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全基因组测序和分析 - Illumina
全基因组测序和分析 - 基于 Illumina Rhabdoid (RT) Illumina 基因组板的文库构建（350-450bp 插入大小）：将 96 孔格式的 2ug 基因组 DNA 通过 Covaris E210 超声处理 30 秒进行碎裂，使用 20% 的“占空比”和 5 的“强度”。双端测序文库是按照 BC 癌症机构基因组科学中心 96 孔基因组 ~350bp-450bp 插入 Illumina 文库构建协议在 Biomek FX 机器人（Beckman-Coulter，美国）上准备的。简单来说，DNA在96孔微量滴定板中用Ampure XP SPRI 珠子纯化（每60uL DNA 40-45uL 珠子），在单一反应中分别用T4 DNA聚合酶、Klenow DNA聚合酶和T4多核苷酸激酶进行末端修复和磷酸化，然后用Ampure XP SPRI 珠子进行清理，并用Klenow片段（3'到5'外显子减去）进行3' A加尾。用Ampure XP SPRI 珠子清理后，进行picogreen定量以确定下一步接头连接反应中使用的Illumina PE接头的数量。使用 Ampure XP SPRI 珠子纯化接头连接产物，然后使用 Illumina 的 PE 索引引物组，用 Phusion DNA 聚合酶（美国赛默飞世尔科技公司）进行 PCR 扩增，循环条件为：98˚C 30 秒，然后 6 个循环，98˚C 15 秒，62˚C 30 秒，72˚C 30 秒，最后在 72˚C 延伸 5 分钟。使用 Ampure XP SPRI 珠子纯化 PCR 产物，并使用高灵敏度分析（美国珀金埃尔默公司）用 Caliper LabChip GX 检查 DNA 样本。所需大小范围的 PCR 产物经过凝胶纯化（在内部定制机器人中使用 8% PAGE 或 1.5% Metaphor 琼脂糖），并使用 Agilent DNA 1000 系列 II 检测和 Quant-iT dsDNA HS 检测试剂盒使用 Qubit 荧光计（Invitrogen）评估和量化 DNA 质量，然后稀释至 8nM。在使用 v3 化学法在 Illumina HiSeq 2000/2500 平台上生成 100bp 配对末端读数之前，通过 Quant-iT dsDNA HS 检测确认最终浓度。全基因组亚硫酸盐-Seq 文库构建和测序：使用 1-5 mg Qubit（Life Technologies，加利福尼亚州卡尔斯巴德）定量基因组 DNA 进行文库构建，如所述（Gascard 等人，2015 年）。为了追踪亚硫酸盐转化的效率，将 1 ng 未甲基化的 lambda DNA (Promega) 掺入使用 Qubit 荧光法定量的 1 µg 基因组 DNA 中，并排列在 96 孔微量滴定板中。使用 Covaris 超声处理将 DNA 剪切至 300 bp 的目标大小，并使用 DNA 连接酶和 dNTP 在 30o C 下对片段进行末端修复 30 分钟。使用 2:1 AMPure XP 珠子与样品比例纯化修复后的 DNA，并在 40 µL 洗脱缓冲液中洗脱以准备 A 尾；这涉及使用 Klenow 片段和 dATP 将腺苷添加到 DNA 片段的 3' 端，然后在 37o C 下孵育 30 分钟。用磁珠清理反应后，将胞嘧啶甲基化双端接头（5'-AmCAmCTmCTTTmCmCmCTAmCAmCGAmCGmCTmCTTmCmCGATmCT-3' 和 3'-GAGmCmCGTAAGGAmCGAmCTTGGmCGAGAAGGmCTAG-5'）在 30oC 下连接到 DNA 20 分钟，并纯化接头两侧的 DNA 片段珠。在亚硫酸盐转化之前，用 10 个 PCR 循环扩增一份文库片段，并在 Agilent Bioanalyzer 高灵敏度 DNA 芯片上进行大小测定。扩增子的长度在 200-700 bp 之间。使用 EZ Methylation-Gold 试剂盒（Zymo Research）按照制造商的方案实现甲基化接头连接的 DNA 片段的亚硫酸盐转化。五次循环
下一代测序和基因组图谱
