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    Nanoporetech分析解決方案

    發布時間: 2022-09-16  點擊次數: 790次

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    Nanoporetech

     

    納米孔測序數據分析解決方案

    納米孔測序具有許多顯著優勢,可以根據您的要求定制測序過程:

     

    實時堿基檢出,可立即訪問結果

    獲得足夠數據后立即停止測序

    停止、清洗和重復使用流通池

    使用 Guppy 進行板載堿基識別意味著既不需要本地基礎設施也不需要穩定的互聯網連接

    納米孔測序分析工作流程簡單易行:從原始數據采集到分析完成和實驗解釋的五個步驟。從數據采集開始的那一刻起,就可以實時進行分析。如本頁所述,Oxford Nanopore 在每個階段都提供解決方案,滿足所有用戶需求、應用和生物信息學專業知識水平。

     

     

     

    顯示納米孔測序工作流程概述的圖表

     

    使用 MinKNOW 進行原始數據采集

    MinKNOW 是驅動納米孔測序設備的操作軟件,執行多項核心任務,包括數據采集、實時分析和運行反饋、本地堿基調用和數據流。自適應采樣也被納入 MinKNOW;這是一種新的靶向測序方法,不需要額外的文庫準備——軟件本身實時拒絕或接受感興趣的區域。

     

    MinKNOW 根據您的喜好生成 FAST5 (HDF5) 文件和/ FASTQ 文件。FAST5 文件包含可用于堿基識別和識別堿基修飾(例如甲基化)的原始信號數據。

     

    堿基調用和原始數據分析

    堿基識別可以定義為將通過納米孔的 DNA RNA 鏈產生的電信號轉換為鏈的相應堿基序列的過程。

     

    有多種堿基調用工具可供選擇,其中一些得到*支持,一些正在開發中。Guppy 是前者的一個例子,它是一個數據處理工具包,其中包含 Oxford Nanopore 的堿基調用算法和幾個生物信息學后處理功能,例如條形碼/解復用、適配器修剪和對齊。Guppy 工具包還從原始信號數據執行修改后的堿基檢出(5mC6mA CpG),生成額外的 FAST5 修改后的堿基概率文件。Guppy 已集成到 MinKNOW 中,也可作為獨立版本使用。

     

    Oxford Nanopore GitHub 上提供了諸如 Bonito 之類的研究 basecaller,為用戶提供了訪問當前正在開發的新、高性能算法的權限。

     

    向前分析

    一系列方法可用于納米孔測序數據的下游分析,以滿足生物信息學專業知識的所有要求和水平。

     

    Oxford Nanopore 提供EPI2ME,這是一個基于云的分析平臺,提供實時分析工作流程,無需命令行經驗。EPI2ME 實驗室教程以教程格式提供運行后分析工作流程,旨在培養納米孔序列數據分析和探索的技能和信心。EPI2ME Labs Workflows自動化教程數據流,以實現高通量和更不干涉的序列分析。納米孔測序設備的標準數據輸出還可用于牛津納米孔團隊不斷開發和發布的各種研究軟件。最后,一系列社區開發的工具可用,由用戶社區開發,用于各種研究應用。

     

     

     

    加入社區 出版物

    我應該使用哪種分析方法?

        EPI2ME EPI2ME 實驗室教程 EPI2ME 實驗室工作流程    社區開發的工具    研究軟件和定制分析

    需要生物信息學能力   不需要生物信息學能力 需要生物信息學能力   需要相當高水平的生物信息學能力  需要相當高水平的生物信息學能力 需要高水平的生物信息學能力

    如何   使用基于云的 EPI2ME 平臺進行實時分析工作流程。    使用 EPI2ME Labs 進行本地、運行后分析和數據探索。    通過簡化的自動化 Nextflow 工作流程訪問 EPI2ME 實驗室教程。 運行由 Nanopore 社區編寫和開發的開源工具。    訪問 Oxford Nanopore 的新研究算法

    在哪里 EPI2ME 儀表板 EPI2ME 實驗室教程 EPI2ME 實驗室工作流程   社區開發的工具    牛津納米孔 GitHub此鏈接需要 Nanopore Community 訪問權限。

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    EPI2ME:實時分析工作流程

    EPI2ME 實驗室教程:指導的生物信息學工作流程

    EPI2ME 實驗室工作流程:簡化的自動化分析

    社區開發的工具

    研究軟件:新算法

    “我的鍋里有什么?”的截圖  工作流程

    EPI2ME:實時分析工作流程

    EPI2ME 是一個基于云的數據分析平臺,可輕松訪問多個工作流程,以實時對納米孔數據進行端到端分析。直觀的圖形界面有助于解釋單個或多個條形碼樣本。完整的 QC 指標提供有關運行性能的反饋,包括讀取次數、讀取長度分布和質量分數。

