解读基因测序流动槽、工作流程与文库制备试剂盒
p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201711/insimg/e1b53786-6e16-4afb-80d3-15282f1c3af7.jpg" title=" 2.jpg" style=" width: 600px height: 446px " width=" 600" vspace=" 0" hspace=" 0" height=" 446" border=" 0" / /p p span style=" font-family: 微软雅黑, Microsoft YaHei " 在今年年初的J.P. 摩根大通医疗保健大会(J.P. Morgan Healthcare Conference)上,Illumina发表了堪称地表上最强的测序仪NovaSeq。全新的测序架构所带来的超高通量,让Illumina的总裁兼CEO Francis deSouza自信地宣示,百元基因组时代的来临已指日可待。从一月产品发布到Q3 财报公布时, Illumina已经出货近200台NovaSeq到客户手中。 br/ & nbsp br/ 无可匹敌的超高通量,是吸引许多客户眼球的第一元素。年初S2 流动槽最先上市,一个流动槽每次运行可达到28-33亿数量的reads / clusters。在双S2流动槽同时运行的情况下,使用2x150 bp读长,一次NovaSeq测序可以在一天半内解码16个人类基因体(平均30x覆盖深度)。10月中推出的S4流动槽,更将通量翻了三遍。一个S4流动槽每次运行可达到80-100亿数量的reads / clusters,所以双S4流动槽运行可以在不到两天内解码48个人类基因体(6万亿硷基通量)。S4的强大功能,将加速大规模基因组研究计画,对临床研究提供关键性的突破。如同哥伦比亚大学基因组医学研究所主任David B. Goldstein所言,NovaSeq系列所激发的研究规模和成本,都是一年前无法想像的。这全新系列的可扩展测序机不只帮助基因组医学走向更大规模的研究,也能推动实现如液态活检、肿瘤深度全基因组分析、和大数量单细胞测序等需要高覆盖深度或高强度的测序应用普及化。 br/ & nbsp br/ NovaSeq高通量的可扩展性,满足不同产量的测序应用,也是其受到许多用户青睐的关键。除了可以选择S2 或S4流动槽,以及自由设定单槽或双槽同时运行之外,与S4同时推出的NovaSeq Xp工作流程让NovaSeq系统的灵活度更上一层楼。NovaSeq Xp工作流程的流动槽上样栈与试剂,让用户可以将文库直接上样到流动槽的单个通道中。由于每个通道的文库独立不混杂,用户可以根据通道来划分样本和项目。NovaSeq Xp工作流程带来更大的自由度,例如每个通道使用96个样本索引,每个流动槽一次可以测序384各样本。这样高度的多样本测序(multiplexing)也顺带减低了每个样本DNA所需的起始量。用户可以自由决定使用标准工作流程来混合各种文库类型在一个流动槽裡,或是利用NovaSeq Xp工作流程裡的上样栈实行新颖的样本索引方法,最佳化有效地利用地表上最高通量的测序仪。 br/ & nbsp br/ NovaSeq 6000系统支援所有文库制备方法,例如全基因组测序(WGS)、靶向重测序(targeted resequencing)、RNA测序(RNA sequencing)、和甲基化测序(methylation sequencing)。用户可以在BaseSpace Sequencing Hub上找到NovaSeq产生的范例Illumina文库测序结果。 br/ br/ 更多关于NovaSeq系统规格和NovaSeqXp工作流程的细节,可以参考Illumina网站上的白皮书: br/ https://www.illumina.com/content/dam/illumina-marketing/documents/products/datasheets/novaseq-6000-system-specification-sheet-770-2016-025.pdf br/ & nbsp br/ 除了NovaSeq S4流动槽和Xp工作流程,Illumina在10月推出的创新产品还包含了Nextera DNA Flex,一款全新的高性能全基因组测序(WGS)文库制备试剂盒。Illumina了解在NGS测序技术不断进步下,文库制备的技术也要跟上脚步,一起加速基因组医学爆发性地前进。目前许多实验室在NGS流程的文库制备阶段仍然遭遇瓶颈。多数文库制备流程以及前后的多个步骤,耗时又耗工。文库制备前需要DNA提取、定量和片段化,而文库制备后的步骤包括文库质量评估、文库浓度定量和归一化。这让许多实验室都要延误不少时间在文库制备流程,才能开始测序过程。 br/ & nbsp br/ Nextera DNA Flex的核心技术为Bead-Linked Transposome (BLT),将Nextera的转座体(transposome)链接在磁珠上。