Введение
в анализ данных NGS
Блок 3 - Занятие 11
Анастасия Жарикова
- Что такое секвенирование?
Определение последовательности некоторого нерегулярного биологического гетерополимера – белка или нуклеиновой кислоты
Next-generation sequencing
Секвенирование следующего (нового) поколения
Следующего относительно чего?
- Как можно секвенировать нуклеиновые кислоты?
Секвенирование по Сэнгеру
Массовое параллельное секвенирование (Illumina)
Одномолекулярное секвенирование
Sanger
Метод “терминаторов” - ~ 1000 п.н. - “Золотой” стандарт
Секвенирование: поколения
Секвенаторы: особенности
Throughput range per run (Gb) |
c. 0.0005 |
10–15 |
10–120 |
1000–1800 |
2000–6000 |
0.5-10 |
0.1-1 |
Read length |
Up to 1 kb |
300 |
150 |
150 |
250 |
up to 60 kb |
up to 100 kb |
Read type |
SR |
SR, PE |
SR, PE |
SR, PE |
SR, PE |
SR |
SR |
Error rate (%) |
0.001–1 |
0.8 |
0.8 |
0.2 |
0.2-0.8 |
13 |
5-40 |
Error type |
Substitutions |
Substitutions |
Substitutions |
Substitutions |
Substitutions |
Indels |
Indels, deletions |
Advantages |
Read accuracy and length |
Read length |
Throughput |
Throughput, low error rate |
High throughput |
Speed, read length |
Read length, portability |
Разнообразие секвенаторов
ref
SE vs PE
Одноконцевые чтения - single-end reads - SE
Парноконцевые чтения - paired-end reads - PE
Проблемы
в процессе пробоподготовки
Историческая справка
Расшифровка структуры ДНК (1953)
- Фрэнсис Крик, Джеймс Уотсон, Морис Уилкинс, Нобелевская премия 1962
Секвенирование по Сэнгеру (1975 – 1977)
- Фредерик Сэнгер, Нобелевская премия 1980 (вторая!) (с Уолтером Гильбертом и Полем Бергом)
Полимеразная цепная реакция (1985 – 1986)
- Кэрри Муллис, Нобелевская премия 1993 (совместно с Майклом Смитом)
NGS — совокупность методов (454, Illumina, Oxford Nanopore, PacBio и проч.) (2005 – наст. вр.)
Ресеквенирование
Как именно можно секвенировать ДНК:
полный геном
экзом (кодирующая часть генома)
таргетное ресеквенирование
секвенирование определенных локусов ДНК, полученных в результате специфической пробоподготовки (ChIP-seq, Hi-C, ATAC-seq, …)
!!! Выбор зависит от бюджета и целей исследования!!!
Экзомное ресеквенирование
“Плюсы”
Небольшой объем кодирующих данных - ниже цена
Кодирующие последовательности лучше изучены
Большое число болезнетворных мутаций находится в кодирующей последовательности
“Минусы”
Эволюция
Доместикация риса
Филогения
Исследование спейсерных последовательностей рРНК
Зачем?
Спейсерные последовательности наиболее вариабельны с точки зрения эволюционной консервативности.
Секвенирование и анализ транскрибируемых спейсеров используется для изучения видового разнообразия и классификации близкородственных организмов.
Популяционные и клинические исследования
1000 genomes, gnomAD: частоты вариантов в популяциях
GWAS: поиск полиморфизмов, ассоциированных с болезнями:
моногенные (муковисцидоз, ген CFTR)
полигенные (ишемическая болезнь сердца, шизофрения, …)
Фармакогенетика и индивидуальные особенности
fastq
Текстовый формат файла
Структура файла позволяет хранить последовательности нуклеотидов, а также показатели качества каждого элемента последовательности.
Используется для хранения прочтений, полученных в результате работы высокопроизводительных секвенаторов (например, приборы компании Illumina).
