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全基因组
de novo
测序也叫从头测序，是指不需要任何参考序列，用生物信息学分析方法将测得到的序列进行组装，从而获得该物种的全基因组序列图谱，为后续的基因挖掘、功能验证提供序列信息；为分子育种和合成生物学研究奠定基础。
使用Nanopore长序列（N50 达到30Kb，最长序列4Mb以上）组装后使用二代数据进行纠错，得到高质量的Contig（N50大于1Mb，部分可到10Mb以上）。结合Hi-C把组装的Contig挂载到染色体，获得染色体水平的全基因组序列图谱，注释后通过其他分析揭示研究的科学问题。
常见问题
（1）
基因组de novo测序是什么？
基因组de novo测序也叫基因组从头测序，主要针对未知物种的基因组序列以及需要更新的基因组，通过构建基因组DNA文库，并进行测序。然后通过生物信息学的方法对测序所得到的数据进行拼接、组装和注释，从而获得该物种完整的基因组序列图谱。
（2）
Nanopore测序
与二代及三代PacBio的优势有哪些？
a、Nanopore测序中不涉及聚合酶合成反应，所以不存在酶的失活问题。
b、超长读长，在DNA测序中，其平均读长能够达到几十到上百Kb，最长读长能达到2Mb以上，很好得解决高重复、高杂合基因组的组装难题（二代测序难以解决）。
c、Nanopore测序可以直接检测到甲基化修饰信息，对于表观遗传学的研究有重要意义。
d、通量高
（3）
基因组的样品选择？
基因组精细图的样品要尽量与调研图样品为同一个体，植物样品最好选择无污染的组培苗、嫩叶等，而动物样品最好选择全血或者内脏组织。
（4）
Hi-C在辅助基因组组装时有什么作用？
Hi-C最主要的作用是将零散的基因组序列锚定到染色体上（这一点类似遗传图谱）；还可以对组装的基因组进行纠错处理；在某种程度上进一步提升Contig N50。
（5）
Hi-C技术与遗传图谱的差异？
Hi-C应用单个个体就可以完成染色体构建，挂载染色体效率高达90%以上，但不能进行QTL定位。
（6）为什么一定要做Survey？
Survey是评估基因组的有效手段，对于没有参考基因组的物种，在启动
de novo
项目之前，对基因组特征评估是十分必要的，基因组大小及复杂状况直接影响到项目价格，周期以及后续的组装策略等。
（7）Survey评估和流式细胞仪评估有什么区别？
两者都可以对基因组的大小进行评估，Survey评估中的K-mer分析是从数学角度上进行分析的，得到的信息更为全面和准确。而流式则是通过实验的手段，主要通过已知内参物种基因组大小来评估被测物种的基因组大小。由于内参选择不同，实验预估基因组大小与实际会有一些偏差。
（8）做了基因组Survey是否就一定不用做流式了呢？
不是。我们一般建议老师在做Survey之前先做一下流式对基因组大小有个初步的预估。原因如下：K-mer分析中，我们把K-mer分布最多的峰为主峰，主峰前的1/2的峰称为杂合峰，把主峰后2倍的位置的峰称为重复峰。这时我们需要流式的结果来对我们的判断进行验证。根据不同峰计算的基因组大小不同，哪个和流式结果更加吻合哪个即是主峰。
（9）K-mer分析时，为何选的K-mer长度不一样？
一般来说，用来估计基因组大小的K-mer我们选取17-mer，其原因是ATCG四种不通过的碱基组成的长度为17的核苷酸片段有4
17
~17G，足以覆盖一般的正常基因组；如果选择15的话，则只有1G的可能。对于正常基因组可能覆盖度不够，导致估计不准确，当然对于较大基因组>15G，我们会尝试采用19-mer进行评估。
由于Reads上存在错误碱基，K-mer并非越大越好，若K-mer选择的越大，则包含这个错误位点的K-mer的个数就会越多。
另外为了避免回文序列，K-mer分析选择K长度均为奇数。而对于高重复的重复，我们通常会选择一些长度较长的K-mer，这是因为较大的K-mer能够跨过一些高重复区域，对于组装具有较好的结果。
（10）HiC是什么，有何技术优势？
Hi-C是一种分析染色体空间构象的高通量测序技术，研究染色体三维空间结构、染色体之间相互作用以及基因表达的空间调控机制，深化了对组织发育和癌症发生等过程的认识，并且可以辅助基因组组装到染色体水平。
HiC技术有如下优势：
1.Hi-C无需群体，单一个体就能实现染色体定位；
2.标记密度更大，序列定位更完整；
3.可以对已组装的基因组进行纠错。
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