目多中心项目分析经验,有助于宏基因组大数据,多样本,多表型,多组学联合分析

兼容性强的合作模式:有专门团队负责,提供切实可行的项目方案,兼顾临床和科研双需求模式。

合作发表文章:

Zhang Y, Shen J, Shi X, et al. Gut microbiome analysis as a predictive marker for the gastric cancer patients[J]. Applied Microbiology and Biotechnology, 2021, 105(2): 803-814.

Li X, Huang J, Yu T, et al. Fusobacterium nucleatum promotes the progression of colorectal cancer through Cdk5-activated Wnt/β-catenin signaling[J]. Frontiers in microbiology, 2020, 11.

Cai W, Li Y, Zhang W, et al. Composition, Distribution, and Assembly Patterns of Eukaryotic Communities Under Vertical Geochemical Gradients in a Polluted Urban River[J]. Water, Air, & Soil Pollution, 2020, 231(7): 1-10.

Yu C, Liu Y, Jia Y, et al. Extracellular organic matter from Micrococcus luteus containing resuscitation-promoting factor in sequencing batch reactor for effective nutrient and phenol removal[J]. Science of The Total Environment, 2020, 727: 138627.

Wu C, Li M, Chen W. Characteristics of Gut Microbiota in Cerulein-Induced Chronic Pancreatitis[J]. Diabetes, Metabolic Syndrome and Obesity: Targets and Therapy, 2021, 14: 285.

Song J, Li Y, Li J, et al. Lactobacillus rhamnosus 2016SWU. 05.0601 regulates immune balance in ovalbumin‐sensitized mice by modulating expression of the immune‐related transcription factors and gut microbiota[J]. Journal of the Science of Food and Agriculture, 2020, 100(13): 4930-4939.

Song J, Li Y, Li J, et al. . 05.0601 regulates immune balance in ovalbumin‐sensitized mice by modulating expression of the immune‐related transcription factors and gut microbiota[J]. Journal of the Science of Food and Agriculture, 2020, 100(13): 4930-4939.

Zhang Y, Liu Q, Yu Y, et al. Early and Short-Term Interventions in the Gut Microbiota Affects Lupus Severity, Progression, and Treatment in MRL/lpr Mice[J]. Frontiers in microbiology, 2020, 11: 628.

mei Yan X, Yan J, Xiang Q, et al. Fructooligosaccharides protects against OVA-induced food allergy in mice through regulating Th17/Treg cell balance by tryptophan metabolites[J]. Food & Function, 2021.

Zhou S P, Zhou H Y, Xia S N, et al. Efficient bio-degradation of food waste through improving the microbial community compositions by newly isolated Bacillus strains[J]. Bioresource Technology, 2021, 321: 124451.

Zhao Z, Zhang K, Wu N, et al. Estuarine sediments are key hotspots of intracellular and extracellular antibiotic resistance genes: A high-throughput analysis in Haihe Estuary in China[J]. Environment international, 2020, 135: 105385.

Lei M, Li Y, Zhang W, et al. Identifying ecological processes driving vertical and horizontal archaeal community assemblages in a contaminated urban river[J]. Chemosphere, 2020, 245: 125615.

Wang H, Liu S, Kuzyakov Y, et al. Differentiating microbial taxonomic and functional responses to physical disturbance in bulk and rhizosphere soils[J]. Land Degradation & Development, 2020, 31(18): 2858-2871.

Cai L, Dai Y, Cao A, et al. The effects of CS@ Fe3O4 nanoparticles combined with microwave or far infrared thawing on microbial diversity of red seabream (Pagrus major) fillets based on high-throughput sequencing[J]. Food Microbiology, 2020, 91: 103511.

Wang R, Deng Y, Deng Q, et al. Vibrio parahaemolyticus infection in mice reduces protective gut microbiota, augmenting disease pathways[J]. Frontiers in microbiology, 2020, 11: 73.

Wang L, Yang K, Gao C, et al. Effect and mechanism of biochar on CO2 and N2O emissions under different nitrogen fertilization gradient from an acidic soil[J]. Science of The Total Environment, 2020, 747: 141265.

Liu L L, Wang Y C. Classification and applicability analysis of ecological revetment in different types of river[C]//IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2020, 612(1): 012008.

