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面对众多肿瘤NGS Panel ,不同测序仪能否破内卷 ?

2022-3-28 00:08| 编辑: 小桔灯网| 查看: 2649| 评论: 0|来源: Oncology Biomarker

摘要: 截止2022年Q1, 在不同测序平台上NMPA获批的肿瘤Panel,如下图,多集中在非小细胞肺癌、靶药的选择,区别除了文库方法、LoD最低检出限等,还在于测序仪不同。“在MRD 微小残留灶应用上,不同检测Panel,不管采用何种 ...



截止2022年Q1, 在不同测序平台上NMPA获批的肿瘤Panel,如下图,多集中在非小细胞肺癌、靶药的选择,区别除了文库方法、LoD最低检出限等,还在于测序仪不同。



在MRD 微小残留灶应用上,不同检测Panel,不管采用何种路线,最后的呈现主要差异还在最低VAF检测水平,千分位到万分位不断改进。

关于不同测序仪,能否帮助大量的肿瘤Panel,提供差异化性能的话术呢?


测序聚合反应的差异

      目前国内有多款测序仪待NMPA获批上市,如赛纳生物几个月前发布了S100二代测序仪,其特色是所谓 1.荧光发生化学测序和 2.纠错编码测序。第一点体现在荧光基团在磷酸键末端,其随着聚合反应会脱落被检测到,而在测序反应时,合成的碱基类似于天然状态,不会引入”疤痕”,  不会造成空间阻位,所谓Phasing现象。



      第二点,是在每个测序循环加入2种dN4P,即2个分子组合,如首先加M组合(包括A和C碱基),续加K组合(包括G和T),完成首轮测序,还要进行第二、第三轮的分子组合测序,最终兼并3次测序链的信息得到序列。那么经过多次测序欲提高精准度,但多次测序带来的试剂消耗和TAT时间也是要评估下。初看上去还好,聚合比为:平均每个Cycle可延长约2个碱基,目前公开的评测数据较少。

碱基读取方式的差异

      真迈测序仪据悉已获得临床注册受理,先看型号- 单分子测序GenoCare 1600


      其碱基读取方式属于两色荧光信号,首先绿色荧光标记C 和T ,红色标记G 和A。第一轮加入2个dNTP,混合荧光先区分碱基,清洗后进入下一个循环,再加入其他2个dNTP, 由激发光区分碱基。有点类似华大CoolMPS,整个循环下来依然要拍 4张images, 速度不够快,但因为其单分子技术不需要扩增,建库简单时间短,所以整体测序时间可接受。

      另外硬件方面,采用了叫total-internal reflection-fluorescence (TIRF)的光学器件,可检测单分子下的微弱信号。2台CMOS照相机可最大化单分子的信噪比。为了加速测序速度,整个Flow cell 被虚拟分为两个区块,多条Lanes。不同区块可同时进行流体化学反应,及拍照成像。

     在上述体系下,GenoCare 的 mismatch,  insertion 和 deletion 的错误比例分别达到 0.61% ,1.45% 和2.76%,依然有提升空间。

      而另一型号GenoLab采用较传统SBS聚合, 与某进口平台对转录组等进行平行检测,对于Q20以上的碱基质量分别为94.86%和 97.5%,两者差距不算大。

      华大之前发布的 CoolMPS 使用了没有荧光标记的可逆终止子,它采用特定的抗体来检测可逆终止子,如下图。


      标记抗体的显著优势是:一个抗体可以标记多个荧光分子。信号更强的好处是测序的数据质量更高,即使DNA纳米球的拷贝数低,也能得到较亮信号。


      荧光读取上,华大的两色读取法不同于别家的2-color成像,(别家如下图,无信号下默认为G碱基)。


       而华大CoolMPS的两色荧光,使用两轮标记法,分组读取两个碱基,理论上可更好的分离染料色,相机也可以做到轻配置,在文献中有提及降低碱基错误率。但从荧光抗体结合、洗脱检测,到多轮荧光采集,整体的信号读取时间可能偏长,也成为后续升级的方面。

总体来说,肿瘤各类大、小Panel的差异可以体现在性能上,性能也可反应在测序平台,近些年将会有多个国内测序仪获批,不同测序仪采用不同的聚合反应原理、不同的信号读取方式,希望让各个Panel 变得更有特点。

Reference

1.Fang Chen,Two Color Single Molecule Sequencing on GenoCareTM 1600 Platform to Facilitate Clinical Applications,medrxiv,2020

2.Snezana Drmanac, CoolMPS: Advanced massively parallel sequencing using antibodies specific to each natural nucleobase, bioRxiv, 2020


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