Wann wurde die Next-Generation-Sequenzierung erfunden und wie hat sie die Genomik transformiert?

Die Frage, die eine Revolution auslöste: Wann wurde das Next-Generation-Sequencing erfunden?

Jedes moderne Genomik-Labor ist auf angewiesen Next-Generation-Sequenzierung (NGS). Aber nur wenige halten inne, um eine einfache Frage zu stellen: Wann wurde NGS tatsächlich erfunden – und warum hat es alles verändert?

Vor 2005 dominierte die Sanger-Methode, die in den 1970er Jahren entwickelt wurde, die DNA-Sequenzierung. Sie war leistungsstark, aber langsam – jede Reaktion konnte nur einige hundert Basenpaare auf einmal lesen. Selbst mit Automatisierung erforderte die Sequenzierung eines gesamten Genoms jahrelange Anstrengungen und Millionen von Dollar. Das Humangenomprojekt, das 2003 abgeschlossen wurde, kostete berüchtigterweise etwa 3 Milliarden Dollar und dauerte über ein Jahrzehnt. Diese Einschränkungen bereiteten den Boden für einen Durchbruch.

Bis zu den frühen 2000er Jahren fragten sich die Forscher:

• Könnte die Sequenzierung miniaturisiert und parallelisiert werden, um Tausende von Fragmenten gleichzeitig zu verarbeiten?
• Könnten Chemie und Informatik zusammenkommen, um DNA schneller und günstiger zu lesen?

Die Antwort kam im Jahr 2005, als die Next-Generation-Sequenzierung geboren wurde – und eine Ära der massiv parallelen, hochdurchsatzfähigen Sequenzierung einleitete, die die Biologie für immer veränderte.

NGS war keine einzelne Erfindung, sondern das Ergebnis von Fortschritten in der Mikrofluidik, Bildgebung und Enzymologie. Es stellte einen Paradigmenwechsel dar, von der Analyse eines Moleküls zur gleichzeitigen Analyse von Milliarden. Innerhalb weniger Jahre sanken die Kosten für die Genomsequenzierung von Millionen von Dollar auf unter 1.000 Dollar pro Genom, was alles von der mikrobiellen Ökologie bis zur genetischen Forschung im großflächigen Maßstab ermöglichte.

In diesem Artikel verfolgen wir, wie NGS aus Jahrzehnten schrittweisen Fortschritts entstanden ist und warum das Verständnis seiner Geschichte für die moderne Genomforschung weiterhin von Bedeutung ist. Für Leser, die neu in den Grundlagen des Sequenzierens sind, möchten Sie möglicherweise auch unseren Überblick erneut besuchen. DNA-Sequenzierung: Definition, Methoden und Anwendungen, die die grundlegenden Prinzipien hinter diesen Technologien erklären.

Von Sanger zur zweiten Generation — Der Weg zur Hochdurchsatz-DNA-Sequenzierung

Um zu verstehen, wann die nächste Generation der Sequenzierung wirklich begann, müssen wir sehen, wie sich das Feld von Sangerns grundlegender Chemie zu skalierbaren, hochdurchsatzfähigen Systemen entwickelt hat. Dieser Abschnitt verfolgt diesen Übergang.

Die Sanger-Ära: Von der Kettenbeendigung zur Automatisierung

Im Jahr 1977 führten Frederick Sanger und Kollegen die Dideoxy-(Kettenabbruch-)Sequenzierungsmethodeein Meilenstein in der Molekularbiologie.

Diese Methode verwendete modifizierte Nukleotide (ddNTPs), um die DNA-Synthese an bestimmten Basen zu beenden und Fragmente zu erzeugen, die durch Elektrophorese aufgelöst werden konnten.

In den 1980er und 1990er Jahren wurde das Sanger-Sequenzieren durch fluoreszierende Markierung und Kapillarelektrophorese verfeinert, was zu Verbesserungen der Durchsatzrate und einer breiten Akzeptanz führte.

Instrumente von Applied Biosystems automatisierten einen Großteil dieses Workflows in den späten 1980er Jahren, reduzierten das manuelle Gel-Laden und verbesserten die Reproduzierbarkeit.

Die Sanger-Sequenzierung wurde zum "Goldstandard" für Genauigkeit, obwohl ihre Durchsatzrate und die Kosten pro Basen für große Genome weiterhin begrenzend waren.

