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Nanoporetech
牛津纳米孔测序
传统的短读技术
全面的基因组表征
长测序读数
长和超长读取(高达 4 Mb)可以解决复杂的基因组畸变
在单一测序分析中准确识别和定相单核苷酸变异、结构变异和碱基修饰
生成和比较高度准确的基因组,并纠正现有的参考基因组
有限的基因组表征
短测序读数通常不跨越重要类别的基因组畸变,例如大的结构变异和重复区域,而是依靠间接推断和/或复杂的计算分析来检测它们。传统测序技术对扩增的要求也会引入序列偏差并去除碱基修饰。结果,仅可以鉴定样品中存在的一小部分基因组变异。
灵活和按需
按需排序
适用于所有基因组和项目规模的可扩展、经济实惠的设备
使用PromethION生成 TB 级数据— 同时或独立使用多达 48 个大容量流通池,以满足您的样品可用性和实验室要求
使用GridION以高通量对较小的基因组进行测序或对较大的基因组进行低通测序
发现纳米孔测序的优势并使用MinION开展试点项目,仅需 1,000 美元,包括流动槽和测序试剂
在使用Flongle进行大规模研究之前执行样品 QC ,流动池每个 90 美元
灵活性有限
传统的高通量台式测序设备需要大量的基础设施要求和费用——将它们的使用限制在资源充足的集中位置。为了获得最佳效率,通常需要进行样品批处理,这可能会导致周转时间较长。
简化的工作流程
易于自动化的工作流程
在短短 10 分钟内准备好用于测序的DNA 样本,包括多路复用
适用于大规模群体基因组学项目的易于自动化的样品制备试剂盒和方案
低 DNA 输入要求
使用模块化PromethION和GridION在单个设备上同时运行多项分析——全基因组、靶向和全长 RNA测序
繁琐的工作流程
通常,冗长的样品制备要求和较长的测序运行时间会降低工作流程效率并增加周转时间。
实时数据流
快速访问结果
分析生成的数据以获得即时洞察力
使用自适应采样进行实时靶向测序,增强特定基因组区域的覆盖率
当产生足够的数据时停止测序——清洗并重复使用流动槽
修复了批量数据交付的运行时间
获得结果的时间增加并且无法识别工作流程错误,直到为时已晚,加上处理大量批量序列数据的额外实际复杂性。
皮书
对大基因组的新见解
了解各地的研究人员如何利用长纳米孔测序读数来支持跨许多不同物种生成高度准确和连续的染色体级基因组组装。由于能够生成超过 4 Mb 的读取长度,纳米孔测序读取能够*解析具有挑战性的基因组区域,从而能够识别以前隐藏的基因组变异——为进化和疾病关联提供新的见解。
在我们的资源中心查找更多关于使用纳米孔测序进行大规模群体基因组学研究的出版物。
群体基因组学资源
群体基因组学皮书
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PromethION 上的群体基因组学测序
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案例分析
结构变异及其对表型、疾病和种群适应的影响
为了对中国人群进行更全面的基因组表征,Wu等人。使用由高通量 PromethION 设备提供的长纳米孔测序读数对 405 个人进行了大规模分析。该团队确定了 132,312 个结构变体 (SV),其中 53% 是新的。此外,他们确定了新的 SV 与表型和疾病的关联,包括身高和贫血。
'我们的研究的细节揭示了人类 SV 的复杂景观,并为它们在表型、疾病和进化中的作用提供了新的见解'
吴,Z。等人。bioRxiv 430378 (2021)。
在我们的调查页面中了解纳米孔测序如何实现全面的变异检测——从 SNV 和定相,到 SV 和碱基修饰。
结构变异
查看所有应用程序
卡伦米加,UCSC,美国
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案例分析
填补人类基因组的空白
在人类基因组初稿宣布完成近 20 年后,仍有大片区域(高达基因组的 8%)难以使用传统测序技术进行分析。为了最终兑现人类基因组学和个性化医疗的承诺,研究人员和联盟,例如端粒到端粒 (T2T) 联盟,正在利用长纳米孔测序读数来完成人类基因组,跨越重要的、高度重复的区域,如着丝粒和端粒,加上大的结构变体。迄今为止,T2T 联盟已经为人类 X 和 8 号染色体提供了完整、无间隙的组装和新颖的功能见解——包括对 DNA 甲基化和核苷酸序列的综合分析。
'完成整个人类基因组现在触手可及'
米加等人。自然 585(2020 年)。
在我们的皮书中了解研究人员如何利用长纳米孔测序读数来发现以前隐藏的基因组变异并提供更连续的人类基因组。
人类遗传学皮书
群体基因组学资源
开始使用
群体基因组学的可扩展测序
纳米孔测序具有的可扩展性——从便携式 Flongle 和 MinION 设备(非常适合样品 QC 和试点研究)到高通量台式 GridION 和 PromethION 平台,它们提供快速且经济实惠的高产量高质量数据访问大规模人口基因组学项目。
比较产品
群体基因组学的高测序产量
推荐用于群体基因组学
PromethION 48
