معلومة

تحتوي بيانات التسلسل هذه (DNA) على عدد قليل جدًا من بدايات الميثيونين. كيف يعقل ذلك؟

تحتوي بيانات التسلسل هذه (DNA) على عدد قليل جدًا من بدايات الميثيونين. كيف يعقل ذلك؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

أنا أعمل على أول مشروع متعلق بالتسلسل وأحاول العثور على بروتينات بمعرف PFAM محدد (PF11999). يُطلق على المشروع اسم "MMETSP" ، لقد بحثت في التعليقات التوضيحية لهذا المعرف ، وحددت ببتيدات الإشارة باستخدام SignalP والمواقع المستهدفة باستخدام أداة تسمى MultiLoc2 (كنت أبحث عن أهداف خارج الخلية فقط).

من بين التسلسلات القليلة جدًا التي تركت بعد كل هذا التصفية ، لم يبدأ أي من بتات الحمض النووي بالشفرة الأساسية "ATG" للميثيونين. كيف يمكن أن يكون هذا؟

لقد استخدمت الغلاف لحساب أن 1،83٪ فقط من كل التسلسلات تبدأ بـ ATG.
أي أفكار حول هذا؟


إذا تعثر أي شخص في هذا السؤال ، فقد اكتشفت ما هي المشكلة في النهاية:
على عكس افتراضي أن تسلسل الحمض النووي يكون في الاتجاه الصحيح 5'3' ، اتضح أننا وجدنا ORF الدقيق على الخيط التكميلي في الاتجاه الآخر ومن يعرف أين آخر. لحسن الحظ ، تميزت بيانات MMETSP أيضًا بدليل / pep ، حيث تم العثور على التسلسلات المطلوبة في إصدار نظيف. شكرا للقراءة وحظا سعيدا.


تسلسل الحمض النووي البيئي

يعد تسلسل الحمض النووي البيئي (eDNA) طريقة سريعة الظهور لدراسة التنوع البيولوجي ورصد التغيرات في النظام البيئي. نظرًا لأن الكائنات الحية تلقي الحمض النووي في بيئاتها ، يمكن أن يوفر تحليل eDNA أدلة حول الأنواع الموجودة دون الإخلال بالنظام البيئي. تشمل التطبيقات المحتملة لـ eDNA مراقبة الموانئ ، ومسوحات التنوع البيولوجي ، واختبار مياه الصابورة ، واختبار التربة ، والمزيد.

تسمح مناهج تسلسل الحمض النووي البيئية الحديثة بتوصيف كل من الأنواع البكتيرية وحقيقية النواة في العينات المائية والتربة وعينات أخرى. في المستقبل ، يعد تسلسل eDNA بأن يكون أداة حيوية للرصد الحيوي والحفظ.

فوائد تسلسل الحمض النووي البيئي

غالبًا ما يحلل العلماء الذين يدرسون الحمض النووي البيئي كميات ضئيلة من الحمض النووي لكل نوع في عينة معينة ، دون معرفة أنواع أو وفرة الأنواع الممثلة. باستخدام تسلسل الجيل التالي (NGS) ، يمكنك تصنيف آلاف الأنواع في وقت واحد من عينة واحدة. تقدم NGS أيضًا الحساسية اللازمة لاكتشاف eDNA الموجودة عند مستويات منخفضة في البيئة.

في المقابل ، تتطلب المسوحات المادية للبيئات الطبيعية جمع البيانات يدويًا ويمكن أن تكون مدمرة. توفر طرق الحمض النووي التقليدية ، مثل الاستنساخ البكتيري وتسلسل سانجر ، لقطة محدودة فقط لعينة معينة. قد تكون هذه الأساليب مستهلكة للوقت ومكلفة ، وليست فعالة في معالجة العينات الكبيرة أو المعقدة.

"أعتقد أن eDNA يمكن أن تتطور لتصبح واحدة من أقوى أدوات المراقبة الحيوية وتصبح أكثر فائدة مع نضوج المجال."

مايكل بونس ، دكتوراه أستاذ في كلية العلوم الجزيئية وعلوم الحياة ورئيس مختبر TrEnD في جامعة كيرتن في بيرث ، أستراليا الغربية

طرق تسلسل الحمض النووي البيئي

بالنسبة لبعض أنواع العينات ، يمكن أن يساعد استخدام مزيج من نهج تسلسل الحمض النووي البيئي في الكشف عن النطاق الكامل للتنوع في عينة بيئية.

EDNA Metabarcoding

كل كائن حي له تسلسل DNA فريد ، أو رمز شريطي ، مرتبط به. هذا الرمز الشريطي للحمض النووي هو منطقة شديدة التغير تتخللها مناطق الجينوم المحفوظة. يتضمن استقلاب eDNA تضخيمًا محددًا وتسلسل هذه الرموز الشريطية ، وغالبًا ما يكون السيتوكروم أوكسيديز 1 (CO1) أو الوحدة الفرعية الريبوسومية 18S. هذه طرق مفيدة للتمييز بين حقيقيات النوى الأعلى رتبة.

تسلسل البندقية

يعد تسلسل البندقية للحمض النووي البيئي نهجًا مناسبًا لدراسة الأنواع التي يحتمل أن تكون وفيرة في العينة ، مثل البكتيريا أو حقيقيات النوى الصغيرة.

16S و ITS Metagenomics

اعتمدت الميتاجينوميات البيئية عادةً على تسلسل جينات الرنا الريباسي 16S أو فاصل النسخ الداخلي (ITS) للكشف عن البكتيريا أو الفطريات ، على التوالي. يعد كل من التسلسل الجيني 16S و ITS rRNA طريقتين راسختين لمقارنة نسالة العينة والتصنيف من العينات البيئية.

طويل المدى PCR

يمكن استخدام تفاعل البوليميراز المتسلسل طويل المدى لتضخيم تسلسلات الحمض النووي الكبيرة ، مثل جينومات الميتوكوندريا. يمكن أن تساعد تسلسلات الحمض النووي الطويلة هذه في التمييز بين الأنواع عندما لا تتوفر الرموز الشريطية للحمض النووي الأصغر. هذا النهج مواتٍ لتسلسل الحمض النووي الذي لم تتدهوره البيئة.

الحمض النووي البيئي والتشفير الميتاباركودي

تعد Metabarcoding بأن تكون بديلاً مكملاً للطرق الحالية للمسوحات البيئية ، وتمكين الباحثين والحكومات والصناعة من اتخاذ خيارات مستنيرة حول الحفظ وتقييم الأثر البيئي وغير ذلك.

تستعرض هذه الندوة عبر الويب تجارب البحث والتحقق الأخيرة التي توضح قوة التمثيل الغذائي لمجموعة من التطبيقات المحتملة.

مقالات تسلسل الحمض النووي البيئي

يوفر تسلسل eDNA رؤية قوية للتنوع البيولوجي

يستخدم مايكل بونس تسلسل الجيل التالي وترميز eDNA لدراسة التنوع البيولوجي للنظام الإيكولوجي.

تسلسل البحار

يأخذنا البروفيسور بونس في رحلة بيئية للحمض النووي وهو يستكشف العديد من جوانب الحمض النووي الريبي في المحيط.

مشروع Earth BioGenome يبني الأساس لتسلسل الحياة

يهدف المشروع إلى إنشاء العمود الفقري الرقمي للتسلسلات من شجرة الحياة التي ستكون بمثابة بنية تحتية حيوية للبيولوجيا والحفظ والزراعة والطب والاقتصاد الحيوي العالمي المتنامي.

