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      一種顯著改善宏基因組測序的新方法

      一個由計算機科學家組成的國際團隊開發(fā)出一種方法,可以極大地提高研究人員對實驗室中無法培養(yǎng)的生物DNA進行測序的能力,例如生活在人體腸道中的微生物或生活在海洋深處的細菌。他們在2月1日的“ 自然方法 ” 雜志上發(fā)表了他們的著作。

      一種顯著改善宏基因組測序的新方法

      這種名為TruSPADES 的方法通過計算機生成所謂的Synthetic Long Reads,即大約10,000個堿基對的基因組,來自基于圣地亞哥的Illumina機器生產的300堿基對的常用短讀取。研究人員說,使用Synthetic Long Reads代替短讀取來組裝基因組就像使用整個章節(jié)而不是單個句子來組裝一本書。因此,強烈的動機是通過長讀取改進測序。

      “這是下一代測序技術,”加州大學計算機科學教授,該研究的主要作者Pavel Pevzner說。“它將對宏基因組測序的實踐產生重大影響。”目前,長讀序列市場的領導者,太平洋生物科學公司和牛津納米孔公司,在復雜的測序問題中產生長讀取,這些讀取可能不準確且難以使用,例如組裝宏基因組 - 從其自然環(huán)境中采集的整個微生物菌落。相比之下,合成長讀數的準確度要高100倍,并且可以大規(guī)??焖偕桑愿采w宏基因組中的大部分細菌。

      為了開發(fā)他們的新方法,研究人員采用了100到300個堿基對的較短讀數,配備了條形碼。然后,他們使用de Brujin圖表(一種常用于短讀序列的方法)將短讀數組合成合成長讀數。該圖表允許研究人員確定哪些讀數連接在一起,從而產生更長,更準確的合成長讀數。

      下一步是將該方法應用于從人類到海洋微生物組的各種微生物群落的研究。來自圣彼得堡國立大學的Pevzner和共同作者Anton Bankevich正在與J. Craig Venter研究所的研究員Christopher Dupont合作。

      宏基因組學尤其具有挑戰(zhàn)性,因為研究人員不研究單一種類的細菌,而是研究數百種在社區(qū)中共存的細菌。當他們從社區(qū)中提取樣本并對其進行測序時,他們最終會得到來自社區(qū)所有生物體的細菌基因組。這非常類似于試圖解決數百個謎題,而不知道哪些謎題屬于哪個謎題。TruSPADES和Synthetic Long Reads將幫助研究人員解決這些難題。“這種方法以更低的成本為我們提供了更好的結果,”杜邦說。“我們現在正在為我們甚至不知道存在的生物組裝基因組。”

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