PromethION 48 将多达 48 个可独立寻址的大容量流通池与强大的集成计算相结合,可提供灵活的按需访问太碱基测序数据——非常适合大规模群体基因组学项目。
Q20+ 化学,单分子准确度达到 99% 及更高
用于 Q20+ 原始读数准确性的 Kit 14 化学试剂包括更新的测序酶和新的 R10.4.1 纳米孔。这种化学方法为 SNP 和 INDEL 评分等测量的纳米孔测序提供了*高精度,以及 5-甲基 C 的金标准性能。它是一种高精度、高输出的化学品,能够在三种运行条件下运行:
准确性
默认
输出
通过操作软件 MinKNOW 设置的每个运行条件,使 DNA 以不同的易位速度通过孔,根据需要平衡更高准确度或更高产量的要求 - 同时提供 Q20 或更高的单工读数。所有条件都与双链读取兼容,来自 DNA 分子两条链的数据结合在一起,单分子准确度约为 Q30 或更高。双工方法已经展示了长达 72 kb 的读取,Q30 读取长度为 260 kb。
Kit 14 化学简化了 Oxford Nanopore 提供的试剂盒,确保用户在选择如何回答他们的生物学问题时无需在最高输出或最高准确度之间做出上游选择。
具体应用
在推出 Kit 14 化学品的同时,替代解决方案可以更好地服务于某些应用。请点击以下链接了解更多详情
RNA测序
为简化 cDNA 制备或直接 RNA 测序而优化,阅读更多关于我们的 RNA 测序产品的信息。
SARS-CoV-2测序
支持 ARTIC 协议,Midnight 提供了一种简单、快速的 SARS-CoV-2 基因组测序方法,每个样本的成本较低,了解开始对 SARS-CoV-2 病毒进行纳米孔测序所需的知识。
16S测序
用于微生物 16S 测序和属级细菌鉴定的多重试剂盒
现场测序
摆脱对冷链的依赖,带着我们的冻干现场测序试剂盒离开实验室
现在有空
Oxford Nanopore Kit 14 化学试剂支持一系列样品制备方法,随着时间的推移,更多的试剂盒功能被推出:
Ligation Sequencing Kit V14 (SQK-LSK114)和Ligation Sequencing Kit XL V14开放抢先体验
快速化学和原生条形码试剂盒 14 个选项 - 即将推出
超长和扩增套件选项 - 即将于 2022 年推出
了解有关 Oxford Nanopore 产品发布阶段的更多信息,包括早期访问阶段
了解社区如何使用 Q20+
Miten Jain:使用 R10.4.1 和 Kit 14 进行人类基因组组装和分析
美国加利福尼亚大学圣克鲁兹分校的 Miten Jain 团队一直在评估最近在读取长度、准确性和软件方面的改进,用于超快速、基于纳米孔的全基因组测序分析。在此特别关注 Kit 14,Miten 展示了在本次演讲前几天生成的数据,显示在单个 PromethION 流动槽中生成了超过 140 Gb 的测序数据。与以前的化学相比,这种高输出是通过更低的 DNA 和文库输入要求实现的。还强调了原始读取准确性的显着提高,特别是在均聚物区域中,其中准确调用了大约 20 个碱基的长度。
该团队目前正在使用新的纳米孔化学和流动细胞生成他们的第一个人类基因组组件;然而,使用剪切基因组 DNA 的初步结果达到了超过 20 Mb 的 NG50 分数。他们还在评估双链数据的使用,并开发进一步的变体调用和甲基化分析工具。根据此处介绍的进展,Miten 得出结论,“分阶段的 Q40+ 精度从头组装可能是可以实现的”。
Alexander Wittenberg:使用 Q20+ 化学方法提高作物基因组组装的准确性
Alexander 是荷兰 KeyGene 的长期工作人员,介绍了他们如何开发一个全面的计算工具集,以“的规模”执行作物基因组分析,包括从头组装、变异检测和数据可视化。KeyGene 的团队一直在评估 Q20+ 化学和 R10 纳米孔对几种植物物种的性能,以及利用植物训练的碱基识别模型的影响。后者的影响可以在他们的玉米全基因组测序数据中看到,观察到原始读取准确度提高了 2.5%。前者出现在生菜的结果中,内部 STL 组装器显示出好的组装指标,还有甜瓜。他们利用甜瓜基因组进行了仅双链组装,
Mantas Sereika:Nanopore R10.4 可实现近乎的细菌基因组
丹麦奥尔堡大学的 Mantas 在这里展示了关于微生物模拟群落样本的 R10.4 Q20+ 纳米孔序列数据。凭借 99.1% 的模态原始读取准确度,以及与 R9.4.1 数据相比改进的均聚物调用,他认为通过足够的覆盖率和一致抛光基因组中的所有均聚物应该是可解析的。这种趋势在复杂的宏基因组样本中继续存在,与 R9.4.1 相比,从厌氧消化污泥中提取的 DNA 显示出改进的均聚物调用 - 在 8 到 10 或更低的均聚物长度之间,“宏基因组组装基因组中的大多数均聚物似乎是正确调用'。最后,在他们的模拟社区 R10.4 Q20+ 序列数据中对 Duplex 读取进行评论,由于模态双工读取准确度为 99.9% (Q30) 准确度,绘制原始读取准确度“基本上破坏了我们的 R 脚本”。
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其他的这些是菌株
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