Currently viewing the tag: "Comparatif"

Face aux arguments commerciaux développés en faveur de tels ou tels séquenceurs de paillasse à haut débit, l’étude menée par Loman et al., Nature Biotechnology propose une comparaison des performances du 454 GS Junior (Roche), du MiSeq (Illumina) et du PGM Ion torrent (Life Technologies), à partir du séquençage de novo d’un isolat d’E.coli O104 :H4 responsable de l’intoxication alimentaire en Allemagne (Mai 2011). Pour cela, le génome de référence a été généré à l’aide du  GS FLX (Roche) et permettra d’évaluer l’efficacité des séquenceurs et algorithmes d’assemblages associés.

Sur la base des caractéristiques techniques établies en 2011, les trois plateformes ont permis de générer un draft exploitable du génome bactérien sans pour autant parvenir à le reconstituer à 100%. Par conséquent, il est impossible de désigner un séquenceur comme étant celui de choix, chaque plateforme étant un compromis entre avantages et inconvénients.

Deux « runs » de 454 GS Junior (associés au bénéfice de reads de 600 bases) ont permis d’atteindre 96,28% de couverture par rapport au génome de référence (Contre 96,05% pour le MiSeq et 95,4% pour le PGM Ion torrent).

Malgré une capacité de séquençage du PGM Ion torrent supérieure à celle du 454 GS Junior (100Mb contre 70Mb) et une précision de séquençage voisine (Q20, soit 1 erreur toutes les 100 bases),  la technologie reposant sur les semiconducteurs fait face à ses limites au niveau de la gestion des homopolymères et accessoirement d’une longueur de reads de 100 bases.

Vingt fois supérieur au 454 GS Junior en terme de quantité de bases décodées, un « run » de MiSeq ne parvient qu’à talonner les performances d’un double « run » de la technologie Roche. Bien qu’étant la seule à gérer les homopolymères et la seule doter d’une précision à Q30 (soit 1 erreur toutes les 1000 bases), la technologie Illumina faillit sur ses tailles de « reads » qui ne permettent pas une gestion optimum des séquences répétées lors de l’assemblage.

L’approche analytique est également évoquée et selon le système d’assemblage utilisé (Velvet, CLC, MIRA), de nombreuses différences sont observées.

Enfin, ce document est l’occasion de rassembler des notions assez pragmatiques comme le tarif des plateformes (et annexes associées), la durée d’un « run » de séquençage ou encore la quantité de données générées.

Ceci étant, on est en droit d’émettre quelques réticences quant à la pertinence de cette étude qui base son comparatif sur une application (séquençage de novo) qui n’est pas la vocation première de cette catégorie de séquenceurs. Par ailleurs, dans le laps de temps où cette étude a été réalisée et la parution des résultats, la technologique du PGM Ion torrent a évolué. Testé sur les bases d’une puce 316 (100Mb) et d’une technologie de 100 bases en longueur de « reads », le PGM bénéficie désormais de la puce 318 (1 Gb) associée à une technologie de reads de 200 bases. Sans tarder, Life technologies réagit (“Loman et al reflects the past, not the present”) et propose une mise à jour au travers de ce document.


Le terme « Nouvelle génération de séquençage à haut-débit » ( ou « Next generation sequencing » ) regroupe l’ensemble des technologies ou plateformes de séquençage développées depuis 2005 par quelques sociétés de biotechnologies.

L’objectif de cet article est de proposer de manière synthétique, un tour d’horizon des différents principes et caractéristiques de  ces nouveaux outils et ainsi fournir quelques orientations et solutions techniques  en réponses à des questions biologiques.

La position actuelle dans laquelle nous nous trouvons, entre la commercialisation de certains séquenceurs et ceux en cours de développement, est caractéristique d’une période charnière dissociant les technologies à haut débit dites de 2ème génération qui requièrent une étape d’amplification des molécules d’ADN en amont du décodage, de celles dites de 3ème génération permettant le décryptage direct d’une seule molécule d’ADN. Cette dernière catégorie fera à elle seule l’objet d’un prochain article.

Le marché des séquenceurs de 2éme génération est couvert par 3 grand groupes que sont Roche, Illumina et Life Technologies ayant respectivement proposés de manière successive, leur première plateforme à savoir le 454, le Genome Analyser et enfin le SOLiD. Depuis, le marché s’est étoffé proposant un panel de technologies au principe et caractéristiques propres telles qu’elles sont mentionnées ci dessous. A noter que parmi ce panel, le PGM, Ion torrent est le seul a connaitre une évolution constante en terme de capacités de séquençage (10Mb – reads de 100b – Juin 2011 / 100Mb – reads de 100b – Sept 2011 / 100Mb – reads 200b – Nov 2011 / 1Gb – Jan 2012 )

Chaque plateforme possède ses avantages et inconvénients et nombreuses sont celles configurées pour répondre à de nombreuses approches « omics », dans certaines limites. Il s’agira de faire un choix technologique selon les champs d’applications souhaités.

De manière générale, le type d’organisme étudié prédéterminera la technologie à employer. La notion de profondeur est récurrente à chaque application et dans l’objectif d’un reséquençage,  le choix de la plateforme peut être identifié, de manière simplifiée, sur la base d’un calcul rapide ( P = N / L où P: Profondeur, N: Nombre des nucléotides totaux des reads, L: Taille du génome étudié).

Concernant les  séquenceurs de 2ème génération, le séquençage de novo est une application mentionnée chez de nombreux fournisseurs (cf le tableau ci-dessous). Toutefois, l’association de deux technologies générant à la fois des reads longs (type 454, Roche) et une profondeur conséquente  (type GAIIx, Illumina) palliant aux problèmes liés aux homopolymères et erreurs de séquençage, est préconisée (Au cours de l’article à venir sur les séquenceurs de 3ème génération, nous aborderons les plateformes davantage configurées pour cette application).

Ce paramètre de profondeur sera également à prendre en considération pour les champs d’applications incluant  la notion d’analyse quantitative (RNAseq, ChIPseq, …). Si la profondeur permet d’atténuer les erreurs de séquençage, il reste néanmoins préférable de s’orienter vers des technologies à Q30 minimum (1 erreur sur 1000) pour la détection de SNPs.

Selon les technologies évoquées ci-dessus, les caractéristiques et champs d’applications ont évolués. Aussi, je vous propose de retrouver l’ensemble de ces informations actualisées en cliquant sur ce lien.

L’ensemble des informations sont détaillées dans l’article mentionné ci-dessous:


 

Set your Twitter account name in your settings to use the TwitterBar Section.