希望组自引进PacBio SPRQ化学技术以来，通过近期实验条件优化，并进行了多批次的SPRQ试剂的样本实测，单张芯片产出突破150G！文库长度达到20Kb！接下来让我们看看近期SPRQ试剂带来哪些测序表现吧。

表1 单样本下机数据产出表现

图1 哺乳动物1样本reads长度及质量分布图

图2 哺乳动物2样本reads长度及质量分布图

图3 某植物样本reads长度及质量分布图

表2 混样下机数据产出表现

图4 动物+微生物样本混测reads长度及质量分布图

图5 动物+动物样本混测reads长度及质量分布图

图6 植物+植物样本混测reads长度及质量分布图

图7 全长转录组+全长16S样本混测reads长度及质量分布图

Revio平台SPRQ试剂测序结果表现突出，单张cell平均产出高达126.3G，最高产出达到150.8G，reads平均读长达到20Kb。其中，混测样本测序产出表现优异，这为小基因组样本提供极大便利及优惠空间。

希望组基于SPRQ化学技术的强大功能，加上不断进行优化建库测序，致力于为客户提供更卓越的长度长测序服务！

过去的一周中， Oxford Nanopore London Calling顺利召开，会上分享了Oxford Nanopore 产品的最新情况，引入基于Transformer的大语言模型训练了新的basecaller – V5.0.0 SUP，实现了单链读取准确度大幅提升！

ONT官方数据展示

常规马达蛋白E8.2 + SUP basecalling 模型V4.2.0，ONT下机数据碱基质量峰值可达Q22（下文用Q20指代)。
官方升级更新后：新马达蛋白E8.2.1 + SUP basecalling 新模型V5.0.0，实现ONT下机数据碱基质量峰值达到Q28（下文用Q28指代）。

2.Q28马达蛋白+SUP V5.0.0模型，Q10 pass reads高达96%

哺乳动物示例：不同过滤标准+不同SUP basecalling模型比较

高质量 & 高产出

Q28马达蛋白+ SUP V5.0.0模型，以Q7为过滤标准，碱基质量均值25+，pass率高达98%
Q28马达蛋白+ SUP V5.0.0模型，以Q10为过滤标准， 碱基质量均值26+，pass率高达96%

即日起希望组承诺：
以Q10为过滤标准，Q28马达蛋白 + SUP V5.0.0
人血液质检合格样本 ONT Ultra-long N50 100K交付数据量不低于20G/Cell！

3. Q28马达蛋白+SUP V5.0.0模型，Q20 reads占比高达80%

Q28马达蛋白+SUP basecalling V5.0.0模型不同Q值过滤标准下数据占比

即日起希望组承诺：
以Q20为过滤标准，Q28马达蛋白 + SUP V5.0.0
人质检合格样本 ONT Ultra-long N50 100K交付数据量不低于15G/Cell！

在科学探索的道路上，每一次突破都值得期待。PacBio Revio测序技术以其卓越的性能和可靠性，成为科研领域的璀璨明星。今天，希望组带您直面PacBio Revio 24小时与30小时测序模式的数据对比，从数据产出、reads质量值（QV）、酶读长三个方面揭示其差异与优势。

表1 PacBio Revio 24h VS 30h实测数据对比

1.数据产出

PacBio Revio 24h测序模式单cell平均产出81.58G，30h测序模式单cell平均产出108.83G，提升率超30%。相比之下，30h测序模式带来了单cell更高通量，PacBio Revio单cell数据产出超100G的cell数量占比，由24h 的16%提升至30h的82%，呈现出惊人的提升！

即日起，希望组承诺：质检合格人血液样本PacBio Revio单cell测序数据量不低于100G！

2.reads 质量值

质量值（QV）是衡量测序质量的重要指标，PacBio Revio 30h测序模式展现出更高的单cell平均质量值，相较之下，单cell平均QV值由24h Q30提升至30h Q33.6。PacBio Revio 30h测序模式能够提供更高的测序质量！

3.酶读长

酶读长直接影响测序结果，PacBio Revio 30h测序模式在酶读长方面表现也相当出色，单cell平均酶读长由24h 61Kb提升至30h 76.6Kb。PacBio Revio 30h测序模式能够为您提供更长、更完整的序列信息，提供更清晰的研究视野！

