BGISEQ-500宏基因組測序應用性能測試結果發表于GigaScience

2017年12月24日，深圳華大生命科學研究院宏基因組研究所轉化應用實驗團隊首次公開了使用BGISEQ-500對健康人群腸道樣本進行深度宏基因組測序的數據，并通過一系列的性能評估，展示了BGISEQ-500宏基因組測序應用性能的優異性、準確性、穩定性及跨平臺一致性，相應成果發表于GigaScience。

BGISEQ-500

BGISEQ-500是華大自主研發的首款桌面型高通量測序系統，采用先進的聯合探針錨定聚合技術（cPAS）和改進的DNA納米球（DNB）核心測序技術，搭建開放的一站式測序平臺，具有精準、簡易、快速、靈活、可拓等特點，并全面覆蓋科研到臨床領域的多種應用。BGISEQ-500新型桌面化測序系統自2015年推出以來，因其高通量、高質量、便捷性、低成本等特點已被廣泛應用于人全基因組測序 (Whole Genome Sequencing，WGS)、RNA-Seq、Small RNA-Seq等研究領域。

宏基因組學（Metagenomics）

宏基因組學（Metagenomics）又稱為環境基因組學，其研究對象是直接從環境中獲得的全部微小生物的遺傳物質的總和。宏基因組鳥槍法測序（Metagenomic shotgun sequencing）作為微生物學領域繼顯微鏡發明之后又一重大技術突破，使得直接研究微生物群落成為可能，無須分離培養即能發現大量微生物"暗物質"，大大推動了包括人體腸道菌群在內的新興微生物學領域的研究。華大自 2008 年作為唯一一個非歐盟單位參與歐盟 MetaHIT 項目以來，始終致力于以宏基因組為核心的多組學技術開發以及在人體疾病等方面的應用，取得了一系列標志性成果，包括Nature封面文章在內的19篇CNS論文，提交專利申請70余件，開發產品嬰幼兒腸道菌群檢測服務1項。

宏基因組研究所依托深圳華大生命科學研究院高通量測序平臺和大數據分析平臺，致力于人體共生微生物對人體健康影響的研究，包括：(1)人體各個部位的共生微生物的群落結構以及與健康之間的關系，如口腔，生殖道，皮膚，特別是消化道； (2)人體腸道微生物與慢性復雜疾病發生發展相關的內容，從"飲食-人體共生微生物-宿主代謝"的角度嘗試和尋找新的健康管理及疾病干預手段。

為評估BGISEQ-500的宏基因組測序應用性能，該研究團隊收集并提取了20例健康成年人糞便DNA，采用BGISEQ-500的SE100測序策略完成該20例樣本的深度宏基因組測序。同時，研究人員隨機選擇8例DNA樣本作為技術重復，產出8對文庫構建重復與8對測序重復數據集以評估該測序平臺的穩定性，并完成全部20例DNA樣本在Illumina HiSeq2000 與HiSeq4000雙平臺的測序以評估跨平臺數據的一致性 （圖1）。

圖1. BGISEQ-500平臺內技術重復一致性

針對BGISEQ-500數據特征，研究人員開發了宏基因組數據質控流程，結果顯示，質控后高質量數據占原始數據的96.06%，其中Q30比例超過90.56%。這一結果顯示了BGISEQ-500的高質量性；同時，基于文庫重復數據集與測序重復數據集的評估顯示：在定性層面，BGISEQ-500平臺內的兩組技術重復內可穩定檢測的基因數高達99.5%以上，在定量層面，兩組數據間的基因相對豐度相關性可高達0.92以上，物種相對豐度相關性可高達0.99（圖2）。這一結果顯示了BGISEQ-500平臺內高穩定性；此外，對BGISEQ-500與HiSeq2000的比較展示： 跨平臺數據集可穩定檢測的基因數高達91.8%，對平臺間基因豐度的統計檢驗僅檢出3.25%顯著差異基因。兩平臺在物種豐度的相關性仍達94.8%（圖3）。有趣的是，這些差異基因在GC含量上存在一定的平臺特異性，表現為GC富集基因在HiSeq2000平臺相對豐度偏高；該一發現隨后在BGISEQ-500與HiSeq4000的數據集比較中也隨后得到了驗證。 這一結果表明了BGISEQ-500 與 HiSeq2000&4000的跨平臺高一致性。

圖2. BGISEQ-500與HiSeq2000/HiSeq4000平臺間的一致性評價

圖3. BGISEQ-500與HiSeq2000平臺間差異基因的比較

此外，來自Joslin diabetes center的Dr. Kostic及其團隊也受邀參與了該數據集的評估工作，證實了物種GC含量在BGISEQ-500與HiSeq2000平臺間、以及物種豐度之間的獨立性，表明極少數差異基因的GC偏向性對物種的定量并無顯著影響。

綜上，該研究團隊表示，通過對BGISEQ-500在平臺內、平臺間的宏基因組定性和定量性能全面評估，全面證實了BGISEQ-500平臺對宏基因組應用的高度可行性，其高通量的測序能力與更經濟的測序成本也將為未來大規模的宏基因組研究提供可行的技術與平臺支撐。