微生物全基因组测序分子分型技术

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　　食源性疾病是全球范围内重要的食品安全问题，早期发现和查明病因是防控食源性疾病的重要保证。随着新一代基因组测序技术的发展，基于全基因组测序（WGS）的分子分型技术在食源性疾病聚集性病例识别和爆发溯源调查中显示出极大的应用价值和发展潜力。

　　在食品安全领域，越来越多的研究机构和监管部门将全基因组测序技术应用于食源性疾病疫情爆发的识别和监测, 并基于此技术进行疾病溯源追踪和污染调查等。

　　[url=http:///www.illumina.com.cn/techniques/sequencing/dna-sequencing/targeted-resequencing/genotyping-by-sequencing.html]基因分型[/url]的分型技术不仅可以快速检测病原菌, 而且具有较高的准确度和分辨率。而WGS技术的推广和使用需要解决庞大基因组数据的传输、储存、快速计算和精准比对，需要成熟易用的生物信息学分析流程和标准化解释系统。

　　如何使用微生物信息分析工具将这些大量的基因组碎片整合以及将大量来源不同的基因组数据进行有效比对呢？

　　中科助腾研究团队搭建了我国首个全基因组数据计算云引擎，将标准化的WGS数据分析流程转移到云端，大大降低了WGS数据分析、运算及使用门槛。同时还开发了常见食源性致病菌毒力因子、耐药基因、血清分子分型、wgMLST分析、wgSNP等自动化分析功能模块，有助于各级实验室开展食源性微生物遗传与变异特征、致病和耐药机制及菌株进化等方面的基础研究。

　　GenesClouds微生物数据分析平台整合基因组生物信息学分析功能，进行基因组数据的质控、拼接、wgMLST、wgSNP、基因组功能注释、耐药基因、毒力基因鉴定识别、血清型分析等，为微生物实验室及从业人员提供一个专业、高效、安全的数据存储与分析平台，为基于基因组学的多领域、跨时空的微生物精准溯源及耐药性、致病性、毒性等识别和预测分析提供科学数据支持，通过基于特征值的快速比对，实现近缘食源性致病菌的快速识别与筛选。基于分布式运算架构及弹性伸缩和消息队列技术，实现数据处理高效化、分析流程自动化、全基因数据可视化的高通量微生物数据处理分析平台。