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天然分子的全基因组测序，简短片段CfDNA和FFPE DNA
优化与碎片模板一起使用的ONT SQK-LSK110连接协议改善了测序性能。修改降低了自由适配器的量，并增加了完全适配器绑扎的分子与最终文库中半适配器绑扎和非适应器绑扎分子的比率。
基准生物学方法杂志| 2023 |卷。 10 | e99010003 doi：10.14440/jbm.2023.376基准组件免费纳米孔阅读映射
千足片是将叶子回收到热带生态系统中的土壤中的关键参与者。为了阐明其肠道菌群，我们从波多黎各的不同城市收集了千足虫。在这里，我们的目标是基准哪种方法最适合这个高度复杂的千足型微生物组的元基因组脱脂。我们用牛津纳米孔技术（ONT）奴才序列对肠道DNA进行了测序，然后使用Megan-LR，Kraken2蛋白模式，Kraken2核苷酸模式，GraphMap和MiniMAP2分析了数据，以对这些较长的ONT进行分类。从我们的两个样本中，我们分别获得了87,110和99,749个ONT读数。kraken2核苷酸模式与门和类分类级别的所有其他方法相比，读取最多的读取性，对两个样本中的读取中的75％进行了分类，其他方法未能分配足够的读数，以在类似物稀有曲线中产生分类曲线，以表明它们需要对这些进行分类的较大分类，以使这些曲线分为稀有曲线，以完全进行分类以进行分类。社区的各种方法是多种多样的，所有方法将两个样本中的20-50门分类。使用的读取和门类似于五个基准测试的读数和门的明显重叠。我们的结果表明，Kraken2核苷酸模式是应用这个高度复杂群落的宏基因组学脱脂的最合适工具。
评估16S-ITS-23S操纵子测序的效率
使用0.01％的相对丰度截止的应用导致大多数物种级分类方法的提高F1得分（图。3a.i）。值得注意的是，在ATCC模拟社区的情况下，四种MM方法中的三种，MM_Fangorn-G，MM_Fangorn-R和MM_MIRROR在ONT和PACBIO数据集中均显示出大幅度的F1分数。但是，对于MCAP和MCGD社区，仅在ONT数据集中观察到这一显着增加。专门应用于PACBIO数据的QB方法在ATCC社区的所有五个相对丰度截止值中保持了一致的F1分数。但是，对于MCAP和MCGD社区的相同方法最初在NO（0％）和0.001％的截止值下表现出一致的F1分数，随后逐渐下降了0.001％的临界值。通常，在三个模拟社区中，相对丰度截止的实施没有
Linum usitatissimum convar. 基因组。 crepitans 扩展了 Linum 部分的观点
对整个植物基因组进行测序为应用和基础研究提供了坚实的基础。农作物的基因组序列特别受到关注，因为它们揭示了有益植物性状的调控信息。亚麻是一种有价值的作物，用于榨油和纤维。其代表的基因组序列是改良植物栽培形式的丰富遗传信息来源。在我们的工作中，我们在牛津纳米孔技术 (ONT) 和 Illumina 平台上对第一个具有裂蒴的亚麻基因组进行了测序——Linum usitatissimum convar. s repitans (Boenn.) Dumort。我们获得了 23 Gb 的原始 ONT 数据和 89 M 的 150 + 150 双端 Illumina 读数，并测试了用于基因组组装和完善的不同工具。按照 Canu — Racon ×2 — medaka — POLCA 方案组装的基因组具有最佳的连续性和完整性：组装长度 — 412.6 Mb、N50 — 5.2 Mb、L50 — 28、完整 BUSCO — 94.6%（64.0% 重复，eudicots_odb10）。获得的 L. usitatissimum convar. crepitans 高质量基因组组装为亚麻科的进化、驯化和基因组调控研究提供了机会。
