在DNA測序儀制造中實現(xiàn)高保真性
在Ion Torrent™產(chǎn)品的開發(fā)過程中，賽默飛以建立可量化的核酸下一代測序試驗為傲，目標(biāo)很簡單，就是準(zhǔn)確測序每個堿基。我們每天的工作旨在制造可以對每個堿基進(jìn)行測序并正確識別變異的工具。.我們利用質(zhì)控品——即序列已知的樣品——來達(dá)成這個目標(biāo)。最佳的質(zhì)控品通常都經(jīng)過了多種技術(shù)的測量。這種做法的原理是：在排除每種單獨(dú)試驗的系統(tǒng)誤差后，幾種不同測序試驗對共有序列測序的結(jié)果將共同生成一個“正確答案”。簡而言之，如果共有序列經(jīng)過多種不同方法的測量，那么其綜合結(jié)果便是可信的。

圍繞“瓶中基因組”計劃，美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所 (NIST) 制造了一批工具并以此提供至關(guān)重要的公共服務(wù)。如果將來確定測序結(jié)果與臨床相關(guān)，那么DNA測序儀能夠產(chǎn)生正確結(jié)果這一認(rèn)知將增進(jìn)研究人員對此結(jié)果的信任。

準(zhǔn)確性取決于單次讀取還是多次讀��？
那么我們應(yīng)該如何選擇測量的切入點以確定是否獲得了正確結(jié)果呢？測序儀準(zhǔn)確度測量的常見做法是將儀器單次讀取的結(jié)果與已知序列進(jìn)行比對以獲得其準(zhǔn)確度。這可以實現(xiàn)每個堿基與“真值”的比較。然而在實際檢測中所采用的做法是從海量的正常序列中找出基因序列變異。下一代測序儀并不只讀取序列一次，而是很可能要讀取上千次。每次讀取的結(jié)果都需要對比參考序列來進(jìn)行匹配或定位，而后不同于參考序列的位點（即變異）將被識別。在定位和變異識別過程中，非系統(tǒng)誤差得以從數(shù)據(jù)中排除，從而產(chǎn)生最準(zhǔn)確的變異檢測結(jié)果。得益于NIST“瓶中基因組”真值集，賽默飛了解到一旦使用了匹配不當(dāng)?shù)淖儺愖R別參數(shù)，測序儀生成的數(shù)據(jù)可能比系統(tǒng)實際可生成的要差。這使我們進(jìn)一步知道了整個過程所面臨的重大挑戰(zhàn)——將定位和突變識別過程與每臺測序儀的特定誤差模式進(jìn)行匹配。在NIST進(jìn)行的最初研究中，Ion Proton™測序儀數(shù)據(jù)通過基因組分析工具箱 (GATK) 變體識別通道生成的單核苷酸多態(tài)性 (SNP) 靈敏度只有42%。然而，當(dāng)使用了升級版的數(shù)據(jù)集以及針對Ion Torrent™數(shù)據(jù)進(jìn)行過優(yōu)化的變異識別參數(shù)，SNP靈敏度直接激增至92%以上。

變異識別算法很重要
賽默飛投入了大量資源，專門為Ion Torrent™數(shù)據(jù)創(chuàng)建和優(yōu)化變體識別通道。我們發(fā)現(xiàn)，在變異識別過程中，充分利用堿基流空間信息有助于清除許多假陽性結(jié)果，進(jìn)而提供更準(zhǔn)確的變異識別。賽默飛認(rèn)為這是目前最好的算法。為讓更多研究人員了解這一算法，賽默飛已經(jīng)在GitHub的GPLv2開源許可協(xié)議下發(fā)布了該變異識別器的源代碼。伴隨Torrent Suite™ v4.2的新近發(fā)布，賽默飛對Torrent Variant Caller™ (TVC)進(jìn)行了設(shè)計優(yōu)化，使其在Torrent Suite™軟件以外的平臺上同樣可以工作：現(xiàn)在它可以在最常見的Linux®環(huán)境中的命令行模式下運(yùn)行，以支持采用了集群配置的系統(tǒng)。

對于Ion Torrent™數(shù)據(jù)，TVC是最好的變體識別器嗎？
賽默飛認(rèn)為Torrent Variant Caller™ (TVC) 是針對Ion Torrent™數(shù)據(jù)整體表現(xiàn)最好的變異識別器。同時我們也明白，科學(xué)的進(jìn)步有賴于各自的同行對彼此工作的批判性審查。賽默飛歡迎同時運(yùn)行TVC算法和GATK以及其他算法的相關(guān)團(tuán)體給予各種反饋。

進(jìn)一步了解Torrent Suite軟件內(nèi)置的TVC，請訪問Ion Community。

參考文獻(xiàn)
Zook JM, Chapman B, Wang J, Mittelman D, Hofmann O, Hide W, Salit M. Nat. Biotechol. 2014 Mar 32(3):246-51. “Integrating human sequence data sets provides a resource of benchmark SNP and indel genotype calls” doi: 10.1038/nbt.2835
Zook JM, Chapman B, Wang J, Mittelman D, Hofmann O, Hide W, Salit M. Nat. Biotechol. 2014 Mar 32(3):246-51. “Integrating human sequence data sets provides a resource of benchmark SNP and indel genotype calls” doi: 10.1038/nbt.2835

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