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Transcription:

NGS をはじめよう! NextSeq500 で何ができるのか? April 10, 2015 崎川真里イルミナ株式会社テクニカルアプリケーションサイエンティスト 2014 Illumina, Inc. All rights reserved. Illumina, 24sure, BaseSpace, BeadArray, BlueFish, BlueFuse, BlueGnome, cbot, CSPro, CytoChip, DesignStudio, Epicentre, GAIIx, Genetic Energy, Genome Analyzer, GenomeStudio, GoldenGate, HiScan, HiSeq, HiSeq X, Infinium, iscan, iselect, ForenSeq, MiSeq, MiSeqDx, MiSeqFGx, NeoPrep, Nextera, NextBio, NextSeq, Powered by Illumina, SeqMonitor, SureMDA, TruGenome, TruSeq, TruSight, Understand Your Genome, UYG, VeraCode, verifi, VeriSeq, the pumpkin orange color, and the streaming bases design are trademarks of Illumina, Inc. and/or its affiliate(s) in the U.S. and/or other countries. All other names, logos, and other trademarks are the property of their respective owners.

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本日の Outline イルミナのシーケンサーとNextSeqの位置づけ NextSeq500でおすすめするアプリケーションのご紹介エクソーム解析 RNA-Seq 全ゲノム解析 NextSeq500を使う 3

次世代シーケンサーの用途 ( 解析データ登録数 ) セルイノベーション公共 SRA データ統計情報より 集計日 : 2015/04/08 解析の種類 HiSeq2000 MiSeq エクソーム解析 96,100 712 全ゲノム解析 * 311,586 32,638 RNA-Seq 109,032 2,431 アンプリコン 13,314 37,836 ChIP-Seq 17,706 458 Bisulfite-Seq 6,252 584 クローン配列確認 1,166 1,947 * 全ゲノム解析は MiSeq では微生物 HiSeq ではヒトなどの高等真核生物を対象とする場合が多い 全ゲノム解析 エクソーム解析 RNA-Seq が人気 4

イルミナ次世代シーケンサー アプリケーション デスクトップ型 大型 MiSeq NextSeq 500 HiSeq 2500 HiSeq 4000 HiSeq X Ten データ量 15 Gb 120 Gb 1,000 Gb 1,500 Gb 1,800 Gb 最大リード長 300x2 150x2 250x2 150x2 150x2 Gb あたりのコスト 約 1.7 万円 約 0.6 万円 HO 約 0.6 万円 RR 約 0.8 万円 約 0.4 万円 約 0.1 万円 アプリケーション 遺伝子パネル 非対応 ターゲット 非対応 RNA-Seq 非対応 エクソーム 非対応 全ゲノム 非対応 5

NextSeq500 全ゲノム解析にも対応のデスクトップ型シーケンサー ライブラリー調製シーケンス一次解析二次解析 エクソーム解析 RNA-Seq & トランスクリプトーム解析 全ゲノム解析 6

NextSeq500 のデータ出力量と試薬キット キットリード長データ出力ラン時間 クオリティ 高出力フローセル (High Output Kit) ~400M シングルリード ~800M ぺアエンドリード 中出力フローセル (Mid Output Kit) ~130M シングルリード ~260M ペアエンドリード 2 x 150 bp 100-120 Gb 29 時間 > 75% >Q30 2 x 75 bp 50-60 Gb 18 時間 > 80% >Q30 1 x 75 bp 25-30 Gb 11 時間 > 80% >Q30 2 x 150 bp 32-39 Gb 26 時間 > 75% >Q30 2 x 75 bp 16-19 Gb 15 時間 > 80% >Q30 据付時の仕様は イルミナ PhiX コントロールライブラリーを使い サポート範囲内でのクラスター密度 (120-165 k/mm2 パスフィルタークラスター ) を基にしています 実際のパフォーマンス項目は サンプルの種類 クオリティ そしてパスフィルタークラスターに依存します Q30 以上の塩基の割合は そのラン全体の平均値です 時間は NextSeq 500 システム上で実施するクラスター形成 シーケンス ベースコールを含みます ( デュアルサーフェススキャン ) クオリティ値 (Q スコア ) は ベースコールにおけるエラー確率の予測指標です Q30 以上の割合はラン全体の平均値を示します リードごと サイクルごとの値ではありません 7

