基于納米孔測序技術(shù)分析靶向STR檢測方法

1月18日，齊碳生物信息團(tuán)隊獨(dú)立自主開發(fā)的NanoSTR，一種基于納米孔測序技術(shù)的靶向STR檢測方法在線發(fā)表于Frontiers in Molecular Biosciences (影響因子6.113)； 該方法同時拿到了國家發(fā)明專利的授權(quán)證書以及軟件著作權(quán)，再次實現(xiàn)了“產(chǎn)學(xué)研”的整體閉環(huán)，擴(kuò)展了納米孔測序數(shù)據(jù)的分析手段，為推動納米孔測序技術(shù)在科學(xué)研究和臨床實踐中的應(yīng)用提供了幫助。  
背景
短串聯(lián)重復(fù)序列（STR）廣泛存在于人類基因組中。研究已經(jīng)證實了STR與30多種疾病有關(guān)，它們也常被用于法醫(yī)鑒定和親子鑒定等領(lǐng)域。
然而，由于納米孔測序原理和測序數(shù)據(jù)的特征問題帶來的挑戰(zhàn)，目前，基于納米孔測序進(jìn)行STR檢測的方法還比較少。
因此，齊碳科技生信團(tuán)隊開發(fā)了靶向STR檢測方法——NanoSTR (Github鏈接: https://github.com/langjidong/NanoSTR)，該方法利用“多采樣”等統(tǒng)計學(xué)方法以及基于測序數(shù)據(jù)的Length-Number-Rank (LNR)信息進(jìn)行檢測，相關(guān)原理如如圖1所示。  
成果概述
NanoSTR可用于基于納米孔測序的長讀長數(shù)據(jù)的STR檢測和基因分型，并且與現(xiàn)有的一些分析方法（例如Tandem-genotypes和TRiCoLOR）相比，其準(zhǔn)確性和效率均有所提高，表現(xiàn)出了較高性能及一定的魯棒性。
NanoSTR使用無錯誤模擬數(shù)據(jù)顯示出與預(yù)期基因型100%的一致性，使用MinION和Qnome-3841測序平臺的標(biāo)準(zhǔn)品樣本（包含常染色體和Y染色體基因座），一致性可分別達(dá)>85%和>71%（如圖2、圖3所示）。雖然NanoSTR還需要進(jìn)一步的優(yōu)化和開發(fā)，但驗證數(shù)據(jù)表明：它作為通過納米孔測序檢測STR基因座的分析方法是有用的。 圖2. A) 6例標(biāo)準(zhǔn)品數(shù)據(jù)（MinION測序平臺）在各個靶向STR區(qū)間的平均深度分布圖；B) NanoSTR、TRiCoLOR和Tandem-Genotypes在各個標(biāo)準(zhǔn)品數(shù)據(jù)（MinION測序平臺）上的性能分析；C) 6例標(biāo)準(zhǔn)品數(shù)據(jù)（Qnome-3841測序平臺）在各個靶向STR區(qū)間的平均深度分布圖；B) NanoSTR、TRiCoLOR和Tandem-Genotypes在各個標(biāo)準(zhǔn)品數(shù)據(jù)（Qnome-3841測序平臺）上的性能分析。其中柱狀圖代表各個標(biāo)準(zhǔn)品與預(yù)期結(jié)果的分型一致個數(shù)（藍(lán)色）及不一致的個數(shù)（橙色），虛線連接的三角形符號代表與預(yù)期結(jié)果的一致率。
 
NanoSTR不僅一定程度上規(guī)避了納米孔測序數(shù)據(jù)特征造成的分型錯誤或無法分型的問題，而且無需建立基因組背景數(shù)據(jù)庫或?qū)�測序數(shù)據(jù)比對到人類基因組上，降低了計算資源的消耗，也不需要進(jìn)行二次處理例如作圖來進(jìn)行輔助或主觀判斷STR型別，節(jié)省了大量的分析時間。
 
結(jié)語
齊碳希望NanoSTR在豐富了基于納米孔測序檢測靶向STR分析工具的同時，還能拓寬納米孔測序技術(shù)在科學(xué)研究和臨床場景中的應(yīng)用。
 
未來，齊碳生信團(tuán)隊將聯(lián)合實驗技術(shù)團(tuán)隊繼續(xù)開發(fā)STR檢測的新方法及優(yōu)化NanoSTR的性能，進(jìn)一步提高STR檢測的準(zhǔn)確性，并且拓展更多其在科研和臨床實踐中的應(yīng)用場景。
 
參考文獻(xiàn)：
[1]Lang J, Xu Z, Wang Y, Sun J, Yang Z. NanoSTR: A method for detection of target short tandem repeats based on nanopore sequencing data. Front Mol Biosci. 2023 Jan 18;10:1093519. doi: 10.3389/fmolb.2023.1093519. PMID: 36743210; PMCID: PMC9889824.