客户聚焦 | Health 2030基因组学中心采用IGA和IDPF的体验

2023-12-01 17:38:23 Illumina因美纳(中国)科学器材有限公司


优化工作流程以助力

基因组医学工作

Health 2030 基因组学中心采用因美纳基因组学架构(IGA)和Illumina DNA PCR-Free Prep 技术,大幅提高了大规模测序研究的通量

全基因组测序(WGS)可在一次检测中全面了解个体基因组中的编码和非编码变异。全球正在努力整合从大规模的WGS 研究中获取的数据,并将这些遗传信息转化为可行的见解,包括识别致病变异、预测疾病风险并为治疗策略的制定提供参考信息。

Health 2030 基因组学中心是一家获得ISO 15189 认证的非营利机构,其总部位于日内瓦。作为国家基因组学技术中心,Health 2030 致力于推动瑞士和国际范围内的个性化健康和基因组医学发展。该中心采用了Illumina DNA PCR-free Prep 和IGA 来简化和优化其WGS 工作流程。因美纳的这些可扩展解决方案缩短了周转时间,提高了效率,同时保持了高水平的性能。我们采访了Health 2030 基因组学中心的Pietro Cattaneo 博士和Cédric Howald 博士,了解他们在工作流程中采用IGA 和Illumina DNA PCR-Free Prep 的体验,以及部署这些解决方案如何帮助他们满足大规模WGS 项目的需求。

您能否简要介绍一下Health 2030基因组学中心?

Pietro Cattaneo(PC):Health 2030 基因组学中心是一家非营利性机构,作为基因组学技术中心为临床诊断和生物医学研究提供支持,从而促进个性化健康和基因组医学的发展。我们的工作包括开展获得ISO15189 认证的DNA 和RNA 测序,以及分析临床和群体基因组学研究数据。

我们为瑞士和欧洲的大学、医院和公司提供临床研究方面的基因组学和转录组学专业知识。Health 2030 基因组学中心参与了多个瑞士国家项目和计划,包括瑞士国家数据流、瑞士基因组项目(这两个项目均由瑞士个性化健康网络和个性化健康相关技术计划资助)以及瑞士SARS-CoV-2 国家监测计划。我们还为瑞士多组学中心(SMOC)提供基因组学和转录组学方面的专业知识。SMOC 的目标是提供高质量、集成的基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和脂质组学数据,并辅以专家数据分析和多组学数据解读。

与因美纳携手合作,Health 2030基因组学中心能够快速实施功能齐全、经济高效的自动化文库制备方法,而无需投入时间和资源来开发方法。

能介绍一下你们与因美纳的合作关系吗?

PC:我们已与因美纳成功合作多年。双方之间的合作使Health 2030基因组学中心能够快速实施功能齐全、经济高效的自动化文库制备方法,而无需投入时间和资源来开发方法。Vicky Goody 和因美纳客户合作与创新团队的同事已经协作在Hamilton Microlab Star 自动化设备(我们使用的液体处理平台)上采用并优化了Illumina DNA PCR-Free 方案。使用因美纳开发的这一方法,我们可以借鉴全球实验室网络的经验,并从中获益。

您为什么选择IGA和Illumina DNA PCR-Free Prep?

PC:Health 2030 基因组学中心与Hamilton 合作,此前已在Hamilton液体处理系统上实施了Illumina TruSeq™ DNA PCR-free 和TruSeq Stranded mRNA-Seq 方案。在我们开始考虑选择文库制备方法来管理低覆盖WGS 应用的样本处理需求时,我们也在评估Illumina DNA PCR文库试剂,以支持我们的高覆盖度WGS 需求。我们对Illumina DNA PCR-Free Prep 在高覆盖度WGS 应用中的性能非常满意。当我们知道因美纳已经开发并向客户提供Hamilton 脚本以便使用这些试剂进行文库制备时,我们不再研究其他试剂的可能性,而是全身心探索因美纳产品。

由于我们当时已经使用了两台Hamilton Microlab Star 工作站,而因美纳已经建立了一套使用Illumina DNA PCR-Free Prep 的自动化方法,所以在我们公司安装IGA 自然是首要选择。我们之所以决定使用IGA 解决方案,是因为我们可以将其用于标准方案和低覆盖度的WGS DNAPCR-Free Prep 方案,而无需更改平台。

我们之所以决定使用IGA解决方案,是因为我们可以将其用于标准方案和低覆盖度的WGS DNA PCR-Free Prep 方案,而无需更改平台。

Illumina DNA PCR-Free Prep和IGA 如何帮助您优化标准的30×WGS工作流程?

