因工作需要，攀枝花市疾病預防控制中心擬采購細菌全基因組測序服務，本次項目采用最低評標價法方式進行評標，特邀請符合本次采購要求的企業參加該項目的比選。

一、項目基本名稱

《攀枝花市疾病預防控制中心細菌全基因組測序服務》采購項目。

二、項目內容

1、本項目采購預算10萬元；

2、采購清單：

序號	服務名稱	菌株數量	單價 （元/次）	備注
1	細菌全基因組測序	以實際檢測株數為準
2	細菌宏基因組測序	以實際檢測株數為準
合計（單價總合計）

 

★三、項目技術要求

（一）細菌全基因組測序技術要求：

1、測序讀長：平均測序讀長為200～300bp，最長不可超過350bp；

2、數據準確度需Q30（99.9%）>90%；

3、堿基類型分布均勻，無GC分離；平均覆蓋度 99.5%以上；提供測序過程中的實時監控報告；

4、原始數據量（堿基數）≥1.5G；

5、基因組覆蓋度≥95%，基因區覆蓋度≥98%，整體覆蓋深度≥100×；確保覆蓋度均勻性，避免某些區域覆蓋度不足；

6、N50>50kb，N90>10kb；

7、重復序列和結構變異的檢測：要求能夠識別和報告重復序列和結構變異；

8、數據質量控制報告：要求提供詳細的QC報告，包括測序前后的樣本質量評估；

9、數據交付和格式：除了FASTQ格式，還應要求提供BAM或SAM格式的比對文件，以及變異檢測的VCF文件。

（二）細菌全基因組測序報告內容：

1. 原始數據整理及質量評估:

1.1 下機數據質量控制: 應包括測序平臺提供的基本質量評分和覆蓋度分布圖；

1.2 數據過濾: 應明確過濾標準，如Q20或Q30閾值，以及去除低質量reads和接頭序列；

1.3 測序錯誤率低于1%，且基因組覆蓋度的CV（變異系數）不超過10%，確保數據的準確性和一致性。

2. 序列拼接結果:

2.1 基因組序列及其統計: 應提供詳細的拼接結果，包括N50/N75值、基因組大小、GC含量等，并與參考基因組進行比較。

3. 基因預測:

需要優化為基因組注釋，包括編碼區、rRNA、tRNA等非編碼RNA的預測，并使用當前認可的數據庫和軟件進行注釋。使用如NCBI Prokaryotic Genome Annotation Pipeline (PGAP)等標準化流程。

4. 致病菌毒力因子（VFDB）分析:

應使用最新版VFDB數據庫，并提供毒力因子的詳細注釋和相關風險評估。提供毒力因子和抗性基因的全面分析，包括基因位置、序列和潛在影響。

5. 抗生素抗性（CARD）分析:

應使用最新版CARD數據庫，并提供抗性基因的詳細信息，包括基因、相關抗性譜和可能的抗性機制。

6. 變異檢測分析:

根據約定參考基因組完成突變體分析，交付比對bam文件與突變體原始vcf文件。

7. 原始數據:

云盤、優盤，或通過安全的數據下載平臺進行數據交付。

（三）細菌宏基因組測序技術要求：

1、測序讀長：平均測序讀長為200~300bp，最長不可超過350bp；同時結合長讀長技術（如PacBio或Nanopore），以提供至少1,000bp的平均讀長；

2、數據準確度需Q30（99.9%）>90%；3、原始數據量（堿基數）≥ 10 G；根據樣本的預期微生物多樣性和研究目標，提供數據量的計算方法或公式，確保數據量足以覆蓋預期的微生物種類和豐度；

4、覆蓋度分布的統計數據，確保樣本中不同微生物的覆蓋度均勻；

5、提供微生物組成分析，包括物種豐富度和多樣性指數；

6、提供基于測序數據的代謝通路和功能基因的預測；

7、提供完整的數據質量控制報告，包括測序前后的樣本質量評估。

（四）細菌宏基因組測序報告內容：

1. 測序數據統計:

1.1 測序堿基質量值: 應確保Q30或更高標準的比例，Q30>90%；

1.2 測序堿基含量分布: 應確保GC含量的分布均勻，無明顯偏差；

1.3 測序質量控制: 應包括每個樣本的詳細質量控制圖表和指標；

1.4 測序數據產出統計: 應提供測序深度、覆蓋度和數據量的具體統計。

2. 數據組裝:

需要明確組裝的指標，如N50、N90值，以及組裝的完整性和準確性。

3. 基因預測以及基因集構建:

3.1 gene catalogue 基本信息統計: 應包括基因預測的數量、長度分布等；

3.2 基于基因豐度的樣品間相關性和韋恩分析: 應提供樣品間基因豐度的相關性分析和多樣性指數。

4. 物種組成及豐度分析:

物種聚類分析、豐度聚類熱圖、降維分析、關聯網絡分析:應確保使用標準化的流程和最新的生物信息學工具和數據庫。

5. 組間差異分析:

Anosim、LEfSe、Metastat、STAMP分析:確保所有組間差異分析具有統計學意義，并提供詳細的結果解釋。

6. 功能水平分析:

功能注釋、數據庫注釋結果、功能豐度概況、降維分析: 應使用標準化的數據庫和流程進行功能注釋。

7. 基于功能豐度的組間差異分析:

Anosim、Metastat、STAMP分析:確保統計學方法的適用性和結果的解釋。

8. 抗性基因注釋:

抗性基因相對豐度概況、組間差異分析: 應使用最新的抗性基因數據庫，如CARD和VFDB。

9. 宏基因組binning:

9.1  每個bin的完整性應達到90%以上；污染度應低于10%；

9.2 每個bin的基因組覆蓋度應達到50×以上；每個bin內的GC含量應與其代表的微生物種類的GC含量一致；

9.3至少包含90%的已知單拷貝核心基因，如rRNA基因、保守的代謝途徑基因等；

9.4通過16S rRNA基因或其他保守基因的比對，確保bin內的序列與參考基因組的一致性；

9.5能夠區分至少97%的物種水平的微生物群落成員；

9.6使用當前認可的binning工具和算法，如MetaBAT、MaxBin等；提供手動檢查和驗證binning結果的服務；

9.7 提供binning結果的可視化展示，如基因組覆蓋度圖、物種組成圖等。

四、比選投標文件遞交截止時間2024年7月29日。

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