简介：肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因，在摩洛哥发病率很高。该国这种疾病的流行病学复杂，需要深入分析基因图谱以改善诊断和治疗。本研究利用新一代测序 (NGS) 绘制摩洛哥肺癌患者的基因变异图谱，而这一领域的分子数据严重缺乏。重要的是，本研究使用新一代测序技术对摩洛哥人群中的肺癌进行了开创性的分析。虽然以前的研究只关注有限数量的基因，但我们的研究提供了对该队列中基因变异的全面而详细的视角，包括肿瘤印迹的生成。方法：本研究涉及 100 名经组织学确诊的肺癌患者。使用 NGS 技术结合 Oncomine Precision Assay GX 方案检测基因异常。制备、纯化和测序肺活检样本，并分析所得数据以识别显著的遗传变异。结果：分析显示 13 种不同基因存在遗传变异，其中 TP53、KRAS 和上皮生长因子受体 (EGFR) 基因的突变率较高。TP53 突变出现在 27% 的病例中，而 KRAS 和 EGFR 分别在 19% 和 14% 的样本中出现突变。ALK、MET、ERBB2 和 ROS1 基因中也发现了具有临床意义的突变，凸显了该群体中存在大量基因组多样性。结论：本研究结果增强了对摩洛哥肺癌患者遗传变异的了解，并强调了加强摩洛哥先进分子诊断工作的必要性。NGS 的使用已经确定了关键的基因突变，促进了个性化治疗的发展并改善了临床结果。这些发现为旨在改进诊断和治疗策略的未来研究铺平了道路，从而有助于更好地管理患者。
环境气溶胶背景监测测序
成员国目前正在利用现有项目和研究机构，共享数据、方法和结果以供审查和协作。目前正在努力联合资助和执行未来的研究，以进一步捕捉空气中微生物群的时空变化，并改进样本采集、提取、测序和分析策略和吞吐量。通过每两年一次的面对面会议，RTG 正在努力提高环境测序的速度、特异性和复杂性，以检测生物事件。
全球能源转型：- 叙述和排序
1. 前言 4 Marc Ringel 撰写的前言 4 Giacomo Luciani 撰写的前言 6 2. 编辑介绍 8 3. 专家访谈 15 采访 Miguel Gil Tertre — 脱碳中的竞争力 15 采访 Adnan Shihab Eldin — 小型模块化反应堆能否带来核能复兴？ 19 采访 Andrei Marcu - 欧盟气候政策面临的挑战 26 采访 Thibaud Voïta - 非洲碳市场的前景与风险 30 4. 辩论 35 辩论问题 36 赞成：应放慢能源转型速度以保证政治和经济上的可承受性 (Huixuan (Christy) Pang) 36 反对：不应放慢能源转型速度以保证政治和经济上的可承受性 (Pietro Rinaldi) 40 5. 批判性文章 43 不仅仅是千兆瓦：关于 COP28 可再生能源目标概念问题的评论 (Ana Díaz Vidal) 43 不要向北看，要向南看：资助全球南方国家的能源转型将使每个人受益 (Harshad Gaikwad) 48 驾驭印度煤炭转型的争议性叙事 (Isha Hiremath) 54 从黑金到绿色：石油国家和石油资金在推动全球能源转型中的作用转型（Pietro Gioia）63 全球能源转型技能：共同建设更绿色的未来（Marie Kepler）70 老挝水电出口到新加坡：东盟“可持续能源”承诺背后的隐性成本（Linus Chen）76 关于中亚水电站成为能源转型障碍的情感叙事（Rebeca Olmos del Canto）83 对关键矿产的批判性视角：全球南方公平能源转型的局限性（Vadim Kuznetsov）88 关键矿产回收和循环经济（Lucille Poulard）94 氢能在全球能源转型中的机遇（Nicolas Moinier）100 欧洲的核能：巨大的错误还是可持续的祝福？ （Michel Galper 和 Håkon J. Syrrist）105 TenneT 的目标电网：规划下一代海上风电和电力传输的要点（Arina Khotimsky 和 Clément Violot）112 6. 编辑委员会 121
通过扩展（SBX）/AGBT 2025
sbx =通过扩展进行测序； Q-SCORE = PHRED质量评分，对误差可能性的对数测量； HG001 =一个瓶子（GIAB）财团样本中的基因组，由国家标准技术研究所在多个测序技术中表现出良好的特征； F1分数=变异通话精度的度量，这是精确和回忆的谐波平均值； SNV =单核苷酸变体； indel =插入或删除；双链/单纯形=双链体是指双链DNA的两个链，而单纯形仅指其中一条链。 vcf =变体调用文件
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。
单个...