اعتبارات لتحليل الحمض النووي البيئي

  • تفرز الكائنات الحية الحمض النووي بمعدلات مختلفة ، مما قد يؤثر على قياسات الوفرة النسبية في العينات البيئية.
  • يمكن أن يتدهور الحمض النووي البيئي بسبب درجة الحرارة وعوامل أخرى.
  • يعتمد توافر الرموز الشريطية للحمض النووي الخاصة بالأنواع على جودة قواعد البيانات الموجودة.
  • بعض طرق أخذ عينات الحمض النووي البيئية واستخراجها وتخزينها أكثر عرضة للتلوث من غيرها.
  • يجب تحسين طرق استخراج الحمض النووي لنوع العينة والأنواع محل الاهتمام ، لضمان الكشف عن الأنواع الموجودة بكثرة منخفضة
  • تصميم الفحص الاستراتيجي هو المفتاح لتحقيق تخصيب انتقائي لأهداف محددة وتجنب التفاعل المتبادل بين الأنواع.
الإبحار في البحار السبعة لدراسة ملحمية للعوالق

وحدت بعثة تارا للمحيطات مجموعة من الباحثين أثناء قيامهم بجمع وتحليل مئات العينات المحيطية.

استكشف NextSeq 2000

يُمكّن NextSeq 2000 التسلسل للتطبيقات عالية الإنتاجية. مع أكثر من 75 تحديثًا ، يوفر هذا النظام أجهزة جافة ، وإعداد تشغيل أسهل ، وتحليل سريع للتشغيل الثاني مع برنامج DRAGEN على متن الطائرة. جرب أبسط مهام سير العمل لدينا حتى الآن ، واستكشف الاحتمالات التي يتيحها تسلسل exome وإثراء الهدف وتنميط الخلية الواحدة وتسلسل النسخ.

بروتوكولات تسلسل الحمض النووي البيئية

تدعم هذه البروتوكولات المتاحة للجمهور مجموعة متنوعة من طرق تحليل الحمض النووي البيئية ، بدءًا من علم الميتاجينوميات 16S إلى ترميز eDNA.

طريقة PCR المزدوجة للتشفير Metabarcoding لـ CO1 eDNA

يفصل هذا البروتوكول إعداد المكتبات لعملية التمثيل الغذائي المستندة إلى الأمبليكون باستخدام سيتوكروم أوكسيديز الميتوكوندريا 1 (CO1).

PCR طويل المدى لتسلسل الميتوكوندريا

صمم مؤلفو هذه الدراسة زوجًا تمهيديًا لتضخيم وتسلسل جينومات الميتوكوندريا من الحمض النووي البيئي.

بروتوكول ITS Illumina Amplicon

تم تصميم بروتوكول ITS هذا لتضخيم سلالات الكائنات الحية الدقيقة الميكروبية الفطرية للتسلسل على منصات Illumina.

إعداد مكتبة التسلسل Metagenomic 16S

يحتوي هذا البروتوكول الذي تم عرضه من Illumina على تعليمات لإعداد المكتبة ومثال لمجموعة بيانات metagenomics 16S.

بروتوكول 18S Illumina Amplicon

يصف هذا البروتوكول الاشعال التي تستهدف 18S SSR rRNA ، والتي تم تصميمها لاستخدامها مع منصات تسلسل Illumina.

Illumina MiSeq-Compatible، 18S rRNA-Specific Gene Primers

تصف هذه الدراسة تصميم وتقييم البادئات الجينية 18S rRNA لدراسة المجتمعات الميكروبية حقيقية النواة.

منتجات مميزة

نظام MiSeq

يتيح جهاز التسلسل الفضي MiSeq تطبيقات الجينوم المستهدفة والميكروبية ، مع تسلسل عالي الجودة ، وتحليل بسيط للبيانات ، وتخزين سحابي.

أطقم الكاشف MiSeq v2.0

كواشف التسلسل MiSeq في خراطيش جاهزة للاستخدام ومعبأة مسبقًا. تتوفر تنسيقات Micro و nano للتطبيقات منخفضة الإنتاج.

MiSeq Reagent Kit الإصدار 3

كيمياء محسّنة لزيادة كثافة الكتلة وطول القراءة ، وتحسين درجات جودة التسلسل ، مقارنة بإصدارات مجموعة كاشف MiSeq السابقة.

الحلول ذات الصلة

الهدف الإثراء

التقاط المناطق الجينومية ذات الأهمية باستخدام التهجين لتحقيقات محددة الهدف biotinylated ، والتي يتم عزلها بعد ذلك عن طريق الانسحاب المغناطيسي.

الميتاجينوميات البيئية

مع NGS ، يمكن للباحثين البيئيين أن يقوموا بتوصيف مجتمعات ميكروبية كاملة من عينات معقدة ، واكتشاف كائنات حية جديدة ، واستكشاف مجموعات ميكروبية في ظل ظروف متغيرة.

خدمات التسلسل

ابحث عن خدمات عالية الجودة تقدم بيانات تسلسل دقيقة وشاملة لتعطيك صورة واضحة عن الجينوم.

تسلسل النبات والحيوان

يمكن استخدام تقنية NGS للتربة والميتاجينوميات الزراعية ، وإعادة الترتيب المستهدفة ، وغيرها من تطبيقات التسلسل النباتي والحيواني.

تقنيات مبتكرة

هدفنا في Illumina هو تطبيق تقنيات مبتكرة لتحليل التباين الجيني والوظيفة ، مما يجعل الدراسات الممكنة التي لم يكن من الممكن تخيلها حتى قبل بضع سنوات فقط. من المهم بالنسبة لنا تقديم حلول مبتكرة ومرنة وقابلة للتطوير لتلبية احتياجات عملائنا. بصفتنا شركة عالمية تضع قيمة عالية للتفاعلات التعاونية ، والتسليم السريع للحلول ، وتوفير أعلى مستوى من الجودة ، فإننا نسعى جاهدين لمواجهة هذا التحدي. تعمل تقنيات التسلسل والصفيف المبتكرة من Illumina على تعزيز التقدم الرائد في أبحاث علوم الحياة ، والجينوميات الانتقالية والمستهلكين ، والتشخيص الجزيئي.

للاستخدام البحثي فقط. ليس للاستخدام في إجراءات التشخيص (باستثناء ما هو مذكور على وجه التحديد).


نظرة عامة على الحديث

يسمح تسلسل الخلية المفردة ، كما يوحي الاسم ، للباحثين بفحص المعلومات الجينومية للخلايا الفردية. يوفر هذا فرصة لدراسة الاختلافات من خلية إلى خلية وتحديد الأنواع الفرعية للخلايا ، مما يوفر نظرة ثاقبة حول كيفية عمل خلايا معينة داخل بيئتها والاستجابة لها. يبدأ الدكتور إريك تشاو حديثه بإلقاء نظرة عامة على تسلسل الخلية المفردة مع التركيز على الحمض النووي الريبي. ثم ينتقل إلى تحديد الأساليب السائدة ، بما في ذلك طرق الفهرسة القائمة على الصفائح ، والقائمة على الموائع الدقيقة ، وطرق الفهرسة التوافقية. وينتهي بتناول مناهج تحليل الخلية الواحدة التي لا تعتمد على الحمض النووي الريبي ، بما في ذلك الطرق التي تستخدم الحمض النووي والبروتينات والأجسام المضادة. كما يستعرض أيضًا بعض مزايا وقيود التحليل على مستوى الخلايا الفردية.


يكشف بحث جديد لماذا قد يكون اختبار بعض المرضى إيجابيًا لـ COVID-19 بعد فترة طويلة من الشفاء

صورة لخلايا سرطان الرئة المصابة بفيروس SARS-CoV-2. يمثل اللون الأزرق الحمض النووي ، بينما يُظهر اللون الأخضر بروتين السارس-CoV-2 النوكليوكابسيد ، ويمثل اللون الأحمر الحمض النووي الريبي مزدوج الشريطة ، والذي يحدث عندما يكرر الفيروس جينومه. تشير دراسة جديدة من مختبر Jaenisch إلى أنه يمكن نسخ بعض الحمض النووي الريبي الفيروسي وإدخاله في الجينوم البشري ، وهو ما قد يفسر سبب استمرار اختبار بعض المرضى لفيروس COVID-19 حتى بعد الشفاء. Credit Alexsia Richards / معهد وايتهيد

في الأشهر الأولى من وباء COVID-19 ، بدأ العاملون في مجال الرعاية الصحية الذين يحللون نتائج الاختبارات بملاحظة شيء غريب: المرضى الذين تعافوا بالفعل من COVID-19 سيختبرون أحيانًا بشكل غير مفهوم في اختبار PCR بعد أسابيع أو حتى أشهر.

