链终止法|边合成边测序|Bowtie|TopHat|Cufflinks|RPKM|FASTX-Toolkit|fastaQC|基因芯片|桥式扩增|
生物信息学
Sanger采用链终止法进行测序
带有荧光基团的ddXTP+其他四种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中，例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸A、T、C、G放入同一个培养皿，以此类推，存在4种不同类型碱基的识别机制，同时，该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止。
高通量测序是二代测序，先建库后测序：
建库方法：
单末端测序：将DNA双链打碎并接上接头序列，通过改变条件使双链变单链，将待测的单链固定在flowcell上，再加入游离的脱氧核苷酸，采用边合成边测序方法比配并测得互补链，最后冲走互补链。
双末端测序：将DNA双链打碎并接上接头序列，通过改变条件使双链变单链，将待测的单链固定在flowcell上，采用桥式扩增（即将模板链和互补链单链都成簇，用酶切，就只剩下模板链和两端引物），通过桥式扩增加强信号。
它的碱基识别是在链终止法的基础上，采用边合成边测序方法：
带有荧光基团的ddXTP+其他三种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中，例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸T、C、G放入同一个培养皿，以此类推，存在4种不同类型碱基的识别机制，同时，该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止。 模板链通过碱基互补配对原则得到互补链，该互补链停止于需识别碱基上，通过测试最后一位碱基所携带的荧光基团，从而确定模板链对应的碱基种类。在确认了该位置的碱基种类之后，会加羟基去去除荧光基团，并使得链又不断复制下去，通过识别后的照片来得到最终的序列组成。
高通量测序的特点是数据量大。
Fasta：
>序列名字
序列本身
Fastq：
@序列信息
序列本身
@序列信息
序列质量：由碱基错误率算得，每个碱基对应一个质量，将具体数值用ASCII表示出来
质量指标：Q20、Q30、Q40
基因芯片和高通量测序的比较：
基因芯片原理：
通过探针捕获游离的带有荧光基团的脱氧核苷酸，然后使其荧光标记发出荧光，辨别荧光强度确定碱基种类并加入羟基使其不再发光，再以此类推确定另外一种荧光种类。
二代测序：双末端测序；边合成边测序
区别：前期样本制备
基因表达：相当
数据分析流程：
图片数据（识别荧光基团测序）----序列信息（fastq）------质控-----assembly----analysis----annotation
Raw data------质控fastaQC------去adoptor/linker(引物)------使用barcode排序------FASTX-Toolkit质控（某特殊位置之后的；低于平均值的）
fastaQC：FASTQC checks whether a set of sequence reads in a .fastq fifile exhibit any unusual qualities.
FASTX-Toolkit：In this section of the tutorial we will be using FASTX-Toolkit (http://hannonlab.cshl.edu/fastx_toolkit/) to fifilter and trim sequences based on quality.
调研（低深度测序）主要用于找到合理建库方法----框架（高深度测序）----精细测序，进行修补
应用：
个体重测序----精准医疗----突变
重测序数据分析：GATK：人群队列测----发现SNP并汇总----发现群体高发SNP
转录组测序：
1.Small RNA seq表达
2.RNA seq表达-:--->Bowtie（短片段RNA比genome）---->Tophat（找到splice junction）----->cufflinks（找到可变剪接）
Bowtie is an ultrafast, memory-efficient short read aligner geared toward quickly aligning large sets of short DNA sequences (reads) to large genomes.
TopHat is a fast splice junction mapper for RNA-Seq reads.
Cufflinks assembles transcripts, estimates their abundances, and tests for differential expression and regulation in RNA-Seq samples.
RPKM (Reads Per Kilobase of transcript per Million mapped reads)
Total Exon reads：比到某个sample上的read数；
total mapped reads：比到某个sample上某gene exon的reads数
exon length：某gene exon长度
所以，
sample之间同一gene比较的是（gene mapped reads数/sample mapped reads数）
同一sample 的不同gene之间比较的是（gene mapped reads数/gene oxen length）
Chip-seq：发现转录因子的结合位点
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