Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Giải quyết ở cấp độ loài của các amplicon gene 16S rRNA được giải trình tự qua máy giải trình tự nanopore cầm tay MinION™
Tóm tắt
Máy giải trình tự DNA cầm tay và thu nhỏ MinION™ đã được phát hành cho cộng đồng khoa học trong khuôn khổ chương trình truy cập sớm để đánh giá ứng dụng của nó cho nhiều phương pháp di truyền khác nhau. Công nghệ này đã thể hiện tiềm năng lớn, đặc biệt trong các phân tích toàn bộ hệ gen. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã kiểm tra khả năng của hệ thống MinION™ trong việc thực hiện giải trình tự amplicon nhằm thiết kế các phương pháp mới để nghiên cứu đa dạng vi sinh vật bằng cách sử dụng các trình tự 16S rDNA gần như đầy đủ. Sử dụng hóa chất R7.3, chúng tôi đã tạo ra hơn 3,8 triệu sự kiện (nt) trong một lần chạy giải trình tự duy nhất. Những dữ liệu này đủ để tái cấu trúc hơn 90% các trình tự gene 16S rRNA cho 20 loài khác nhau có mặt trong một cộng đồng tham chiếu giả định. Sau khi bản đồ đọc và lắp ghép gene 16S rRNA, các trình tự đồng thuận và các đọc 2d đã được phục hồi để phân bổ phân loại thuế ở cấp độ loài. Ngoài ra, chúng tôi cũng có thể đo lường sự phong phú tương đối của tất cả các loài có mặt trong một cộng đồng giả định và phát hiện một sự phân bố loài thiên lệch xuất hiện từ phản ứng PCR sử dụng các mồi 'toàn cầu'. Mặc dù giải trình tự dựa trên nanopore tạo ra các đọc với độ chính xác trên mỗi cơ sở thấp hơn so với các nền tảng khác, máy giải trình tự DNA MinION™ là có giá trị cho cả độ phân giải thuế cao và phân tích đa dạng vi sinh vật. Những cải tiến trong hóa học nanopore, chẳng hạn như giảm thiểu lỗi gọi cơ sở và thiên lệch nucleotide được báo cáo ở đây cho việc giải trình tự amplicon 16S, sẽ cung cấp thông tin đáng tin cậy hơn, hữu ích cho việc phát hiện cụ thể các loài và dòng vi sinh vật trong các hệ sinh thái phức tạp.
Từ khóa
#giải trình tự DNA #vi sinh vật #đa dạng vi sinh vật #máy giải trình tự cầm tay #amplicon 16S rRNA #giải trình tự nanoporeTài liệu tham khảo
Quick J, Quinlan AR, Loman NJ. A reference bacterial genome dataset generated on the MinION portable single-molecule nanopore sequencer. Gigascience. 2014;3:22.
Utturkar SM, Klingeman DM, Land ML, Schadt CW, Doktycz MJ, Pelletier DA, et al. Evaluation and validation of de novo and hybrid assembly techniques to derive high-quality genome sequences. Bioinformatics. 2014;30:2709–16.
Loman NJ, Quinlan AR. Poretools: a toolkit for analyzing nanopore sequence data. Bioinformatics. 2014;30:3399–401.
Watson M, Thomson M, Risse J, Talbot R, Santoyo-Lopez J, Gharbi K, et al. poRe: an R package for the visualization and analysis of nanopore sequencing data. Bioinformatics. 2014;31:114–5.
Klindworth A, Pruesse E, Schweer T, Peplies J, Quast C, Horn M, et al. Evaluation of general 16S ribosomal RNA gene PCR primers for classical and next-generation sequencing-based diversity studies. Nucleic Acids Res. 2012;41:e1.
Loy A, Maixner F, Wagner M, Horn M. probeBase--an online resource for rRNA-targeted oligonucleotide probes: new features 2007. Nucleic Acids Res. 2007;35:D800–4.
Pruesse E, Peplies J, Glockner FO. SINA: accurate high-throughput multiple sequence alignment of ribosomal RNA genes. Bioinformatics. 2012;28:1823–9.
Quast C, Pruesse E, Yilmaz P, Gerken J, Schweer T, Yarza P, et al. The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools. Nucleic Acids Res. 2013;41:D590–6.
Koskinen K, Auvinen P, Bjorkroth KJ, Hultman J. Inconsistent Denoising and Clustering Algorithms for Amplicon Sequence Data. J Comput Biol 2014. doi:10.1089/cmb.2014.0268
Schmidt TS, Matias Rodrigues JF, von Mering C. Ecological consistency of SSU rRNA-based operational taxonomic units at a global scale. PLoS Comput Biol. 2014;10:e1003594.
Schmidt TS, Matias Rodrigues JF, von Mering C. Limits to robustness and reproducibility in the demarcation of operational taxonomic units. Environ Microbiol 2014, doi:10.1111/1462-2920.12610
He Y, Caporaso JG, Jiang XT, Sheng HF, Huse SM, Rideout JR, et al. Stability of operational taxonomic units: an important but neglected property for analyzing microbial diversity. Microbiome. 2015;3:20.
Ashton PM, Nair S, Dallman T, Rubino S, Rabsch W, Mwaigwisya S, et al. MinION nanopore sequencing identifies the position and structure of a bacterial antibiotic resistance island. Nat Biotechnol. 2015;33:296–300.
Kilianski A, Haas JL, Corriveau EJ, Liem AT, Willis KL, Kadavy DR, et al. Bacterial and viral identification and differentiation by amplicon sequencing on the MinION nanopore sequencer. Gigascience. 2015;4:12.
Quick J, Ashton P, Calus S, Chatt C, Gossain S, Hawker J, et al. Rapid draft sequencing and real-time nanopore sequencing in a hospital outbreak of Salmonella. Genome Biol. 2015;16:114.
Mikheyev AS, Tin MM. A first look at the Oxford Nanopore MinION sequencer. Mol Ecol Resour. 2014;14:1097–102.
DeSantis TZ, Hugenholtz P, Larsen N, Rojas M, Brodie EL, Keller K, et al. Greengenes, a chimera-checked 16S rRNA gene database and workbench compatible with ARB. Appl Environ Microbiol. 2006;72:5069–72.
Frith MC, Hamada M, Horton P. Parameters for accurate genome alignment. BMC Bioinformatics. 2010;11:80.
Li H, Handsaker B, Wysoker A, Fennell T, Ruan J, Homer N, et al. The sequence alignment/map format and SAMtools. Bioinformatics. 2009;25:2078–9.
Aronesty E. ea-utils: Command-line tools for processing biological sequencing data. http://code.google.com/p/ea-utils; 2011.
Benitez-Paez A, Portune K, Sanz Y. Supporting information for “Species-level resolution of 16S rRNA gene amplicons sequenced thorugh MinION portable nanopore sequencer”. GigaScience Database 2016; http://dx.doi.org/10.5524/100185.