على الرغم من أن الأشخاص يمكن أن يصابوا بـ COVID-19 للمرة الثانية ، إلا أنه لا يبدو أن هذا هو الحال بالنسبة لهؤلاء المرضى ، ولم يتم عزل فيروسات حية من عيناتهم ، ووجدت بعض الدراسات هذه النتائج الإيجابية الكاذبة حتى أثناء احتجاز المشاركين في الحجر الصحي. أيضًا ، تتمتع RNAs عمومًا بعمر قصير - معظمها يستمر لبضع دقائق فقط - لذلك من غير المحتمل أن تكون الاختبارات الإيجابية نتيجة RNAs المتبقية.

الآن ، قد تقدم ورقة جديدة من مختبر عضو معهد وايتهيد وأستاذ علم الأحياء في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا رودولف يانيش إجابة عن سبب استمرار اختبار بعض المرضى إيجابيًا بعد الشفاء من COVID-19. في الورقة المنشورة على الإنترنت في 6 مايو في وقائع الأكاديمية الوطنية للعلومويظهر يانيش والمتعاونون معه أن التسلسلات الجينية من فيروس RNA SARS-CoV-2 يمكن أن تندمج في جينوم الخلية المضيفة من خلال عملية تسمى النسخ العكسي. يمكن بعد ذلك "قراءة" هذه الأجزاء من الجينوم في RNAs ، والتي يمكن أن يتم التقاطها عن طريق اختبار PCR.

SARS-CoV-2 ليس الفيروس الوحيد الذي يندمج في الجينوم البشري. يتكون حوالي ثمانية بالمائة من حمضنا النووي من بقايا فيروسات قديمة. تعتمد بعض الفيروسات ، التي تسمى الفيروسات القهقرية ، على الاندماج في الحمض النووي البشري لتكرار نفسها. يقول Liguo Zhang ، باحث ما بعد الدكتوراة في معهد وايتهيد والمؤلف الأول: "SARS-CoV-2 ليس فيروسًا ارتجاعيًا ، مما يعني أنه لا يحتاج إلى نسخ عكسي لتكرارها". "ومع ذلك ، تم اكتشاف تسلسل فيروسات RNA غير الفيروسية في جينومات العديد من أنواع الفقاريات ، بما في ذلك البشر."

مع وضع هذا في الاعتبار ، بدأ Zhang و Jaenisch في تصميم تجارب لاختبار ما إذا كان هذا التكامل الفيروسي يمكن أن يحدث مع فيروس كورونا الجديد. بمساعدة Alexsia Richards من مختبر Jaenisch ، قام الباحثون بإصابة الخلايا البشرية بالفيروس التاجي في المختبر ثم قاموا بعد يومين بتسلسل الحمض النووي من الخلايا المصابة لمعرفة ما إذا كان يحتوي على آثار من المادة الوراثية للفيروس.

لضمان إمكانية تأكيد نتائجهم بمنهجية مختلفة ، استخدموا ثلاث تقنيات مختلفة لتسلسل الحمض النووي. في جميع العينات ، وجدوا شظايا من مادة وراثية فيروسية (على الرغم من أن الباحثين أكدوا أن أيا من الأجزاء التي تم إدخالها لم تكن كافية لإعادة تكوين فيروس حي).

ثم قام زانغ وجانيش وزملاؤه بفحص الحمض النووي الذي يحيط بالتسلسلات الفيروسية الصغيرة بحثًا عن أدلة على الآلية التي وصلوا بها إلى هناك. في هذه التسلسلات المحيطة ، وجد الباحثون السمة المميزة لميزة وراثية تسمى retrotransposon.

تسمى أحيانًا "الجينات القافزة" ، وهي عبارة عن أقسام من الحمض النووي يمكن أن تنتقل من منطقة في الجينوم إلى منطقة أخرى. غالبًا ما يتم تنشيطها "للقفز" في ظروف الإجهاد العالي أو أثناء السرطان أو الشيخوخة ، وهي عوامل قوية للتغيير الجيني.

يُطلق على الينقولات الشائعة في الجينوم البشري LINE1 retrotransposon ، والتي تتكون من مزيج قوي من آلات قطع الحمض النووي والنسخة العكسية ، وهو إنزيم ينتج جزيئات DNA من قالب RNA (مثل RNA لـ SARS-CoV-2 ).

يقول يانيش: "هناك بصمة واضحة جدًا لتكامل LINE1". "عند تقاطع التسلسل الفيروسي مع الحمض النووي الخلوي ، فإنه يصنع 20 زوجًا قاعديًا مزدوجًا."

إلى جانب التكرار ، هناك ميزة أخرى كدليل على التكامل بوساطة LINE1 وهي تسلسل التعرف على نوكلياز LINE1. حدد الباحثون هذه الميزات في ما يقرب من 70 في المائة من الحمض النووي الذي يحتوي على تسلسلات فيروسية ، ولكن ليس كلها ، مما يشير إلى أن الحمض النووي الريبي الفيروسي قد يتكامل في الحمض النووي الخلوي عبر آليات متعددة.

لفحص التكامل الفيروسي خارج المختبر ، حلل الباحثون مجموعات البيانات المنشورة لنصوص الحمض النووي الريبي من أنواع مختلفة من العينات ، بما في ذلك عينات مرضى COVID-19. باستخدام مجموعات البيانات هذه ، تمكن Zhang و Jaenisch من حساب جزء الجينات التي تم نسخها في خلايا هؤلاء المرضى والتي تحتوي على تسلسلات فيروسية يمكن اشتقاقها من نسخ فيروسية متكاملة. اختلفت النسبة المئوية من عينة إلى أخرى ، ولكن بالنسبة للبعض ، يبدو أن جزءًا كبيرًا نسبيًا من النسخ الفيروسية قد تم نسخه من مادة وراثية فيروسية مدمجة في الجينوم.

تم نشر مسودة سابقة للورقة مع هذه النتيجة عبر الإنترنت على خادم ما قبل الطباعة bioRxiv. ومع ذلك ، كشفت الأبحاث الحديثة أن بعض القراءات الخلوية الفيروسية على الأقل يمكن أن تكون نتاجًا للقطع الأثرية المضللة لطريقة تسلسل الحمض النووي الريبي. في هذه الورقة ، تمكن الباحثون من القضاء على هذه القطع الأثرية التي كان من الممكن أن تحجب النتائج.

بدلاً من مجرد تسجيل النصوص التي تحتوي على مادة فيروسية ، نظر الباحثون في الاتجاه الذي تمت قراءة النصوص فيه. إذا كانت القراءات الفيروسية ناتجة عن فيروسات حية أو رنا فيروسي موجود في الخلية ، يتوقع الباحثون أن معظم النسخ الفيروسية قد تمت قراءتها في الاتجاه الصحيح للتسلسلات المعنية في الخلايا المصابة بشدة في الثقافة ، أكثر من 99 في المئة في الاتجاه الصحيح. إذا كانت النسخ ناتجة عن تكامل فيروسي عشوائي في الجينوم ، فسيكون هناك ما يقرب من 50-50 انقسامًا - كان من الممكن قراءة نصف النصوص للأمام ، والنصف الآخر عكسيًا ، بالنسبة إلى الجينات المضيفة. يقول تشانغ: "هذا ما رأيناه في بعض عينات المرضى". "إنه يشير إلى أن الكثير من الحمض النووي الريبي الفيروسي في بعض العينات يمكن نسخه من تسلسلات متكاملة."

نظرًا لأن مجموعة البيانات التي استخدموها كانت صغيرة جدًا ، يؤكد جانيش أن هناك حاجة إلى مزيد من المعلومات لتحديد مدى شيوع هذه الظاهرة في الحياة الواقعية وما قد تعنيه لصحة الإنسان.

