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10X Genomics又一新平台即将发售

2016/02/25 来源:测序中国
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导读
2016年基因组生物学技术进展大会(AGBT)于2月10~13日在美国佛罗里达州奥兰多举行,全球顶尖的基因公司和科学家们汇集于此进行学术交流。10X Genomics公司介绍了最新的Chromium系统,并且展示了一些早期合作客户的数据,以及单细胞RNA测序产品。


2016年基因组生物学技术进展大会(AGBT)于2月10~13日在美国佛罗里达州奥兰多举行,全球顶尖的基因公司和科学家们汇集于此进行学术交流。10X Genomics公司介绍了最新的Chromium系统,并且展示了一些早期合作客户的数据,以及单细胞RNA测序产品。

新型Chromium系统

Chromium平台采用了与GemCode平台相同的微流体和条形码技术,但具有更高的分辨率。公司将该平台的分区由原来的10万个增加到100万个,条形码的数目由75万增加到400万,这样就意味着每一个分区中的DNA分子数由50个变为5个,大大的提升了组装质量,公司CSO Ben Hindson表示:“这些改进将帮助我们的测序更接近单分子水平。”

该公司CEO Serge Saxonov透漏,新型Chromium系统的售价为125,000美元,并在第二季度末开始供货。

客户可以购买全基因组、全外显子以及单细胞试剂盒,基因组和外显子试剂盒定价分别为450美元和250美元,而使用单细胞试剂盒,成本则介于0.2~1.2美元/细胞。

来自Broad研究所的数据

Broad研究所基因组平台的主任Gabriel说,10X Genomics的数据显示,Chromium平台能够phased出TTN基因中相距189kb的两个致病变异,也能将全外显子phased成单倍域(haplotype blocks),N50达到245Mb。对于其他的样本,10X还可以利用全外显子试剂盒phased相距30kb~50kb的变异。

Broad研究所的研究人员们目前正在和10X合作评估复杂癌症基因组。在一个研究中,研究小组利用linked reads鉴别出拷贝数变异中的断点信息,而另一个研究中他们利用linked reads重建了一系列复杂的重组通路。

Gabriel认为,相对于GemCode平台,Chromium平台有了显著的改善。Broad研究所将利用该平台研究罕见疾病、癌症和常见疾病。她们的研究小组将继续提升Chromium平台的组装算法,进行越来越大的项目研究,并最终开展群体规模的研究。

来自Hudson Alpha生物技术研究所的数据

Hudson Alpha生物技术研究所同样也将成为Chromium平台的早期用户,该研究所从6月份就开始运行GemCode平台,而且已经收到了Chromium平台产出的文库,随后在该研究所的Illumina Hiseq和Hiseq X Ten测序仪上进行了测序。

Hudson Alpha基因组服务实验室负责人Shawn Levy说,Chromium构建的文库在每个lane中产生8.60亿~8.84亿条reads,全基因组测序深度平均达到32x~34x,插入片段长度为350bp。PCR duplicates出现概率为5%~6%,单倍域(haplotype blocks)中99%的SNP被检测出,N50平均为7Mb~9Mb。最长的单倍域(haplotype block)可达30Mb。

Levy说,linked reads使结构变异的检测更加容易。例如,在一项基因组测序研究中,利用10X Genomics 的linked reads检测到了一个拷贝数变异,如果只利用Hiseq全基因组测序数据是无法发现的。在另外一项研究中,linked reads数据能够鉴别出标准测序数据完全无法鉴定的一个串联重复。

尽管10XGenomics数据目前无法在没有参考基因组的情况下进行物种的de novo组装,但是Hudson Alpha研究小组表明,可以利用该平台对云豹的基因组进行de novo测序,然后比对到猫的参考基因组上,鉴定出感兴趣的结构信息。

Levy还提到,目前研究所还没有对Chromium其他方面的性能进行评估,例如数据中潜在的偏好性或人工影响。该平台目前主要还是被用于更大限度的进行结构变异的检测。

单细胞RNA测序产品

Hindson说,10X Genomics公司计划在Chromium平台完全商业化推出之前发布的另一款产品就是单细胞RNA测序,公司将在3月份开始出售单细胞试剂盒,此款产品可以在GemCode平台上使用。对于那些计划订购Chromium系统的客户,当Chromium系统可以投入使用后,单细胞容量还将进行调整。

在最初阶段,客户将能够在每个channel中装载1000~6000个单细胞,同时运行8个channel,即一共可装载48,000个细胞。正如公司之前提到的,单细胞代替DNA被装载到平台中,从中提取RNA,对来自同一细胞的分子进行条形码标记,测序后得到的reads按细胞来源进行分组。

在与弗雷德哈钦森癌症研究中心的Jason Bielas合作中,研究人员在细胞系中测试了单细胞RNA测序的性能。Bielas说,经过试验验证,该技术可以识别出细胞亚群,即使这些细胞只占整个群体的1%。

Bieals说,从10X公司研究人员的数据来看,单细胞RNA测序中发现了预期中的外周血单核细胞群的亚群(例如初始T细胞、CD4 T细胞、树突细胞、NK细胞、祖细胞等),都恢复到了预期组分比例。

Bielas还表示,他计划利用单细胞RNA测序技术研究更加复杂的肿瘤样本,例如慢性淋巴细胞白血病样本,以研究疾病复发的标记物,或者对接受过骨髓移植的白血病患者进行研究,在单细胞水平研究免疫重建。

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