1。jao，J.Y。等。微生物暗物质即将到来：挑战和机遇。国家科学评论8（2021）。2。Rinke，C。等。 对微生物暗物质的系统发育和编码潜力的见解。 自然499，431-437（2013）。 3。 Yarza，P。等。 使用16S rRNA基因序列将培养和未培养的细菌和古细菌的分类结合在一起。 自然评论微生物学12，635-645（2014）。 4。 Dykhuizen，D.E。 圣诞老人重新审视：为什么有这么多种细菌？ Antonie van Leeuwenhoek国际通用与分子微生物学杂志73，25-33（1998）。 5。 Parte，A.C.，Carbasse，J.S。，Meier-Kolthoff，J.P.，Reimer，L.C。 ＆Göker，M。具有命名（LPSN）的原核生物名称清单移至DSMZ。 国际系统和进化微生物学杂志70，5607-5612（2020）。 6。 Chaffron，S.，Rehrauer，H.，Pernthaler，J. ＆von Mering，C。来自环境和全基因组序列数据共存微生物的全局网络。 基因组研究20，947-959（2010）。 7。 QIN，J.J。等。 通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。 自然464，59-70（2010）。 8。 Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。Rinke，C。等。对微生物暗物质的系统发育和编码潜力的见解。自然499，431-437（2013）。3。Yarza，P。等。使用16S rRNA基因序列将培养和未培养的细菌和古细菌的分类结合在一起。自然评论微生物学12，635-645（2014）。4。Dykhuizen，D.E。圣诞老人重新审视：为什么有这么多种细菌？Antonie van Leeuwenhoek国际通用与分子微生物学杂志73，25-33（1998）。5。Parte，A.C.，Carbasse，J.S。，Meier-Kolthoff，J.P.，Reimer，L.C。 ＆Göker，M。具有命名（LPSN）的原核生物名称清单移至DSMZ。 国际系统和进化微生物学杂志70，5607-5612（2020）。 6。 Chaffron，S.，Rehrauer，H.，Pernthaler，J. ＆von Mering，C。来自环境和全基因组序列数据共存微生物的全局网络。 基因组研究20，947-959（2010）。 7。 QIN，J.J。等。 通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。 自然464，59-70（2010）。 8。 Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。Parte，A.C.，Carbasse，J.S。，Meier-Kolthoff，J.P.，Reimer，L.C。＆Göker，M。具有命名（LPSN）的原核生物名称清单移至DSMZ。国际系统和进化微生物学杂志70，5607-5612（2020）。6。Chaffron，S.，Rehrauer，H.，Pernthaler，J.＆von Mering，C。来自环境和全基因组序列数据共存微生物的全局网络。基因组研究20，947-959（2010）。7。QIN，J.J。等。 通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。 自然464，59-70（2010）。 8。 Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。QIN，J.J。等。通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。自然464，59-70（2010）。8。Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。Methé，B.A。等。人类微生物组研究的框架。自然486，215-221（2012）。9。lok，C。挖掘微生物暗物质。10。自然522，270-273（2015）。Medema，M.H。，De Rond，T。＆Moore，B.S。 采矿基因组阐明了生命的专业化学。 自然评论遗传学22，553-571（2021）。 11。 Pavlopoulos，G.A。 等。 通过全球宏基因组学解开功能性暗物质。 自然622，594-602（2023）。 12。 Altae-Tran，H。等。 揭示了稀有Terascale聚类的稀有CRISPR-CAS系统的功能多样性。 Science 382，EADI1910（2023）。 13。 Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Medema，M.H。，De Rond，T。＆Moore，B.S。采矿基因组阐明了生命的专业化学。自然评论遗传学22，553-571（2021）。