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钱要花在刀刃上,基因组测序如何省钱?

【字体: 时间:2020年04月26日 来源:生物通

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  当然,钱要花在刀刃上,无论我们是拥有自己的仪器还是借用别人的仪器,都有办法来削减成本。在此,我们梳理了测序的整个流程,从样本制备到数据分析,看看可以在哪些地方减少开支以及这样做的隐性成本有哪些。

坦率地说,基因组测序中最昂贵的部分是测序本身。测序仪的消耗品成本(包括测序芯片和试剂)明显盖过了测序的其他成本,更不用提一开始的资本支出。

当然,钱要花在刀刃上,无论我们是拥有自己的仪器还是借用别人的仪器,都有办法来削减成本。在此,我们梳理了测序的整个流程,从样本制备到数据分析,看看可以在哪些地方减少开支以及这样做的隐性成本有哪些。

买它(还是不买)

一般来说,通量较低的Illumina测序仪的购买和维护成本比较低,而耗材成本也相应较低。从另一个角度来看,高通量的测序仪能够产生大量的数据,使得每Mb或每个样本的成本降低。GenapSys的CEO Hesaam Esfandyarpour指出,无论采取哪种方式,由于每次运行的耗材成本是固定的,因此让测序仪满负荷运行才是上乘之选。

这样,样本不多、通量较低的研究人员就可以先选择浪费容量(其实也就是浪费钱),等待样本量逐渐上去。或者,他们也可以选择外包服务。外包当然更省事,但需要服务费,从送样到拿回数据还需要一段时间。

其实,大家在仪器上还有更多选择,比如最近上市的GenapSys测序仪。这台测序仪在美国的售价低于一万美元,且每次运行的耗材成本仅为几百美元。它的平均读长超过150 bp,>80%的碱基质量高于Q30。利用16M芯片开展测序,每次可产生1.2-2 Gb的数据。Esfandyarpour认为,每个研究人员都可以拥有DNA测序仪,并自行决定运行样本的方式。

选择外包?

外包也是一门艺术。就外包服务而言,它有许多不同的切入点。GE Healthcare的技术经理Andrew Gane表示,有些人会直接提供样本,而有些人会提供制备好的文库,让供应商上样到仪器中。

对于那些愿意自己动手的研究人员而言,节省成本的机会出现了。某些实验达人甚至会自行开发平价的解决方案。他们会考虑,操作方案中的哪些步骤是必需的,有没有办法跳过一些?实验过程中是否需要保真度最高的酶和最好的磁珠来进行PCR扩增和DNA片段筛选?

有些研究人员,特别是开展单细胞测序(scRNA-seq)的研究人员,可能会选择同时分析多个样本。加州大学旧金山分校Genomics CoLab主任Walter Eckalbar指出:“在10x Genomics平台上开展单细胞基因组学分析,每次样本制备的成本约是1,500美元,而bulk RNA-seq的成本大约是100美元。”

Gane表示:“目前有多种方法可以在多重分析之前或分析期间对样本进行归一化,从而减少质量控制的时间,”不过这些方法也会带来其他成本。

Eckalbar认为,在确定特定工作流程的实际成本时需要考虑多个因素。其中包括总共有多少个步骤,是否有附加的步骤(比如在Bioanalyzer上进行QC),是否需要购买额外的磁珠,甚至是否符合标准的工作日安排。

自动化操作

目前有一些新颖的制备方法,能够减少文库制备时的操作步骤,从而节省时间和成本,也能腾出设备。比如,NuGEN推出的NuQuant文库制备试剂盒,其中包含的荧光染料让用户能够使用荧光计或酶标仪直接定量文库的浓度,而无需开展qPCR。

同时,步骤更少,也让自动化更容易实现。Tecan基因组学主管Willem van Loon指出:“自动化是一种节约时间的明智方法,可避免手动操作犯下的错误。通过自动化过程获得的结果,在一致性方面要好得多。而且,文库质量越高,结果的代表性越好。”

通过自动化,实验小量化(miniaturization)也更容易实现,而这又是节省试剂的一种方式。“如今,我们不再按照试剂盒操作手册上规定的体积来操作,而是利用液体处理系统进行1/2或1/4体积的反应,有时甚至是1/10,这在手动移液时很难做得到。”他说。“而且,自动化系统可以实现更高通量的操作,比如384孔板或更高。”

“小量化也存在缺点,在大多数情况下,你会牺牲一些数据质量,从样本中检测到的基因数量可能会减少,”Eckalbar说。“不过好处是,在预算不变的情况下,你可以分析更多的样本,从而具有更好的统计能力。”

数据解读

在测序实验完成后,你还需要处理数据。处理数据的方式有很多,包括测序公司提供的云端分析app(免费或付费)、第三方提供的商业化数据分析解决方案,以及提供数据分析服务的供应商。具体选择哪个,这可能要取决于问题的复杂程度和研究人员的熟练程度。

Eckalbar指出,许多免费和付费的解决方案可能都存在限制,出于种种原因,你的数据可能不适合。这时候,你不得不将数据交给专业的机构去分析。不过,“许多硕士生和博士生都在努力学习这些生物信息学工具,以便亲自上阵”。

(作者:Josh P. Roberts / 生物通编译)

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