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减少测序错误,你做对了么?

2015.5.08

  不论是哪种测序平台,在测序过程中都不可避免地存在一些错误。Illumina的低成本高通量测序技术已经在许多领域得到了广泛应用,不过人们还不了解其系统性错误对测序数据的影响。

  英国格拉斯哥大学的研究人员在16S rRNA扩增子测序的基础上,全面分析了Illumina台式测序仪的错误模式。他们由此找到了消除错误的有效策略,将这一测序平台的主要错误减少了93%。这项研究发表在前不久的Nucleic Acids Research杂志上。

  “Illumina测序与454测序的方法完全不同,我们已经知道454测序时错误是如何产生的,但对Illumina的系统性错误还并不了解,”领导这项研究的Melanie Schirmer说。“鉴定小变异(比如病毒株或者菌株之间的突变)需要从背景中找出真正的遗传学变化。我们希望能够更好的理解测序时产生的系统性错误和偏差,尽量将其去除以便获得更加真实的信息。”

  Schirmer及其同事用两台Illumina MiSeq进行了一系列测序,并将测序数据与参考基因组序列进行比对。他们通过自己开发的新算法,分析不同类型的错误出现在哪里,涉及了哪些核苷酸。

  这项研究测试了五种文库制备方法、不同DNA量、不同PCR循环数、两种Taq聚合酶和不同的引物组合。“我们发现,测序读取上的错误聚集在特定位置,这些错误不完全取决于DNA片段的序列,而是与实验设计等因素有关,比如文库制备方法和正反向引物,”Schirmer解释道。

  研究显示,核苷酸替换类错误主要集中在测序读取的前10 bp,在测序读取的末端这类错误也会增多。有趣的是,测序错误在测序读取上的特定位置还会出峰值。研究人员经过分析后指出,文库制备方法加上引物的选择,会使特定区域出现核苷酸替换、插入和删除错误。

  既然测序错误不是随机出现的,那么就可以想办法将其去除。Schirmer等人经过比较找到了最有效的错误消除方法:把现有校正技术结合起来使用(Sickle、BayesHammer和PANDAseq),可以使主要的测序错误减少93%。

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