من الممكن أن عددًا قليلاً جدًا من الخلايا البشرية يختبر أي نوع من التكامل الفيروسي على الإطلاق. في حالة وجود فيروس RNA آخر يندمج في جينوم الخلية المضيفة ، احتوى جزء فقط من نسبة مئوية من الخلايا المصابة (بين .001 و .01) على DNA فيروسي متكامل. بالنسبة لـ SARS-CoV-2 ، لا يزال تواتر الاندماج بين البشر غير معروف. يقول يانيش: "جزء الخلايا الذي يتكامل مع قد يكون صغيرًا جدًا". "ولكن حتى لو كان ذلك نادرًا ، هناك أكثر من 140 مليون شخص مصاب بالفعل ، أليس كذلك؟"

في المستقبل ، يخطط Jaenisch و Zhang للتحقيق فيما إذا كانت أجزاء من المادة الوراثية SARS-CoV-2 يمكن تحويلها إلى بروتينات بواسطة الخلية. يقول تشانغ: "إذا فعلوا ذلك ، وأثاروا استجابات مناعية ، فقد يوفر ذلك حماية مستمرة ضد الفيروس".

يأملون أيضًا في التحقيق فيما إذا كانت هذه الأقسام المتكاملة من الحمض النووي يمكن أن تكون مسؤولة جزئيًا عن بعض عواقب المناعة الذاتية طويلة المدى التي يعاني منها بعض مرضى COVID-19. يقول يانيش: "في هذه المرحلة ، لا يسعنا إلا التكهن". "ولكن هناك شيء واحد نعتقد أنه يمكننا تفسيره هو لماذا يكون بعض المرضى إيجابيين على المدى الطويل في تفاعل البوليميراز المتسلسل."


تم تحديد 165 جينًا جديدًا للسرطان بمساعدة التعلم الآلي

يمكن لخوارزمية جديدة أن تتنبأ بالجينات المسببة للسرطان ، حتى لو لم يتغير تسلسل الحمض النووي الخاص بها. قام فريق من الباحثين في برلين بدمج مجموعة متنوعة من البيانات وتحليلها باستخدام "الذكاء الاصطناعي" وتحديد العديد من جينات السرطان. هذا يفتح آفاقًا جديدة لعلاج السرطان الموجه في الطب الشخصي ولتطوير المؤشرات الحيوية.

في السرطان ، تخرج الخلايا عن السيطرة. تتكاثر وتشق طريقها إلى الأنسجة ، وتدمر الأعضاء وبالتالي تضعف الوظائف الحيوية الأساسية. عادة ما يكون هذا النمو غير المقيد ناتجًا عن تراكم تغييرات الحمض النووي في جينات السرطان - أي الطفرات في هذه الجينات التي تتحكم في نمو الخلية. لكن بعض السرطانات لا تحتوي إلا على عدد قليل جدًا من الجينات الطافرة ، مما يعني أن أسبابًا أخرى تؤدي إلى المرض في هذه الحالات.

طور فريق من الباحثين في معهد ماكس بلانك للوراثة الجزيئية (MPIMG) في برلين ومعهد البيولوجيا الحاسوبية في هيلمهولتز زينتروم إم آند أوملنتشن خوارزمية جديدة باستخدام تقنية التعلم الآلي لتحديد 165 جينًا سرطانيًا غير معروف سابقًا. لا يتم تغيير تسلسل هذه الجينات بالضرورة - على ما يبدو ، يمكن أن يؤدي عدم انتظام هذه الجينات بالفعل إلى الإصابة بالسرطان. تتفاعل جميع الجينات التي تم تحديدها حديثًا عن كثب مع جينات السرطان المعروفة وقد ثبت أنها ضرورية لبقاء الخلايا السرطانية في تجارب زراعة الخلايا.

أهداف إضافية للطب الشخصي

يمكن أن تشرح الخوارزمية ، المسماة "EMOGI" لتكامل الرسم البياني متعدد الأوميكس القابل للتفسير ، العلاقات في آلية الخلية التي تجعل الجين جينًا سرطانيًا. كما وصف فريق الباحثين برئاسة Annalisa Marsico في المجلة ذكاء آلة الطبيعة، يدمج البرنامج عشرات الآلاف من مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها من عينات المرضى. تحتوي هذه على معلومات حول ميثيل الحمض النووي ، ونشاط الجينات الفردية وتفاعلات البروتينات داخل المسارات الخلوية بالإضافة إلى تسلسل البيانات مع الطفرات. في هذه البيانات ، تكتشف خوارزمية التعلم العميق الأنماط والمبادئ الجزيئية التي تؤدي إلى تطور السرطان.

يقول Marsico ، رئيس مجموعة بحثية في MPIMG حتى وقت قريب والآن في Helmholtz Zentrum M & uumlnchen: "من الناحية المثالية ، نحصل على صورة كاملة لجميع جينات السرطان في مرحلة ما ، والتي يمكن أن يكون لها تأثير مختلف على تطور السرطان لمرضى مختلفين". "هذا هو الأساس لعلاج السرطان الشخصي."

على عكس علاجات السرطان التقليدية مثل العلاج الكيميائي ، فإن العلاج الشخصي يتعامل مع الأدوية المصممة خصيصًا لنوع الورم. "الهدف هو اختيار أفضل علاج لكل مريض - أي العلاج الأكثر فعالية مع أقل عدد من الآثار الجانبية. بالإضافة إلى ذلك ، سوف نكون قادرين على تحديد السرطانات الموجودة بالفعل في مراحل مبكرة ، بناءً على خصائصها الجزيئية."

يقول الباحث: "فقط إذا عرفنا أسباب المرض سنتمكن من مواجهتها أو تصحيحها بشكل فعال". "لهذا السبب من المهم للغاية تحديد أكبر عدد ممكن من الآليات التي يمكن أن تحفز على الإصابة بالسرطان."

نتائج أفضل من خلال الجمع

يقول رومان شولت ساسي ، طالب الدكتوراه في فريق مارسيكو والمؤلف الأول للنشر: "حتى الآن ، ركزت معظم الأبحاث على التغيرات المسببة للأمراض في التسلسل الجيني ، أي في مخطط الخلية". "في الوقت نفسه ، أصبح من الواضح في السنوات الأخيرة أن الاضطرابات اللاجينية أو النشاط الجيني غير المنظم يمكن أن يؤدي إلى الإصابة بالسرطان أيضًا."

هذا هو السبب في قيام الباحثين بدمج بيانات التسلسل التي تعكس أخطاء المخطط مع المعلومات التي تمثل الأحداث داخل الخلية. في البداية ، أكد العلماء أن الطفرات ، أو تكاثر أجزاء الجينوم ، هي بالفعل الدوافع الرئيسية للسرطان. بعد ذلك ، في الخطوة الثانية ، حددوا الجينات المرشحة الموجودة في سياق أقل مباشرة للجين الفعلي الدافع للسرطان.

يقول شولت ساس: "على سبيل المثال ، وجدنا جينات لم يتغير تسلسلها في الغالب في السرطان ، ومع ذلك فهي لا غنى عنها للورم لأنها تنظم إمدادات الطاقة". هذه الجينات خارجة عن السيطرة بوسائل أخرى ، على سبيل المثال بسبب التغيرات الكيميائية على الحمض النووي مثل الميثيلات. تترك هذه التعديلات معلومات التسلسل سليمة ولكنها تحكم نشاط الجين. "مثل هذه الجينات هي أهداف دوائية واعدة ، ولكن لأنها تعمل في الخلفية ، لا يمكننا العثور عليها إلا باستخدام خوارزميات معقدة."

بحثا عن تلميحات لمزيد من الدراسات

يضيف البرنامج الجديد للباحث عددًا كبيرًا من الإدخالات الجديدة إلى قائمة الجينات السرطانية المشتبه بها ، والتي نمت إلى ما بين 700 و 1000 في السنوات الأخيرة. فقط من خلال مزيج من تحليل المعلومات الحيوية وأحدث أساليب الذكاء الاصطناعي (AI) تمكن الباحثون من تعقب الجينات المخفية.

