Vous planifiez un projet de séquençage? Une étude récente publiée dans Genome Biology propose un cadre pratique pour choisir les bonnes technologies selon votre budget et vos objectifs de recherche.
Identifier avec précision chaque variation génétique du génome humain est essentiel, tant pour la recherche que pour les applications cliniques. Cette étude de Genome Biology réunit l’expertise du Centre canadien de génomique computationnelle (C3G), Robert Eveleigh, Jose Hector Galvez, Mathieu Bourgey et Guillaume Bourque, et du Laboratoire des technologies génomiques avancées, Sarah Reiling et Jiannis Ragoussis, afin d’évaluer les plateformes de séquençage et les approches de détection de variants les plus récentes, pour les petites comme pour les grandes classes de variations.
Méthodologie
En utilisant l’échantillon de référence Genome in a Bottle (GIAB) HG002, l’équipe a comparé de façon systématique les technologies à courtes lectures (SRS; Illumina, MGI) et à longues lectures (LRS; PacBio Sequel/Revio, ONT R9/R10), en se basant sur les points de référence Telomere-to-Telomere (T2T) et Clinically Medically Relevant Genes (CMRG). L’étude a couvert plusieurs profondeurs de séquençage, contextes génomiques et pipelines bioinformatiques.
Résultats
Les résultats confirment que le choix de la plateforme et du flux de travail (ou workflow) doit être guidé par les objectifs de recherche.
Les technologies SRS sont excellentes pour détecter les petites variantes dans les régions bien cartographiées, alors que les LRS, en particulier PacBio Revio, offrent une précision supérieure pour les variants structuraux et les petites variantes dans les régions complexes ou répétitives. De plus, elles atteignent un plateau de précision à des profondeurs de séquençage beaucoup plus faibles (20–45×) que les courtes lectures (>60×).
Bien que le SRS demeure un choix économique et efficace pour le génotypage à haut débit, le LRS permet la résolution nécessaire aux applications cliniques dans les zones génomiques difficiles.
Pour en savoir plus
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