Секвенирование нового поколения (NGS, next-generation sequencing) представляет собой группу технологий, позволяющих быстро и эффективно определять последовательности нуклеотидов в геномах, трансскриптах и других биомолекулах. Основной принцип работы NGS заключается в параллельном секвенировании миллионов фрагментов ДНК, что позволяет значительно увеличить throughput (пропускную способность) по сравнению с традиционными методами секвенирования, такими как Sanger-секвенирование.

Принципы работы NGS:

Подготовка библиотеки: Исходные молекулы ДНК или РНК фрагментируются и конструируются библиотеки, которые включают адаптеры для связывания с платформой секвенирования.

Амплификация: Фрагменты ДНК подвергаются амплификации, что позволяет увеличить их количество и обеспечить достаточную концентрацию для секвенирования.

Секвенирование: Используются различные технологии для чтения последовательностей, такие как:

ПиросеквенированиеСемантическое секвенированиеОптическое секвенирование с использованием способностей светодиодов и камер (например, Illumina)

Анализ данных: Секвенирование генерирует большие объемы данных, которые требуют мощных аналитических инструментов для обработки, выравнивания и интерпретации.

Ограничения и ошибки NGS:

Ошибки секвенирования: NGS может встречаться с ошибками, такими как:

Ошибки вставки/удаления, которые могут возникать из-за проблем с амплификацией или секвенированием.Замены нуклеотидов, которые могут происходить из-за низкого качества считывания.

Низкая площадь покрытия: Для использования NGS для целевого секвенирования или геномного анализа необходимо учитывать, что некоторые регионы могут иметь низкое покрытие, что затрудняет обнаружение мутаций или полиморфизмов.

Проблемы с гомологией: При секвенировании геномов с высоким уровнем гомологии (например, близкородственные виды) может быть сложно точно выровнять чтения и интерпретировать результаты.

Сложность анализа: Обработка и интерпретация больших объемов данных требуют значительных вычислительных ресурсов и специализированных алгоритмов, что может быть вызовом для лабораторий с ограниченными ресурсами.

Сложности с фрагментацией образцов: Различные методы подготовки образцов могут влиять на качество данных, и выбор неправильного метода может привести к потере информации.

Опременение образцов: Примеси и деградация образцов могут влиять на качество секвенирования и интерпретацию данных.

NGS революционизировало молекулярную биологию и геномные исследования, однако необходимо учитывать его ограничения и потенциальные источники ошибок при интерпретации результатов.