本日の Outline イルミナのシーケンサーとNextSeqの位置づけ NextSeq500でおすすめするアプリケーションのご紹介エクソーム解析 RNA-Seq 全ゲノム解析 NextSeq500を使う 8

エクソーム解析とは gdna 断片からエクソン領域だけをキャプチャーし 濃縮を行い シーケンス解析を行う シーケンスデータ ( リード ) ターゲット領域 遺伝子 ( エクソン領域 ) エクソン領域のみシーケンスを行うことで シーケンスとデータ解析のコストを削減 9

エクソーム解析のレビュー Nature Reviews Genetics Exome 解析で原因遺伝子を示した 29 の文献を一覧表にまとめている ほとんどの解析が 1 4 家系 1 4 症例で行われている 遺伝性疾患の解析に威力を発揮 Bamshad MJ, et al., Exome sequencing as a tool for Mendelian disease gene discovery. Nat Rev Genet. 2011 Sep 27;12(11):745-55. 10

日本におけるエクソーム解析例 横浜市立大学松本直通教授がエクソーム解析によって明らかにした遺伝病の原因遺伝子 ( 一部 ) 年月疾患名原因遺伝子掲載雑誌 2013 年 2 月 SENDA( 脳内鉄沈着神経変性症の 1 つ ) WDR45 Nature Genetics 2013 年 2 月ジュベール症候群と関連症候群 CEP290, TMEM67, INPP5E Journal of Human Genetics 2012 年 8 月大田原症候群 KCNQ2 Annals of Neurology 2012 年 3 月コフィン - シリス症候群 SMARCB1 SMARCA4 SMARCE1 ARID1A ARID1B SMARCA2 Nature Genetics 2012 年 2 月重症型もやもや病 RNF213 Neurology 2011 年 10 月 HCAHC( び漫性大脳白質形成不全症 ) POLR3A, POLR3B American Journal of Human Genetics 2011 年 8 月 ARCA( 常染色体劣性遺伝性小脳変性症 ) SYT14 American Journal of Human Genetics 横浜市立大学ホームページより抜粋 11

イルミナで提供しているエクソーム濃縮キットのご紹介 キット カタログ番号 Nextera Rapid Capture Exome Nextera Rapid Capture Expanded Exome ターゲットサイズ 37Mb 62Mb コンテンツエクソンエクソン UTRs mirna 必要なシーケンス 4Gb 以上 8Gb 以上 製品名 FC-140-1000 Nextera Rapid Capture Exome (8 反応 1 プレックス ) FC-140-1083 Nextera Rapid Capture Exome (8 反応 3 プレックス ) FC-140-1086 Nextera Rapid Capture Exome (8 反応 6 プレックス ) FC-140-1089 Nextera Rapid Capture Exome (8 反応 9 プレックス ) FC-140-1001 Nextera Rapid Capture Exome (2 反応 12 プレックス ) FC-140-1002 Nextera Rapid Capture Exome (4 反応 12 プレックス ) FC-140-1003 Nextera Rapid Capture Exome (8 反応 12 プレックス ) 12

NextSeq1 ランに何サンプル流せるか? エキソーム解析 出典 : NextSeq 500 System Exome Sequencing Solution NextSeq 500 Mid out put フローセル NextSeq 500 High out put フローセル で推奨 3 サンプル で推奨 9 サンプル をインデックスを付けて一度に流すことができます 13