Die Grenzen der Sequenzierung der ersten Generation

• Trotz Automatisierung lesen Sanger-Methoden immer noch ein Fragment pro Reaktion, was Leseweiten von etwa 400–1000 Basenpaaren ergibt.
• Für große Genome blieben die Kosten, der Arbeitsaufwand und die Zeit prohibitiv. Zum Beispiel dauerte die Sequenzierung eines menschlichen Genoms Jahre und erforderte massive finanzielle Mittel.
• Als die Projekte im Umfang zunahmen (Populationsgenetik, Mikrobiome, Krebsforschung), wuchs die Nachfrage nach skalierbareren Technologien.

Der Wendepunkt: 454-Pyrosequenzierung läutet das NGS-Zeitalter ein (2005)

Im Jahr 2005, 454 Life Sciences veröffentlichte den ersten kommerziellen Next-Generation-Sequencer, der auf Pyrosequenzierung in mikrostrukturierten Pikoliter-Wells.

Sein Design verwendete Emulsions-PCR um DNA-Fragmente klonal auf Perlen zu amplifizieren, die in Vertiefungen einer PicoTiterPlate abgelegt wurden. Jede Vertiefung erhielt Sequenzierungsenzyme und Reagenzien.

Während jedes Nukleotidflusses wurde das durch die Einfügung freigesetzte Pyrophosphat (PPi) durch enzymatische Reaktionen (ATP-Sulfurylase + Luciferase) in Licht umgewandelt, was eine Echtzeitdetektion ermöglichte.

Dieser massiv parallele Ansatz ermöglichte es, Millionen von DNA-Fragmenten gleichzeitig zu sequenzieren – von der sequenziellen Bearbeitung eines einzelnen Fragments hin zur gleichzeitigen Bearbeitung vieler Fragmente.

Während 454 später eingestellt wurde, legte seine Architektur das Fundament für massiv parallele Sequenzierung und inspirierte Nachfolgeplattformen.

Abb. 1. Das Sequenzierungsverfahren des 454 Life Sciences GS FLX Systems.

Die Explosion von 2005 bis 2010

Zwischen 2005 und 2010, NGS ging von einer Nischeninnovation zu einem mainstream genomischen Werkzeug über. Diese Ära erlebte den Start mehrerer Plattformen, einen Anstieg des Durchsatzes und einen drastischen Rückgang der Kosten pro Basenpaar. Im Folgenden wird ein genauerer Blick auf die wichtigsten Durchbrüche geworfen, die die zweite Generation der Sequenzierung prägten.

454 Pyrosequenzierung & das erste kommerzielle NGS

Wie bereits erwähnt, hat 454 Life Sciences sein(e) Genomsequencer FLX Im Jahr 2005 basierend auf Pyrosequenzierung, die massiv paralleles Sequenzieren mittels Emulsions-PCR und Lichtdetektion ermöglicht.

Obwohl sie nach heutigen Maßstäben relativ kurze Lesevorgänge waren (~200–300 bp zunächst), zeigte 454 den Nachweis des Konzepts: Millionen von Vorlagen konnten parallel sequenziert werden.

Sein Erfolg förderte den Wettbewerb und die Innovation anderer Unternehmen.

3.2 Aufstieg von Illumina / Solexa: Sequenzierung durch Synthese

Solexa-Technologie (gegründet aus der Arbeit der Universität Cambridge von Balasubramanian & Klenerman) reifte erstmals in den mittleren 2000er Jahren. Das Unternehmen kommerzialisierte eine Sequenzierungsmethode durch Synthese (SBS), die reversible Terminatoren verwendete.

Im Jahr 2007 erwarb Illumina Solexa, integrierte dessen SBS-Technologie und brachte die Genomanalysator Plattform.

Das Paper von Bentley et al. aus dem Jahr 2008 in Nature war entscheidend – es zeigte die genaue Neusequenzierung des gesamten menschlichen Genoms unter Verwendung der reversiblen Terminator-Chemie von Illumina.

Diese Demonstration signalisierte, dass NGS mit Sanger bei großen Genomen konkurrieren könnte.