11。Pavlopoulos，G.A。等。通过全球宏基因组学解开功能性暗物质。自然622，594-602（2023）。12。Altae-Tran，H。等。 揭示了稀有Terascale聚类的稀有CRISPR-CAS系统的功能多样性。 Science 382，EADI1910（2023）。 13。 Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Altae-Tran，H。等。揭示了稀有Terascale聚类的稀有CRISPR-CAS系统的功能多样性。Science 382，EADI1910（2023）。 13。 Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Science 382，EADI1910（2023）。13。Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Wilkinson，B。＆Micklefield，J。采矿和工程自然产品生物合成途径。自然化学生物学3，379-386（2007）。14。Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。天然产品报告40，89-127（2023）。15。Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Goig，G.A。等。直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。16。刘，Y.X。等。微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。蛋白质和细胞12，315-330（2021）。17。Ustick，L.J。等。宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。科学372，287-291（2021）。18。Nissen，J.N。 等。Nissen，J.N。等。使用深层自动编码器改进了元基因组套筒和组装。自然生物技术39，555-560（2021）。
ELC- AMD测序和分析指南
a）员工可以通过学术合作伙伴或其他组织签约；可以在时间上要求资金，为人事成员获取和实施合同服务的费用。b）人员应专门用于实施，增强或扩大传染病测序和分析能力。这可能包括测序实验室科学家，生物信息学人员，数据科学家或其他直接致力于在管辖区内建立或扩大AMD测序和分析能力的人员。2。用于测序，自动化和生物信息学和必要维护合同的实验室设备。允许的设备应与建立，扩展或增强测序和生物信息学能力直接相关。
纳米孔DNA测序中的算法和模型
在不到四十年的时间里，纳米孔测序技术从笔记本页面上的一个令人难以置信的思想到了人类基因组完整顺序的决定性贡献者之一。它的快速发展，尤其是近年来，不仅是由于其对纳米孔的固有创新而驱动的，而且还取决于综合领域的协同进步，例如GPU加速和深层神经网络，以及深层的跨学科影响，例如诸如语音识别之类的领域。然而，在这种快速的进步中，纳米孔测序中的某些方法仍然相对尚未探索。这种疏忽有可能在技术进一步的发展中创造瓶颈。在本文工作中，我们深入研究了这些未知的领域，试图填补关键的空白并将技术分为新的边界。我们的目标是释放其潜力，从而在基因组研究及其他方面取得进一步的突破。通过我们的研究，我们开发了两种新型算法和两个量身定制的新颖模型，以解决纳米孔测序的这些不足的方面。属于MBS组的两种算法，GMB和LFB都为HHMMS固有的具有挑战性的解码问题提供了创新的解决方案。它们是针对不同场景量身定制的两个不同变体。虽然GMBS专门用于解码冗长的序列（例如在长阅读的基本词中遇到的序列），但LFBS已优化用于并行编程，并在处理短长度的sepciences方面表现出色。在这项研究中开发的两个创新模型，每种利用HHMM的变化并采用端到端方法，展示了分辨的结构。第一个模型是EDHMM和DNN的混合体，显示了整合知识驱动和数据驱动技术的有效性。相比之下，第二个模型是一种定制设计的解旋酶HMM，它从测序设备中发现的运动蛋白的开创性研究中汲取了灵感。凭借其精心制作的层次结构架构具有超过500万个排放状态，该模型提供了与其前身相当的全面功能空间。
揭开...
全球临床实验室正在实施下一代测序（NGS），以鉴定癌症基因组变异体并最终改善患者的预后。大规模测序整个肿瘤细胞的基因组或外显子组的能力对于阐明许多复杂的生物学问题至关重要。然而，这些方法获得的信息深度很难在临床环境中进行处理，这使得它们目前无法采用更广泛的采用。取而代之的是，靶向测序通常在选择临床相关的基因上，代表了主要的方法，可以最好地平衡对基因组变体具有高灵敏度和良好成本效益比的准确鉴定。从目标测序获得的信息可以支持诊断分类，指导治疗决策并提供预后的见解。使用靶向基因面板的使用加快了样本处理，包括数据分析，结果解释和医疗报告生成，直接影响患者管理。在常规测试中选择测序方法和面板大小的关键决策因素应包括诊断产量和临床实用程序，样本可用性和处理周转时间。