Giải trình tự là gì? Các công bố khoa học về Giải trình tự

Các dự án giải trình tự DNA thế hệ tiếp theo (NGS), chẳng hạn như Dự án Bộ Gen 1000, đã và đang cách mạng hóa sự hiểu biết của chúng ta về sự biến dị di truyền giữa các cá nhân. Tuy nhiên, các tập dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi NGS—chỉ riêng dự án thí điểm Bộ Gen 1000 đã bao gồm gần năm terabase—làm cho việc viết các công cụ phân tích giàu tính năng, hiệu quả và đáng tin cậy trở nên khó khăn ngay cả đối với những cá nhân có kiến thức tính toán phức tạp. Thực tế, nhiều chuyên gia gặp phải giới hạn về quy mô và sự dễ dàng trong việc trả lời các câu hỏi khoa học bởi sự phức tạp trong việc truy cập và xử lý dữ liệu do những máy này tạo ra. Trong bài báo này, chúng tôi thảo luận về Bộ công cụ Phân tích Bộ Gen (GATK) của chúng tôi, một khung lập trình có cấu trúc được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của các công cụ phân tích hiệu quả và đáng tin cậy dành cho các máy giải trình tự DNA thế hệ tiếp theo sử dụng triết lý lập trình hàm MapReduce. GATK cung cấp một bộ mẫu truy cập dữ liệu nhỏ nhưng phong phú, bao trùm hầu hết các nhu cầu của công cụ phân tích. Việc tách biệt các tính toán phân tích cụ thể khỏi hạ tầng quản lý dữ liệu chung cho phép chúng tôi tối ưu hóa khung GATK về độ chính xác, độ ổn định, và hiệu quả CPU và bộ nhớ, cũng như cho phép phân giải song song bộ nhớ chia sẻ và phân tán. Chúng tôi nhấn mạnh các khả năng của GATK bằng cách mô tả việc triển khai và ứng dụng các công cụ đáng tin cậy và dung nạp quy mô như máy tính phủ và gọi đa hình đơn nucleotide (SNP). Chúng tôi kết luận rằng khung lập trình GATK cho phép các nhà phát triển và nhà phân tích nhanh chóng và dễ dàng viết các công cụ NGS hiệu quả và đáng tin cậy, nhiều công cụ trong số đó đã được tích hợp vào các dự án giải trình tự quy mô lớn như Dự án Bộ Gen 1000 và Atlas Bộ Gen Ung thư.

Quá trình tự thực (autophagy) là một hệ thống phân giải nội bào, có nhiệm vụ vận chuyển các thành phần trong bào tương đến lysosome. Mặc dù đơn giản, nhưng những tiến bộ gần đây đã chứng minh rằng tự thực đóng một vai trò rất đa dạng trong cả sinh lý và bệnh lý, đôi khi rất phức tạp. Tự thực bao gồm một số bước liên tiếp: bao bọc, vận chuyển tới lysosome, phân giải và sử dụng sản phẩm phân giải - và mỗi bước này có thể thực hiện các chức năng khác nhau. Trong bài tổng quan này, quá trình tự thực được tóm tắt và vai trò của tự thực được thảo luận theo hướng tiếp cận quá trình.

Đa dạng vi khuẩn trong các mẫu môi trường thường được đánh giá bằng cách sử dụng các trình tự gen 16S rRNA (16S) khuếch đại bằng PCR. Tuy nhiên, sự đa dạng được cảm nhận có thể bị ảnh hưởng bởi việc chuẩn bị mẫu, việc lựa chọn mồi và hình thành các sản phẩm khuếch đại 16S chimeric. Chimera là các sản phẩm lai tạo giữa nhiều trình tự gốc có thể bị diễn giải sai là các sinh vật mới, do đó làm gia tăng sự đa dạng rõ ràng. Chúng tôi đã phát triển một công cụ phát hiện chimera mới gọi là Chimera Slayer (CS). CS phát hiện các chimera với độ nhạy lớn hơn so với các phương pháp trước đây, hoạt động tốt trên các trình tự ngắn như những trình tự được tạo ra bởi máy giải trình tự Genome của 454 Life Sciences (Roche), và có thể mở rộng đến các bộ dữ liệu lớn. Bằng cách so sánh hiệu suất CS với các trình tự từ một hỗn hợp DNA kiểm soát của các sinh vật đã biết và một tập hợp chimera được mô phỏng, chúng tôi cung cấp những hiểu biết về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hình thành chimera như sự phong phú của trình tự, mức độ tương đồng giữa các gen 16S và điều kiện PCR. Các chimera được phát hiện có xu hướng hình thành lại giữa các lần khuếch đại độc lập và góp phần vào những nhận thức sai lệch về sự đa dạng của mẫu cũng như việc nhận dạng sai các loại mới, với các loài ít phong phú cho thấy tỷ lệ chimera vượt quá 70%. Các trình tự metagenomic không mục tiêu của cộng đồng mô phỏng của chúng tôi dường như không có chimera 16S, hỗ trợ một vai trò của metagenomics trong việc xác nhận các sinh vật mới được phát hiện trong các khảo sát trình tự mục tiêu.

