適用於優化樣本測序池的條形碼序列選擇工具：NucBalancer

核心概念

NucBalancer 是一款用於優化NGS測序中樣本多重化的條形碼序列選擇的工具，它可以平衡核苷酸組成，並適應不同的測序平台，特別適用於單細胞基因組學研究。

摘要

NucBalancer: 優化樣本測序池的條形碼序列選擇工具

摘要

本文介紹了一款名為 NucBalancer 的 Shiny 應用程式，該程式旨在優化下一代測序 (NGS) 中樣本多重化的條形碼序列選擇。隨著 NGS 技術的快速發展和新測序平台的出現，對能夠適應這些變化的多功能且經濟高效的工具的需求日益增長。

背景

NGS 技術的出現徹底改變了基因組學領域，其中 Illumina 和 MGI 測序平台成為主流工具。然而，Element Biosciences 和 Ultima Genomics 等公司推出的新測序平台正在迅速受到關注，它們各自提供獨特的優勢，例如更高的通量、特定應用或更高的成本效益。這些進展為更易於進行基因組學研究提供了寶貴的機會，特別是在資源有限的環境中，以更低的成本分析更大的數據集的能力可以顯著促進科學理解和發現。

優化這些技術的一個關鍵方面在於多個樣本的製備和匯集，這需要使用精確平衡的條形碼序列。確保條形碼序列中每個位置的核苷酸組成均衡至關重要，以最大程度地減少由於測序錯誤或鹼基識別偽影而可能產生的偏差。雖然這在基於合成測序 (SBS) 的方法中至關重要，但在將文庫轉換為與基於組合探針錨定合成 (cPAS) 的測序儀一起使用時，它變得更加重要。由於這些平台的不同測序化學和匯集要求，選擇合適的條形碼序列成為一個重大障礙。

NucBalancer 的開發和功能

NucBalancer 是一款基於 R 語言的 Shiny 應用程式，旨在促進各種測序技術的樣本多重化，包括將為一種測序化學製備的文庫轉換為與另一種測序化學相容。它可以生成適用於任何測序平台的鹼基平衡條形碼，特別是滿足了經濟高效的單細胞組學研究的需求，為有效平衡核苷酸組成和滿足不同測序方法的獨特要求提供了解決方案。

NucBalancer 的一個顯著特點是它能夠處理不同的樣本濃度和實驗限制。用戶可以定義兩個關鍵參數：整個匯集集中允許的紅色標記的最大數量，以及任何單個位置允許的紅色標記的最大數量。這些參數使用戶能夠在嚴格性和實用性之間取得平衡，從而確保其核苷酸匯集策略的最佳性能。

結論

NucBalancer 是一款用於在測序中選擇最佳條形碼序列以進行樣本多重化的 Shiny 應用程式。其友好的用戶界面使其易於生物信息學家和實驗研究人員使用，增強了其適應性，可以將為一個測序平台製備的文庫轉換為與其他平台相容。NucBalancer 結合了動態參數，包括可自定義的紅色標記閾值，允許精確且實用的條形碼測序策略。這種適應性是確保核苷酸均勻分佈的關鍵，特別是在 MGI 測序和單細胞基因組學研究中，從而可以在各種實驗條件下獲得更可靠和更具成本效益的測序結果。

統計資料

理想情況下，每種核苷酸的比例應為 25%。
實際可接受範圍為 12.5% 到 67.5%。
MGI 平台的建議範圍為 12.5% 到 67.5%。

引述

"The cost-effectiveness is not merely a financial advantage; it enables researchers to study more samples and larger cohorts, thereby enhancing the scope and scale of genomic research."
"By streamlining the barcode selection process, NucBalancer ensures balanced and accurate demultiplexing across various platforms, thereby enhancing the reliability and fidelity of NGS data in a broad spectrum of genomic research."

從以下內容提煉的關鍵洞見

NucBalancer: Streamlining Barcode Sequence Selection for Optimal Sample Pooling for Sequencing

by Gupta,S., Sh... 於 www.biorxiv.org 09-12-2024

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.06.611747v1

深入探究

NucBalancer 如何與其他新興的測序技術（如長讀長測序）整合？

NucBalancer 主要針對短讀長測序平台（如 Illumina 和 MGI）的條形碼平衡進行了優化。對於新興的長讀長測序技術（如 Oxford Nanopore Technologies 和 Pacific Biosciences），其文庫製備和條形碼設計策略與短讀長測序有所不同。

長讀長測序的條形碼設計考量因素： 長讀長測序通常採用連接式的條形碼策略，將條形碼序列直接連接到 DNA 片段兩端。這種方法需要考慮條形碼序列對測序信號的影響，以及條形碼在長讀長序列中準確識別的問題。

NucBalancer 的潛在調整： 為了適應長讀長測序，NucBalancer 需要進行以下調整：

條形碼設計策略： 支持連接式的條形碼設計，並考慮長讀長測序平台的特定要求。
序列特徵分析： 納入長讀長測序特有的序列特徵，例如均聚物和重複序列，以優化條形碼平衡。
錯誤模型： 整合長讀長測序平台特有的錯誤模型，以提高條形碼識別的準確性。

整合的益處： 將 NucBalancer 的功能擴展到長讀長測序領域，將有助於研究人員更有效地利用這些新興技術，並從中獲得更準確、全面的基因組信息。

是否有其他因素（例如文庫大小或 GC 含量）會影響條形碼平衡，以及 NucBalancer 如何解決這些問題？

除了核苷酸組成外，文庫大小和 GC 含量等因素也會影響條形碼平衡，進而影響測序結果的準確性。

文庫大小： 文庫大小指的是待測序 DNA 片段的數量。當文庫大小不一致時，條形碼的使用量也會有所差異，導致某些條形碼序列過度或不足代表，影響數據分析。

GC 含量： GC 含量是指 DNA 序列中鳥嘌呤 (G) 和胞嘧啶 (C) 所佔的比例。高 GC 含量區域的擴增效率可能與低 GC 含量區域不同，從而影響條形碼的平衡。

NucBalancer 的解決方案：

文庫大小調整： NucBalancer 可以根據用戶輸入的文庫大小信息，調整每個條形碼的使用量，確保所有條形碼在最終文庫中的比例均衡。

GC 含量均衡： NucBalancer 可以分析每個條形碼序列的 GC 含量，並選擇 GC 含量分佈均勻的條形碼組合，最大程度地減少 GC 含量差異對測序結果的影響。

從更廣泛的意義上來說，像 NucBalancer 這樣的工具的發展如何促進我們對基因組複雜性的理解？

像 NucBalancer 這樣的工具通過提高測序數據的準確性和可靠性，從而促進我們對基因組複雜性的理解。

更精確的基因組分析： NucBalancer 確保了條形碼的平衡，減少了測序偏差，從而提高了基因組分析的準確性，例如基因表達分析、變異檢測和基因組組裝。

更深入的生物學探索： 更準確的基因組數據使我們能夠更深入地了解基因調控、細胞發育和疾病機制等複雜的生物學過程。

更廣泛的應用領域： NucBalancer 的應用不限於基因組學研究，它還可以應用於其他領域，例如宏基因組學、單細胞測序和表觀基因組學，促進我們對微生物群落、細胞異質性和表觀遺傳調控的理解。
總之，NucBalancer 等工具的發展推動了基因組學研究的進步，為我們理解基因組的複雜性、探索生命奧秘提供了強有力的工具。