fastq
@NB501222:13:HY55HBGXY:1:11101:20333:1061 1:N:0:ATGTCA
GCCACAACACCATTACCAAATGAGAAATGTGGGAATTTCTTCAATATTAAGAGGGAGAAAAAGGCCAATTTTGGT
+
AAAAAEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEAEEE
@NB501222:13:HY55HBGXY:1:11101:4507:1061 1:N:0:ATGTCA
CGCTTAATTCACTTTATTTTTCTTGTATAAAAACCCTATGTTGTAGCCACAGCTGGAGCCTGAGTCCGCTGCACG
+
A6AAAEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEAEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEAAAEAEEAAEEEAEEEEE
@NB501222:13:HY55HBGXY:1:11101:6891:1061 1:N:0:ATGTCA
GATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAGTCACATGTCAGAATCTCGGTTGGCGGGGTGTGCTTGTAAAAAAAAA
+
AA/AAEEEEEEEEEEAEEEEEEEEEEEE/EEEEE/EEEEEEAE///////////////////////A/E6/EE//
fastq: структура файла
L1 |
@NB501222:13:HY55HBGXY:1:11101:4700:1631 1:N:0:ATGTCA |
Read ID |
L2 |
GATTTGGGGTTCAAAGCAGTATCGATCAAATAGTAAATCCATTTGTTCAACTCACAGTTT |
Read sequence |
L3 |
+ |
ID |
L4 |
AAAAAAEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEE6EEEEEEEEEEEEEA6/////E////6///// |
Quality of nucleotides |
Качество нуклеотидов
\(Q = -10log_{10}P\)
Р - вероятность ошибки
Q - параметр качества (Phred Quality Score)
Значения Q: 1-40
Q > 20 считается хорошим качеством
0.001 (точность 99.9%) |
30 |
0.01 (точность 99%) |
20 |
0.1 (точность 90%) |
10 |
Где взять чтения?
Обратите внимание, что при запуске sra toolkit важно сразу указывать одноконцевые чтения или парноконцевые!!!
Все архивируем!
.fastq - ПЛОХО!
.fastq.gz - ХОРОШО!
Что дальше?
Мы получили чтения в формате .fastq
Можно ли с ними работать?
Нужно проверить качество!
Вне зависимости от протокола пробоподготовки!
FastQC
manual
Basic Statistics
Per base sequence quality
Per tile sequence quality
Per sequence quality scores
Per base sequence content
Per sequence GC content
Per base N content
Sequence Length Distribution
Sequence Duplication Levels
Overrepresented sequences
Adapter Content
Плохое качество
Что делать?
Что может пойти не так?
Останется мало данных
“Провал” в качестве не на самом конце чтения
Что дальше?
В результате получаем только те чтения, качество которых нас устраивает
С ними можно смело работать дальше!
Картирование
Чтения хорошего качества картируем на референсный геном
Референсный геном
Ensembl - здесь можно скачать
Проверяем версии!!!
T2T
Появляются T2T сборки не только для человека
T2T: секвенирование
30× PacBio circular consensus sequencing (HiFi)
120× Oxford Nanopore ultralong-read sequencing (ONT)
100× Illumina PCRFree sequencing (ILMN)
70× Illumina Arima Genomics Hi-C (Hi-C)
BioNano opticalmaps
Single-cell DNA template strand sequencing (Strand-seq)
RNA-seq
Геном человека
Какой размер генома человека?
Размер генома человека
Это много или мало?
Задача!
Данные экзомного секвенирования конкретного человека:
чтения fastq
референсный геном hg38
экзомный таргет
Найти отличия образца от референса
Какие бывают мутации
SNV: однонуклеотидные варианты, т.е. изменение одного нуклеотида
Короткие вставки и делеции (~ 50 п.н.)
Структурные варианты: инверсии и транслокации; CNV
Анеуплоидии: нульсомии, моносомии, трисомии, полисомии
Полиплоидизация
NGS и форматы файлов
fasta
fastq
bam
sam
cram
vcf
gvcf
bed
gtf
gff
Зачем…
… биоинформатику знать, что происходит в пробирке?
Для каждого экспериментального протокола нужны определенные входные данные и свой биоинформатический протокол обработки данных
Смоделируем ситуацию
Вам дали чтения в формате .fastq
Сказали: иди, анализируй!
Ваши действия?
Анализ NGS
Четко представлять общую задачу
Знать биологический объект (организм, клеточная линия, ткань)
Представлять особенности пробоподготовки и дизайн эксперимента
Оценить объем и качество входных данных
Узнать на каком приборе было проведено секвенирование
Выбрать версию референсного генома, если он используется, и оценить его качество
При использовании дополнительных данных (например, разметка генов) зафиксировать версию файла и соотнести с версией выбранного генома
Четко фиксировать все шаги программного конвейера, включая версии программ и пакетов, сохранять и комментировать код
Проверять объем данных на каждом этапе
Проверять качество каждого шага протокола обработки
Вести лабораторный журнал (!)
Бэкапы!
Результаты лучше всего хранить в статьях =)
Конец!