エクソーム解析に採用するカバレッジ L x N C= G C = x カバレッジ G = ターゲットサイズ (base) L = リード長 (bp) = サイクル数 N = リード数 キットリード長データ出力 高出力フローセル ~400M シングルリード ~800M ペアエンドリード 中出力フローセル ~130M シングルリード ~260M ペアエンドリード 2 x 150 bp 100-120 Gb 2 x 75 bp 50-60 Gb 1 x 75 bp 25-30 Gb 2 x 150 bp 32-39 Gb 2 x 75 bp 16-19 Gb 例 ) Exome ( ターゲットサイズ 37Mb) 3サンプルを等量で混合し NextSeq500の中出力フローセルで 2x150bpのランを行った場合 1サンプルあたりのリード数は 260Mリード / 3 sample = 86.7 Mリード C = 150bp x 86.7 M / 37 Mb = およそ x351のカバレッジ Coverage Calculation Tech Note http://support.illumina.com/content/dam/illuminamarketing/documents/products/technotes/technote_coverage_calculation.pdf 14

リード数とカバレッジの関係 出典 : Read Length and Nextera Rapid Capture Exome Data Coverageを上げると ターゲットにアラインされるリード数が増える NextSeq 500 Mid out putフローセル で推奨 3サンプル NextSeq 500 High out putフローセル で推奨 9サンプル 15

リード長は長い方がいい 出典 : Read Length and Nextera Rapid Capture Exome Data リード長が長いほど Coverage Uniformity にばらつきが少ない 16

エクソーム解析解析のワークフロー ライブラリー調製シーケンス QC アライメント変異コール アノテーション Nextera Rapid Capture Exome NextSeq (2x 150bp) SAV Enrichment Variant Studio http://www.illuminakk.co.jp/events/webinar_japan/support_webinar.ilmn 17

本日の Outline イルミナのシーケンサーとNextSeqの位置づけ NextSeq500でおすすめするアプリケーションのご紹介エクソーム解析 RNA-Seq 全ゲノム解析 NextSeq500を使う 18

RNA-Seq で何ができるか? 19 http://www.illuminakk.co.jp/events/webinar_japan/support_webinar.ilmn

RNA-Seq 癌において発現する偽遺伝子 13 種類の癌を対象に 293 サンプルを解析 これまでの課題 : 高い配列の類似性のために偽遺伝子と遺伝子の発現を分けて解析することは困難 本論文 : RNA Seqにより 偽遺伝子を区別して発現を解析 癌種特異的に発現している偽遺伝子の発現を観察 偽遺伝子の発現は転写産物全体に重要な影響を与え 細胞間の違いや癌の進行に重要な役割を果たしていると考察 Kalyana-Sundaram S, et al,. Expressed pseudogenes in the transcriptional landscape of human cancers. Cell. 2012 Jun 22;149(7):1622-34. 20

NextSeq 1 ランに何サンプル流せるか? RNA-Seq 解析目的例 遺伝子発現プロファイル ( 発現アレイと同等の解析 ) スプライスバリアント含む転写産物発現プロファイル (mrna-seq) ncrna を含む転写産物発現プロファイル (Total RNA-Seq) 必要リード数 10M (1x75 bp) 25M (2x75 bp) 50M (2x75bp) NextSeq サンプル数 40 サンプル / ラン 16 サンプル / ラン 8 サンプル / ラン 21

本日の Outline イルミナのシーケンサーとNextSeqの位置づけ NextSeq500でおすすめするアプリケーションのご紹介エクソーム解析 RNA-Seq 全ゲノム解析 NextSeq500を使う 22

全ゲノム解析 1 ランで何サンプル流せるのか? Sequencing Coverage Calculator http://support.illumina.com/downloads/sequencing_coverage_calculator.html ゲノムサイズ 必要なカバレッジ ランの条件から 1 フローセルあたりに流せるサンプル数が計算される 23

本日の Outline イルミナのシーケンサーとNextSeqの位置づけ NextSeq500でおすすめするアプリケーションのご紹介エクソーム解析 RNA-Seq 全ゲノム解析 NextSeq500を使う 24

プッシュボタンで操作する簡易性 フローセル 試薬カートリッジ バッファー 廃液 25

NextSeq 500 ライブラリーからデータ解析まで 試薬セットアップハンズオン時間 15 分間 総所要時間 1.5 時間 シーケンスハンズオン時間 20 分間 総所要時間 10-30 時間 ライブラリーの変性と希釈 データ解析 Bcl2fastq で FASTQ ファイル取得 追加解析 FASTQ ファイルから各種解析を実 *3rd party 環境 試薬カートリッジの準備 フローセルの準備 試薬カートリッジへのライブラリーの分注 NCS インターフェイスからランのセットアップ 26

