基因组单分子光学图谱分析系统
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技术介绍 |
| 基因组单分子光学图谱是来源于单个DNA分子有序的全基因组限制性内切酶酶切位点图谱。能提供宏观的框架支持，反应整个基因组的结构信息。 BioNano全新的标记技术Direct Label and Stain（DLS），无需对基因组DNA进行酶切，无任何物理损伤，避免了fragile sites对基因组组装长度的影响。相比原来BioNano的NLRS标记技术，可以获得更长的光学图谱reads。 |
| 系统平台技术介绍 |
| BioNano Saphyr单分子基因组结构分析平台，采用高容量的Saphyr芯片，以更高的速度用以检测和分析基因组的光学图谱。并且Saphyr可以提供数据处理方案，自动进行数据分析，是一种更为高效和经济的新一代图谱绘制（Next-Generation Mapping，NGM）方案。 |
基因组单分子光学图谱分析系统(BioNano Saphyr） |
高容量Saphyr芯片 |
| 实验原理 |
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| 技术特点 |
超高准确度 光学图谱构建所需要的DNA分子是最原始的，不经过扩增打断等处理，具有高达150%的信息密度且无DNA损伤，所以其反应的是物种DNA最真实状态。 | 超长读长 光学图谱具有超长的读长，可达到上百Kb或Mb且NG50高达100+Mbp，远大于测序读长，可以跨过部分重复区域，所以在解决重复序列等组装难题时，具有很好的效果。 | 明确基因组GAP大小 光学图谱在辅助基因组组装时，可以通过酶切标记固定基因组序列的位置，明确片段之间的gap大小。 | 高完整性 高达88-99%的NGS contigs包含在混合Scaffold中，可兼容多种物种。 |
DNA分子线性化展开后的高分辨率荧光成像 |
长达2.34 Mbp分子与人类第3号染色体对齐(Sadowski H B et al.,Bionano Genomics. 2018） |
用DLS denovo不同基因组（Hastie A et al.,Bionano Genomics. 2018） |
Bionano和PacBio call的SV大小比较具良好的一致性（Hastie A et al.,Bionano Genomics. 2018） |
| 应用方向 |
| 结构变化发现平台 |
| Bionano光学图谱可以利用单分子荧光标记检测结构变异，能特异性展示基因组真实结构，包括插入缺失、易位、倒位重复扩张、串联重复等变异信息。相比传统的结构变异检测工具，如核型、FISH，Saphyr 拥有无可比拟的分辨率、全基因组覆盖度，便捷的操作流程以及直观的结果呈现，对结果变异领域的难点平衡易位和倒位可准确检出。Saphyr检测长度从500bp到Mb不等的结构变异，并提供远远优于基于测序技术的灵敏度的组装和发现算法。 |
Bionano检测变异类型及灵敏度 |
光学图谱（蓝）与参考序列（绿）比对检测结构变异(Wang J et al., Bionano Genomics. 2018） |
| 辅助基因组组装 |
| 高容量Saphyr半导体芯片上有多达120,000个纳米通道，经高清CCD对所有纳米通道的DNA实时成像，每个flowcell可采集高达5T数据，软件自动将图片数据转换成分子数据，最终组装得到全基因组光学图谱。 |
（1）基因组组装纠错 光学图谱可以对Nanopore或PacBio测序拼接的Contig序列进行排序和定位，明确片段之间的gap大小，同时识别与纠正Contig组装中潜在的错误连接，甚至可实现染色体水平组装。Hi-C技术可基于核内染色质交联频率的统计方法将Contig连接到染色体长度的Scaffold上。在Contig排序和定向上仍存在一定错误。Bionano光学图谱可以帮助识别并纠正这些错误。 |
玉米基因组中Bionano对齐显示来自PacBio的7个contigs（橙色）最初是错误组装(Liu J et al., Genome Biology.2020） |
光学图谱比对发现Hi-C中错误定位片段（ Andy Wing et al.,Bionano Genomics. 2018） |
（2）提升scaffold 光学图谱可以在有基因组组装的情况下，混合组装将最初的数千个Contigs缩减至少量Scaffold，提升基因组组装的连续性。基因组组装质量越好，光学图谱的提升效果也就越好。 |
Bionano检测并纠正序列中的错误装配后将NGS contigs定向成超长scaffold(Wang J et al., Bionano Genomics. 2018） |
| 案例 |
案例1、在白血病患者基因组中发现的27 Mbp缺失（Hastie A et al.,Bionano Genomics. 2018） |
案例2、肿瘤基因组图捕捉到chr16上2.3 Mbp的倒位(Pang. A. W. C et al., Bionano Genomics. 2018） |
实体瘤样本图谱试验结果(Pang. A. W. C et al., Bionano Genomics. 2018） |