BLT的On-Bead Tagmentation整合了DNA片段化(fragmentation)、片段接头化(adapter ligation)、和文库定量归一化(library normalization)的步骤,减少手动接触点并节省文库制备时间到2. 5小时。搭配Flex Lysis Reagent Kit的细胞裂解试剂,Nextera DNA Flex允许直接加入样本如血液、唾液、乾血纸片、和微生物菌株。直接加入样本进一步省去了样本制备的繁琐步骤,不需要辅助设备和试剂来提取DNA。从而将文库制备的整体周转时间,从样本到上测序机,缩短到三小时以内。Nextera DNA Flex的简约有助于自动化流程的使用。 br/ br/ 除了是Illumina产品线中最快且最简化的文库制备流程,Nextera DNA Flex的On-Bead Tagmentation提供了比in-solution tagmentation更均值的DNA片段化反应。当样本DNA起始量超过BLT的饱和点(大约是100ngDNA),过多的DNA便无法被片段化。不同于其他种文库制备方法,这样的化学特性使得Nextera DNA Flex片段化结果不会受到DNA定量的准确度影响。当DNA量介于100-500ng 之间,Nextera DNA Flex制备后的文库片段长度和上样量几乎是固定的。用户可以利用Nextera DNA Flex的广泛样本DNA起始量,灵活支持各种类型的基因组测序,简化日常操作。 br/ & nbsp br/ BLT与样本DNA饱和后带来的均匀文库片段长度和上样量,也提升了基因组测序覆盖度的均一性。不管是人类或非人类基因体,文库DNA片段均匀地覆盖在高与低的GC区域,没有偏好性。这样的通用特性让Nextera DNA Flex应用范围广泛,支持人类或其他大型/複杂基因组以及扩增子和微生物、寄生虫或真菌物种的测序,并且与Illumina各款测序仪完全兼容。用户可以在BaseSpace Sequencing Hub上找到Nextera DNA Flex应用在不同动植物和细菌基因体所产生的文库和在不同Illumina测序仪上的结果。 br/ br/ 更多关于Nextera DNA Flex的全新技术BLT原理、快速与整合的流程、以及全基因组测序表现和TruSeq Nano与Nextera XT的比较,请参考Illumina网站上的白皮书: br/ https://www.illumina.com/content/dam/illumina-marketing/documents/products/datasheets/nextera-dna-flex-data-sheet-770-2017-011.pdf br/ br/ 另外两份白皮书详尽讨论Nextera DNA Flex的文库制备成果: /span /p p span style=" font-family: 微软雅黑, Microsoft YaHei " br/ /span /p p span style=" font-family: 微软雅黑, Microsoft YaHei " strong 人类基因体 /strong br/ https://www.illumina.com/content/dam/illumina-marketing/documents/products/appnotes/nextera-dna-flex-human-genomes-application-note-770-2017-018.pdf br/ br/ strong 微生物基因体 /strong br/ https://www.illumina.com/content/dam/illumina-marketing/documents/products/appnotes/nextera-dna-flex-small-genomes-application-note-770-2017-019.pdf br/ & nbsp br/ 今年十月份发布的这些新产品,NovaSeq S4流动槽、NovaSeq Xp工作流程(预计十二月份开始接受订购)、和Nextera DNA Flex文库制备试剂盒,再度展现Illumina的创新能力,并帮助加速基因组医学迈向大规模、高性能的全基因组研究之路。 br/ /span /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201711/insimg/8ccfe1a5-9088-43fc-b096-b005ae6f42b3.jpg" title=" 1.jpg" / /p p span style=" font-family: 微软雅黑, Microsoft YaHei " strong 作者简介 /strong br/ br/ 庄涵宇博士 br/ Illumina高级经理,生物信息和基因组应用合作 br/ Han-Yu Chuang br/ Senior Manager, Bioinformatics and Genomics Applications Partnerships, Illumina Inc. /span /p