Comparando Tecnologias de Sequenciamento: AVITI vs. NextSeq
Um estudo mostra as vantagens do AVITI da Element Biosciences em relação ao NextSeq da Illumina.
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Índice
- A Ascensão do Sequenciamento de Leituras Curtas
- Um Novo Jogador: Element Biosciences
- Objetivos do Estudo
- Capacidade e Desempenho das Plataformas de Sequenciamento
- Avaliando a Qualidade por Meio de Amostras de Controle
- Sequenciamento do Genoma de E. coli
- Análise de Qualidade das Leituras de Sequenciamento
- Taxas de Erro entre as Plataformas
- Sequenciamento de Transciptoma
- Analisando Erros no Sequenciamento de Transcriptoma
- Sequenciamento de RNA de Longa Leitura
- Aplicações de Sequenciamento de Células Únicas
- Descobertas sobre Polimorfismos de Nucleotídeo Único (SNPs)
- A Importância do Sequenciamento de Alta Qualidade
- Conclusão
- Perspectivas Futuras
- Métodos e Técnicas Detalhados
- Considerações Finais
- Fonte original
- Ligações de referência
O Sequenciamento de DNA e RNA são ferramentas importantes na biologia. Eles ajudam os cientistas a aprender mais sobre os seres vivos, analisando de perto seu material genético. Nos últimos 20 anos, novas tecnologias foram desenvolvidas que permitem um sequenciamento mais rápido e preciso de DNA e RNA. Isso levou a uma melhor compreensão dos genes de muitos organismos diferentes.
A Ascensão do Sequenciamento de Leituras Curtas
O sequenciamento de leituras curtas ficou popular porque é rápido e eficiente. Entre as várias empresas que produzem essas plataformas de sequenciamento, a Illumina se tornou a mais conhecida. A plataforma NextSeq, super famosa, é amplamente utilizada para aplicações de sequenciamento. Nos últimos anos, novas empresas como Singular Genomics, Ultima Genomics e MGI entraram no mercado, oferecendo mais opções para os pesquisadores.
Um Novo Jogador: Element Biosciences
A Element Biosciences apresentou um novo sequenciador chamado AVITI, que usa uma tecnologia diferente chamada sequenciamento por avididade. Esse método depende de polímeros de nucleotídeos projetados especialmente que se ligam firmemente a modelos de DNA durante o processo de sequenciamento. Essa ligação forte ajuda a reduzir o número de produtos químicos necessários para o sequenciamento e melhora a precisão dos resultados.
Objetivos do Estudo
Neste estudo, os pesquisadores tiveram como objetivo comparar o desempenho do NextSeq 550 da Illumina com o AVITI da Element Biosciences. Eles analisaram vários tipos de sequenciamento, incluindo sequenciamento de genoma completo, sequenciamento de RNA e sequenciamento de células únicas. O objetivo era ver como as duas plataformas se saíram em termos de qualidade e precisão do sequenciamento.
Capacidade e Desempenho das Plataformas de Sequenciamento
A plataforma AVITI consegue lidar com até 1 bilhão de polonias em um único fluxo de célula, que é mais que o dobro da capacidade do NextSeq 550. Essa capacidade permite gerar um grande número de leituras em uma única corrida. Os pesquisadores usaram o NextSeq 550 como controle para avaliar o desempenho da plataforma AVITI.
Avaliando a Qualidade por Meio de Amostras de Controle
Os pesquisadores realizaram vários testes usando amostras de controle para avaliar a qualidade do sequenciamento de ambas as plataformas. Os resultados mostraram que a plataforma AVITI produziu uma qualidade de sequenciamento de leituras curtas melhor em comparação com o NextSeq 550 da Illumina. Isso ficou particularmente evidente quando analisaram a precisão das sequências obtidas.
Sequenciamento do Genoma de E. coli
A equipe de pesquisa sequenciou o genoma da bactéria E. coli usando ambas as plataformas. A AVITI gerou mais de 781 milhões de leituras, enquanto o NextSeq 550 produziu pouco mais de 392 milhões. A maioria das leituras da plataforma AVITI teve uma qualidade muito alta, com a maioria pontuando acima de 40, o que indica uma taxa de erro muito baixa. Em contraste, o NextSeq 550 não alcançou níveis de qualidade semelhantes.
Análise de Qualidade das Leituras de Sequenciamento
Para entender melhor as diferenças de qualidade, os pesquisadores examinaram as pontuações de sequenciamento ao longo do tempo, ciclo por ciclo. A plataforma AVITI manteve pontuações de alta qualidade por mais tempo do que o NextSeq 550, que começou a ver uma queda na qualidade mais cedo no processo de sequenciamento. Os resultados gerais mostraram uma vantagem significativa para a AVITI em termos de precisão e confiabilidade das leituras.
Taxas de Erro entre as Plataformas
Quando os pesquisadores calcularam as taxas de erro, descobriram que a plataforma AVITI tinha uma taxa de erro de apenas 0,032%, enquanto o NextSeq 550 tinha uma taxa de erro de 0,37%. Isso indica que a plataforma AVITI não só está produzindo mais leituras, mas também o fazendo com uma chance muito menor de cometer erros. Essas taxas de erro são cruciais para interpretar os dados genéticos com precisão.
