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创意工厂信息包和常见问题24/25
在King's Genomics上，我们使用Pippin HT提供服务选择的服务，Pippin HT是一个自动化平台，可实现精确的和可重现的DNA尺寸选择用于测序工作流程。它使用一种称为“数字凝胶电泳”的技术将特定尺寸的DNA片段与混合物分离和提取。这使您可以专注于排序仅与研究相关的DNA片段，从而提高测序数据的质量和效率。Pippin HT对于为诸如基因组测序，外显子组测序和靶向测序和纳米孔测序工作流程等应用制备样品特别有用。它与多种样本类型兼容，包括基因组DNA，cDNA和PCR产物。
纳米孔测序用于蛋白质
它的快速分析和超长读数，纳米孔测序改变了基因组学，转录和表观基因组学。现在，由于纳米孔设计和蛋白质工程的进步，使用该技术的蛋白质肛门可能正在追赶。“所有碎片都从那里开始进行单分子蛋白质组学，并使用纳米含量来识别蛋白质及其修饰。这不是确切的测序，但可以帮助您确定存在哪些蛋白质。“您可以通过多种不同的方式识别蛋白质，这些蛋白质实际上并不需要所有20种氨基酸的确切识别，”他指的是蛋白质中通常的数字。在纳米孔DNA测序中，单链DNA通过电流通过蛋白质孔驱动。作为DNA残基横穿孔，它破坏了电流以产生可以将其解码为DNA碱基的特征信号。
纳米孔测序的空气监测
尽管空气微生物组及其多样性对于人类健康和生态系统的弹性至关重要，但全面的空气微生物多样性监测仍然很少见，因此对空气微生物组的组成，分布或功能知之甚少。在这里我们表明，基于纳米孔测序的元基因组学可以通过液体撞击和量身定制的计算分析来稳健地评估空气微生物组与主动空气采样相结合。我们为空气微生物组分析提供快速，便携式实验室和计算方法，我们将利用这些方法来稳健地评估受控温室环境的核心空气微生物组和自然室外环境的分类学组成。我们表明，长阅读测序可以通过从头元基因组组件来解决物种级注释和特定的生态系统功能，尽管用作纳米孔测序的输入的碎片DNA量较低。然后，我们使用我们的管道来评估以西班牙巴塞罗那为例的城市空气微生物组的多样性和可变性；该随机实验使人们对城市边界内的高度稳定位置特异性空气微生物组的存在提供了首先见解，并展示了可通过自动，快速和便携式纳米孔测序技术来实现的强大微生物评估。
对来自...的样本进行高覆盖率纳米孔测序
对千人基因组计划样本进行高覆盖率纳米孔测序，以建立人类遗传变异的综合目录 作者 Jonas A. Gustafson 1,2,*, Sophia B. Gibson 1,3,*, Nikhita Damaraju 1,4,*, Miranda PG Zalusky 1 , Kendra Hoekzema 3 , David Twesigomwe 5 , Lei Yang 6 , Anthony A. Snead 7 , Phillip A. Richmond 8 , Wouter De Coster 9,10 , Nathan D. Olson 11 , Andrea Guarracino 12,13 , Qiuhui Li 14 , Angela L. Miller 1 , Joy Goffena 1 , Zachary B. Anderson 1 , Sophie HR Storz 1 , Sydney A. Ward 1 , Maisha Sinha 1 , Claudia Gonzaga-Jauregui 15 、Wayne E. Clarke 16,17 、Anna O. Basile 16 、André Corvelo 16 、Catherine Reeves 16 、Adrienne Helland 16 、Rajeeva Lochan Musunuri 16 、Mahler Revsine 14 、Karynne E. Patterson 3 、Cate R. Paschal 18,19 、Christina Zakarian 3 、Sara Goodwin 20 、Tanner D. Jensen 21 、Esther Robb 22 、1000 基因组 ONT 测序联盟、华盛顿大学罕见疾病研究中心 (UW-CRDR)、阐明罕见疾病遗传学的基因组学研究 (GREGoR) 联盟、W. Richard McCombie 20 、Fritz J. Sedlazeck 23,24,25 , Justin M. Zook 11 , Stephen B. Montgomery 21 , Erik Garrison 12 , Mikhail Kolmogorov 26 , Michael C. Schatz 14 , Richard N. McLaughlin Jr. 2,6 , Harriet Dashnow 27,28 , Michael C. Zody 16 , Matt Loose 29 , Miten Jain 30 , Evan E. Eichler 3,31,32 , Danny E. Miller 1,19,31,** 附属机构 1. 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学儿科系遗传医学分部 2. 美国华盛顿大学西雅图分子与细胞生物学项目 3. 美国华盛顿大学基因组科学系 4. 美国华盛顿大学西雅图公共卫生遗传学研究所 5. 悉尼南非约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学健康科学学院布伦纳分子生物科学研究所 6. 美国华盛顿州西雅图太平洋西北研究所 7. 美国纽约州纽约纽约大学生物系 8. 美国路易斯安那州巴吞鲁日阿拉米亚健康中心 9. 比利时安特卫普 VIB 分子神经病学中心应用和转化神经基因组学组 10. 比利时安特卫普大学生物医学科学系 11. 美国马里兰州盖瑟斯堡国家标准与技术研究所材料测量实验室 12. 美国田纳西州孟菲斯田纳西大学健康科学中心遗传学、基因组学和信息学系 13. 意大利米兰人类科技城 14. 美国马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学计算机科学系 15. 国际人类基因组研究实验室人类基因组研究，墨西哥国立自治大学 16. 纽约基因组中心，美国纽约州纽约市 17. Outlier Informatics Inc.，萨斯卡通，萨斯卡通，加拿大 18. 西雅图儿童医院实验室部，西雅图，华盛顿州，美国 19. 检验医学和病理学部，美国华盛顿大学，美国华盛顿州西雅图 20. 冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港 21. 斯坦福大学遗传学系，美国加利福尼亚州斯坦福 22. 斯坦福大学计算机科学系，美国加利福尼亚州斯坦福 23. 贝勒医学院人类基因组测序中心，美国德克萨斯州休斯顿
nanopore的蒙特卡洛模拟-NSF -PAR
图2。（a）使用GCMC模拟在87.3 K.交叉点（绿色圆圈）和通道（黄色圆圈）孔（黑色圆圈（黑色圆圈））中使用的GCMC模拟获得的PCN-224的AR吸附等温线。封闭和开放圆圈分别对应于吸附和解吸等温线。（b）从吸附发作到完整填充的不同压力，在通道（绿色）和相交（黄色）孔之间的吸附分子分布的特征快照。每个隔室中的平均分子数在每个快照下面指示。（a）中的垂直虚线表示（b）中快照的压力。框架原子颜色代码：o，红色； H，隐藏； C，灰色； n，蓝色； ZR，紫罗兰。