     

    下表描述了 EPI2ME 平臺上提供的分析工作流程。有關每個工作流程的更詳細說明和教程視頻,請點擊分析工作流程鏈接。

     

    微生物分類

    分析工作流程  描述

    我的鍋里有什么(FASTQ WIMP    基于離心機分類引擎的執行,對真菌、細菌、病毒或古細菌進行快速物種識別。輸出:實時構建分類樹。觀看 WIMP 視頻

    FASTQ WIMP – 人類 + 病毒   快速、實時的生物識別:類似于 FASTQ WIMP,但使用僅限于人類基因組和完整病毒基因組序列的數據庫 (NCBI RefSeq)。輸出:實時構建分類樹。觀看 WIMP 視頻

    16S分類學分類 使用16S rRNA基因在屬水平上實時鑒定細菌和古生菌;通過納米孔長讀長,實現了全長 16S rRNA 基因的測序。實驗工作流程涉及生物樣品的 16S 基因擴增和納米孔測序。16S 快速測序試劑盒可在納米孔商店購買。輸出:分類報告,包括分析的讀數數量及其分類。觀看 16S 視頻

    ARMA - 抗菌素耐藥性  綜合分析個體和宏基因組樣本中的抗菌素耐藥性 (AMR)ARMA 工作流程通過與 CARD 數據庫集成的 ARMA 使用 WIMP 物種鑒定和 AMR 鑒定,從 FASTQ 數據中識別出導致抗生素耐藥性的基因。輸出:報告詳細說明發現的抗性基因和基因概述(覆蓋深度、比對細節以及來自 CARD 數據庫的特定基因的抗性概況)。觀看 ARMA 視頻

    FASTQ ARTIC + Nextclade  基于ARTIC FieldBioinformatics 軟件生產高質量的 SARS-CoV-2 共有序列。使用Nextclade 軟件評估共有序列,以可視化遺傳變異和進化枝分配。輸出:共識序列 FASTA 文件和 Nextclade 報告。

    人類基因組分析

    人類外顯子組  *的外顯子組比對和分析。可用于多種分析,包括擴增子測序、序列捕獲和序列富集。使用 minimap2 對齊器將讀取與人類外顯子組對齊。輸出:報告提供測序和比對指標,按基因列出。

    FASTQ SV 調用者   一鍵分析人類全基因組數據集與參考基因組中的結構變異(缺失、插入和重復)。輸出:報告提供可搜索的變體列表及其基因組位置,以及結果的 VCF 文件。觀看 SV 來電視頻

    結盟

    人類比對 GRCh38   使用 minimap2 GRCh38 人類參考進行實時 FASTQ 比對。輸出:比對報告顯示每條染色體的覆蓋深度和比對的準確性。

    FASTA 參考上傳    自定義參考 FASTA 文件上傳到 EPI2ME,以便使用自定義對齊工作流程進行后續讀取對齊。輸出:對齊成功報告。

    FASTQ 自定義對齊  通過上傳和對齊自定義 FASTA 參考,無需復雜的生物信息學管道,即可根據您的特定要求定制測序分析。使用 minimap2 對齊器將讀取與上傳的自定義 FASTA 參考對齊輸出:報告說明對齊成功,包括參考的覆蓋深度、對齊精度和每個條形碼分析的讀取數。

    質量控制和原始數據處理

    條形碼 測序數據中條形碼的多路分解;條形碼選項可以在其他工作流程中選擇,例如 WIMP 或人類外顯子組。輸出:在各個子文件夾中返回的多路分解讀取;還會生成條形碼報告,包括每個條形碼的讀取次數。

    FASTQ DNA 對照實驗   DNA 質量控制。建議在對您自己的樣品進行測序之前運行 Lambda 對照實驗以試用您的納米孔測序平臺。輸出:報告詳細的序列長度、準確性、質量得分和生成的數據量。

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    登錄或注冊以繼續。FASTQ RNA 對照實驗   RNA 質量控制。建議在對您自己的樣本進行測序之前,進行 RNA 對照實驗以試用您的納米孔測序平臺。輸出:報告詳細的序列長度、準確性、質量得分和生成的數據量。

    連接測試   檢查以確保 EPI2ME 基于云的分析正常運行,并且可以上傳和下載 base called 讀數。輸出:確認讀取上傳和下載成功。

    網頁

    EPI2ME 平臺(需要社區訪問)

    技術文件

    EPI2MEEPI2ME 產品和工作流程簡介(需要社區訪問)

    海報

    我的鍋里有什么?(WIMP),一種用于實時物種識別的定量分析工具

    協議

    EPI2ME使用詳細說明(需要社區訪問)

     

     

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    其他的這些是菌株

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