シーケンシング技術の比較: AVITI vs. NextSeq
研究によると、Element BiosciencesのAVITIはIlluminaのNextSeqよりも優れた点があるみたい。
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目次
DNAとRNAのシーケンシングは生物学で大事なツールだよ。科学者たちが生き物の遺伝情報を詳しく調べるのに役立つんだ。過去20年で、新しい技術が開発されて、DNAやRNAのシーケンシングがもっと早くて正確にできるようになった。これによって、いろんな生物の遺伝子についての理解が深まったんだ。
ショートリードシーケンシングの台頭
ショートリードシーケンシングは、早くて効率的だから人気が出たんだ。いろんなシーケンシングプラットフォームを作ってる会社の中で、Illuminaが一番有名になったんだ。彼らの人気のNextSeqプラットフォームは、シーケンシングのアプリケーションで広く使われてる。最近では、Singular GenomicsやUltima Genomics、MGIみたいな新しい会社も市場に登場して、研究者たちにもっと選択肢を提供してるよ。
新しいプレイヤー:エレメントバイオサイエンス
エレメントバイオサイエンスは、AVITIっていう新しいシーケンサーを発表したんだ。これはアビディティシーケンシングっていう異なる技術を使ってる。この方法は、シーケンシングの過程でDNAテンプレートにしっかり結合する特別に設計されたヌクレオチドポリマーに依存してるんだ。この強い結合のおかげで、シーケンシングに必要な化学物質の量を減らせて、結果の正確さもアップするんだ。
研究の目的
この研究では、IlluminaのNextSeq 550とエレメントバイオサイエンスのAVITIの性能を比較することが目的だったよ。全ゲノムシーケンシング、RNAシーケンシング、単一細胞シーケンシングなど、いろんなタイプのシーケンシングを見たんだ。二つのプラットフォームがシーケンシングの質と正確さの面でどれだけ良いかを確認するのが目的だったんだ。
シーケンシングプラットフォームのキャパシティと性能
AVITIプラットフォームは、1つのフローボトルで最大10億のポロニーを処理できるんだ。これはNextSeq 550のキャパシティの2倍以上だよ。このキャパシティのおかげで、一回の実行でたくさんのシーケンシングリードを生成できるんだ。研究者たちは、AVITIの性能を評価するためにNextSeq 550をコントロールとして使ったんだ。
コントロールサンプルを通じた品質評価
研究者たちは、二つのプラットフォームからのシーケンシング品質を評価するためにコントロールサンプルを使っていくつかのテストを行った。結果は、AVITIプラットフォームがIllumina NextSeq 550に比べて、ショートリードシーケンシングの質が良かったことを示したんだ。これは特に得られた配列の正確さを分析した時に顕著だったよ。
E. coliゲノムのシーケンシング
研究チームは、両方のプラットフォームを使ってE. coliのゲノムをシーケンスしたんだ。AVITIは7億8100万リードを生成したけど、NextSeq 550は3億9200万リードしか生成できなかった。AVITIプラットフォームからのリードの大半は非常に高品質で、ほとんどがスコア40以上だったよ。これは非常に低いエラーレートを示してる。一方で、NextSeq 550は同じような質のレベルに達してなかった。
シーケンシングリードの品質分析
品質の違いをさらに理解するために、研究者たちはシーケンシングスコアをサイクルごとに調べた。AVITIプラットフォームはNextSeq 550よりも長い間、高品質のスコアを維持してたんだ。NextSeq 550はシーケンシングプロセスの早い段階で品質が落ち始めた。全体の結果は、AVITIがリードの正確さと信頼性の面で優位であることを示してた。
プラットフォーム間のエラーレート
研究者たちがエラーレートを計算した時、AVITIプラットフォームのエラーレートはわずか0.032%だったのに対し、NextSeq 550は0.37%だった。これは、AVITIプラットフォームがより多くのリードを生成するだけでなく、エラーの可能性もずっと低いことを示してる。これらのエラーレートは、遺伝データを正確に解釈するために重要なんだ。
トランスクリプトームシーケンシング
この研究では、RNAスタンダードを使ったトランスクリプトームシーケンシングも見たよ。AVITIは5490万リードを生成したけど、NextSeq 550は1850万リードしか得られなかった。両方のプラットフォームは既知のRNAの量と素晴らしい一致を示したけど、AVITIの正確さは明らかに高くて、多くのリードが高スコアを達成してた。
トランスクリプトームシーケンシングのエラー分析
研究者たちは、トランスクリプトームデータのエラーレートも調べたんだ。AVITIはNextSeq 550に比べて、塩基置換や挿入/削除エラーのレートが低かったんだ。これは、AVITIがRNAシーケンシングとDNAシーケンシングの両方に対して、一貫性と信頼性があることを示してるから重要なんだ。
ロングリードRNAシーケンシング
ロングリードRNAシーケンシングは、同じ遺伝子から生成されるさまざまな形のRNAを検出するのに重要で、より一般的になってきてる。研究者たちはAVITIプラットフォームのロングリード生成能力を試したんだ。AVITIは、トランスクリプトの定量化や正確さを維持する面で、NovaSeq 6000という別の有名なプラットフォームと同様にパフォーマンスを発揮したんだ。
単一細胞シーケンシングの応用
単一細胞シーケンシングは、特に癌の研究で個々の細胞を研究するのに便利なんだ。この研究では、研究者たちは肝臓癌患者からcDNAサンプルを準備して、両方のプラットフォームでシーケンスしたんだ。生成されたロングリードのトランスクリプトの数はAVITIとNovaSeqで同程度だったから、両方のプラットフォームが単一セルレベルで貴重な洞察を提供できることを示唆してるよ。
一塩基多型(SNP)に関する発見
研究者たちはロングリードデータの中の一塩基多型(SNP)も調べたんだ。AVITIが他のシーケンシング方法で確認された多くのSNPを正確に特定できることがわかったよ。このプラットフォームは、これらの遺伝的変異を検出する際にNovaSeqよりも少ないエラーを生じたから、癌の突然変異を研究するのに重要かもしれないんだ。
高品質シーケンシングの重要性
高品質のシーケンシングは正確なデータ分析に欠かせないんだ。エラーレートが低いと、シーケンスがより信頼できるだけでなく、突然変異を検出するために必要なシーケンシングの量も減らせるから、最終的にはコストを下げつつ、癌における診断や治療の決定を改善することができるんだ。
結論
このIlluminaとエレメントバイオサイエンスのプラットフォームの比較は、AVITIプラットフォームがシーケンシングのキャパシティと正確さの面で大きな改善を提供していることを示してるよ。研究者たちにとって、遺伝解析の方法を変える力強いツールを提供してるんだ、特に癌研究の分野でね。AVITIの低エラーレートと高品質の結果は、生命体の遺伝的基盤に対する深い洞察を得たい科学者たちの好ましい選択肢になるかもしれないよ。
将来の展望
シーケンシング技術が進化し続ける中で、AVITIのようなプラットフォームは生物学や医学でのさらなる発見の道を開くかもしれないんだ。正確さ、速度、コストパフォーマンスの向上は、研究者がさまざまな種のゲノムやトランスクリプトームの秘密を解き明かすために重要なんだ。強化されたシーケンシング能力は、複雑な生物学的プロセスや病気の理解におけるブレークスルーにつながるかもしれなくて、最終的には医療や治療戦略に利益をもたらすことになるんだ。
