用于将Sanger测序或下一代测序（NGS）的DNA片段组装成齐全的陆续序列（contig）

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SeqMan Ultra是SeqMan Pro的新面庞
，这是我们持久以来的序列组装软件利用法式
，占有全新的现代直观界面
，并在引擎盖下进行了大量机能改进。SeqMan Ultra为Sanger序列组装使用了很正确的沉叠群组装算法
，并为Sanger和NGS组装提供了宽泛的组装后分析工具。与竞争敌手相比
，1xBET算法在将桑格序列组装成单个沉叠群方面做得较好
，并凭据轨迹质量和状态挪用正确的一致序列。组装后
，SeqMan Ultra怪异地为您提供了轻松编纂组装数据的能力——露出或建剪结尾、引入突变——以及分析组装数据
，蕴含查看色谱图、评估覆盖率、分析变体
，以及查抄单个沉叠群中组织的多个样本。

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SeqMan Ultra有关工作流

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桑格序列组件：对装配的正确性充斥信心。

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桑格序列4个单一步骤组装——

• 步骤1：输入读数和参考序列（若是使用）
  ，并设置自动质量和矢量建剪
• 步骤2：（可。┰だ郎淄疾⑹侄艚嵛
• 步骤3：运行组件
• 步骤4：分析法式集
  ，蕴含评估覆盖领域和矛盾

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临床钻研

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用于人类基因组分析的激光基因基因组学临床钻研工作流程：

• 设置：输入读取、BED/VCF文件
  ，并选择人为或鼠标模板包
• 组装并鉴别变体：SeqMan NGen汇编测序数据并自动鉴别、注解和分析变体
• 比力样本：创建和比力变量集
  ，利用统计过滤器
• 分析基因：轻松找到与变体集订交的基因并分析基因本体

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De Novo基因组组装

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4个单一步骤的De Novo基因组组装

• 步骤1：指定部件的挨次和参数
• 步骤2：查抄矛盾并评估覆盖领域
• 步骤3：将沉叠组组装成支架
• 步骤4：增长序列以缩幼差距

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宏基因组组装

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使用Lasergene Genomics壮大的算法将宏基因组序列数据与分歧的参考数据集对齐
，或对新序列进行聚类以进行鉴定。

宏基因组学4个单一步骤组装

• 步骤1：设置并运行宏基因组法式集
• 步骤2：鉴别样本中丰硕的菌株
• 步骤3：分析变体并评估覆盖领域
• 步骤4：可视化细?菌菌株的相对丰度

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变量分析

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4个单一步骤中的变量分析

• 步骤1:设置并运行组件
• 步骤2：比力多个数据集的变体
• 步骤3：筛选以查找感兴致的变体
• 步骤4：查看路线内的变体

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病毒基因组分析

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4个单一步骤的病毒基因组测序分析

• 步骤1：在SeqMan Ultra中针对参考序列组装单个或多个病毒样本
• 步骤2：评估变体并导出感兴致样本的一致序列
• 步骤3：在MegAlign Pro中将大组共有序列与已知菌株比对
• 步骤4：分析统计数据并鉴别路线中的变体

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全基因组/表显子组测序

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4个单一步骤的全表显子组/全基因组序列分析

• 步骤1：将数据与基因组模板对齐
• 步骤2：鉴别和比力感兴致的变体
• 步骤3：分析注解数据高低文中的变体并读取对齐
• 步骤4：同时评估所有样品的装配覆盖率

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?【有关界面展示】?

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【英文介绍】

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SeqMan Ultra is the new face of SeqMan Pro, our longstanding sequence assembly software application, complete with a new modern, intuitive interface, as well as lots of performance improvements under the hood. SeqMan Ultra uses the most accurate contig assembly algorithm for?Sanger sequence assemblies, and provides extensive post-assembly analysis tools for both Sanger and?NGS assemblies. When compared to the competition,?our algorithm does the best job?assembling Sanger sequences into a single contig, and calling the most accurate consensus sequence based on trace quality and shape. Following assembly, SeqMan Ultra uniquely offers you the ability to easily edit your assembled data – exposing or trimming ends, introducing mutations – as well as analyzing your assembled data, including viewing chromatograms, evaluating coverage,?analyzing variants, and examining multiple samples organized within a single contig.

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