Library Preparation ( ライブラリーの調製 準備 ) ライブラリーの変性と希釈 試薬カートリッジの準備 調製済みライブラリーを NaOH で変性 HT1 で希釈し 最適なクラスター密度になるようにする Flow Cell の準備 試薬カートリッジへのライブラリーの分注 NCS インターフェースからランのセットアップ 推奨のライブラリー使 濃度は1.8 pm qpcrでの定量をお薦め ( オプション ) PhiXコントロールを 2 pmに希釈して 希釈済みライブラリーに1% ( 体積 で ) スパイクイン 27

NextSeq 500 試薬カートリッジの準備 ライブラリーの変性と希釈 試薬カートリッジの準備 Flow Cell の準備 試薬カートリッジを室温の ( 蒸留 or MilliQ ) に 60 ~ 90 分間浸し 中 を溶かす 使 前にカートリッジを 5 回転倒撹拌する 試薬カートリッジへのライブラリーの分注 NCS インターフェースからランのセットアップ 28

Flow Cell の準備 ライブラリーの変性と希釈 試薬カートリッジの準備 使 前の Flow Cell をアルミ包装に った状態で室温に 30 分間置き 室温に戻す Flow Cell の準備 試薬カートリッジへのライブラリーの分注 ガラス部分をレンズ紙で拭いて乾かす NCS インターフェースからランのセットアップ 29

試薬カートリッジへのライブラリーの分注 ライブラリーの変性と希釈 試薬カートリッジの準備 希釈済みライブラリーを試薬カートリッジの 10 番ポートに分注する Flow Cell の準備 試薬カートリッジへのライブラリーの分注 NCS インターフェースからランのセットアップ 30

NCS インターフェイスからランのセットアップ ライブラリーの変性と希釈 試薬カートリッジの準備 Flow Cell の準備 ディスプレイに表 されるガイド画 をタッチパネル操作 きなボタンで簡単な操作をナビゲート 数回タッチするだけでラン実 が可能 試薬カートリッジへのライブラリーの分注 NCS インターフェースからランのセットアップ 31

NCS からのラン開始 ライブラリーの変性と希釈 プレランチェックで問題が無ければ Start をクリックしてラン開始 試薬カートリッジの準備 Flow Cell の準備 試薬カートリッジへのライブラリーの分注 NCS インターフェースからランのセットアップ 32

イルミナ NGS データ解析ワークフロー 画像データ NextSeq ベースコール シグナル強度 塩基配列 品質値 (bcl 形式 ) デマルチプレックス塩基配列 (FASTQ.gz 形式 ) データ解析結果 データ解釈 ベースコール 形式変換 データ解析 コピー 移動 NCS BaseSpace クラウド BaseSpace オンサイト サードパーティソフトウェア bcl2fastq 33 HiSeq HCS BaseSpace クラウド Illumina Compute サードパーティソフトウェア bcl2fastq MiSeq MCS BaseSpace クラウド MSR サードパーティソフトウェア MSR

NextSeq データ解析 3 つのオプション bcl2fastq 2.0 ローカルストレージ NextSeq オプション bcl2fastq 2.0 ローカルストレージ NextSeq オプション bcl2fastq 2.0 ローカルストレージ NextSeq 34

参考 / データベース NextSeq500の仕様等 http://www.illumina.com/systems/nextseq-sequencer.html 各アプリケーションのデータシート http://www.illumina.com/systems/nextseqsequencer/literature.html MiSeq/NextSeq500/HiSeq シリーズについての比較 http://www.illumina.com/systems/sequencing-platformcomparison.html デモデータ BaseSpace 上にアップされているデータをご覧いただけます 検索欄で NextSeq とご入力ください https://basespace.illumina.com/datacentral 35

ご清聴ありがとうございました ご質問は techsupport@illumina.com でも承ります 36

Questions? 37