Weitere wichtige Mitbewerber: SOLiD, ABI und darüber hinaus

Um 2006 führte Applied Biosystems ein. SOLiD (Sequenzierung durch Oligonukleotid-Ligation und -Detektion). Diese Plattform verwendete eine Ligationchemie mit zwei Basen-Codierung.

SOLiD bot eine hohe Genauigkeit, aber kürzere Reads, was Anwendungen wie Transkriptomik oder Resequenzierung begünstigte, anstatt eine de novo Assemblierung.

In der Zwischenzeit experimentierten verschiedene Labore und Startups mit alternativen Chemien (Ligation, Hybridisierung usw.), aber nur wenige erreichten die Durchsatz- oder Wirtschaftlichkeit der wachsenden Dominanz von Illumina.

Die Meilensteine der Neusequenzierung des menschlichen Genoms

Im November 2008 kündigte Illumina die Sequenzierung eines Yoruban-Menschengewebes mit mehr als 30-facher Abdeckung unter Verwendung des Genome Analyzers an. Dies war eines der ersten Male, dass eine menschliche Probe mit einer Plattform der zweiten Generation resequenziert wurde.

Gleichzeitig veröffentlichten mehrere Gruppen die Neusequenzierung des menschlichen Genoms mit Illumina und bestätigten dessen Machbarkeit und Genauigkeit.

Diese Beweise trugen dazu bei, das Vertrauen der Gemeinschaft von Sanger auf NGS für großangelegte genomische Arbeiten zu verlagern.

Warum dieser Zeitraum transformativ war

Exponentielle Durchsatzgewinne: Plattformen haben sich von Megabasen pro Tag auf Gigabasen pro Tag umgestellt.

Kostenkollaps: Die Kosten pro Basis sind um Größenordnungen gesunken, wodurch die Populationsgenomik und große Kohortenstudien machbar wurden.

Standardisierung von Arbeitsabläufen: Die Bibliotheksvorbereitung, die Flusszellentechnologie und die Datenpipelines haben sich schnell weiterentwickelt.

Ökosystemwachstum: Werkzeuge für die Ausrichtung, Variantenbestimmung und Speicherung haben sich parallel weiterentwickelt, was eine breitere Akzeptanz ermöglicht.

Zum Beispiel bearbeiteten Software wie MAQ und ELAND die frühe Ausrichtung von Short-Reads aus Illumina GA-Daten.

In nur 5 Jahren haben sich NGS-Technologien von frühen Nachweisen zur Grundlage der Genomforschung entwickelt.

Eintreten in die dritte Generation – Echtzeit-Sequenzierung und Nanopore-Innovation

Der Übergang zu Drittgeneration-Sequenzierung markierte einen qualitativen Sprung: der Übergang von amplifikationsbasierten, kurzzeitigen Systemen zu Einzelmolekül, Echtzeit und Langzeitbericht Technologien. Dieser Übergang behandelte wichtige Einschränkungen der Next-Generation-Sequenzierung der zweiten Generation – wie Assemblierungslücken, die Erkennung struktureller Varianten und Phasierung – und eröffnete gleichzeitig neue Möglichkeiten in der Genomik. In diesem Abschnitt untersuchen wir, wie die SMRT-Technologie von PacBio und die Nanoporen-Plattformen von Oxford Nanopore die Sequenzierung in eine neue Ära vorantrieben.

PacBio SMRT-Sequenzierung: DNA-Synthese in Echtzeit beobachten

Kommerzielle Einführung: PacBio begann mit dem Versand seiner RS Instrument um 2011, nach der Beta-Testphase im Jahr 2010.

Nullmodus-Wellenleiter (ZMWs): Zentral für SMRT sind ZMW-Nanobehälter, in denen eine einzelne DNA-Polymerase am Boden fluoreszierende Nukleotide einfügt. Das Signal wird in Echtzeit aufgezeichnet, während der Fluorophor Licht emittiert, während er im Detektionsvolumen gehalten wird.

Kein Amplifikationsschritt: Da SMRT einzelne Moleküle direkt liest, vermeidet es Verzerrungen, die durch die PCR-Amplifikation (z. B. GC-Verzerrung) eingeführt werden, und ermöglicht eine gleichmäßigere Abdeckung.