يقول شولت ساس: "يمكن تعيين تفاعلات البروتينات والجينات كشبكة رياضية ، تُعرف بالرسم البياني". "يمكنك التفكير في الأمر كمحاولة تخمين شبكة سكة حديد ، كل محطة تتوافق مع بروتين أو جين ، وكل تفاعل بينهم هو اتصال القطار."

بمساعدة التعلم العميق - الخوارزميات ذاتها التي ساعدت الذكاء الاصطناعي على تحقيق اختراق في السنوات الأخيرة - تمكن الباحثون من اكتشاف روابط القطارات التي لم يلاحظها أحد من قبل. شولت ساسي قام الكمبيوتر بتحليل عشرات الآلاف من خرائط الشبكة المختلفة من 16 نوعًا مختلفًا من السرطان ، كل منها يحتوي على ما بين 12000 و 19000 نقطة بيانات.

مناسب لأنواع الأمراض الأخرى أيضًا

مخبأة في البيانات العديد من التفاصيل المثيرة للاهتمام. يقول مارسيكو: "نرى أنماطًا تعتمد على نوع معين من السرطان والأنسجة". "نرى هذا كدليل على أن الأورام تنجم عن آليات جزيئية مختلفة في أعضاء مختلفة."

أكد الباحثون أن برنامج EMOGI لا يقتصر على السرطان. من الناحية النظرية ، يمكن استخدامه لدمج مجموعات متنوعة من البيانات البيولوجية والعثور على أنماط هناك ، كما يوضح Marsico. "قد يكون من المفيد تطبيق الخوارزمية الخاصة بنا على الأمراض المعقدة المماثلة التي يتم جمع بيانات متعددة الأوجه بشأنها وحيث تلعب الجينات دورًا مهمًا. قد يكون أحد الأمثلة على ذلك أمراض التمثيل الغذائي المعقدة مثل مرض السكري."


كيف تشكل البيولوجيا التركيبية مستقبل اكتشاف الأدوية؟

يعمل العلماء على تسخير قوة البيولوجيا التركيبية - وهو مجال علمي يتضمن إعادة تصميم المكونات البيولوجية لتوليد كيانات اصطناعية جديدة - لحل المشكلات العلمية ودفع الابتكار في الطب. يهدف Codex DNA إلى مساعدة الباحثين من خلال تزويدهم بالقدرة على إنتاج كميات كبيرة من الحمض النووي الاصطناعي بسرعة وبدقة.

شبكات التكنولوجيا تحدث مؤخرًا مع الرئيس التنفيذي لشركة Codex DNA ، تود ر. يناقش نيلسون أيضًا إنشاء جينوم SARS-CoV-2 الاصطناعي في Codex DNA وكيف يمكن استخدامه للمساعدة في تطوير استراتيجيات علاجية وتشخيصية ضد COVID-19.

Laura Lansdowne (LL): كيف يساعد DNA Codex العلماء في "بناء علم الأحياء"؟

تود آر نيلسون (TRN):
في Codex DNA ، ندرك أن علماء الأحياء ، وخاصة أولئك الذين يعملون مع الحمض النووي ، هم مهندسو البرمجيات الجدد. من خلال توفير منتجات سهلة الاستخدام تسمح بترميز الحمض النووي وإعادة ترميزه ، نساعد العلماء على إيجاد طرق جديدة ومحسّنة للتفكير في كيفية استخدام الحمض النووي لتعزيز اكتشاف الأدوية وتطوير اللقاحات وبرامج الهندسة الأيضية. نحن نساعد علماء الأحياء على "بناء علم الأحياء" من خلال توفير أدوات جديدة وأكثر فاعلية لتحويل المعلومات الرقمية إلى DNA أو بروتينات ، بدءًا من اللقاحات القائمة على الحمض النووي إلى القدرة على تخزين المعلومات الرقمية في سلاسل الحمض النووي.

لتلبية الطلبات المتزايدة باستمرار على الحمض النووي المطبوع عبر أسواق الأدوية والتكنولوجيا الحيوية واللقاحات والأسواق الزراعية ، قمنا بتطوير أول طابعة DNA مؤتمتة بالكامل في العالم - نظام BioXp ™ 3250. يساعد النظام العلماء على أداء مهام مثل الطباعة السريعة والدقيقة لمسافات طويلة من الحمض النووي التي تقوم الأداة بعد ذلك بتجميعها تلقائيًا في جينات اصطناعية. عندما يأخذ نظام BioXp ™ معلومات رقمية ، مثل تسلسل الجين ، ويحولها إلى جين أو بروتين حقيقي ، فإننا نبني علم الأحياء. نستخدم منتجاتنا للقيام ببعض الأشياء المدهشة مثل صنع أول جينوم اصطناعي لـ SARS-CoV-2 في العالم.

س: كيف تقود تقنيات البيولوجيا التركيبية التطورات الصيدلانية؟

TRN:
تقدم منتجاتنا تحسينات محسّنة للإنتاجية بشكل كبير تسمح بخطوات المسار الحرجة في اكتشاف الأدوية للتحرك بسرعة أكبر. على سبيل المثال ، نظرًا لأن منتجاتنا مؤتمتة بالكامل ومتكاملة في مهام سير العمل ، فإننا نقدم القدرة على إجراء التجارب على نطاق أكبر بكثير مما كان ممكنًا في أي وقت مضى. بشكل عام ، تقلل منتجاتنا من الجداول الزمنية الهامة وتعزز الإنتاجية. نظرًا لأن لدينا الحل الوحيد المتاح ، فإننا نسمح للعملاء بالتحكم في سير عملهم بدلاً من قضاء الوقت والجهد في العمل مع منظمات الأبحاث التعاقدية.

لدينا أيضًا العديد من المنتجات ، ذات الطبيعة التخريبية ، والتي تسمح بتحسين النتائج في تطوير الأدوية واللقاحات - نقول إن "ما كان يستغرق شهورًا في السابق يمكن تنفيذه الآن في أيام أو ساعات". يعد توفير الوقت هذا أمرًا بالغ الأهمية لتطوير أنواع معينة من العلاجات الدقيقة مثل لقاحات السرطان الخاصة بالمريض - يمكن لنظامنا أن يسهل التعرف على "الرصاصة الفضية" المستخدمة في علاج المرضى بلقاح شخصي مضاد للسرطان. تساعد منتجاتنا هذه الأدوية في الوصول إلى المرضى بشكل أسرع من أي وقت مضى ويمكن أن توفر من الأمثلة الرائعة على ذلك عملنا التعاوني مع الدكتور ستيفن شوينبيرجر ، عالم المناعة المشهور عالميًا ، والذي استخدم النظام لتحديد لقاحات السرطان الشخصية الهامة.

س.ل.: هل يمكن أن تخبرنا المزيد عن أول جينوم كامل الطول ، اصطناعي لـ SARS-CoV-2 ، وكيف يمكن أن يساعد ذلك في تطوير لقاحات وعلاجات وتشخيصات ضد COVID-19؟

TRN:
باستخدام نظام BioXp ™ ، أنشأنا أول جينوم اصطناعي بالكامل في العالم لفيروس COVID-19 في غضون عشرة أيام غير مسبوقة. يتم الآن استخدام الجينوم - مجموعة من جينات فيروس COVID-19 - على نطاق واسع في صناعات الأدوية واللقاحات والتشخيص. أفضل طريقة للتفكير في الأمر هي أننا أنشأنا نموذجًا مرنًا للغاية يتكون من جينات الفيروس التي يمكن تنفيذها بشكل متنوع للبحث. لتطوير اللقاحات ، تستخدم الشركات النموذج لتحديد "المكون النشط" الأمثل للقاحات COVID-19 لتوليد أفضل استجابة مناعية بمجرد إعطائها للبشر. لتطوير العلاجات ، يستخدم الباحثون النموذج لإنشاء عقاقير تعتمد على الأجسام المضادة يشار إليها بالبيولوجيا. تستخدم صناعة التشخيص الجينوم لتحديد مناطق الجينوم التي يمكن استخدامها للاختبار السريع.

