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Illumina FC-126-1004 TruSeq Synthetic Long-Read 技术介绍
高度并行的文库制备：TruSeq Synthetic Long-Read 技术首先对 DNA 样本进行高度并行的文库制备 。将基因组 DNA 随机片段化后，在每个片段两端连接上特定的接头序列。这些接头不仅有助于后续的 PCR 扩增和测序反应，还包含了用于识别和追踪不同 DNA 片段的索引信息。通过这种方式，大量的 DNA 片段被同时处理，为后续生成合成长读长奠定了基础。
短读长数据的本地组装：在测序过程中，首先按照常规的 Illumina 测序方法获得大量短读长序列 。这些短读长序列包含了原始 DNA 片段的部分信息。随后，利用先进的算法和生物信息学工具，对这些短读长数据进行本地组装。通过识别短读长之间的重叠区域，将它们逐步拼接起来，从而构建出更长的合成序列。在这个过程中，由于每个短读长的测序准确性较高（Illumina 测序技术本身具有高准确性），通过合理的组装策略，能够有效降低合成长读长中的错误率，保证最终序列的可靠性。
的索引与拼接策略：配套的条形码试剂盒发挥着关键作用 。其中包含 384 个索引，用于标记每个反应孔中的样本。在测序完成后，利用这些索引信息，可以准确地将来自同一原始 DNA 分子的短读长序列进行归类和拼接。这种基于索引的拼接策略，极大地提高了合成长读长的准确性和成功率，能够更精准地还原基因组的真实序列，尤其是在处理高度重复序列区域时，相比传统短读长测序，能够有效减少序列错配和遗漏的问题。
高准确性的长读长合成：TruSeq Synthetic Long-Read 技术生成的合成长读长具有的准确性，错误率可低至 0.03%/ 碱基 。这一的性能得益于其基于高质量短读长数据的组装方式，以及严格的质量控制流程。高准确性的长读长数据对于准确识别基因组中的变异，如单核苷酸多态性（SNP）、插入缺失（InDel）以及结构变异（SV）等至关重要。在研究复杂疾病的遗传机制时，能够精准地检测到与疾病相关的微小变异，为疾病诊断和治疗提供可靠依据。
出色的基因组覆盖度：通过优化的文库制备和长读长合成策略，该产品能够实现对基因组的全面覆盖 。尤其是对于传统测序方法难以触及的高 GC 含量区域、重复序列区域以及基因间区等复杂区域，TruSeq Synthetic Long-Read 技术能够有效提升覆盖度。在对动植物基因组进行测序时，能够更完整地获取基因组信息，挖掘出更多潜在的功能基因和调控元件，为物种进化、遗传育种等研究提供更丰富的数据资源。
强大的复杂区域解析能力：基因组中的重复序列和结构变异往往是研究的难点，因为它们容易导致测序数据的混淆和错误拼接 。TruSeq Synthetic Long-Read 技术凭借长读长优势，能够跨越这些复杂区域，准确解析重复序列的结构和分布，精确识别各类结构变异，如倒位、易位等。在肿瘤基因组研究中，能够清晰地揭示肿瘤细胞中基因组的重排和变异情况，有助于深入了解肿瘤的发生发展机制，为肿瘤的精准治疗提供关键线索。
基因组从头组装：在新物种基因组测序和未知基因组研究中，基因组从头组装是关键步骤 。TruSeq Synthetic Long-Read 技术生成的长读长数据能够显著提高组装的连续性和准确性，有效减少基因组中的缺口和错误拼接。通过将合成长读长与传统短读长数据相结合，可以构建出更为完整、准确的基因组草图，为后续基因注释、功能研究等工作奠定坚实基础。例如在对新发现的微生物基因组进行测序时，能够快速、准确地完成基因组组装，揭示其的遗传信息和代谢途径。
基因组结构变异分析：结构变异在生物进化、疾病发生发展等过程中发挥着重要作用 。该产品能够精准检测基因组中的各种结构变异，包括拷贝数变异（CNV）、染色体易位、倒位等。在人类遗传学研究中，通过对大量个体的基因组进行结构变异分析，可以发现与遗传性疾病相关的结构变异位点，为疾病的早期诊断和遗传咨询提供重要依据。在植物育种领域，结构变异分析有助于挖掘与优良性状相关的基因，加速品种改良进程。
单倍型分析与基因分型：准确的单倍型分析对于理解遗传多样性、疾病关联分析以及群体遗传学研究具有重要意义 。TruSeq Synthetic Long-Read 技术能够通过长读长数据准确确定等位基因的连锁关系，实现高精度的单倍型分型。在人类群体遗传学研究中，通过分析不同人群的单倍型分布，可以追溯人类的迁徙历史和遗传演化路径；在疾病研究中，单倍型分析有助于识别与复杂疾病易感性相关的遗传标记，为个性化医疗提供更精准的信息。
样本要求：该产品适用于多种类型的 DNA 样本，如基因组 DNA、FFPE 样本来源的 DNA 等 。为确保实验成功，样本应具备较高的质量和完整性，建议使用高质量的纯化 DNA，起始量一般在 0.1 - 1 μg 之间，具体用量可根据样本类型和实验要求进行适当调整。在样本处理前，需对样本进行严格的质量检测，包括浓度测定、纯度评估以及完整性分析等，确保样本符合实验要求。
实验操作流程：使用 TruSeq Synthetic Long-Read 产品构建文库的操作流程相对简便，但需严格按照说明书进行 。首先，将 DNA 样本进行片段化处理，可采用物理或酶切方法，获得适宜长度的 DNA 片段。然后，进行末端修复、加 A 尾以及连接特定接头等操作，这些步骤均在试剂盒提供的专用试剂和优化的反应条件下进行。接下来，利用条形码试剂盒中的索引对样本进行标记，以便后续区分不同样本。最后，通过 PCR 扩增富集文库片段，并对文库进行纯化和质量检测，确保文库的质量和浓度符合测序要求。
数据分析：测序完成后，可利用 Illumina BaseSpace Sequence Hub 中的专用分析工具进行数据分析 。例如，TruSeq Long-Read Assembly App 能够将短读长数据组装成合成长读长，用于准确的基因组组装和基因组完成工作；TruSeq Phasing Analysis App 则可用于基因组的基因分型分析，识别单倍型信息、共遗传等位基因以及新出现的突变。这些分析工具操作简便，能够快速、准确地从测序数据中提取有价值的生物学信息，为科研人员的研究工作提供有力支持。
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