“臻解密”—有了分子标签UMI为什么可以检测低频突变?新闻中心

UMI全称:UniqueMolecularIdentifiers,想了解UMI的优势、分类及常见的UMI生物信息分析软件的小伙伴,跟随樊大师一起来了解下吧~

使用UMI可以在分析过程中保留更多的数据

使用UMI可以在分析过程中保留更多的数据,如上图所示,左边没有加UMI的数据和右边加上UMI的文库相比,在去除PCR冗余的过程中,左边在数据分析分析过程中只会保留1条数据,而添加过UMI后的数据会保留6条,通过示意图我们可以粗略看到UMI带来的在数据方面的功效。

UMI可以帮助纠正测序过程中PCR产生的错误

UMI可以帮助纠正测序过程中PCR产生的错误,如上图所示,上下文库相比较,在添加完UMI后,数据分析过程中,具有相同UMI的测序reads可以成为一个group,通过同一group的数据矫正可以得到最终的consensusread,从而起到了减少测序过程中产生的错误,可以将测序错误率降到<=0.007%,再结合超高的测序深度(20,000X)检测下限可达到0.1%-0.5%之间。

目前关于UMI大体可以分为两类:random与fix

random文库示例:

random是在测序文库的一端加上随机的固定长度的序列,例如由Swift公司推出的产品就是在测序文库P7端(原文库index位置)插入一段9碱基的随机序列作为UMI,该UMI是单端的,理论上UMI的种类是4的次方种,大约为262,144种。求臻医学的ChosenFocus系列产品,在UMI设计上采用的也是9碱基随机序列。

fix文库示例:

fix一般是在测序两端都加入UMI,例如Illumina推出的TSO500就是由固定种类的120种的固定序列组成,如果在测序文库双端,则理论上会产生120*120种的UMI文库类型组合。求臻医学的ChosenOne599等产品,UMI设计上也采用了此种策略。

常用的UMI生物信息分析软件

根据文库的类型不同,数据分析上也会有所差别,这里我们推荐一些常用的生物信息分析软件:

参考文献:

MacConaillLE,BurnsRT,NagA,etal.Unique,dual-indexedsequencingadapterswithUMIseffectivelyeliminateindexcross-talkandsignificantlyimprovesensitivityofmassivelyparallelsequencing[J].BMCgenomics,2018,19(1):30.

