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Les chercheurs recensent un moyen simple d'éliminer des erreurs d'ordonnancement produites par le compteur séquentiel portatif d'ADN

Les chercheurs ont trouvé un moyen simple d'éliminer presque toutes les erreurs d'ordonnancement produites par un compteur séquentiel très utilisé du portable ADN, activant potentiellement des scientifiques travaillant en dehors du laboratoire pour étudier et suivre des micros-organismes comme le virus SARS-CoV-2 plus efficacement.

Utilisant les balises moléculaires spéciales, l'équipe pouvait ramener le taux d'erreurs des % five-to-15 de dispositif du subordonné des technologies d'Oxford Nanopore à moins de 0,005 pour cent -- même lorsqu'ordonnançant beaucoup de longues extensions d'ADN à la fois.

« Le subordonné a révolutionné l'inducteur de la génomique en libérant l'ADN ordonnançant des confins de grands laboratoires, » dit Ryan Ziels, un professeur adjoint du génie civil à l'université de la Colombie-Britannique et de l'auteur de Co-fil de l'étude, qui était cette semaine publiée dans des méthodes de nature. « Mais jusqu'ici, les chercheurs n'ont pas pu compter sur le dispositif dans beaucoup de réglages à cause de son taux d'erreurs assez élevé de sortie de la boîte. »

Les séquences de génome peuvent indiquer beaucoup au sujet d'un organisme, y compris son identité, son ascendance, et ses forces et vulnérabilités. Les scientifiques emploient cette information pour comprendre mieux les microbes vivant dans un environnement particulier, ainsi que pour développer des outils de diagnostic et des demandes de règlement.

Mais sans compteurs séquentiels précis du portable ADN, des petits groupes génétiques essentiels pourraient être manqués quand la recherche est conduite à l'extérieur dans le domaine ou dans de plus petits laboratoires.

Ainsi Ziels et ses collaborateurs à l'université d'Aalborg ont produit un seul système barcoding qui peut rendre le long-Read ADN ordonnançant des plates-formes comme le subordonné plus de 1000 fois plus précis.

Après l'étiquetage des molécules-cible avec ces codes barre, les chercheurs effectuent comme ils habituellement -- amplifier, ou effectuer les copies multiples de, les molécules étiquetées utilisant la technique normale et le séquençage d'ACP de l'ADN donnant droit.

Les chercheurs peuvent alors employer codes barre facilement pour recenser et grouper les fragments d'ADN appropriés dans les caractéristiques de ordonnancement, produisant éventuel des séquences presque parfaites à partir des éclats qui sont jusqu'à 10 fois plus longtemps des technologies que conventionnelles peuvent traiter. De plus longues extensions d'ADN permettent le dépistage même de légères variations génétiques et de l'ensemble des génomes dans la haute résolution.

« Une belle chose au sujet de cette méthode est qu'elle s'applique à n'importe quel gène d'intérêt qui peut être amplifié, » dit Ziels, dont l'équipe a effectué l'indicatif et le protocole pour traiter les dépôts traversants procurables de ordonnancement d'open-source de caractéristiques.

Ceci signifie qu'il peut être très utile dans n'importe quel domaine où la combinaison d'information génomique de grande précision et à longue portée est valeur, comme la cancérologie, la recherche de centrale, génétique humaine et science de microbiome. »

Ryan Ziels, auteur de Co-Fil d'étude et professeur adjoint du génie civil, université de Colombie-Britannique

Ziels collabore actuel avec la métro Vancouver pour développer une version augmentée de la méthode qui permet le dépistage de temps quasi-réel des micros-organismes en eau et eaux usées.

Avec une illustration précise des micros-organismes présents dans leurs circuits de refroidissement, dit Ziels, les communautés peuvent pouvoir améliorer leurs stratégies de santé publique et technologies de demande de règlement -- et un meilleur contrôle l'écart des micros-organismes nuisibles aiment SARS-CoV-2.

Source:
Journal reference:

Karst, S. M., et al. (2021) High-accuracy long-read amplicon sequences using unique molecular identifiers with Nanopore or PacBio sequencing. Nature Methods. doi.org/10.1038/s41592-020-01041-y.