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摘要
Swift2S™Turbo DNA文库试剂盒与OT-2一起自动化,用于快速和稳健的制备用于下一代测序的高质量文库。
.用100和1 ng输入的库由不同气相色谱含量的细菌混合物制备,包括:金黄色葡萄球菌、大肠杆菌和链霉菌阿维菌。
.手工制备的库和openteronOT-2的性能相当在规模和产量方面。类似的测序还观察了复杂性、覆盖率和相对表示等指标。
介绍
下一代测序(NGS)文库的制备需要多个步骤来进行片段化、抛光、腺苷化,连接和PCR,需要2到5个主混合添加,孵育,和SPRI清理。实验室自动化可以减少技术的实际操作时间,同时由于人为错误和污染而增加实验的可靠性。opt-2是一个负担得起的液体处理平台,从5000美元,使复杂图书馆准备的自动化。自动化的实现和实现使用Swift2S™Turbo DNA文库试剂盒(1)的强大流体确保了下一代测序的快速和一致的性能。两到三个小时的涡轮增压机
协议允许不同的输入量的DNA (1到. 250 ng),卷和样本类型已演示。
这里有一个模拟细菌群落,Swift2S™带有OT-2的涡轮DNA文库试剂盒是一种快速和理想的文库制备解决方案,可用于全基因组测序、靶向外显子组、基因分型和宏基因组学等应用。
方法和材料
用三种GC含量不同的细菌,即金黄色葡萄球菌(ATCC 25923D-5)、大肠杆菌(ATCC 700926)的基因组DNA制备了文库和链霉菌(ATCC 31267),以相同摩尔浓度的DNA混合。文库由经验丰富的Swift开发人员手工制备,有6或8个DNA技术复制,每个文库准备输入100 ng和1 ng。8个技术复制。
这两种输入也在视中心上准备了OT-2.在OT-2上制备的100 ng输入样品中使用的碎片主混合包括RegentDE以减缓破碎反应(2)。每次反应加入5 ul试剂DE,不加入试剂K2,片段时间增加到15min,共制备350bp. 插入大小。采用PCR方法将各项指标与100 ng和1 ng分别进行5和11个循环8. 随机选择文库进行测序,包括从OT-2上的输入和用手地所有测序均在Illumina MiSeq标准V2 PEx150上进行。对转子温度和磁性模块用于主动冷却酶和磁珠清理协议上的OT-2。对于可比性分析,读取被标准化为每个样本的190万次读取。
Swift2S™Turbo DNA文库试剂盒(左图)。所有这些实验都使用了酶主动冷却所需的视子温度模块和珠状清理所需的磁性模块。热循环器模块可以添加到OT-2甲板上,以实现完全自动化。Swift2S™Turbo协议包括输入DNA的酶促剪切、适配器连接、索引或可选的PCR。在结扎和PCR步骤后使用SPRI清理。
结果
随着自动化的时间节省,Swift2S™在OT-2上准备的Turbo库是稳健的和可与手动生成的库相比较。为了说明Swift2S™Turbo的无偏性能OT-2,文库的输入量为100 ng和使用三种GC含量(33 -71%)的菌株的细菌混合物。图书馆是由双方准备的一个经验丰富的Swift2S™涡轮增压器开发者和在Opentrons OT-2.试剂DE,用于减缓酶促反应在房间中持续较长时间时的碎片化在自动液体处理过程中的温度(2),为已添加到碎片化主混合程序中。因此,与文库大小相当,产量为85 %与手动准备的库相比,OT-2版本(图2).在OT-2上制备的8个技术重复中,文库产量的CV为14%。
测序指标也具有可比性
手动进行准备,并在OT-2上进行准备。例如,9%3的reads映射到参考基因组在细菌混合物中,表明在OT-2上制备的文库没有污染或减少不忠性(图3)。重复项的可比百分比在人工和自动制备中观察到的结果表明,DNA在整个SPRI过程中都被保留了下来在OT-2上执行的清理操作(图3)。自动化和手动库准备人员之间的一致覆盖范围和相对丰度进一步显示了具有可比性的性能和序列表示(图4)。
图3.手动编制的可比较的排序指标库。手工准备的库用黄色表示,在opentronOT-2上准备的库用蓝色表示。左边和右边的面板显示了与参考基因组对齐的类似的读取量和重复的百分比。这些指标表明没有污染或输入DNA的丢失会影响文库的复杂性。
图4。手工制备的库和opentronOT-2上的库的相对丰度和覆盖率相当。文库被归一化,以具有相同数量的测序reads(190万reads)用于比较分析。
结论
自动的库准备降低了潜力对于人为错误,减少了动手时间和试剂,而不牺牲图书馆准备的质量。这个在OT-2平台上自动化的Swift2S™Turbo协议使8个或更多库的健壮准备工作得以实现2~3小时,在技术重复之间的产量变化最小。
.试剂DE (2)用于在室温下进行自动设置,以减缓破碎速度。
.使用Opentrons OT-2制备的文库具有可比性和可重复性(CV=14%)。
.对手工制备的文库和在OT- 2上制备的文库也观察到类似的测序指标,具有相当的复杂性、偏倚和覆盖率。
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