Sun D, Wang C, Sun L, et al. Effects of Litchi on Systemic Low-Grade Inflammation and the Structure and Function of Gut Microbiota in HFA Mice[J]. 2020.

Chen F, He J, Jin G, et al. Identification of novel microRNAs for cold deacclimation in barley[J]. Plant Growth Regulation, 2020, 92(2): 389-400.

案例解析

研究背景:全球塑料产量飞速增长,而且呈持续上升的趋势,因此导致大量塑料废物排放到环境中,从沿海河口到大洋环流,从东大西洋到南太平洋海域。塑料废弃物具有化学稳定性和生物利用率低的特点,可长期存在于海洋中,从而影响海洋环境包括海洋生物的生存。

作为一个独特的底物,塑料碎片可以吸附海洋中的微生物并形成个“塑性球”。以生物膜形式存在于塑料碎片上的微生物群落。许多研究表明,无论是在海洋还是淡水生态系统中,附着在塑料碎片上微生物群落的组成明显不同于周围环境(水和沉积物),而且易受位置、时间和塑料类型的影响。

主要图表

两两群落差异指数的PCoA图

PCoA 图可以清楚地看到,SW区细菌群落的置信椭圆与pd和sd的置信椭圆有显著的偏差(p<0.05),而sd上细菌群落的置信椭圆几乎覆盖了pd的置信椭圆(p>0.05),这表明pd和sd上的细菌群落有相似之处。

不同样本和处理下的细菌群落( 前 10 位)丰度分布

底物(SW、SD和Pd)上的主要属为细菌和假互斥单胞菌,暴露两周后,这些菌可能是分布广泛和适应性强的三种底物(SW、SD和PD)。暴露4周后,弧菌相对丰度增加.此外,暴露6周后,自养细菌(如扁平菌和硝酸菌)的数量增加。这三种底物上个细菌群落的生长模式也与3.2的结果一致。图5还显示,在6个星期内,在429个原位点中,假单胞菌在pd上的相对丰度高于sw和sd(anova,p<0.05)。

研究结论:首先,营养物质 (TN 和 TP) 与生物膜的平均生长速率呈正相关,而盐度与生物膜的平均生长速率呈负相关。盐度是影响PD的个细菌多样性的主要因素,而温度、溶解氧和养分(TN和TP)在类似的盐度条件下可能具有二次效应。尽管种聚合物类型对PD上的细菌群落的多样性具有较少的影响,但是在细菌群落中的一些属显示对PD的聚合物类型的选择性,并且倾向于将其优选的基质定殖。大的相对丰度SW、PD、SD间属显著差异。盐度是改变河口地区Pd条件致病菌富集的主要因素。另外,在种病原物种丰富的基础上,PD具有较高的致病性。

案例解析

研究背景:研究表明遗传和环境影响都在I型糖尿病的发展中起作用,增加的遗传风险不足以引起疾病,环境因素也是需要的,而且起着至关重要的作用。肠道菌群也许就是这个重要的环境因素,肠道菌群在免疫系统的成熟中起重要作用,此外还影响自身免疫疾病发展。

不同遗传风险儿童的LDA差异菌群

不同遗传风险分组中包含的常见菌属,部分存在特定分组中

PCoA分析揭示不同遗传风险儿童肠道菌群的在不同地域样本中均存在显著差异

点评:针对I型糖尿病疾病发生过程中遗传HLA分型风险和对应肠道菌群菌的关联分析,揭示了特定肠道菌群与宿主特定遗传风险共同作用推进疾病发生。某些特定菌属可能无法在遗传高风险儿童肠道内定植,可能对疾病发生存在特定作用。此外对于其他遗传风险的自身免疫疾病也具有重要提示意义,例如乳糜泻和类风湿性关节炎。

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8 comments so far

许佳扬Posted on4:25 下午 - 12月 3, 2020

咨询16S和18S高通量测序一个DNA样本的价格

qingPosted on8:37 上午 - 2月 2, 2021

有没有联系方式

Posted on9:54 下午 - 3月 27, 2021

你好,想问一下送检24份动物肠道内容物大概要花多少钱

Posted on10:39 下午 - 5月 6, 2021

粪菌16s测序价格和周期,30个样本,直接送样基因组DNA

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