正確かつ完全な微生物ゲノムの生成

微生物の網羅的解析のための全ゲノムシーケンス

分離菌株の全ゲノムシーケンスとは?

分離菌株の全ゲノムシーケンスは、新規生物のゲノムマッピングを行う場合、既知の生物のゲノムを解読する場合、複数サンプル間でゲノムを比較する場合などに重要な役割を果たすツールです。微生物ゲノム全体のシーケンスは、正確なリファレンスゲノムの生成、微生物の同定、その他の比較ゲノム研究において重要です。1~6

従来の手法とは異なり、NGSベースの微生物ゲノムシーケンスは、手間のかかるクローン作成ステップに依存しないため、時間を節約し、ワークフローを簡素化することができます。また、NGSは、他の方法では見逃される可能性がある、または同定するのにコストがかかりすぎるような低頻度の変異やゲノム再編成を同定することができます。

Male scientist, back side view, pipetting into 8 lane plate in wet lab, plates and tubes in background, other scientist blurry in the foreground

De novo微生物ゲノムシーケンシング

De novo 全ゲノムシーケンスは、ゲノムリファレンスを使用せずにゲノムを組み立てる方法で、新規の微生物ゲノムのシーケンシングによく使用されます。7 イルミナのシーケンサーは、高品質のドラフトゲノムおよび微生物の全ゲノムアセンブリのために、比類のない生リードの精度とリード深度を実現します。8

微生物全ゲノムリファレンスに基づくマッピング

微生物全ゲノムリシーケンスは、細菌、ウイルス、または他の微生物の全ゲノムをシーケンシングし、そのシーケンスを既知のリファレンスと比較する手法です。低頻度の変異を検出し、重要な欠失や挿入を発見し、微生物株間の他の遺伝的変化を解明するためには、迅速かつ正確に微生物リファレンスゲノムシーケンス情報を生成することが不可欠です。9-12

注目のアプリケーション

医療関連感染のサーベイランス

NGSを活用することで、従来よりも正確に病原体の遺伝的構成を同定し、感染の発生や伝播経路を追跡することができます。その詳細をご紹介します。

食品安全サーベイランス

NGSは、高感度の検出とハイスループット能力を組み合わせることで、食品安全性の大幅な向上への道を切り開いています。サイエンティストや保健専門家は、ラボのネットワークを利用して、世界中でゲノムデータを収集し共有することができます。

結核サーベイランス

結核の検出、特性評価、解析のためのNGSベースの統合型ソリューションについてご覧ください。

抗菌薬耐性

NGSは、早期発見、感染拡大対応、臨床研究の分野における抗菌薬耐性の研究にも貢献しています。その詳細をご紹介します。

微生物の全ゲノムシーケンスのための推奨ワークフロー

1
ライブラリー調製
2
シーケンス
3
解析

お問い合わせ

微生物全ゲノムシーケンスの手法に関する詳細はこちら。

補足資料

細菌の直接コロニーシーケンス

このアプリケーションノートをダウンロードして、迅速かつ簡単なライブラリー調製による直接細菌コロニーシーケンシングについて詳しくご覧ください。

De novo微生物シーケンスの概要

このアプリケーションノートでは、MiSeqシステムを用いた高品質なペアエンドリードによるde novo遺伝子アセンブリに関する微生物シーケンスの詳細を説明しています。

参考文献

  1. Köser CU, Bryant JM, Becq J, Török ME, Ellington MJ, et al. Whole-genome sequencing for rapid susceptibility testing of M. tuberculosis. N Engl J Med. 2013; 369(3):290–2.  doi: 10.1056/NEJMc1215305
  2. Harrison EM, Paterson GK, Holden MT, Larsen J, Stegger M, et al. Whole-genome sequencing identifies zoonotic transmission of MRSA isolates with the novel mecA homologue mecC. EMBO Mol Med. 2013; 5(4):509–15. doi: 10.1002/emmm.201202413
  3. Pérez-Cobas AE, Gomez-Valero L, Buchrieser C. Metagenomic approaches in microbial ecology: an update on whole-genome and marker gene sequencing analyses. Microb Genom. 2020; 6(8). doi: 10.1099/mgen.0.000409. 
  4. Sundermann AJ, Chen J, Miller JK, et al. Whole-genome sequencing surveillance and machine learning for healthcare outbreak detection and investigation: A systematic review and summary. Antimicrob Steward Healthc Epidemiol. 2022; 2(1). doi: 10.1017/ash.2021.241.
  5. Peterson SW, Demczuk W, Martin I, et al. Identification of bacterial and fungal pathogens directly from clinical blood cultures using whole genome sequencing. Genomics. 2023;115(2). doi: 10.1016/j.ygeno.2023.110580 
  6. Mitchell PK, Wang L, Stanhope BJ, et al. Multi-laboratory evaluation of the Illumina iSeq platform for whole genome sequencing of Salmonella, Escherichia coli and Listeria. Microb Genom. 2022; 8(2). doi: 10.1099/mgen.0.000717
  7. Lee CY, Lee YF, Lai LC, et al. MiDシステム:A comprehensive online system for de novo assembly and analysis of microbial genomes. N Biotechnol. 2021; Nov 25:65. doi: 10.1016/j.nbt.2021.08.002 
  8. Bruzek S, Vestal G, Lasher A, et al. Bacterial Whole Genome Sequencing on the Illumina iSeq 100 for Clinical and Public Health Laboratories. J Mol Diagn. 2020 Dec;22(12):1419-1429. doi: 10.1016/j.jmoldx.2020.09.003.
  9. Valiente-Mullor C, Beamud B, Ansari I, et al. One is not enough: On the effects of reference genome for the mapping and subsequent analyses of short-reads. PLoS Comput Biol. 2021; Jan 17(1). doi: 10.1371/journal.pcbi.1008678
  10. Shea J, Halse TA, Kohlerschmidt D, et al. Low-Level Rifampin Resistance and rpoB Mutations in Mycobacterium tuberculosis: an Analysis of Whole-Genome Sequencing and Drug Susceptibility Test Data in New York. J Clin Microbiol. 2021;59(4). doi: 10.1128/JCM.01885-2
  11. Aggarwal SK, Singh A, Choudhary M, et al. Pangenomics in Microbial and Crop Research: Progress, Applications, and Perspectives. Genes (Basel). 2022; Mar 27;13(4):598. doi: 10.3390/genes13040598
  12. Maladan Y, Krismawati H, Wahyuni T, et al. The whole-genome sequencing in predicting Mycobacterium tuberculosis drug susceptibility and resistance in Papua, Indonesia. BMC Genomics. 2021 Nov 22;22(1):844. doi: 10.1186/s12864-021-08139-3.