样本接受标准
乙醇：分离的DNA中乙醇的存在可能导致DNA浓度高于其实际值和纯度值的偏差。污染超过7.5％乙醇Ca n阻止了ONT文库的准备。异丙醇：类似于乙醇污染，异丙醇污染直接影响连接化学的运行性能。edta ：：它在纳米体中引起浓度和纯度测量的扰动，显示浓度更高。具有超过5 mM EDTA的污染可以防止库的制备。NACL：超过100毫米的污染可以防止库库的准备。氯化鸟苷：作为一种变性剂，它会影响纳米体测量值，尤其是260/230的比例。氯化氯化物污染超过100毫米，可以防止图书馆制备。鸟苷异硫氰酸盐：作为变性剂，它会破坏用纳米体进行的浓度和纯度测量。鸟苷异硫氰酸盐污染超过50 mm，可以防止库的制备。苯酚：分离的DNA中苯酚的存在可能导致DNA浓度高于纯度测量值的实际值和偏差。具有超过1％现象的污染物可以防止ONT文库制备。
人类脑皮质的遗传异常神经元的围产期减少
抽象的长读测序技术（例如牛津纳米孔（ONT））可直接检测DNA碱基修饰。虽然已经开发了几种工具和模型来鉴定纳米孔数据中的DNA甲基化，但它们通常仅限于5-甲基胞嘧啶（5MC）和较老的流循环（FC）化学。新模型的性能和准确性，包括由ONT开发的模型，尤其是对于他们的新FC化学（R10.4.1）和采样率（5KHz）而言。在这里，使用多种细菌和人类数据集，我们系统地评估了5MC（CPG和非CPG环境），6-甲基二氨酸和4-甲基环霉素的现有甲基化模型的性能。我们还展示了其他参数的效果，例如测序深度，读取质量，基本模式，更重要的是，相邻DNA修饰的存在。因此，我们的工作为利用纳米孔测序研究DNA修饰的研究人员提供了重要信息，并在当前一代甲基化检测模型中突出显示了空隙。
一种减少纳米孔测序数据大小的新压缩策略
纳米孔测序是基因组学中越来越重要的工具。尽管该领域进展迅速，但大数据量和计算瓶颈仍然是主要挑战。在这里，我们介绍了一种新的数据压缩策略 ex-zd，它有助于解决纳米孔实验期间产生的大量原始信号数据。Ex-zd 既包含无损压缩方法，其性能略优于所有当前的纳米孔信号数据压缩方法，也包含“有损”方法，可用于实现显着的额外节省。后者通过减少用于编码信号数据的位数来工作。我们表明，牛津纳米孔技术公司 (ONT) 的仪器生成的信号数据中的三个最低有效位主要编码噪声。它们的删除将文件大小减少了一半，而不会影响下游分析，包括碱基调用和 DNA 甲基化检测。Ex-zd 压缩可在单个 ONT 测序实验中节省数百 GB，从而提高纳米孔测序的可扩展性、可移植性和可访问性。
法国 MPOX 病例的流行病学评估
在137例儿童期和2022年后均已知天花疫苗接种状况的病例中，104例未接种过疫苗，22例仅从2022年开始接种疫苗，6例仅在1984年之前接种过疫苗，5例在1984年之前已接种过疫苗但从2022年开始接种疫苗。此外，40例自2022年以来接种了疫苗，没有关于儿童期可能接种疫苗的信息。
在细菌纳米孔测序数据中发现甲基化的DNA基序
抽象细菌DNA甲基化参与了各种细胞功能，从基因表达的调节，DNA修复和限制性化系统来防御病毒和其他异物DNA。甲基分析确定细菌染色体中甲基化的位点，揭示了可能由天然限制酶靶向的基序。因此，对这些基序的识别对于使生物体具有遗传诱因至关重要，其中模仿大肠杆菌中的甲基甲基模式允许保护质粒DNA免受目标生物体的限制，因此可以极大地提高转化效率。 牛津纳米孔技术（ONT）测序可以在测序过程中检测甲基化的碱基，但是需要软件来识别数据中相应的甲基化基序。 在这里，我们开发了Mijamp（Mijamp只是一个甲基床解析器），该软件包是为了从ONT的Modkit的输出或甲基床格式中的其他数据中发现甲基化基序而开发的软件包。 Mijamp采用了人为驱动的改进策略，从经验上验证了针对全基因组甲基化数据的所有基序，从而消除了错误，未解释或过度解释的基序。 