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2022年03月17日  |  产品、程序+实验方案

HiFi 的不同之处——真正的长读长 vs. 合成长读长

近年来,长读长 PacBio HiFi 测序为基因组学的许多领域做出了变革性的贡献,包括 <17>De Novo</17> 组装、所有变异类型识别、全长定相靶向和全基因组测序、全长 RNA 测序和高分辨率宏基因组学。  做出这些贡献的基础是对天然长 DNA 分子进行高度准确的端到端测序。  近十年来,研究人员多次尝试利用短读长技术从短序列 reads 中合成重建较长的分子序列,他们通常会在此过程中使用 PCR 来复制原分子。 事实证明,使用与 Moleculo 或 10X Genomics 关联的 reads 进行样品制备和分析非常麻烦,因此,研究人员后来便不再使用此类 reads。  最近,Illumina 宣布推出“Infinity”reads,而 Element Biosciences 则收购了 Loop Genomics,更新了合成长读长的概念。 

尽管目前很少有关于这两种新的合成长读长测序方法的公开数据,但 Illumina 于今年早些时候在基因组学与生物数据节会议 (FoG 2022) 上展示了一项实例比较。  在下方的 IGV 屏幕截图中(下图),合成 Infinity reads(标记为“Longas”)位于顶部,其后是标准 Illumina 短读长,而被标记为“CCS”的 PacBio HiFi reads 则位于底部: 

 

Illumina vs. PacBio CCS
图 1. Illumina 在 FoG 2022 会议上展示的幻灯片,对被标记为“Longas”的 Illumina Infinity reads 和 Illumina 短 reads 以及被标记为“CCS”的 PacBio HiFi reads 进行了比较。 

但是,如果进行仔细比较,就会发现 PacBio HiFi reads 具有重要的优势(图 2),包括: 

a) 变异检出的准确性: 对于 PacBio HiFi reads 明确解析出的一个纯合变异(串联重复插入),Infinity 仅检测到了该变异的一部分,并且将其错误地显示为杂合变异。 

b) 变异检出的置信度: 对于 PacBio HiFi 明确解析出的两个相邻纯合和杂合 SNV 的区域,Illumina Infinity 覆盖度 panel 也检出了该变异,但底层 reads 数据支持不足。 

c) c) 长距离定相: 上述 IGV 区域包含杂合变异,间隔约 10 kb,通过完全跨越该距离的几个 PacBio HiFi reads 明确定相,进而实现了直接定相(相对于参考样本,为两个变异的顺式排列)。 Illumina Infinity reads 长度不够,无法跨越两个变异之间的距离。 

 

Infinity vs. HiFi
图 2.  图 1 所示的同一屏幕截图的三个部分。 

此外,真正的长读长测序能够直接检测 CpG 甲基化,而短读长测序则无法实现,用于各种合成 reads 方法的 PCR 也是如此。 

 

HiFi reads for the NCF1
图 3.  同一 NCF1 基因位点的 HiFi reads 可同时提供准确的序列和表观遗传学信息。  蓝色表示低甲基化;红色表示高甲基化。  可访问 https://downloads.pacbcloud.com/public/dataset/HG002-CpG-methylation-202202/ 查看相关数据.

 

本周,Element Biosciences 描述了使用 Loop Genomics 技术的合成长 reads,并展示了宏基因组扩增子测序的技术比较图(图片引用自 Callahan et al.  (2021) 论文中的图 3):

 

Technology comparison

 

“PacBio CCS”数据点取自 2019 年发布的一篇论文,不代表当下性能。  例如,Karst  et al.  (2021) 以 99.9993% (Q51.5) 的准确度描述了同一样本的全长 (4.4 kb) rDNA 扩增子的 HiFi 测序,几乎比之前的研究高出了两个数量级。  将此数据点添加至图表中后,HiFi 测序的卓越准确性便得以展现,同时也为我们解答了 HiFi 测序将如何实现更好的应用性能: 

 

Technology comparison 2

 

这些示例再次印证了科学界多年来得出的结论——合成长读长测序根本无法与 PacBio HiFi 测序产生的真正长读长测序的优势相提并论。  此外,合成长读长测序还存在提供不准确信息的可能,进而产生的杂峰则会干扰研究。 

PacBio HiFi 测序能够提供最准确、最连续、最完整的基因组和表观基因组信息,得到了越来越广泛的应用,助力基因组学履行改善人类健康的承诺。 

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