Lange Lesevorgänge und erhöhte Durchsatzrate im Laufe der Zeit:

• Frühe Leseweiten waren bescheiden (einige Kilobasen), aber mit sich entwickelnden Chemien und Polymerasen erweiterten sich die Leseweiten auf Dutzende von Kilobasen.
• Der Durchsatz pro SMRT-Zelle hat ebenfalls zugenommen (z. B. durch mehr ZMWs pro Zelle) und eine bessere Basisaufrufgenauigkeit.

Epigenetische Erkennungsfähigkeit: SMRT-Sequenzierung kann DNA-Modifikationen (z. B. Methylierung) identifizieren, indem sie die Interpulse-Dauern und Kinetik misst, während die Polymerase Basen einfügt.

Anwendungsvorteil: Da lange Reads Versammlungs-Lücken und Fehlinterpretationen struktureller Varianten verringern, stehen SMRT-Daten oft allein oder ergänzen Kurz-Read-Sequenzen. Koren et al. (2013) zeigten, dass Einzelmolekül-Langreads mikrobielle Genome mit größerer Genauigkeit abschließen können als hybride Assemblierungen.

Abb. 2. Verbesserung der Sequenzlängen von PacBio RS.

Oxford NanoporeGrenzen überschreiten mit elektrischer Sensorik

Gründung und frühe Entwicklung: Oxford Nanopore wurde 2005 gegründet, um nanoporenbasierte molekulare Sensoren zu kommerzialisieren.

Erste Sequenzierungsdemonstration: Um 2011 wurde das erste Nanoporen-Sequenzierungsexperiment berichtet, das ein mutiertes Loch und einen Enzymmotor kombinierte.

MinION-Geräteeinführung: Im Jahr 2014 stellte Oxford Nanopore den MinION vor – einen tragbaren, USB-großen Sequenzierer, der Daten in Echtzeit überträgt.

Kernprinzip: DNA- oder RNA-Moleküle passieren ein nanoskaliges Poren; während jedes Nukleotid hindurchtritt, stört es den ionischen Strom. Diese Stromänderungen werden gemessen und in Echtzeit basierend auf der Basenidentität ausgewertet.

Vorteile:

• Echtzeit-Sequenzierung: Die Datenausgabe beginnt, sobald das Molekül gelesen wird – nicht nach Abschluss des Laufs.
• Ultra-lange Leseleistung: ermöglicht Reads von über Hunderten von Kilobasen.
• Direkte Erkennung von Basismodifikationen: Methylierung und andere epigenetische Marker können ohne separate Protokolle abgeleitet werden.

Herausforderungen und Rauschkorrektur: Nanopore-Daten sind von Natur aus rauschbehafteter, daher sind fortschrittliche Signalverarbeitung, Basenbestimmung und Fehlerkorrektur (z. B. der RawHash-Algorithmus zur Echtzeit-Kartierung von Rohsignalen) entscheidend.

Vergleich der beiden Paradigmen: Stärken und Kompromisse

Warum diese Generation für die moderne Genomik wichtig ist

• Die Schließung der Lücke in der Genomvollständigkeit: Die Sequenzierung der dritten Generation löst häufig zuvor schwer zugängliche repetitive Regionen und strukturelle Varianten.
• Einzelmolekül-Einblicke: Keine Amplifikation bedeutet weniger Verzerrung; eine direkte Auslesung von nativen DNA- oder RNA-Molekülen wird möglich.
• Geschwindigkeit + Flexibilität: Echtzeitausgaben unterstützen adaptives Sampling (z. B. selektives Sequenzieren von Regionen während des Laufs) und nahezu sofortige Entscheidungsfindung.
• Integration mit Kurzlesedaten: Viele moderne Pipelines kombinieren Kurzlese- und Langlesedaten ("hybride Assemblierungen"), um optimale Genauigkeit und Abdeckung zu erreichen.

Warum die Erfindung von NGS heute noch wichtig ist

Obwohl NGS vor über einem Jahrzehnt entstand, wirkt sich sein Einfluss weiterhin auf die moderne Forschung aus. Die "Erfindung" von NGS hat grundlegend verändert, was in der Genomik möglich ist – und das Verständnis dieses Erbes verdeutlicht, wie wir Sequenzierung heute nutzen.

