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Updated: Jul 9, 2026
11:26
Sequencing of mRNA from Whole Blood using Nanopore Sequencing
Published on: June 3, 2019
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优化纳米孔测序用于监测低资源环境中的抗菌素耐药性
Natasia R Thornval1, Niamh Lacy-Roberts1, Ana Rita Rebelo1
1Research Group for Global Capacity Building, National Food Institute, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark.
Frontiers in public health
|March 12, 2026
概括
优化全基因组测序 (WGS) 对于低资源环境中的抗菌素耐药性 (AMR) 监测至关重要. 这项研究建议使用最多24个样本的牛津纳米孔技术 (ONT) 和每个流细胞100 ng的DNA输入,以实现经济高效,成功的细菌测序.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 微生物学 微生物学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 全基因组测序 (WGS) 对于抗菌素耐药性 (AMR) 监测至关重要.
- 由于成本和基础设施,低资源环境面临WGS实施的挑战.
- 牛津纳米孔技术 (ONT) 提供便携式解决方案,但最佳的细菌WGS工作流需要标准化.
研究的目的:
- 评估多重复合水平和DNA输入对细菌WGS的ONT测序性能的影响.
- 在资源有限的环境中确定AMR监测的最佳工作流程.
- 为了平衡成本效益与对分散的抗菌药物耐药性监测的顺序成功.
主要方法:
- 使用快速条码套件v14和R10.4.1流量单元评估ONT测序性能.
- 多种多重复合水平 (12-, 24-, 36-plex) 和DNA输入 (50, 100, 200 ng).
- 通过组装深度,MLST分配和AMR基因检测来定义测序成功.
主要成果:
- 12倍复数 (92-100%) 和24倍复数 (79-82%) 运行 ≤100 ng DNA输入产生了最高的成功率.
- 36-plex配置和高DNA输入显著降低了性能 (成功率降至2.8%).
- 较低的DNA输入 (50 ng) 并没有影响结果,并减轻了多重复合问题.
结论:
- 针对分散的AMR监测的最佳ONT工作流程涉及每流细胞≤24个样本和≤100 ng的DNA输入.
- 这种方法平衡了成本效益与低资源环境中的高顺序成功.
- 这些发现支持实践实施便携式WGS用于全球AMR监测.