▪ Tóm tắt Phương pháp giai đoạn gần đây đã nổi lên như một phương pháp tính toán mạnh mẽ để mô hình hóa và dự đoán sự phát triển cấu trúc hình thái và vi cấu trúc ở quy mô trung gian trong vật liệu. Nó mô tả một vi cấu trúc bằng cách sử dụng một bộ biến trường được bảo toàn và không được bảo toàn, có tính liên tục qua các vùng giao diện. Sự tiến hóa tạm thời và không gian của các biến trường được điều khiển bởi phương trình khuếch tán phi tuyến Cahn-Hilliard và phương trình thư giãn Allen-Cahn. Với thông tin nhiệt động lực học và động lực học cơ bản làm đầu vào, phương pháp giai đoạn có khả năng dự đoán sự phát triển của các hình thái tùy ý và vi cấu trúc phức tạp mà không cần theo dõi rõ ràng vị trí của các giao diện. Bài báo này đề cập một cách ngắn gọn những tiến bộ gần đây trong việc phát triển các mô hình giai đoạn cho các quá trình vật liệu khác nhau, bao gồm đông đặc, biến đổi pha cấu trúc trạng thái rắn, sự lớn lên và tinh thể hóa hạt, sự phát triển miền trong phim mỏng, hình thành cấu trúc bề mặt, vi cấu trúc dạng biến dạng, sự lan truyền vết rạn nứt và điện di.

Đề xuất một phương pháp để thu được các giải pháp sóng đi của các phương trình sóng phi tuyến có tính chất chủ yếu là dạng tập trung. Phương pháp này dựa trên thực tế rằng hầu hết các giải pháp là các hàm của tang hyperbolic. Kỹ thuật này dễ dàng sử dụng và chỉ cần một lượng đại số tối thiểu để tìm ra những giải pháp này. Phương pháp được áp dụng cho các trường hợp được chọn.

Hầu như tất cả các tác nhân gây nhiễm trùng đều chứa genome DNA hoặc RNA, điều này khiến việc giải trình tự trở thành một phương pháp hấp dẫn để phát hiện tác nhân gây bệnh. Chi phí cho giải trình tự cao thông lượng hoặc giải trình tự thế hệ tiếp theo đã giảm đi nhiều lần kể từ khi xuất hiện vào năm 2004, và nó đã nổi lên như một nền tảng công nghệ cho phép cho việc phát hiện và phân loại vi sinh vật trong các mẫu lâm sàng từ bệnh nhân. Bài đánh giá này tập trung vào việc ứng dụng giải trình tự metagenomic thế hệ tiếp theo không nhắm mục tiêu vào chẩn đoán lâm sàng các bệnh truyền nhiễm, đặc biệt trong những lĩnh vực mà các phương pháp chẩn đoán thông thường gặp phải hạn chế. Bài đánh giá bao gồm (a) các công nghệ giải trình tự thế hệ tiếp theo và các nền tảng phổ biến, (b) quy trình kiểm tra giải trình tự thế hệ tiếp theo trong phòng thí nghiệm vi sinh vật học lâm sàng, (c) phân tích tin sinh học của dữ liệu giải trình tự metagenomic thế hệ tiếp theo, (d) xác thực và sử dụng giải trình tự metagenomic thế hệ tiếp theo để chẩn đoán các bệnh truyền nhiễm, và (e) những báo cáo và nghiên cứu trường hợp quan trọng trong lĩnh vực này. Giải trình tự thế hệ tiếp theo là một công nghệ mới có hứa hẹn sẽ nâng cao khả năng của chúng ta trong việc chẩn đoán, điều tra và theo dõi các bệnh truyền nhiễm.

Các ngưng tụ căng thẳng là các cấu trúc RNA-protein (RNP) không có màng bao bọc hình thành khi sự khởi đầu dịch mã bị giới hạn và chứa một cấu trúc hai pha với các cấu trúc lõi ổn định được bao quanh bởi một lớp ít tập trung hơn. Thứ tự của quá trình lắp ráp và giải phóng của hai cấu trúc này vẫn chưa được biết rõ. Phân tích theo thời gian của quá trình lắp ráp ngưng tụ cho thấy rằng việc hình thành lõi là một sự kiện sớm trong lắp ráp ngưng tụ. Quá trình giải phóng ngưng tụ căng thẳng cũng là một quá trình theo từng bước với sự phân tán lớp bao xung quanh, tiếp theo là sự làm sạch lõi. Các can thiệp làm thay đổi sự tách pha lỏng-lỏng (LLPS) do các vùng protein không có cấu trúc cố định (IDR) của các protein liên kết RNA trong ống nghiệm có tác động ngược lại đến việc lắp ráp ngưng tụ căng thẳng trong sống. Xem xét tổng thể, những quan sát này cho rằng các ngưng tụ căng thẳng được lắp ráp thông qua một quá trình đa bước, bắt đầu bằng việc lắp ráp ổn định của các mRNP không được dịch mã vào các cấu trúc lõi, điều này có thể cung cấp nồng độ địa phương cao đủ để cho phép một LLPS địa phương được điều khiển bởi các IDR trên các protein liên kết RNA.