Введение

в анализ данных NGS

Блок 3 - Занятие 11

Анастасия Жарикова

  • Что такое секвенирование?

Определение последовательности некоторого нерегулярного биологического гетерополимера – белка или нуклеиновой кислоты

  • Что такое NGS?

Next-generation sequencing

Секвенирование следующего (нового) поколения



Следующего относительно чего?

  • Что можно секвенировать?
  • Белки (не будем обсуждать)

  • Нуклеиновые кислоты (ДНК, РНК)

  • 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

Sanger Illumina MiSeq Illumina NextSeq Illumina HiSeq Illumina NovaSeq Pacific Biosciences Oxford Nanopore
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

NGS: основные стадии

Illumina

SE vs PE

Одноконцевые чтения - single-end reads - SE

Парноконцевые чтения - paired-end reads - PE

Illumina vs BGI/MGI

Illumina: “+” и “-”

  • “+” - одновременно идет сиквенс большого количества разных фрагментов

  • “-” - прочтения длиной 75 - 150 нукл

Проблемы

в процессе пробоподготовки

  • Димеры адаптеров

  • Слишком короткий фрагмент ДНК

  • Контаминация

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.)

NGS: применение

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!!!

NGS: примеры

Экзомное ресеквенирование

“Плюсы”

  • Небольшой объем кодирующих данных - ниже цена

  • Кодирующие последовательности лучше изучены

  • Большое число болезнетворных мутаций находится в кодирующей последовательности

“Минусы”

  • Нет информации о некодирующих участках

  • Неравномерность покрытия экзонов

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

    • варфарин

    • исследование генов из системы свертывания крови

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

N Features Description
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

Вероятность.ошибки Q
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

Хорошие чтения

Плохие чтения

Плохое качество

Что делать?

  • Выбросить данные
  • Удалить нуклеотиды плохого качества (Q < 20)

  • Удалить адаптеры, если есть

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

Complete hydatidiform mole (CHM)

Полный пузырный занос

  • оплодотворение дефектной яйцеклетки без хромосом

  • отцовские хромосомы удваиваются

  • эмбрион не образуется

  • 46, XX karyotype

  • European origin

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?

Размеры геномов

Количество хромосом

Картирование

bwa

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

NGS: инструментарий

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!