詳細な方法と技術
上に述べたシーケンシングプロセスには、入念な準備と方法論が必要なんだ。全ゲノムシーケンシングでは、PCRフリーのライブラリ準備アプローチが使われて、増幅中に導入されるバイアスを避けるようにしてるんだ。E. coliのゲノムは、高品質な結果をシーケンシング中に得るために、特定の試薬や方法を使って準備されたよ。
トランスクリプトームシーケンシングでは、遺伝子発現を正確に表現するために特殊なキットを使ってRNAサンプルを準備したんだ。手続きはRNA分子の完全性を維持するための厳格なガイドラインに従ったんだ。
ロングリードシーケンシングは、合成ロングリードを作るための独自の技術を利用してる。この方法は、研究者がショートリードとロングリードプラットフォームの両方の利点を活かして、信頼性が高くて包括的なデータを得ることを可能にしたんだ。
こうした厳格な方法論を通じて、研究者たちはAVITIとNextSeqプラットフォーム間の比較ができるだけ正確なものになるよう努めたんだ。このディテールへの注意は、高品質のシーケンシングが遺伝学の理解を進める上での重要性を強調してるよ。
終わりの言葉
この研究で強調されたシーケンシング技術の進歩は、遺伝解析の改善の可能性を示してるんだ。新しいプラットフォームが市場に登場することで、競争が研究者にとってより良いツールをもたらす可能性があるよ。生物学の分野では、生命、健康、病気についての最も重要な質問に答えるために、科学者たちが奮闘する刺激的な時期なんだ。
タイトル: Utility Analyses of AVITI Sequencing Chemistry
概要: BackgroundDNA sequencing is a critical tool in modern biology. Over the last two decades, it has been revolutionized by the advent of massively parallel sequencing, leading to significant advances in the genome and transcriptome sequencing of various organisms. Nevertheless, challenges with accuracy, lack of competitive options and prohibitive costs associated with high throughput parallel short-read sequencing persist. ResultsHere, we conduct a comparative analysis using matched DNA and RNA short-reads assays between Element Biosciences AVITI and Illuminas NextSeq 550 chemistries. Similar comparisons were evaluated for synthetic long-read sequencing for RNA and targeted single-cell transcripts between the AVITI and Illuminas NovaSeq 6000. For both DNA and RNA short-read applications, the study found that the AVITI produced significantly higher per sequence quality scores. For PCR-free DNA libraries, we observed an average 89.7% lower experimentally determined error rate when using the AVITI chemistry, compared to the NextSeq 550. For short-read RNA quantification, AVITI platform had an average of 32.5% lower error rate than that for NextSeq 550. With regards to synthetic long-read mRNA and targeted synthetic long read single cell mRNA sequencing, both platforms respective chemistries performed comparably in quantification of genes and isoforms. The AVITI displayed a marginally lower error rate for long reads, with fewer chemistry-specific errors and a higher mutation detection rate. ConclusionThese results point to the potential of the AVITI platform as a competitive candidate in high-throughput short read sequencing analyses when juxtaposed with the Illumina NextSeq 550.
著者: Jianhua Luo, S. Liu, C. Obert, Y. Yu, J. Zhao, B. Ren, J.-J. Liu, K. Wiseman, B. J. Krajacich, W. Wang, K. Metcalfe, M. Smith, T. Ben-Yehezkel
最終更新: 2024-06-27 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.18.590136
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.18.590136.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。
参照リンク
- https://www.illumina.com/content/dam/illumina-marketing/documents/products/appnotes/nextseq-1000-2000-data-concordance-app-note-970-2020-001.pdf
- https://q.omnomics.com/ords/f?p=118:34:::::P34_S1,P34_S2:NextSeq%20500,NovaSeq%206000
- https://q.omnomics.com/ords/f?p=118:34:::::P34_S1,P34_S2:NextSeq%202000,NovaSeq%206000
- https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE246838
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/1034988