مولي كامبل (MC): أحد التطبيقات الرئيسية للبيولوجيا التركيبية هو الهندسة الأيضية. هل يمكنك التحدث إلينا عن آخر التطورات في هذا المجال والتطورات التكنولوجية التي مكنتها؟

TRN:
تقاربت التخصصات المتعددة لفهم كيفية عمل الأنظمة البيولوجية المعقدة. امتدت التطورات التكنولوجية الهامة من هذه الجهود إلى "دورة اختبار التصميم - البناء - الاختبار" بأكملها. تتيح التحسينات في تسلسل الحمض النووي وأدوات المعلوماتية الحيوية شرحًا دقيقًا للجينات والمسارات لتحديد المضيفين المثاليين كنقاط انطلاق لأداء الهندسة الأيضية. من خلال خفض التكاليف و زيادة القدرة على أداء الجينات على نطاق واسع ، ومسار الجين وبناء الجينوم ، حتى الاستنساخ البسيط أو التلاعب بالطفرات يمكن أن يتم الآن من جديد التوليفات. كما أدى تطوير المقايسات التي تقدم تقريرًا سريعًا عن قراءة لتسلسل جيني معين إلى توسيع الإنتاجية.

بالإضافة إلى ذلك ، تسمح خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتوقع أكثر دقة للإنزيم ووظيفة المسار في بيئة خلوية محددة. أخيرًا ، أتاحت أدوات تحرير الجينوم ، مثل CRISPR / Cas9 ، إمكانية التحرير الدقيق لـ أي جينوم في أي الموقع ، وخاصة حذف أو إضافة أو استبدال تسلسلات DNA التي تحدث بشكل طبيعي مع مكتبات من بنيات DNA الاصطناعية الصغيرة أو الكبيرة. كل هذه التطورات ، جنبًا إلى جنب مع القدرة على تجميع مكتبات الجينات والمسارات على نطاق واسع ، فتحت الباب لاختبار الملايين من تباديل تسلسل الجينات في وقت واحد.

MC: ما هي بعض التحديات الرئيسية في تقدم أبحاث البيولوجيا التركيبية من المختبر إلى العيادة؟

TRN:
أحد التحديات التي نواجهها في البيولوجيا التركيبية هو العمل مع إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) والوكالات التنظيمية الأخرى. نحن نعمل جميعًا من أجل فهم أفضل لمعايير السلامة اللازمة لتطوير وتصنيع منتج ما ، ربما في نقطة الرعاية (POC) ، وإدارته للمريض كعلاج أو لقاح. إن تأثير البيولوجيا التركيبية يُلاحظ بالفعل في صناعة اكتشاف الأدوية والعقاقير التي تم اكتشافها وتطويرها باستخدام هذه التقنيات والتطبيقات أصبحت بالفعل متقدمة بشكل جيد.

MC: برأيك ، ما الذي تراه على أنه "الاتجاهات الكبرى" في علم الأحياء التركيبي في الوقت الحالي ، وكيف تتخيل أن هذا المجال سيبدو في غضون 10 سنوات؟

TRN:
هذا سؤال رائع. For the next few years, the ability to rapidly and accurately produce DNA will continue to create strong demand in drug discovery to identify safer, more effective drugs and vaccines for both cancer and infectious diseases.

That said, we are currently working on commercializing – within 18 to 24 months – a fully automated vaccine printer referred to as the DBC or "Digital-to-biological converter”. The idea here is that we can use the technology to stamp out future pandemics like COVID-19 by placing a vaccine printer in hospitals, or even in your local pharmacy. When you consider having a global network of these vaccine printers available, it is easy to imagine a world capable of responding to pandemics with unprecedented speed. Once the desired viral sequence is known, in minutes, we can initiate the printing of vaccines anywhere in the world, with the push of a button, containing outbreaks within a zip code.

Longer term, we are very excited about the ability to store digital information in strands of DNA. This emerging field of DNA digital storage has tremendous potential because DNA is an ideal data storage solution. It is small, extremely dense and can last for millions of years – think Jurassic Park. It is quite impressive, really if stored as strands of DNA, all the content ever created on Facebook would fit into a small tube the size of your fingertip.

Codex DNA has made significant progress in this field by creating a prototype instrument that can translate binary code into the letters of DNA, creating print-ready files. The information in these files, whether it's text (Library of Congress), audio (Spotify), or video (Netflix), can be printed and assembled into strands of DNA that can be decoded back to its original format using existing technology. The biggest challenge here is the printing and retrieval speed, which we are working on right now.

Todd R. Nelson was speaking with Molly Campbell and Laura Elizabeth Lansdowne, Science Writers for Technology Networks.


Peak Finding

Probably the most discussed issue in ChIP-seq experiments is the best method to find true “peaks” in the data. A peak is a site where multiple reads have mapped and produced a pileup. ChIP sequencing is most often performed with single-end reads, and ChIP fragments are sequenced from their 5’ ends only. This creates two distinct peaks one on each strand with the binding site falling in the middle of these peaks, the distance from the middle of the peaks to the binding site is often referred to as the “shift”.

A good understanding of ChIP fragment size helps in locating the specific nucleotide-resolved binding site. This can be done in the wet lab by gel-based methods alternatively paired-end sequence data allow the fragment size to be calculated directly from the data. This suggests that a mix of primarily single-end reads, with a small percentage of paired-end reads could provide the best data set for analysis.

The large number of different peak-finders is testament to the importance of finding true peaks in ChIP-seq datasets. Choosing the best is almost impossible a comparison of eleven different peak detecting algorithms did not show one to be overly superior (9). The parameters chosen for peak calling can significantly affect the outcomes so care must be taken that data sets are analyzed using the same methods.


The Go-To Gene Sequencing Machine With Very Strange Results

لإعادة مراجعة هذه المقالة ، قم بزيارة ملفي الشخصي ، ثم اعرض القصص المحفوظة.

لإعادة مراجعة هذه المقالة ، قم بزيارة ملفي الشخصي ، ثم اعرض القصص المحفوظة.

When biologist Rahul Sinha started his first independent research project at Stanford last January, he had a single-minded goal. He had just completed his post-doc in the lab of Irv Weissman, the Stanford biologist who helped launch the field of stem cells. They study the stem cells that form blood---the bone marrow-derived cells that help cancer patients recover after chemotherapy destroys their immune systems. Sinha wanted to find a true blood stem cell: one that hadn’t already started turning into a red blood cell, or a platelet, or an immune cell. A universal blood stem cell could reveal the path to all its progeny, helping scientists custom-make any blood cell a patient needed.

For decades, researchers had been using molecular techniques to narrow their search, but that approach had stagnated. To find his unicorn, Sinha would have to dig deeper, into the proteins that would eventually define the cells. That would require him to sequence the RNA of thousands of seemingly identical stem cells from a collection Weissman had built. And like most geneticists working today, the machine he turned to was from Illumina: the San Diego-based company whose products sequence 90 percent of all genetic data.

But instead of a true stem cell, Sinha stumbled onto something very different. Inconsistent results led him to identify an issue with the underlying operations of Illumina’s newer sequencers---an issue that could have contaminated the results of similar high-sensitivity data produced on the machines in the last two years.

Sinha’s research used Illumina’s HiSeq 4000, a fast system that cuts costs by sequencing hundreds of samples at a time. It also uses a proprietary technology, called ExAmp, that makes genetic signals clearer, even very faint ones. That makes it possible to sequence very small amounts of genetic material---like, say, a single cell’s worth. For those reasons, the HiSeq 4000 is a workhorse for geneticists who sequence in bulk. Scientists who manage the sequencing core facilities for the University of California system estimate that the system, introduced in January 2015, handles 90 percent of its sequencing requests.