Sequenciamento de Transciptoma
O estudo também analisou o sequenciamento de transcriptoma usando um padrão de RNA. A AVITI produziu 54,9 milhões de leituras, em comparação com apenas 18,5 milhões do NextSeq 550. Ambas as plataformas mostraram excelente concordância com as quantidades conhecidas de RNA, mas novamente, a precisão da AVITI foi notavelmente maior, com muitas mais leituras alcançando altas pontuações de qualidade.
Analisando Erros no Sequenciamento de Transcriptoma
Os pesquisadores examinaram as taxas de erro nos dados de transcriptoma também. A AVITI mostrou taxas mais baixas de substituição de base e erros de inserção/deleção em comparação com o NextSeq 550. Isso foi importante porque demonstrou a consistência e confiabilidade da AVITI para sequenciamento de RNA, além do sequenciamento de DNA.
Sequenciamento de RNA de Longa Leitura
O sequenciamento de RNA de longa leitura está se tornando mais comum e é importante para detectar diferentes formas de RNA produzidas pelo mesmo gene. Os pesquisadores testaram as capacidades da plataforma AVITI para produzir leituras longas. Eles descobriram que a AVITI teve desempenho semelhante a outra plataforma bem conhecida, a NovaSeq 6000, em termos de quantificação de transcritos e manutenção da precisão.
Aplicações de Sequenciamento de Células Únicas
O sequenciamento de células únicas é útil para estudar células individuais, especialmente na pesquisa do câncer. Neste estudo, os pesquisadores prepararam amostras de cDNA de pacientes com câncer de fígado e as sequenciaram em ambas as plataformas. O número de transcritos de longa leitura gerados foi comparável entre a AVITI e a NovaSeq, sugerindo que ambas as plataformas são capazes de fornecer insights valiosos no nível de célula única.
Descobertas sobre Polimorfismos de Nucleotídeo Único (SNPs)
Os pesquisadores também procuraram polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) nos dados de longa leitura. Eles descobriram que a AVITI poderia identificar com precisão muitos SNPs que foram posteriormente confirmados com outros métodos de sequenciamento. A plataforma produziu menos erros em comparação com a NovaSeq na detecção dessas variações genéticas, o que pode ser crucial para estudar mutações no câncer.
A Importância do Sequenciamento de Alta Qualidade
O sequenciamento de alta qualidade é essencial para uma análise precisa dos dados. Taxas de erro mais baixas não apenas tornam as sequências mais confiáveis, mas também reduzem a quantidade de sequenciamento necessário para detectar mutações. Isso pode, em última análise, reduzir os custos associados ao sequenciamento, além de melhorar as decisões diagnósticas e de tratamento em oncologia.
Conclusão
Essa comparação entre as plataformas Illumina e Element Biosciences mostra que a plataforma AVITI oferece melhorias significativas em termos de capacidade de sequenciamento e precisão. Ela fornece aos pesquisadores uma ferramenta poderosa que pode mudar a forma como a análise genética é realizada, especialmente em áreas como pesquisa do câncer. As taxas de erro mais baixas e os resultados de maior qualidade da AVITI podem torná-la uma escolha preferida para cientistas que buscam obter insights mais profundos sobre as bases genéticas dos organismos vivos.
Perspectivas Futuras
À medida que as tecnologias de sequenciamento continuam a avançar, plataformas como a AVITI podem abrir caminho para ainda mais descobertas na biologia e medicina. Melhorias contínuas em precisão, velocidade e custo-efetividade são vitais para que os pesquisadores desvendar os segredos dos genomas e transcriptomas em diversas espécies. Capacidades de sequenciamento aprimoradas podem levar a avanços na compreensão de processos biológicos complexos e doenças, beneficiando, em última análise, a saúde e as estratégias de tratamento.
Métodos e Técnicas Detalhados
Os processos de sequenciamento descritos acima exigem preparações e metodologias meticulosas. Para o sequenciamento de genoma completo, uma abordagem de preparação de biblioteca sem PCR foi utilizada para evitar vieses introduzidos durante a amplificação. O genoma de E. coli foi preparado com reagentes e métodos específicos para garantir resultados de alta qualidade durante o sequenciamento.
O sequenciamento de transcriptoma envolveu a preparação de amostras de RNA com kits especializados para permitir uma representação precisa da expressão gênica. Os procedimentos seguiram diretrizes rígidas para manter a integridade das moléculas de RNA e garantir um sequenciamento eficiente.
O sequenciamento de longa leitura utilizou técnicas únicas para criar leituras longas sintéticas. Esse método permitiu que os pesquisadores aproveitassem os benefícios das plataformas de leituras curtas e longas, gerando dados que são tanto confiáveis quanto abrangentes.
Por meio de metodologias rigorosas, os pesquisadores garantiram que as comparações entre as plataformas AVITI e NextSeq fossem tão precisas quanto possível. Essa atenção aos detalhes sublinhou a importância do sequenciamento de alta qualidade para avançar nossa compreensão da genética.
Considerações Finais
Os avanços na tecnologia de sequenciamento destacados neste estudo demonstram o potencial para uma análise genética aprimorada. Conforme novas plataformas entram no mercado, a competição contínua provavelmente levará a melhores ferramentas para os pesquisadores. Este é um momento empolgante no campo da genômica, enquanto os cientistas se esforçam para responder a algumas das questões mais prementes sobre a vida, saúde e doenças.
Título: Utility Analyses of AVITI Sequencing Chemistry
Resumo: 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.
Autores: 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
Última atualização: 2024-06-27 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.18.590136
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.18.590136.full.pdf
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- 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