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Nanoporetech

牛津納米孔測序

傳統的短讀技術

全面的基因組表征

長測序讀數

長和超長讀取（高達 4 Mb）可以解決復雜的基因組畸變

在單一測序分析中準確識別和定相單核苷酸變異、結構變異和堿基修飾

生成和比較高度準確的基因組，并糾正現有的參考基因組

有限的基因組表征

短測序讀數通常不跨越重要類別的基因組畸變，例如大的結構變異和重復區域，而是依靠間接推斷和/或復雜的計算分析來檢測它們。傳統測序技術對擴增的要求也會引入序列偏差并去除堿基修飾。結果，僅可以鑒定樣品中存在的一小部分基因組變異。

 

靈活和按需

按需排序

適用于所有基因組和項目規模的可擴展、經濟實惠的設備

使用PromethION生成 TB 級數據— 同時或獨立使用多達 48 個大容量流通池，以滿足您的樣品可用性和實驗室要求

使用GridION以高通量對較小的基因組進行測序或對較大的基因組進行低通測序

發現納米孔測序的優勢并使用MinION開展試點項目，僅需 1,000 美元，包括流動槽和測序試劑

在使用Flongle進行大規模研究之前執行樣品 QC ，流動池每個 90 美元

靈活性有限

傳統的高通量臺式測序設備需要大量的基礎設施要求和費用——將它們的使用限制在資源充足的集中位置。為了獲得最佳效率，通常需要進行樣品批處理，這可能會導致周轉時間較長。

 

簡化的工作流程

易于自動化的工作流程

在短短 10 分鐘內準備好用于測序的DNA 樣本，包括多路復用

適用于大規模群體基因組學項目的易于自動化的樣品制備試劑盒和方案

低 DNA 輸入要求

使用模塊化PromethION和GridION在單個設備上同時運行多項分析——全基因組、靶向和全長 RNA測序

繁瑣的工作流程

通常，冗長的樣品制備要求和較長的測序運行時間會降低工作流程效率并增加周轉時間。

 

實時數據流

快速訪問結果

分析生成的數據以獲得即時洞察力

使用自適應采樣進行實時靶向測序，增強特定基因組區域的覆蓋率

當產生足夠的數據時停止測序——清洗并重復使用流動槽

修復了批量數據交付的運行時間

獲得結果的時間增加并且無法識別工作流程錯誤，直到為時已晚，加上處理大量批量序列數據的額外實際復雜性。

 

皮書

對大基因組的新見解

了解世界各地的研究人員如何利用長納米孔測序讀數來支持跨許多不同物種生成高度準確和連續的染色體級基因組組裝。由于能夠生成超過 4 Mb 的讀取長度，納米孔測序讀取能夠*解析具有挑戰性的基因組區域，從而能夠識別以前隱藏的基因組變異——為進化和疾病關聯提供新的見解。

 

在我們的資源中心查找更多關于使用納米孔測序進行大規模群體基因組學研究的出版物。

 

群體基因組學資源

群體基因組學皮書

下載皮書

PromethION 上的群體基因組學測序

閱讀出版物

案例分析

結構變異及其對表型、疾病和種群適應的影響

為了對中國人群進行更全面的基因組表征，Wu等人。使用由高通量 PromethION 設備提供的長納米孔測序讀數對 405 個人進行了大規模分析。該團隊確定了 132,312 個結構變體 (SV)，其中 53% 是新的。此外，他們確定了新的 SV 與表型和疾病的關聯，包括身高和貧血。

 

'我們的研究的細節揭示了人類 SV 的復雜景觀，并為它們在表型、疾病和進化中的作用提供了新的見解'

 

吳，Z。等人。bioRxiv 430378 (2021)。

在我們的調查頁面中了解納米孔測序如何實現全面的變異檢測——從 SNV 和定相，到 SV 和堿基修飾。

 

結構變異

查看所有應用程序

卡倫米加，UCSC，美國

閱讀論文

觀看視頻

案例分析

填補人類基因組的空白

在人類基因組初稿宣布完成近 20 年后，仍有大片區域（高達基因組的 8%）難以使用傳統測序技術進行分析。為了最終兌現人類基因組學和個性化醫療的承諾，研究人員和聯盟，例如端粒到端粒 (T2T) 聯盟，正在利用長納米孔測序讀數來完成人類基因組，跨越重要的、高度重復的區域，如著絲粒和端粒，加上大的結構變體。迄今為止，T2T 聯盟已經為人類 X 和 8 號染色體提供了完整、無間隙的組裝和新穎的功能見解——包括對 DNA 甲基化和核苷酸序列的綜合分析。

 

'完成整個人類基因組現在觸手可及'

 

米加等人。自然 585（2020 年）。

在我們的皮書中了解研究人員如何利用長納米孔測序讀數來發現以前隱藏的基因組變異并提供更連續的人類基因組。

 

人類遺傳學皮書

群體基因組學資源

開始使用

群體基因組學的可擴展測序

納米孔測序具有的可擴展性——從便攜式 Flongle 和 MinION 設備（非常適合樣品 QC 和試點研究）到高通量臺式 GridION 和 PromethION 平臺，它們提供快速且經濟實惠的高產量高質量數據訪問大規模人口基因組學項目。

 

比較產品

群體基因組學的高測序產量

推薦用于群體基因組學

 

PromethION 48

PromethION 48 將多達 48 個可獨立尋址的大容量流通池與強大的集成計算相結合，可提供靈活的按需訪問太堿基測序數據——非常適合大規模群體基因組學項目。

