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高度并行的文庫制備：TruSeq Synthetic Long-Read 技術首先對 DNA 樣本進行高度并行的文庫制備 。將基因組 DNA 隨機片段化后，在每個片段兩端連接上特定的接頭序列。這些接頭不僅有助于后續(xù)的 PCR 擴增和測序反應，還包含了用于識別和追蹤不同 DNA 片段的索引信息。通過這種方式，大量的 DNA 片段被同時處理，為后續(xù)生成合成長讀長奠定了基礎。
短讀長數(shù)據(jù)的本地組裝：在測序過程中，首先按照常規(guī)的 Illumina 測序方法獲得大量短讀長序列 。這些短讀長序列包含了原始 DNA 片段的部分信息。隨后，利用先進的算法和生物信息學工具，對這些短讀長數(shù)據(jù)進行本地組裝。通過識別短讀長之間的重疊區(qū)域，將它們逐步拼接起來，從而構建出更長的合成序列。在這個過程中，由于每個短讀長的測序準確性較高（Illumina 測序技術本身具有高準確性），通過合理的組裝策略，能夠有效降低合成長讀長中的錯誤率，保證最終序列的可靠性。
的索引與拼接策略：配套的條形碼試劑盒發(fā)揮著關鍵作用 。其中包含 384 個索引，用于標記每個反應孔中的樣本。在測序完成后，利用這些索引信息，可以準確地將來自同一原始 DNA 分子的短讀長序列進行歸類和拼接。這種基于索引的拼接策略，極大地提高了合成長讀長的準確性和成功率，能夠更精準地還原基因組的真實序列，尤其是在處理高度重復序列區(qū)域時，相比傳統(tǒng)短讀長測序，能夠有效減少序列錯配和遺漏的問題。
高準確性的長讀長合成：TruSeq Synthetic Long-Read 技術生成的合成長讀長具有的準確性，錯誤率可低至 0.03%/ 堿基 。這一的性能得益于其基于高質量短讀長數(shù)據(jù)的組裝方式，以及嚴格的質量控制流程。高準確性的長讀長數(shù)據(jù)對于準確識別基因組中的變異，如單核苷酸多態(tài)性（SNP）、插入缺失（InDel）以及結構變異（SV）等至關重要。在研究復雜疾病的遺傳機制時，能夠精準地檢測到與疾病相關的微小變異，為疾病診斷和治療提供可靠依據(jù)。
出色的基因組覆蓋度：通過優(yōu)化的文庫制備和長讀長合成策略，該產品能夠實現(xiàn)對基因組的全面覆蓋 。尤其是對于傳統(tǒng)測序方法難以觸及的高 GC 含量區(qū)域、重復序列區(qū)域以及基因間區(qū)等復雜區(qū)域，TruSeq Synthetic Long-Read 技術能夠有效提升覆蓋度。在對動植物基因組進行測序時，能夠更完整地獲取基因組信息，挖掘出更多潛在的功能基因和調控元件，為物種進化、遺傳育種等研究提供更豐富的數(shù)據(jù)資源。
強大的復雜區(qū)域解析能力：基因組中的重復序列和結構變異往往是研究的難點，因為它們容易導致測序數(shù)據(jù)的混淆和錯誤拼接 。TruSeq Synthetic Long-Read 技術憑借長讀長優(yōu)勢，能夠跨越這些復雜區(qū)域，準確解析重復序列的結構和分布，精確識別各類結構變異，如倒位、易位等。在腫瘤基因組研究中，能夠清晰地揭示腫瘤細胞中基因組的重排和變異情況，有助于深入了解腫瘤的發(fā)生發(fā)展機制，為腫瘤的精準治療提供關鍵線索。
基因組從頭組裝：在新物種基因組測序和未知基因組研究中，基因組從頭組裝是關鍵步驟 。TruSeq Synthetic Long-Read 技術生成的長讀長數(shù)據(jù)能夠顯著提高組裝的連續(xù)性和準確性，有效減少基因組中的缺口和錯誤拼接。通過將合成長讀長與傳統(tǒng)短讀長數(shù)據(jù)相結合，可以構建出更為完整、準確的基因組草圖，為后續(xù)基因注釋、功能研究等工作奠定堅實基礎。例如在對新發(fā)現(xiàn)的微生物基因組進行測序時，能夠快速、準確地完成基因組組裝，揭示其的遺傳信息和代謝途徑。
基因組結構變異分析：結構變異在生物進化、疾病發(fā)生發(fā)展等過程中發(fā)揮著重要作用 。該產品能夠精準檢測基因組中的各種結構變異，包括拷貝數(shù)變異（CNV）、染色體易位、倒位等。在人類遺傳學研究中，通過對大量個體的基因組進行結構變異分析，可以發(fā)現(xiàn)與遺傳性疾病相關的結構變異位點，為疾病的早期診斷和遺傳咨詢提供重要依據(jù)。在植物育種領域，結構變異分析有助于挖掘與優(yōu)良性狀相關的基因，加速品種改良進程。
單倍型分析與基因分型：準確的單倍型分析對于理解遺傳多樣性、疾病關聯(lián)分析以及群體遺傳學研究具有重要意義 。TruSeq Synthetic Long-Read 技術能夠通過長讀長數(shù)據(jù)準確確定等位基因的連鎖關系，實現(xiàn)高精度的單倍型分型。在人類群體遺傳學研究中，通過分析不同人群的單倍型分布，可以追溯人類的遷徙歷史和遺傳演化路徑；在疾病研究中，單倍型分析有助于識別與復雜疾病易感性相關的遺傳標記，為個性化醫(yī)療提供更精準的信息。
樣本要求：該產品適用于多種類型的 DNA 樣本，如基因組 DNA、FFPE 樣本來源的 DNA 等 。為確保實驗成功，樣本應具備較高的質量和完整性，建議使用高質量的純化 DNA，起始量一般在 0.1 - 1 μg 之間，具體用量可根據(jù)樣本類型和實驗要求進行適當調整。在樣本處理前，需對樣本進行嚴格的質量檢測，包括濃度測定、純度評估以及完整性分析等，確保樣本符合實驗要求。
實驗操作流程：使用 TruSeq Synthetic Long-Read 產品構建文庫的操作流程相對簡便，但需嚴格按照說明書進行 。首先，將 DNA 樣本進行片段化處理，可采用物理或酶切方法，獲得適宜長度的 DNA 片段。然后，進行末端修復、加 A 尾以及連接特定接頭等操作，這些步驟均在試劑盒提供的專用試劑和優(yōu)化的反應條件下進行。接下來，利用條形碼試劑盒中的索引對樣本進行標記，以便后續(xù)區(qū)分不同樣本。最后，通過 PCR 擴增富集文庫片段，并對文庫進行純化和質量檢測，確保文庫的質量和濃度符合測序要求。
數(shù)據(jù)分析：測序完成后，可利用 Illumina BaseSpace Sequence Hub 中的專用分析工具進行數(shù)據(jù)分析 。例如，TruSeq Long-Read Assembly App 能夠將短讀長數(shù)據(jù)組裝成合成長讀長，用于準確的基因組組裝和基因組完成工作；TruSeq Phasing Analysis App 則可用于基因組的基因分型分析，識別單倍型信息、共遺傳等位基因以及新出現(xiàn)的突變。這些分析工具操作簡便，能夠快速、準確地從測序數(shù)據(jù)中提取有價值的生物學信息，為科研人員的研究工作提供有力支持。
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