Oxford Nanopore wciąż udoskonala swoją technologię, dzięki czemu w maju tego roku została udostępniona użytkownikom najnowsza metoda basecallingu – Super-accurate.
Czym jest basecalling?
Beasecalling to proces przetwarzania zmian potencjału elektrycznego powstałego w procesie sekwencjonowania w celu uzyskania informacji o sekwencji badanego materiału genetycznego. Więcej o procesie basecalling’u możesz przeczytać tutaj: SIECI NEURONOWE W BIOINFORMATYCE – BASECALLING
Modele basecallingu
Oxford Nanopore udostępnia 3 główne modele basecalling’u:
- Fast-accuracy – jest najszybszym algorytmem (34 Gb/h, tj. 34 milardy nukleotydów / h), ale najmniej dokładnym (95,8%).
- High-accuracy – jego szybkość działania wynosi 5 Gb/h, a dokładność 97,8%.
- Super-accurate – Najnowszy model basecalling’u – jest najwolniejszym (2Gb/h), ale najdokładniejszym (98,3%) ze wszystkich wymienionych algorytmów. Model super-accurate spowodował również zwiększenie otrzymywanej średniej jakości odczytów o około 1 pkt w skali phred score.
Jak dokładny jest basecalling?
Dzięki prowadzeniu procesu basecalling’u w czasie rzeczywistym równolegle z sekwencjonowaniem, mimo większego zapotrzebowania na zasoby obliczeniowe wyniki uzyskiwane są bez opóźnień na bieżąco, dzięki wydajnym kartom graficznym, w które zaopatrzone są sekwenatory GridION oraz PromethION.
Poniższy wykres przedstawia porównanie dokładności trzech wyżej wymienionych modeli basecalling’u:
Bibliografia
https://link.springer.com/protocol/10.1007/978-1-0716-0868-5_9