Dramatischer Rückgang der Sequenzierungskosten

Von den frühen 2000er Jahren bis 2022 sind die Kosten für die Sequenzierung eines menschlichen Genoms um ein Vielfaches gesunken – ein Rückgang, der so steil war, dass er das Mooresche Gesetz übertraf.

In den Datensätzen des NHGRI sanken die Kosten pro Genom von Millionen Dollar in der Sanger-Ära auf einige tausend Dollar in den 2010er Jahren.

Die Kosten pro Megabase sind ebenfalls stark gesunken, was Projekte ermöglicht hat, die einst unerschwinglich waren.

Dieser Kostenrückgang verwandelte das Sequenzieren von einer Nischenfähigkeit in ein routinemäßiges Werkzeug, das in vielen Forschungseinrichtungen eingesetzt werden kann.

Ermöglichung von großangelegten und hochauflösenden Studien

Da NGS die parallele Sequenzierung von Millionen bis Milliarden von Fragmenten ermöglicht, können Studien auf skalieren zu Hunderte oder Tausende von Probeneine Voraussetzung für Populationsgenetik, Epidemiologie und vergleichende Genomik.

Deep-Sequenzierung öffnet auf selten Variantenerkennung, Allelfrequenzen und kleine Subpopulationen—Merkmale, die mit Methoden mit niedriger Durchsatzrate unmöglich sind. Zum Beispiel verwendeten Morelli et al. Illumina NGS, um minoritäre virale Varianten zu erkennen, die in Wirtsproben mit einer Häufigkeit von <1 % im Virus der Maul- und Klauenseuche vorhanden sind.

NGS ermöglicht die Auflösung auf Einzelbasenebene (SNPs, Indels), strukturelle Variationen, Kopienzahlvariationen und sogar epigenetische Modifikationen in vielen Kontexten.

Breite Anwendung in biologischen Bereichen

NGS ist jetzt grundlegend in Transkriptomik (RNA-Seq), Epigenomik (ChIP-seq, ATAC-seq), Metagenomikund Einzelzell-Omik.

Es hat sich auf nicht-klinische Forschungsbereiche wie Mikrobiom-Profiling, Umweltgenomik, landwirtschaftliche Züchtung und Evolutionsbiologie ausgeweitet.

Durch das Antriebssystem Multi-Omik-IntegrationNGS überbrückt DNA-, RNA- und epigenetische Ebenen und bietet tiefere Einblicke als jede einzelne Ebene für sich genommen.

Die Entwicklung neuer Technologien und Methoden vorantreiben

Die Anforderungen der NGS haben immense Fortschritte in der Bioinformatik, Speicherung, Ausrichtung und Datenanalyse-PipelinesWerkzeuge wie BWA, Bowtie, GATK usw. wurden entwickelt, um mit Hochdurchsatzdaten umzugehen. (Obwohl hier kein einzelner Verweis angegeben ist, ist dies in der Genomik-Literatur gut dokumentiert.)

Die Anforderungen an "Big Data" von NGS katalysierten Cloud- und HPC-Lösungen, Datenkompressionsformaten und komprimierten Referenzindizierungsstrategien.

Fehler, Verzerrungen und Einschränkungen, die durch NGS aufgedeckt wurden (z. B. PCR-Verzerrung, GC-Verzerrung, Mapping-Unklarheit), motivierten auch neue Innovationen wie Duplex-Sequenzierungund Langlesetechnologien.

Die Verbindung der Vergangenheit mit Ihren Projekten von heute

Wenn Sie jetzt Experimente entwerfen – sei es Whole-Genome, Exom, RNA-Seq oder mehr – arbeiten Sie innerhalb von Ökosystemen, die auf NGS-Grundlagen aufgebaut sind.

Das Bewusstsein für die Geschichte der NGS hilft Ihnen, technologische Kompromisse zu interpretieren: Leselänge vs. Genauigkeit, Tiefe vs. Kosten, Einschränkungen bei der Variantenbestimmung vs. Quellen von Verzerrungen.

Es leitet auch zukünftige Entscheidungen: wann lange Reads, hybride Methoden oder neuere Plattformen übernommen werden sollen.