 

Q20+ 化學，單分子準確度達到 99% 及更高

用于 Q20+ 原始讀數準確性的 Kit 14 化學試劑包括更新的測序酶和新的 R10.4.1 納米孔。這種化學方法為 SNP 和 INDEL 評分等測量的納米孔測序提供了最高精度，以及 5-甲基 C 的金標準性能。它是一種高精度、高輸出的化學品，能夠在三種運行條件下運行：

 

準確性

默認

輸出

通過操作軟件 MinKNOW 設置的每個運行條件，使 DNA 以不同的易位速度通過孔，根據需要平衡更高準確度或更高產量的要求 - 同時提供 Q20 或更高的單工讀數。所有條件都與雙鏈讀取兼容，來自 DNA 分子兩條鏈的數據結合在一起，單分子準確度約為 Q30 或更高。雙工方法已經展示了長達 72 kb 的讀取，Q30 讀取長度為 260 kb。

 

Kit 14 化學簡化了 Oxford Nanopore 提供的試劑盒，確保用戶在選擇如何回答他們的生物學問題時無需在最高輸出或最高準確度之間做出上游選擇。

 

 

具體應用

在推出 Kit 14 化學品的同時，替代解決方案可以更好地服務于某些應用。請點擊以下鏈接了解更多詳情

 

RNA測序

為簡化 cDNA 制備或直接 RNA 測序而優化，閱讀更多關于我們的 RNA 測序產品的信息。

 

SARS-CoV-2測序

支持 ARTIC 協議，Midnight 提供了一種簡單、快速的 SARS-CoV-2 基因組測序方法，每個樣本的成本較低，了解開始對 SARS-CoV-2 病毒進行納米孔測序所需的知識。

 

16S測序

用于微生物 16S 測序和屬級細菌鑒定的多重試劑盒

 

現場測序

擺脫對冷鏈的依賴，帶著我們的凍干現場測序試劑盒離開實驗室

 

現在有空

Oxford Nanopore Kit 14 化學試劑支持一系列樣品制備方法，隨著時間的推移，更多的試劑盒功能被推出：

 

Ligation Sequencing Kit V14 (SQK-LSK114)和Ligation Sequencing Kit XL V14開放搶先體驗

快速化學和原生條形碼試劑盒 14 個選項 - 即將推出

超長和擴增套件選項 - 即將于 2022 年推出

了解有關 Oxford Nanopore 產品發布階段的更多信息，包括早期訪問階段

 

 

 

了解社區如何使用 Q20+

 

Miten Jain：使用 R10.4.1 和 Kit 14 進行人類基因組組裝和分析

美國加利福尼亞大學圣克魯茲分校的 Miten Jain 團隊一直在評估最近在讀取長度、準確性和軟件方面的改進，用于超快速、基于納米孔的全基因組測序分析。在此特別關注 Kit 14，Miten 展示了在本次演講前幾天生成的數據，顯示在單個 PromethION 流動槽中生成了超過 140 Gb 的測序數據。與以前的化學相比，這種高輸出是通過更低的 DNA 和文庫輸入要求實現的。還強調了原始讀取準確性的顯著提高，特別是在均聚物區域中，其中準確調用了大約 20 個堿基的長度。

 

該團隊目前正在使用最新的納米孔化學和流動細胞生成他們的第一個人類基因組組件；然而，使用剪切基因組 DNA 的初步結果達到了超過 20 Mb 的 NG50 分數。他們還在評估雙鏈數據的使用，并開發進一步的變體調用和甲基化分析工具。根據此處介紹的進展，Miten 得出結論，“分階段的 Q40+ 精度從頭組裝可能是可以實現的"。

 

 

Alexander Wittenberg：使用 Q20+ 化學方法提高作物基因組組裝的準確性

Alexander 是荷蘭 KeyGene 的長期工作人員，介紹了他們如何開發一個全面的計算工具集，以“的規模"執行作物基因組分析，包括從頭組裝、變異檢測和數據可視化。KeyGene 的團隊一直在評估 Q20+ 化學和 R10 納米孔對幾種植物物種的性能，以及利用植物訓練的堿基識別模型的影響。后者的影響可以在他們的玉米全基因組測序數據中看到，觀察到原始讀取準確度提高了 2.5%。前者出現在生菜的結果中，內部 STL 組裝器顯示出好的組裝指標，還有甜瓜。他們利用甜瓜基因組進行了世界的僅雙鏈組裝，

 

 

Mantas Sereika：Nanopore R10.4 可實現近乎的細菌基因組

丹麥奧爾堡大學的 Mantas 在這里展示了關于微生物模擬群落樣本的 R10.4 Q20+ 納米孔序列數據。憑借 99.1% 的模態原始讀取準確度，以及與 R9.4.1 數據相比改進的均聚物調用，他認為通過足夠的覆蓋率和一致拋光基因組中的所有均聚物應該是可解析的。這種趨勢在復雜的宏基因組樣本中繼續存在，與 R9.4.1 相比，從厭氧消化污泥中提取的 DNA 顯示出改進的均聚物調用 - 在 8 到 10 或更低的均聚物長度之間，“宏基因組組裝基因組中的大多數均聚物似乎是正確調用'。最后，在他們的模擬社區 R10.4 Q20+ 序列數據中對 Duplex 讀取進行評論，由于模態雙工讀取準確度為 99.9% (Q30) 準確度，繪制原始讀取準確度“基本上破壞了我們的 R 腳本"。

 

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