使用纳米孔测序解决宏基因组学的挑战
此外，传统测序技术依赖于通过PCR扩增的，从而消除了诸如甲基化的基础修饰，这意味着如果没有额外的时间消耗且经常效率低下的样品处理方法22。不需要纳米孔测序，不需要PCR，可以保留并直接测序碱基的修改。基础修饰检测不仅提供了更大的基因组表征深度，而且还可以用于支持元基因组重叠式嵌合，移动遗传元件与其宿主基因组的关联以及识别错误的元原核重叠群的鉴定23。元基因组数据的应变特异性甲基化模式可以进一步支持复杂微生物基因组的分辨率。
比较纳米孔与甲基化史诗阵列和 em-seq
表格列表 ................................................................................................................................ ix 图片列表 ................................................................................................................................ x 背景 ................................................................................................................................ 1 结果 ........................................................................................................................................ 3 纳米孔与甲基化EPIC阵列比较 ...................................................................................... 3 纳米孔与酶甲基测序比较 ...................................................................................... 6 纳米孔的独特功能 ............................................................................................................. 10 讨论 ................................................................................................................................ 12 纳米孔与甲基化EPIC阵列比较 ................................................................................ 12 纳米孔与酶甲基测序比较 ...................................................................................... 12 纳米孔的独特功能 ............................................................................................................. 13 结论 ................................................................................................................................ 15 材料与方法 ........................................................................................................................ 16 DNA样本 ........................................................................................................................ 16 酶甲基测序 ................................................................................................................ 16 纳米孔测序 ................................................................................................................ 16 下游分析 ........................................................................................................................ 17 参考文献......................................................................................................................18 简历
纳米孔测序的多任务基准数据集
纳米孔测序是第三代测序技术，具有生成长阅读序列并直接测量DNA/RNA分子的修改，这使其非常适合生物学应用，例如人类端粒对象至tomemere（T2T）基因组组装，Ebola Virus Surveillance和Covid-19 Mrna vaccine vaccine vacine vaccine vacine vaccine vaccine vaccine vacine。但是，纳米孔测序数据分析的各种任务中计算方法的准确性远非令人满意。例如，纳米孔RNA测序的碱基调用精度约为90％，而目标的基础精度约为99.9％。这凸显了机器学习社区的迫切需要。一种阻止机器学习研究人员进入该领域的瓶颈缺乏大型集成基准数据集。为此，我们提出了纳米巴塞利布（Nanobaselib），这是一个综合的多任务台上数据集。它将16个公共数据集与纳米孔数据分析中的四个关键任务进行了超过3000万个读取。为了促进方法开发，我们已经使用统一的工作流进行了预处理所有原始数据，并以统一的格式存储了所有中级结果，分析了针对四个基准测试任务的各种基线方法分析的测试数据集，并开发了一个软件包来轻松访问这些结果。纳米巴斯利布可在https://nanobaselib.github.io上找到。