Zeitstrahl-Schnappschuss: Wichtige Meilensteine in der Entwicklung von NGS

Unten finden Sie eine prägnante Zeitleiste, die bedeutende Ereignisse, Innovationen und Paradigmenwechsel in der Geschichte der Sequenzierung hervorhebt. Sie ergänzt die narrativen Abschnitte und bietet den Lesern einen klaren Bezug.

Vorausschauend — Die Zukunft, die auf NGS basiert

Während sich das Sequencing weiterentwickelt, basieren seine Grundlagen fest auf NGS-Innovationen. Neue Technologien, Trends und Anwendungen gestalten die zukünftige Richtung der Genomik. Dieser Abschnitt hebt wichtige Grenzen hervor und was sie für Ihre Sequencing-Strategie bedeuten.

Höhere Genauigkeit und niedrigere Fehlerraten (Q30 → Q40 und darüber hinaus)

Langzeitleseplattformen (PacBio, Oxford Nanopore) bringen die Fehlerquoten näher an die Standards von Kurzlese. Neueste Berichte vermerken Q30 (1 Fehler pro 1.000 Basen), die in bestimmten Langzeitlesemodi erreichbar sind. (Frontline Genomics, "Die neuesten Entwicklungen in Sequenzierungstechnologien")

Einige Kurzleseinstrumente erforschen sogar eine höhere Genauigkeit (Q40 oder mehr), was einen Fehler pro 10.000 Basen bedeutet.

Mit der Verbesserung der Genauigkeit werden Anwendungen wie die Erkennung seltener Varianten, die Einzelzell-Sequenzierung und die Identifizierung struktureller Varianten direkt profitieren.

Automatisierung, Miniaturisierung und Innovation in der Probenvorbereitung

Der nächste Sprung besteht darin, menschliche Arbeit und Fehler durch Automatisierung in der Bibliotheksvorbereitung, Mikrofluidik und robotergestützten Systemen zu reduzieren. (Roots Analysis, "Zukünftige Trends in NGS-Technologien")

Die Miniaturisierung senkt den Reagenzienverbrauch und die Kosten pro Probe, wodurch die Sequenzierung für kleinere Labore und Feldanwendungen zugänglich wird. (Roots Analysis)

Integrierte "Sample-to-Sequence"-Geräte (mit Bibliotheksvorbereitung an Bord) werden voraussichtlich entstehen und die praktische Komplexität reduzieren.

Hybrid- und Multi-Omics-Sequenzierung

Die Sequenzierung beschränkte sich früher nur auf DNA oder RNA. Jetzt konvergieren integrierte Multi-Omics (Epigenomik, Transkriptom, Chromatinzugänglichkeit). (Roots Analysis)

Die räumliche Sequenzierung nimmt zu – die Sequenzierung in situ innerhalb von Geweben bietet sowohl räumlichen Kontext als auch molekulare Details.

Multiomische Experimente (z. B. Kombination von Transkriptom + Methylom + Chromatin mit Sequenzierung) werden alltäglicher.

Neue Sequenzierungsmodalitäten und aufkommende Paradigmen

Festkörper-Nanoporen (nicht-biologische Poren, z. B. Graphen) werden entwickelt und versprechen Haltbarkeit und Geschwindigkeit.

Linked-Read-Technologien (barcoding langer Moleküle, aber Sequenzierung über kurze Reads) bleibt relevant für strukturelle Einblicke ohne die vollen Kosten von Lang-Reads.

3D-Genom-Sequenzierung Methoden (Hi-C, räumliche Chromosomenkonformationsfängung) entwickeln sich zu einer feineren Auflösung.

Auch, Algorithm-Architektur-Co-Design wird untersucht, um genomische Pipelines zu beschleunigen, den Speicherverbrauch zu optimieren und die Datenbewegung zu reduzieren (Mutlu & Firtina, 2023)

Anwendungen, die die zukünftige Nachfrage antreiben werden

Populations-Pangenome & Referenzgrafiken

Projekte wie das Human Pangenome Reference überarbeiten das Paradigma von einem linearen Referenzgenom hin zu graphbasierten Referenzen.

Umwelt- / Metagenomik im Feld

Tragbare Sequenzierer in Kombination mit Automatisierung und günstigeren Reagenzien werden großflächige ökologische, Boden- und Wassersequenzierungen in abgelegenen Gebieten ermöglichen.