PC:快速、简单的Illumina DNA PCR-Free Prep 方案对起始材料的要求较低,从而缩短了周转时间,并允许使用有限起始量的样本⸺这是项目性能的两个关键考虑因素。此外,在我们的Hamilton 自动化设备上自动运行基于IGA 的实验方案,能够支持我们以经济高效的方式轻松管理包含数千个样本的低覆盖度WGS 项目。这一现有能力将极大地促进正在进行的基于IGA 的高覆盖度WGS 文库方案自动化,从而提高我们管理大规模标准WGS 项目(如30× 覆盖度)的能力。

快速、简单的Illumina DNA PCR-Free Prep方案对起始材料的要求较低,从而缩短了周转时间,并允许使用材料数量有限的样本⸺这是项目性能的两个关键考虑因素

低覆盖度WGS与标准30×WGS如何交互?

PC:在全基因组遗传变异检测中,1× 或2× 覆盖度的WGS 结合变异填充法,在准确率和查全率方面的表现与标准30×WGS 相似。Health 2030 基因组学中心最近扩大了服务范围,将低覆盖度WGS 纳入其中,利用变异填充方法支持SNP基因分型,用于群体和预测性基因组学研究,包括群体规模基因分型、遗传性状图谱分析和多基因风险评分计算。低覆盖度方法尤其适用于大规模群体研究,而标准WGS 则更适用于临床环境中的变异发现。

您是如何在低覆盖度WGS工作流程中实施IGA的?

Cédric Howald(CH):我们首先在低覆盖度WGS 中实施了IGA,以应对此类大规模项目。从决定采用这一解决方案到投入生产运行,我们花了大约6 个月的时间。其中用了六周时间来采购新的硬件组件,一周时间升级Hamilton 平台,使其与IGA 兼容。因美纳现场专家还需要一周的时间来安装该方法,并使其在我们的两台Microlab Star 自动化设备上运行。然后,Pietro 花了大约四个月的时间,在工作之余对方法进行了微调,并验证其重现性和稳定性。这项工作是与远程因美纳专家合作实现的。IGA 的灵活性支持我们使用标准WGS 方法,只需稍作调整。我们只需修改一些输入文件格式,使其与我们的实验室信息管理系统(LIMS)兼容。

……在我们的Hamilton自动化设备上自动运行基于IGA 的实验方案,能够支持我们以经济高效的方式轻松管理包含数千个样本的低覆盖度WGS项目。

您使用什么软件工具分析低覆盖度WGS 数据?

CH:我们使用Broad 研究所的Genome Analysis Toolkit(GATK)和DRAGEN 二级分析进行定位和变异检出,并使用GLIMPSE 软件1 进行填充。我们使用GLIMPSE 的DRAGEN 分析测试了填充结果,结果相当。因美纳的Hap.py 软件则用于估算准确率和查全率。

IGA具有灵活性,每次运行可制备24 至96个样本,是满足日益增长的标准WGS需求的重要优势。

Illumina DNA PCR-Free Prep和IGA 对您的实验室运作有何影响?

PC:对于使用两台Microlab Star 自动化设备进行的低覆盖度WGS,在实施IGA 后,我们现在每天能够制备多达768 个样本。与一名操作员手动制样相比,这代表通量得到大幅提高。IGA 具有灵活性,每次运行可制备24 至96 个样本,是满足日益增长的标准WGS 需求的重要优势。IGA 的低覆盖度实施方案使我们能够在不影响结果质量的情况下,在每个反应中使用低至150 ng 的基因组DNA 执行Illumina DNA PCR-Free方案。标准WGS IGA DNA PCR-Free 方案的实施将支持我们以目前公认的TruSeq DNA PCR-Free 方案起始材料的三分之一起始量开始运行。这是一项重大改进,尤其是对于含量和质量差异很大的临床研究样本而言。

Illumina DNA PCR-Free Prep和IGA 在Health 2030基因组学中心的未来发展中起到什么作用?

CH:我们最近扩展了经过ISO 15189 认证的WGS 工作流程,纳入了变异检出和解读软件。我们使用Illumina DNA PCR-Free Prep 试剂进行文库制备,再开展高覆盖度测序,然后使用DRAGEN 检出变异并将其提供给我们内部运行的Congenica 平台,以便研究人员可以确定变异的优先级并对其进行解读。Health 2030 基因组学中心的一个重要职责是为瑞士医院和大学预测和开发临床认证服务,因此利用Illumina DNA PCR-Free Prep 和IGA 实现这一工作流程的自动化将是顺应发展的选择。

IGA的低覆盖度实施方案使我们能够在不影响结果质量的情况下,在每个反应中使用低至150ng的基因组DNA 执行Illumina DNA PCR-Free方案……这是一项重大改进,尤其是对于含量和质量差异很大的临床研究样本而言。

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参考文献

Rubinacci S, Ribeiro DM, Hofmeister RJ, Delaneau O. Efficient phasing and

imputation of low-coverage sequencing data using large reference panels.

Nat Genet. 2021;53(1):120-126. doi:10.1038/s41588-020-00756-0

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