Sinha and other academic researchers aren’t the only ones who need that kind of needle-in-a-haystack sensitivity. Precision medicine---like spotting a piece of tumor DNA in a drop of blood or finding a rare variant among the 3 billion base pairs in the human genome 1 ---also requires high-resolution sequencing. Clinical researchers and biotech start-ups that need that kind of resolving power are increasingly using Illumina’s ExAmp chemistry and the machines that employ it, including its newest line, the NovaSeq.

Illumina itself is heavily investing in its sequencers’ medical applications. In the last few years, the biotech behemoth has acquired, invested in, partnered with, and spun out companies that can use its aggressively-patented sequencing tech to address disease. At an unveiling in January 2017, Illumina’s CEO Francis deSouza said that Grail, the company’s liquid cancer biopsy spinout, would soon be one of Illumina’s biggest customers. Grail and others are using the sensitive machines to search for shreds of tumor DNA in blood samples---a screening tool that could lead to earlier detection and better patient outcomes. At the time of the announcement, Illumina had 49 NovaSeq orders, and since then machines have been installed in medical centers and precision medicine biotech companies around the world. Getting these sequences right is more than just a matter of academic integrity: Money and medical progress are at stake.

Sinha started his search with a library. Not like one full of paper books---this one is built on a small glass plate with depressions, called wells, that separate genetic material from different cells. After converting his cells’ RNA into DNA and chopping it into small pieces, Sinha tagged each cell’s DNA fragments with a row identifier and a column identifier, coordinates that would trace each fragment back to the well (and therefore the cell) it came from. Once all the fragments were barcoded, he dumped them into a single test tube, washed away the extra barcode-containing molecules, and sequenced them. Like a librarian would use a Dewey Decimal number to return books to their shelves, Sinha would use the barcodes to match each piece of sequenced DNA to the cell it belonged to.

Sinha got his results in August, and they looked amazing. Gene expression had revealed 41 distinct subpopulations of blood-forming stem cells, including a group of cells that seemed capable of transitioning into any of the other ones---his true stem cell. “It fit with every hypothesis we had ever generated in the past 10 years,” says Sinha. “It was really exciting stuff.” That fall, the group started preparing their work for publication.

But meanwhile, Stanford grad students using the same Illumina machines to do similar work were beginning to warn each other to prepare their libraries more carefully. It seemed there was an uptick in tales of cross-contamination, genetic material from one sample jumping into another.

The whispers reached the ears of Geoff Stanley, a biophysicist who had helped Sinha run his computational analysis in August. There was something about the stem cell data that had bugged Stanley at the time---and now he was worried it was due to cross-contamination.

When he reexamined the data, Stanley found a curious pattern: Cells that had looked like genetic neighbors---the ones that belonged to the same stem cell subgroup---turned out to be geographic neighbors too. All the cells in a subgroup always shared a barcode coordinate for the same row or the same column, making a cross-shaped pattern. “The chances of that happening randomly are infinitesimal,” says Stanley. He texted Sinha and two days later showed him the analysis. “That was the first hint we knew something was wrong,” says Sinha.

That was late December. They spent the next few weeks retracing their steps, looking for places they could have made a mistake. And when they resequenced their samples on a different machine---an older Illumina model called the NextSeq 500---the cross-patterns disappeared, and the blood stem cell subtypes along with them. “Immediately we knew that all the 41 populations were fake,” says Sinha. “It was devastating.”

The pair brought in John Coller, who runs the functional genomics facility on campus, to design some additional tests. In one, they sequenced empty wells---but the sequencer’s results showed they weren’t empty at all. The machine was assigning sequenced fragments to wells that had no cellular DNA to start with.

What the wells فعلت have in them were free-floating barcodes---which the scientists thought could be going rogue. So they took leftover material from the libraries Sinha had already sequenced and added two brand new barcodes into the mix. This time, when they sequenced the sample, they found about 7 million fragments with the new barcodes. The free barcodes were interacting with Illumina’s ExAmp reagents to form new fragments, which the machine sequenced along with the real cellular DNA.

Finally, Sinha and Stanley and Coller had nailed down the source of their cross contamination.

Their free-floating barcodes, some of which always escape the library wash process, had never caused problems on the old machines. But, they believed, in machines that use the ExAmp chemistry, those molecules were randomly sticking around. That could make gene expression that belonged to one cell look like it belonged to another one entirely, with no way of knowing where it actually came from.

Sinha wasn’t the first person to notice something funny in the HiSeq 4000’s results. Rumors have been swirling in corners of the internet ever since Illumina introduced the ExAmp technology. A genomics core manager at Cambridge University blogged about the problem, as did a Swedish bioinformatician in Stockholm. They used Illumina’s patents to hypothesize some mechanisms for the issue, but never published any formal data to back them up. Now Sinha had that kind of data, and he wanted to clue in the scientific community. But first, he and his colleagues decided to tell Illumina.

Near the end of January, Coller sent the company the results of their tests. Illumina responded, suggesting the problem looked very minimal, and could in fact be an error on Stanford’s end. The university’s Dean of Research Ann Arvin fired back with a letter to Illumina’s top management, outlining the school’s concerns. The company replied that it would look into the issue and get back to them.

That was where they left things until April 9, 2017, when Sinha dropped his team’s findings onto a biology pre-print server hosted by Cold Spring Harbor, bioRxiv. Science Twitter blew up with anxious researchers desperate to know if their sequencing data had been jeopardized. On April 10, the company responded in a set of tweets:

A few days later, just after midnight on Tuesday April 17, Illumina added a whitepaper entitled “Effects of Index Misassignment on Multiplexing and Downstream Analysis” to its website. (The company began work on the report in February, following Stanford’s complaint.) Illumina refers to the problem as “barcode hopping,” and writes that it was a known issue---describing its mechanism, how the company measures the effect, and ways to minimize it. Other than the April 10 tweets, it was the company’s first public recognition of the problem. While Sinha has taken some heat for going to pre-print, as opposed to waiting months or years to publish a peer-reviewed paper, he feels validated by how quickly things now seem to be moving.

The company says it has known about barcode hopping for 10 years, well before ExAmp, but that it occurred at such low rates (1 percent and below) that it was considered a small, acceptable level of background noise. But after Stanford came to them with their complaint, they realized that under certain circumstances, the effect could be more dramatic. “By far, that was the most extreme case of index swapping we’ve seen,” said Omead Ostadan, Illumina’s executive vice president of strategy, products and operations. “We realized we had to move quickly to characterize the problem.”

Lutz Froenicke, who runs the sequencing center at UC Davis, said that he’s not aware of anything in the literature or in the training Illumina gives scientists that specifically would have warned researchers about these free barcodes. But he also agrees that Sinha’s data was an extreme case, because he was sequencing so many cells with so little genetic material to work with. A typical mammalian cell contains only 200-600 femtograms (10 -15 grams) of usable RNA that actually codes for proteins. It has 10 times as much DNA. And the average vial of spit that a company like 23andMe might use to sequence your genes contains thousands of cells. “There’s no reason to panic just yet,” says Froenicke. “Ninety-nine percent of experiments will be just fine.”

That’s the stance Illumina is taking too. But after reviewing the Stanford data and conducting its own investigation, the company does now admit that the ExAmp chemistry is more sensitive to the presence of free barcodes than its previous platform. Though Illumina disagrees with Sinha and his co-authors, who propose that the switch away from the older chemistry---specifically its multiple wash steps---is likely to blame. The company maintains that the problem can be exacerbated by changes in library preparation, like letting samples sit at room temperature. “What we found is that various unusual factors all combined to create a result that is highly uncommon,” said Gary Schroth, a vice president for product development.

To anyone criticizing the quality of his barcodes, his wash, his libraries, Sinha says he has only one question: “Why don’t all of those things cause a devastating switching effect on a NextSeq 500?” On that question, Illumina still doesn’t have an answer.

And until they do, it’s impossible to know the extent of the issue---how much data has been compromised, how many papers might have to be retracted, how many experiments thrown out.