PacBio Revio测序24h VS 30h，在数据产出、reads 质量值、酶读长三方面的对比，30h测序模式表现出绝对的领先优势。即日起，希望组宣布PacBio Revio平台全面升级成30h测序模式！

选择PacBio Revio，选择科研的未来，拥有更多的可能性！让我们携手探索未知，共同揭开基因的奥秘！

ONT平台的测序可产生>100 Kb的超长reads用于填充基因组组装中串联或高度同源的多拷贝重复区域，但其同时伴随着准确度不高的问题。使用ONT数据组装基因组，有两种常使用策略即“先矫正后组装”(CTA）和“先组装后矫正”(ATC)，对于大型植物基因组在组装重复序列时，基于CTA策略通常能产生更准确和连续的组装。对此，希望组自主研发基于ONT数据进行高效纠错和CTA组装的NextDenovo 软件，用于组装出一个完整、准确的基因组。NextDenovo 软件历经多年打磨以及在动植物基因组组装中的成功应用，于2024年4月26日在《Genome Biology》发表题为《NextDenovo：an efficient error correction and accurate assembly tool for noisy long reads》的文章。

NextDenovo 包含五个主要步骤：1、对原始reads进行成对重叠；2、过滤重叠结果避免错误配对以影响纠错的准确性；3、基于过滤后的重叠结果进行纠错；4、需要两步迭代成对矫正reads重叠；5、使用重叠结果构建一个组装图，然后进行图形清理并输出结果。

图1. NextDenovo 组装流程图

在纠错速度方面，NextDenovo与 Consent、Canu 和 Necat 相比，在模拟数据上分别快 3.00 倍、7.44 倍和 1.13 倍；在真实数据上则分别快 9.51 倍、69.25 倍和 1.63 倍。

表1. ONT reads纠错统计

将NextDenovo软件与其他纠错、组装软件在4个非人类基因组（果蝇、拟南芥、水稻、玉米）和35个人类基因组的组装方面进行了比较，结果显示NextDenovo可快速、高效地对ONT数据进行纠错并产生高准确度的基因组组装，特别是对于含有大量重复序列的基因组。

图2. 35个人类基因组的De novo组装

NextDenovo 已成功多次用于大基因组组装，例如约 10.5 Gb 的苏铁(Cycas panzhihuaensis)基因组组装（contig N50 = 12 Mb）、约 10.76 Gb 的六倍体燕麦基因组组装（contig N50 = 75.27 Mb）、约 40 Gb 的非洲肺鱼基因组组装（contig N50 = 1.60 Mb）和约 48 Gb 的南极磷虾基因组组装（contig N50 = 178.99 kb）。

通过使用 ONT超长reads，NextDenovo 可以产生部分或几乎达到染色体水平的组装。在约 4.59 Gb 罂粟基因组中，NextDenovo 使用约 19X ONT超长reads和约 86X ONT常规reads组装了 contig N50 为 65.57 Mb的基因组，最长长度为 178.776 Mb ；类似地，对于 3.69 Gb 的西瓜基因组，NextDenovo 使用约 57X ONT超长reads，组装出11 条最长 contig 表示 11 条染色体；在约 10.76 Gb 的六倍体燕麦基因组中，NextDenovo 使用约 100X ONT超长reads 组装了contig N50 为 75.27 Mb，最长长度为 313.87 Mb的基因组。

总的来说，NextDenovo 是一种针对长读长的高效纠错和组装工具，它可以快速提供高度准确的纠错reads，并从这些reads中产生准确的组装。特别是当使用 ONT 的超长reads进行组装时，NextDenovo 可以生成部分或接近染色体级的组装。ONT测序具有低成本、高通量、周期快的特点，因此NextDenovo 还是一种用于群体规模的ONT长读长测序数据的优秀组装工具。

希望组一直致力于自主创新、开发优质软件以便为客户交付更优质的高质量数据用于后续的科学研究，以助力各位专家学者在基因组学领域取得更多的突破和进展！除NextDenovo外，希望组自研软件NextPolish可高效矫正三代(Nanopore 、Pacbio)下机数据组装得到基因组的单碱基错误，进一步提高单碱基准确性。该工具采用 K-mer 得分链和 K-mer 计数算法，在运行速度、校正精度及消耗资源等方面均优于同类软件，NextPolish 目前已在《Bioinformatics》 期刊正式发表《NextPolish: a fast and efficient genome polishing tool for long-read assembly》。