Präzision in Einzelzellen, räumliche Sequenzierung und Epigenomik

Die Einzelzell-Multiom-Sequenzierung in situ wird molekulare Profilierung mit räumlicher Biologie verbinden und die Kartierung von Zellzuständen im Gewebe ermöglichen.

KI- und maschinenlerngetriebene Sequenzierungsinterpretation

Mit der Erweiterung von Datensätzen werden KI-/Deep-Learning-Tools zentral für die Basisanrufung, Variantenanrufung, Signal-Dekonvolution, epigenetische Inferenz und die Ausrichtung multiomischer Daten sein. (Tarozzi et al., 2024)

Was das heute für Ihre Sequenzierungsstrategie bedeutet

• Wählen Sie Plattformen mit Upgrade-Möglichkeiten: Berücksichtigen Sie Genauigkeit, Leselänge und Durchsatzkompromisse.
• Bleiben Sie aufmerksam auf die Automatisierung der Probenvorbereitung – sie wird die Kosten senken und den manuellen Aufwand reduzieren.
• Erforschen Sie jetzt hybride oder multiomische Designs; bauen Sie Infrastruktur für integrative Datensätze auf.
• Entwickeln oder Partnerschaften für fortgeschrittene Bioinformatik-Kapazitäten: verbesserte Algorithmen, KI-Modelle, Cloud-/Speicherlösungen.
• Planen Sie die Entwicklung von Referenzrahmen (z. B. Pangenome), anstatt sich ausschließlich auf alte lineare Referenzen zu verlassen.

Fazit

Seit dem Moment, als die Kettenabbruch-Chemie von Sanger erstmals DNA entschlüsselte, hat die Reise zur Next-Generation-Sequenzierung (NGS) das Mögliche in der Genomik neu definiert. Um etwa 2005 führten Innovationen in der Mikrofluidik, Parallelisierung und enzymatischer Chemie zusammen, um die Ära der NGS einzuleiten. Seitdem sind die Sequenzierungskosten drastisch gesunken, der Durchsatz ist in die Höhe geschossen, und die Biologie hat sich mit Daten transformiert. Die heutigen Long-Read- und Echtzeitplattformen bauen direkt auf diesem Erbe auf.

Für Ihr Labor- oder Forschungsteam finden Sie hier Möglichkeiten, diese Geschichte in die Praxis umzusetzen:

• Wählen Sie Sequenzierungsplattformen aus, die mit Ihren experimentellen Zielen übereinstimmen – ob kurze Reads für Tiefe oder lange Reads für Struktur.
• Suchen Sie nach Systemen mit Upgrade-Möglichkeiten, insbesondere da die Genauigkeit in der dritten und vierten Generation von Technologien verbessert wird.
• Investieren Sie jetzt in die Automatisierung der Probenvorbereitung und die Dateninfrastruktur – es ist nicht mehr nur schön zu haben; es ist unerlässlich.
• Bringen Sie frühzeitig rechnerische Unterstützung ein. Mit der Skalierung der Sequenzierung werden Ihre Erkenntnisse mehr von der Analyse als von den Rohdaten abhängen.
• Betrachten Sie hybride Sequenzierungsstrategien, die Kurz- und Langlesedaten kombinieren, um maximale Abdeckung und Genauigkeit zu erzielen.

Wenn Sie ein Sequenzierungsprojekt planen oder ein Upgrade Ihrer Plattform in Betracht ziehen, können wir Ihnen helfen. Wir bieten:

• Beratung zur Plattformauswahl und Versuchsplanung
• Schlüsselfertige Bibliotheksvorbereitung, Sequenzierung und Datenanalyse-Pipelines
• Maßgeschneiderte bioinformatische Werkzeuge, die auf Ihre Forschungsziele abgestimmt sind.
• Visualisierungs- und Berichtswesen zur Unterstützung von Veröffentlichungen oder internen Überprüfungen

Lass uns die Sequenzierungsgeschichte in deine nächste Entdeckung verwandeln. Kontaktieren Sie uns noch heute für eine Beratung oder ein Projektangebot., sodass wir von "Wann wurde NGS erfunden?" zu "Wann wird Ihre Forschung neue Erkenntnisse freisetzen?" übergehen können.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wann wurde das Next-Generation-Sequencing erfunden?