For Sinha and his colleagues the situation is more stark. Weissman’s lab says it lost nearly $1 million to the problem, including salaries and supplies for studies that piggybacked off the faulty sequencing data. And Weissman is not attempting hyperbole when he says he wishes someone would declare a state of emergency. “If you have a flood in California that suddenly has a general effect on businesses, you can go to the state or federal government for emergency aid,” he says. “We don’t have that.” He pauses. “This يكون a disaster for us.”

Sinha lost a year’s worth of data. So now he’s not taking any chances. He’s re-running his experiments on one of the older machines and furiously applying for new grants to fund them. He knows now that there aren’t 41 neat, tidy blood-forming stem cell types waiting to be dug out of the genetic data mine. But he hasn’t lost hope that his unicorn is still in there, waiting to be found.

1 UPDATE 7:40 pm Eastern 04/20/17: This story has been updated to correct the number of base pairs in the human genome. A previous version stated there were 3 million.


More like a virus than most

DNA sequencing involves determining the precise order of the bases that make up a DNA strand. While the process that generates the sequence is generally some combination of biology and/or chemistry, once it's read, the sequence is typically stored as an ASCII string of As, Ts, Cs, and Gs. If handled improperly, that chunk of data could exploit vulnerable software to get it to execute arbitrary code. And DNA sequences tend to see a lot of software, which find overlapping sequences, align it to known genomes, look for key differences, and more.

To see whether this threat was more than hypothetical, the researchers started with a really simple exploit: store more data than a chunk of memory was intended to hold, and redirect program execution to the excess. In this case, said excess contained an exploit that would use a feature of the bash shell to connect into a remote server that the researchers controlled. If it worked, the server would then have full shell access to the machine running the DNA analysis software.

Actually implementing that in DNA, however, turned out to be challenging. DNA with Gs and Cs forms a stronger double-helix. Too many of them, and the strand won't open up easily for sequencing. Too few, and it'll pop open when you don't want it to. Repetitive DNA can form complex structures that get in the way of all the enzymes we normally use to manipulate DNA. The computer code they wanted to use, however, had lots of long runs of the same character, which made for a repetitive sequence that was very low in Gs and Cs. The company they were ordering DNA from couldn't even synthesize it.

In the end, they had to completely redesign their malware so that its translation into nucleic acids produced a DNA strand that could be synthesized and sequenced. The latter created another hurdle. The most common method of sequencing is currently limited to reading a few hundred bases at a time. Since each base has two bits of information, that means the malware has to be incredibly compact. That limits what can be done, and it explains why all this particular payload did was open up a remote connection.

Then, there was the matter of getting the malware executed. Since this was a proof of concept, the researchers made it easy on themselves: the modified an existing tool to create an exploitable vulnerability. They also made some changes to the system's configuration to make the execution of random memory locations easier (made the stack executable and turned off memory address randomization). While that makes the test environment less realistic, the goal was simply to demonstrate that DNA-delivered malware was possible.

With everything in place, they ordered some DNA online then sent it off to a facility for sequencing. When their sequences came back, they sent them through a software pipeline that included their vulnerable utility. Almost immediately, the computer running the software connected into their host, providing them with access to the machine. The malware worked.


Sequencing

Sequencing may be utilized to determine the order of nucleotides in small targeted genomic regions or entire genomes. Illumina sequencing enables a wide variety of applications, allowing researchers to ask virtually any question related to the genome, transcriptome, or epigenome of any organism. Next-generation sequencing (NGS) methods differ primarily by how the DNA or RNA samples are prepared and the data analysis options used.

Sequencing Instrument Portfolio

Find the right sequencer to advance your research.
Compare Platforms

Key Sequencing Methods

تسلسل الحمض النووي

Analyze the entire genome, focus on regions of interest with whole-exome and targeted sequencing, or study DNA-protein interactions.

RNA Sequencing

Take advantage of a broad range of techniques, from targeted RNA to single-cell and whole-transcriptome sequencing.

Methylation Sequencing

Both genome-wide analysis and targeted approaches can provide insight into methylation patterns at a single nucleotide level.

Library Preparation

Find out more about how library prep works, and explore user-friendly solutions. Options are available for a broad range of sequencing methods, including whole-genome sequencing, whole-exome and targeted sequencing, RNA sequencing, methylation sequencing, and more.

دليل الطرق

جميع المعلومات التي تحتاجها ، من BeadChips إلى إعداد المكتبة واختيار منظم التسلسل والتحليل. حدد أفضل الأدوات لمختبرك.

COVID-19 Sequencing Methods and Solutions

NGS is uniquely positioned in an infectious disease surveillance and outbreak model. Explore methods and find solutions to detect and characterize SARS-CoV-2 and other respiratory pathogens, track transmission routes, study co-infection, and investigate viral evolution.

Common Sequencing Applications

ابحاث السرطان

NGS-based sequencing methods allow cancer researchers to detect rare somatic variants, tumor subclones, and circulating DNA fragments. Explore cancer sequencing methods.

Microbiology Research

From environmental metagenomics studies to infectious disease surveillance and more, sequencing can help researchers gain genetic insight into bacteria and viruses. Learn more about microbial genomics.

Complex Disease Research

Illumina sequencing is introducing new avenues for understanding autoimmune and rheumatic diseases, atherosclerosis and many forms of heart disease, neurological disorders, and psychiatric disorders on a molecular level. Learn more about complex disease genomics.

Reproductive Health

Illumina sequencing and array technologies deliver fast, accurate information that can guide choices along the reproductive health journey. Explore reproductive health solutions.

Beginner's Guide to Next-Generation Sequencing

Considering bringing next-generation sequencing to your lab, but unsure where to start? These resources cover key topics in NGS and are designed to help you plan your first experiment.

Additional Tips

Explore Sequencing Troubleshooting Tips

These videos provide expert tips for common issues such as overclustering, inconsistent quantitation, preventing contamination, and determining if your sequencing insert is too short.

Find Content and Products for Your Field

The user-friendly "Recommended Links" feature allows you to easily find content and products relevant to your specific field of interest. You can access this option from the top of any illumina.com page.

هل أنت مهتم بتلقي النشرات الإخبارية ودراسات الحالة والمعلومات حول تقنيات التحليل الجيني؟ أدخل عنوان بريدك الالكتروني.

مصادر إضافية

Introduction to NGS

NGS has revolutionized the biological sciences. Learn how it compares to conventional methods, and find out how Illumina technology works.

HIV-1 Tropism Studies

Deep sequencing enables researchers to assess HIV Type 1 coreceptor usage.

تقنيات مبتكرة

هدفنا في Illumina هو تطبيق تقنيات مبتكرة لتحليل التباين الجيني والوظيفة ، مما يجعل الدراسات الممكنة التي لم يكن من الممكن تخيلها حتى قبل بضع سنوات فقط. من المهم بالنسبة لنا تقديم حلول مبتكرة ومرنة وقابلة للتطوير لتلبية احتياجات عملائنا. بصفتنا شركة عالمية تضع قيمة عالية للتفاعلات التعاونية ، والتسليم السريع للحلول ، وتوفير أعلى مستوى من الجودة ، فإننا نسعى جاهدين لمواجهة هذا التحدي. تعمل تقنيات التسلسل والصفيف المبتكرة من Illumina على تعزيز التقدم الرائد في أبحاث علوم الحياة ، والجينوميات الانتقالية والمستهلكين ، والتشخيص الجزيئي.

للاستخدام البحثي فقط. ليس للاستخدام في إجراءات التشخيص (باستثناء ما هو مذكور على وجه التحديد).


شاهد الفيديو: أسرع جهاز في العالم يكشف سموم تلوث المواد الغذائية. تعرف عليه (يوليو 2022).


تعليقات:

  1. Vimuro

    من أين أحصل على نبلتي؟

  2. Fearnhealh

    يمكنني أن أقترح زيارتك لك موقعًا يوجد فيه العديد من المقالات حول موضوع مثير للاهتمام.

  3. Nezahualcoyotl

    نعم بالفعل. وركضت في هذا. دعونا نناقش هذه القضية. هنا أو في PM.

  4. Wanjohi

    نعم ، هذه هي الإجابة الواضحة



اكتب رسالة