用纳米孔测序数据进行细菌基因组监测的准确和可重复的全基因组基因型定型

科学领域:

• 基因组学就是基因组学.
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 微生物学 微生物学

背景情况:

• 牛津纳米孔技术 (ONT) 测序历史上缺乏细致细菌基因组分析的准确性.
• 最近的进展旨在提高ONT测序数据的精度和可重复性.

研究的目的:

• 评估最近的牛津纳米孔技术 (ONT) 软件改进,以提高细菌基因组分析的准确性.
• 为了评估ONT-核心-基因组多部位序列类型 (cgMLST) -Polisher工具的性能.

主要方法:

• 基准ONT和Illumina测序数据来自80种多药耐药生物 (MDROs).
• 使用多拉多超精确 (SUP) 模型,Flye,Medaka和ONT-cgMLST-Polisher进行数据处理.
• 使用Hybracter创建"地面真相"混合组件,并与六个实验室进行试验.

主要成果:

• 使用Dorado SUP v5.0和Medaka v2.0的ONT测序,其次是ONT-cgMLST-Polisher,显著减少了对基因真相的等位基因距离 (平均AD为0.04).
• 使用SUP v5.0的环状试验数据显示,复制性得到改善,平均ADs为0.36和0.17 (用抛光器).
• 最近的ONT软件更新和抛光工具实现了足够的准确性和可重复性,用于例行细菌基因组监测.

结论:

• 最近的ONT软件 (Dorado,Medaka) 和ONT-cgMLST-Polisher已经大大提高了测序的准确性.
• 现在,ONT测序是一种可行的,准确和可复制的细菌基因组监测方法,即使在较小的实验室中也是如此.
• 该研究验证了ONT技术在细菌基因类型和监测中常规应用.