2018年1月19日 NTB 发表论文《Nanopore sequencing and assembly of a human genome with ultra-long reads》
Nanopore最终还是把人给上了。
闲扯
去年4月份,那时主要的业务是做组装,当时在郑州前往北京的高铁上,跟公司的技术总监一起。因为两个人都是做基因组组装的,所以平时更多的交流的是技术。
当时我记得我们在讨论完河南的烩面是牛肉的还是羊肉的好吃,北京的房价会不会涨,去大西北旅游啥时候去比较合适等等问题之后,临下车之际,我问总监:老大,你说Nanopore的MIN机器好便宜,一个设备大概也就万把块钱,你说一旦他将错误率降下来,是不是我们就失业了,这个过程得几年啊。
老大说,这个用不了几年,最多两年。
一语中的。
大家有关注Nanopore的,可能会知道他们刚开始从测pcr产物,线粒体,叶绿体等小基因组开始,然后慢慢的做酵母啥的,都是一些小的基因组。前段时间作了一个野生番茄的基因组,就已经算是劲爆了。
然后这次,人家丢掉过去的成绩,直接祭出大招,搞了人,3.1Gb的大基因组,这还不算什么。还是完全用的是MinION。
对,你没看错,就是这个跟U盘大小的小机器。
来我们先跟最新的Pacbio sequel 比一比。
这个是常规的测序仪的大小。看两个人在机器边谈笑风生。
这个是MinION,是不是感觉瞬间 too young too simple
是不是有iphone手机跟埃尼阿克的巨大差距。
这个东东,估计测序外包服务都得死。
估计之后测序仪会从科研中解放出来,成为家家户户的温度计。
纯生信分析的春天即将来临(生信人加油)
我们不扯其他的了。看一下文章。
正文
文章称他们利用MinION测了GM12878细胞系,获得了91.2Gb的数据,物理覆盖度为30X,组装水平N50为3Mb。文章利用其对大片段的变异和表观修饰情况进行了检测,发现效果不错。另外加测了5x的超级长的片段(人家有核心的技术可以获得),N50在100Kb以上,最长的在882Kb,然后组装水平到了6.4Mb。最后其组装出了2867Mb的基因组,完整度为85.8%,通过利用短片段纠错之后,准确性达到了99.8%。还有就是利用超级片段,可以的组装出MHC区域,测量端粒区长度,减少人类基因的gap区域。
人的基因组大小为3.1Gb,属于较为难组装的基因组,一直是检测测序技术的标杆。之前Nanopore MinION由于通量的问题(500 Mb -2Gb),一直不敢对大基因组动手。近期通过对蛋白孔道,文库制备,测序速度等众多方面的提升,通量上来了,因此对人进行全基因组测序得以实现。
结果
一共测了39个flow cells ,产出91Gb数据,其中read N50 为10589bp。超长的read部分用了另外的14个flow cells。
平均每个flow cell 可以产出2.3Gb的数据。
产出数据和覆盖度等统计如下。
数据评估
为了对read的准确性和是否存在潜在的偏好性进行评估,文章分别利用了与参考基因组比对,BWA回比和切成kmer比对统计等方法进行评估。如上图d、e、f。
数据组装
数据利用Canu进行组装,花费时间是同等数据量PacBio的4倍之多,原因可能在于纠错部分过于耗时。组装出2886条contig,N50为3Mb,利用组装出来的contig跟参考基因组对比,发现899个与参考存在变异,这相对于上一次Pacbio测的结果(692)多200多个。
文章也承认Nanopore准确性问题,如果不考虑其准确性问题,其突出的优点在于可以组装的超级完整,本文中HLA的大部分基因都包含在一条contig中,这在之前是不能想象的。
基因组修饰
由于准确性比较低,所以利用二代测序数据修饰了一下。最终的准确性看不同的纠错方法, 可以很高。
除了从完整度上考虑,还利用注释信息对基因组进行了评估,注释了一共58338个基因,其中只有0.1%的基因857个分布在2个或者多个contig上。
SNP和SV
利用SVTyper软件和Platinum二代比对算法,找到了2414个SV。利用30x数据的时候,错误率可以降低到6%。
评估Nanopore 数据 寻找SNP的能力,其准确性如下图。
寻找甲基化修饰
如图一致性较高
超长片段提升组装完整度
目前PacBio数据利用60x可以组装到N50 为20Mb,Nanopore 利用35x可以到5.7Mb,同时将MHC组装到了小于2个contig,具有较好的完整性。超长read减少参考基因组gap和测量端粒区。
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