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1.探秘RNA测序的高效工具——umis最后,通过tagcount命令,umis基于伪对齐结果,仅统计唯一UMIs,特别是在有足够证据支持的基因-UMI配对上,实现了高度可靠的表达量估算。 3.项目及技术应用场景 umis特别适合单细胞RNA测序数据分析,能够显著提升基于分子标签的表达量估算准确性。无论是探索特定细胞类型的功能、疾病模型中的基因表达差异还是进行复杂的细胞群体https://blog.csdn.net/gitblog_00903/article/details/141668251
2.分析带UMI标签的测序数据xiaojikuaipao分析带UMI标签的测序数据 20条回复 分析带UMI标签的测序数据 检测癌组织的低频突变,为了提高检测低频突变的灵敏度,往往进行高深度的测序。但样本之间存在交叉污染,测序有存在一定概率的错误,这些因素会导致高深度测序过程中将假阳性的信号放到,得到假阳性的结果。解决https://www.cnblogs.com/xiaojikuaipao/p/14976793.html
3.UMI转录组测序产品介绍UMI 转录组测序,在文库扩增前为每一条逆转录的 cDNA 添加唯一的分子标签,标签伴随着片段扩增、测序和分析的全部过程,在保证精准定量的前提下,能够既可以检测基因表达水平差异,又可以提供结构分析, 还能发现稀有转录本,精确地识别可变剪切位点、基因融合等。 https://www.novogene.cn/novo/umi-zlz_cpjs_166.html
4.提升UMI分析精度和计算效率:SentieonUMI分子标记处理模块在我们的模拟数据测试中,我们分析了统计模型给出的质量值和实际的错误率之间的关系,针对所有模拟的情况,包括不同的单链、PCR和测序错误率。从上图统计中我们发现,我们给出的质量值高度准确的体现了这些统计过程的所引入的随机错误。这证明了Sentieon UMI不但在建立consensus序列上有极高的正确性,同时也能为每个consenshttps://cloud.tencent.com/developer/article/2305469
5.绝对定量转录组测序——拯救你的微量样本企业动态别着急小编今天就给大家介绍两种绝对定量测序:UMI mRNA-seq和UMI miRNA-seq,完美解决样本量不够的问题,顺便还能得到比常规测序更精准的结果,大家一起来了解一下。 什么是绝对定量测序 传统RNA-seq 定量分析过程中,由于建库过程中PCR 对片段长度和 GC 碱基含量的偏好会导致部分文库片段丰度失真,进而对定量结果产生影响https://m.biomart.cn/news/16/3160411.htm
6.单细胞+分子标签!Takara推出全新单细胞测序试剂盒测序中国添加UMI也能构建高质量单细胞文库 对FACS分选的单个外周血单核细胞使用SSmRNA(不含UMI)或SSmRNA + UMIs生成测序文库,然后进行建库分析(使用CogentAP处理)。 结果显示,虽然添加UMIs,但两者的基因检测数和reads分布基本一致,也表明数据质量不受影响。 与Smart-seq2数据比较 https://www.shangyexinzhi.com/article/10935752.html
7.唯一分子标记(UMIs)确保测序的准确性软件和分析 服务 热门产品 浏览所有产品 仪器 测序平台 芯片扫描仪 所有仪器任何地方,任何实验室 使用NGS测序,以无与伦比的简便性和难以想象的速度 了解MiSeq i100 系列 试剂盒和试剂 文库制备试剂盒 测序试剂 芯片试剂盒 临床研究产品 所有试剂盒和试剂 NextSeq 1000和NextSeq 2000试剂盒 NextSeq 1000和Nehttps://www.illumina.com.cn/techniques/sequencing/ngs-library-prep/multiplexing/unique-molecular-identifiers.html
8.一文读懂单分子标签UMI2. 仪器系统误差:最常使用的Illumina 测序仪来说,误差率在~0.05% 到 ~1% 之间,具体取决于读取长度、所用的碱基识别算法和测定的变异类型 。 01 UMI 是啥? 分子标签(Unique Molecular Indentifier,UMI)是一段随机化或特定的核苷酸短序列,通常设计为完全随机的核苷酸链(如NNNNNN),部分简并核苷酸链(如NNNRNYN, https://zhuanlan.zhihu.com/p/642835804
9.经典文章配合单细胞的组学看过来!华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室在《Advanced Science》期刊上(IF=15.1)发表了题为“Single-Cell Transcriptome Atlas and Regulatory Dynamics in Developing Cotton Anthers”的研究论文,通过对单细胞测序结果进行分析,揭示了高温影响花粉壁形成导致雄性不育的新机理,为后续培育出耐高温种质提供了理论基础。 https://www.bilibili.com/read/cv34048599
10.BDRhapsody单细胞分析系统功能用途:单细胞的RNA-seq测序,基因表达分析。Onco-BC靶向检测,免疫反应检测,T-细胞靶向检测。 1、靶向基因检测,避免看家基因占用大量测序数据,节省测序和分析成本 2、靶向定制panel,选定特定基因组合,提高UMI计数效率,罕见转录本检测阈值更低。 3、引入单细胞测序金标准,BD分子标签,降低非特异性表达。 http://portal.smu.edu.cn/zxsys/info/1017/1570.htm
11.代码分析单细胞转录组质控详解51CTO博客NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析 (Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析 (ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析 (重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 (原理、代码和评述))、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘(典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-stephttps://blog.51cto.com/u_16077014/6240207
12.cfDNA(带UMI标签的fq数据WES)的生信处理call突变流程UMI简介 UMI(unique molecular identifer)是一种用来降低二代测序实验误差(sequencer, polymerase, DNA damage error and so on)的有效技术。建文库时在adapter处加入UMI,在生信分析时通过UMI区分真阳性突变和假阳性突变,提高检测的Sensitivity和Specificity。 https://www.jianshu.com/p/0e6520bdd1df
13.NatMethod丨校正UMI中的PCR扩增错误以生成测序分子的准确数量随后,作者使用ONT的PromethION平台对经历20和25个PCR循环的文库测序,结果表明,通过在条形码区域内掺入同源三聚体,实现回收细胞数量的增加,尽管很低(~15%)。以ENST00000330494为例,对比单体UMI和经同源三聚体校正的差异分析,发现单体UMI去重复导致20和25个循环文库之间超过300个差异调节的转录本,然而,同源三聚体校正后https://www.hanlab.net/newsinfo/7381297.html
14.转录组数据分析软件(分析转录组数据用什么软件)Seurat软件是一个R包,可以说是单细胞转录组测序分析的明星软件,很多单细胞测序文章都会引用该软件,引用次数也是杠杠的,而且也有详细的 在线教程 。本文也主要是根据其教程介绍一下使用Seurat软件分析一个样本的单细胞转录组数据的步骤及注意事项,供大家讨论。 https://www.huoban.com/news/post/121612.html
15.低频突变分析DNACap来源于 2 个健康捐献者的血浆游离 DNA 以 1% 比例混合,用于模拟游离血浆 DNA 中低频突变位点的检测,文库制备总投入量为 10 ng;针对已知 SNP 位点设计捕获 panel(图3)。通过 Illumina HiSeq X, PE150 平台测序后,利用双端分子标签(UMI),在不同分析与过滤方法下进行低频突变分析(表3)。 https://www.njnad.com/DNACap/389.html