Die Next-Generation-Sequenzierung (NGS) wurde 2005 erstmals kommerzialisiert, als 454 Life Sciences eine massiv parallele Pyrosequenzierungsplattform einführte, die die DNA-Sequenzierung von einem Molekül auf einmal auf Millionen parallel umstellte (ein Merkmal, das als "massive parallele Sequenzierung" bezeichnet wird).

Welche Technologie kam vor der NGS?

Vor der NGS wurde das Sequenzieren von Sanger-Methoden (Kettenabbruch) dominiert, die in den 1980er und 1990er Jahren zu automatisierten Kapillarsequenzierung verfeinert wurden. Diese "Erstgenerations"-Systeme lieferten eine hohe Genauigkeit, hatten jedoch eine sehr begrenzte Durchsatzrate und hohe Kosten pro Base.

Warum ist die Erfindung von NGS wichtig?

Die Erfindung von NGS ermöglichte dramatische Kostensenkungen bei der Sequenzierung, eine massive Erweiterung des Durchsatzes und öffnete Türen für die großangelegte Genomforschung (Bevölkerungsstudien, Metagenomik, Transkriptomik). Sie verwandelte die Sequenzierung von einer Nischenfähigkeit zu einem allgegenwärtigen Forschungsinstrument.

Wann wird die Next-Generation-Sequenzierung eingesetzt?

NGS wird jetzt in nahezu jeder nicht-klinischen Forschungsanwendung eingesetzt: Ganzgenomsequenzierung, Exomsequenzierung, RNA-seq, Epigenomik (ChIP-seq, ATAC-seq), Mikrobiom-/Metagenom-Profiling, Einzelzellsequenzierung und multiomische Integration (Kombination von DNA, RNA usw.)

Wie hat sich NGS nach 2010 entwickelt?

Seit 2010 hat sich die Sequenzierung auf Technologien der dritten Generation wie PacBio SMRT und Oxford Nanopore verlagert, die lange Reads, Echtzeit-Detektion, Erkennung von Basismodifikationen und hybride Assemblierungen ermöglichen, die die Einschränkungen von Kurzreads überwinden.

Ist NGS dasselbe wie massiv parallele Sequenzierung?

Ja, "massiv parallele Sequenzierung" wird oft synonym mit NGS oder Methoden der zweiten Generation verwendet. Es bezieht sich auf die gleichzeitige Sequenzierung vieler DNA-Fragmente, was eine hohe Durchsatzrate pro Durchlauf ermöglicht.

Referenzen:

1. Valencia, C.A., Pervaiz, M.A., Husami, A., Qian, Y., Zhang, K. (2013). Sanger-Sequenzierung: Prinzipien, Geschichte und Meilensteine. In: Next-Generation-Sequenzierungstechnologien in der medizinischen Genetik. Springer-Briefe in Genetik. Springer, New York, NY.
2. Trachtenberg EA, Holcomb CL. Next-Generation HLA-Sequenzierung mit dem 454 GS FLX-System. Methoden der Molekularbiologiel. 2013;1034:197-219. Geschichte der Sequenzierung durch Synthese
3. Bentley, D., Balasubramanian, S., Swerdlow, H. et al. Genaues vollständiges menschliches Genom-Sequenzieren mit reversibler Terminator-Chemie. Natur 456, 53–59 (2008).
4. Firtina C, Mansouri Ghiasi N, Lindegger J, Singh G, Cavlak MB, Mao H, Mutlu O. RawHash: Ermöglichung einer schnellen und genauen Echtzeitanalyse von Rohnanopor-Signalen für große Genome. Bioinformatik. 2023 Jun 30;39(39 Suppl 1):i297-i307.
5. Koren S, Harhay GP, Smith TP, Bono JL, Harhay DM, Mcvey SD, Radune D, Bergman NH, Phillippy AM. Reduzierung der Komplexität der Assemblierung von mikrobiellen Genomen mit Einzelmolekül-Sequenzierung. Genome Biol. 2013;14(9):R101. doi: 10.1186/gb-2013-14-9-r101. PMID: 24034426; PMCID: PMC4053942.
6. Shendure, J., Balasubramanian, S., Church, G. et al. DNA-Sequenzierung im Jahr 40: Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft. Natur 550, 345–353 (2017).