ペアエンドシーケンスとシングルリードシーケンス

ペアエンドシーケンスとは?

ペアエンドシーケンスでは、断片の両端をシーケンスし、高品質でアライメント可能なシーケンスデータを生成できます。ペアエンドシーケンスは、遺伝子融合や新規転写産物だけでなく、ゲノム再構成や反復配列要素の検出を容易にします。

ライブラリー調製において、同じ時間と労力で2倍のリード数を生成することに加えて、リードペアとしてアライメントされたシーケンスにより、より正確なリードアライメントが可能になり、シングルリードデータでは不可能な挿入欠失(indel)バリアントを検出できます。1すべてのイルミナ次世代シーケンス(NGS)システムはペアエンドシーケンスが可能です。

ペアエンドシーケンス

ペアエンドシーケンスのハイライト

  • シンプルなペアエンドライブラリー:シンプルなワークフローにより、さまざまなインサートサイズを生成可能
  • 効率的なサンプル使用:シングルリードゲノムDNAまたはcDNAシーケンスと同量のDNAが必要
  • 幅広いアプリケーション:DNAのメチル化や制限消化が不要で、バイサルファイトシーケンスに使用できます
  • シンプルなデータ解析:ショートインサートライブラリーで高品質のシーケンスアセンブリ を可能にします。標準的なシングルリードライブラリー調製プロセスに簡単な変更を加えることで、ペアエンドリード中に各クラスターのフォワードテンプレート鎖とリバーステンプレート鎖の両方を読み取りやすくなります。どちらのリードにもロングレンジの位置情報が含まれており、リードの高精度なアライメントが可能です。
イルミナのシーケンスのご紹介

この概要では、主要なシーケンス技術の進歩、主要な手法、イルミナのシーケンスケミストリーの基礎などについて説明します。

PDFをダウンロード

ペアエンドDNAシーケンス

ペアエンドDNAシーケンスリードは、反復シーケンスを含むDNA領域全体で高品質のアライメントを提供し、コンセンサスシーケンスのギャップを埋めることでde novoシーケンス用の長いコンティグを生成します。また、ペアエンドDNAシーケンスでは、挿入、欠失、逆位などの一般的なDNA再構成も検出します。

DNAシーケンスの方法

DNAシーケンスは、さまざまな方法で小さなターゲット領域やゲノム全体に適用できます。

詳細はこちら
シーケンスリード長

適切なシーケンスリード長の選択は、サンプルタイプ、アプリケーション、カバレッジ要件によって異なります。シーケンスランに適したリード長の計算方法を学びます。

詳細はこちら
シーケンスリード長

ペアエンドRNAシーケンス

ペアエンドRNAシーケンス(RNA-Seq)は、がんにおける遺伝子融合の検出や新規スプライスアイソフォームの特性解析などの発見アプリケーションを可能にします。2

ペアエンドRNA-Seqでは、代替の断片化プロトコールとともに以下のキットを使用し、その後に標準的なイルミナのペアエンドクラスターの生成とシーケンスを行います。

mRNA-Seqライブラリー調製には、以下を使用します。
ストランド型トータルRNAライブラリー調製には、以下を使用します。
RNA-Seqの概要

この方法では、トランスクリプトームのコーディング領域とノンコーディング領域の高解像度ビューが得られ、生物学をより深く理解することができます。

詳細はこちら
NGSは微生物の不思議な世界を解明しています

研究者は、16sRNAを使用して微生物のゲノムを調査し、ヒトの健康、疾患、微生物の進化に関する理解を深めています。

詳細はこちら
NGSは微生物の不思議な世界を解明しています

シングルリードシーケンス

シングルリードシーケンスは、一端のみのDNAシーケンスであり、イルミナシーケンスを利用する最もシンプルな方法です。このソリューションは、迅速かつ経済的に大量の高品質データを提供します。シングルリードシーケンスは、Small RNA-Seqやクロマチン免疫沈降シーケンス(ChIP-Seq)などの特定の手法に適しています。  

ライブラリー調製

革新的で包括的なライブラリー調製ソリューションは、イルミナのシーケンスワークフローの重要な部分です。

ライブラリー調製の詳細

補足資料

シーケンステクノロジーの動画
シーケンステクノロジーの動画

動作中のSBSテクノロジーを見る

シーケンスプラットフォーム選択ツール
シーケンスプラットフォーム選択ツール

イルミナのシーケンスシステムの速度とスループットを比較して、ラボに最適な装置を見つけてください。

参考文献
  1. Nakazato T, Ohta T, Bono H. Experimental design-based functional mining and characterization of high-throughput sequencing data in the sequence read archive.  PLoSOne. 2013;8(10):e77910。
  2. Wang Z, Gerstein M, Snyder M. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics. Nat Rev Genet. 2009;10:57–63.