Mijamp还可以在特定的，用户定义的主题上报告甲基化数据。 使用Mijamp，我们确定了对照菌株（野生型大肠杆菌）和picosynecococcus sp中的甲基化基序。 菌株PCC7002，为改善该生物体转化的基础奠定了基础。 Mijamp可从https://code.ornl.gov/alexander-public/mijamp/获得。对这些基序的识别对于使生物体具有遗传诱因至关重要，其中模仿大肠杆菌中的甲基甲基模式允许保护质粒DNA免受目标生物体的限制，因此可以极大地提高转化效率。牛津纳米孔技术（ONT）测序可以在测序过程中检测甲基化的碱基，但是需要软件来识别数据中相应的甲基化基序。在这里，我们开发了Mijamp（Mijamp只是一个甲基床解析器），该软件包是为了从ONT的Modkit的输出或甲基床格式中的其他数据中发现甲基化基序而开发的软件包。Mijamp采用了人为驱动的改进策略，从经验上验证了针对全基因组甲基化数据的所有基序，从而消除了错误，未解释或过度解释的基序。Mijamp还可以在特定的，用户定义的主题上报告甲基化数据。使用Mijamp，我们确定了对照菌株（野生型大肠杆菌）和picosynecococcus sp中的甲基化基序。菌株PCC7002，为改善该生物体转化的基础奠定了基础。Mijamp可从https://code.ornl.gov/alexander-public/mijamp/获得。
在细菌纳米孔测序数据中发现甲基化的DNA基序
抽象细菌DNA甲基化参与了各种细胞功能，从基因表达的调节，DNA修复和限制性化系统来防御病毒和其他异物DNA。甲基分析确定细菌染色体中甲基化的位点，揭示了可能由天然限制酶靶向的基序。因此，对这些基序的识别对于使生物体具有遗传诱因至关重要，其中模仿大肠杆菌中的甲基甲基模式允许保护质粒DNA免受目标生物体的限制，因此可以极大地提高转化效率。 牛津纳米孔技术（ONT）测序可以在测序过程中检测甲基化的碱基，但是需要软件来识别数据中相应的甲基化基序。 在这里，我们开发了Mijamp（Mijamp只是一个甲基床解析器），该软件包是为了从ONT的Modkit的输出或甲基床格式中的其他数据中发现甲基化基序而开发的软件包。 Mijamp采用了人为驱动的改进策略，从经验上验证了针对全基因组甲基化数据的所有基序，从而消除了错误，未解释或过度解释的基序。 Mijamp还可以在特定的，用户定义的主题上报告甲基化数据。 使用Mijamp，我们确定了对照菌株（野生型大肠杆菌）和picosynecococcus sp中的甲基化基序。 菌株PCC7002，为改善该生物体转化的基础奠定了基础。 Mijamp可从https://code.ornl.gov/5g6/mijamp/获得。对这些基序的识别对于使生物体具有遗传诱因至关重要，其中模仿大肠杆菌中的甲基甲基模式允许保护质粒DNA免受目标生物体的限制，因此可以极大地提高转化效率。牛津纳米孔技术（ONT）测序可以在测序过程中检测甲基化的碱基，但是需要软件来识别数据中相应的甲基化基序。在这里，我们开发了Mijamp（Mijamp只是一个甲基床解析器），该软件包是为了从ONT的Modkit的输出或甲基床格式中的其他数据中发现甲基化基序而开发的软件包。Mijamp采用了人为驱动的改进策略，从经验上验证了针对全基因组甲基化数据的所有基序，从而消除了错误，未解释或过度解释的基序。Mijamp还可以在特定的，用户定义的主题上报告甲基化数据。使用Mijamp，我们确定了对照菌株（野生型大肠杆菌）和picosynecococcus sp中的甲基化基序。菌株PCC7002，为改善该生物体转化的基础奠定了基础。Mijamp可从https://code.ornl.gov/5g6/mijamp/获得。