En un experimento representativo para probar el protocolo presentado, extraemos el ARN de 10 muestras de sangre diferentes de cinco especies animales (es decir, 2 individuos por especie (cabra, oveja, porcino, perro, ganado)) (tabla 3). El rendimiento de ARN y la calidad después de la extracción pueden variar ampliamente, en particular debido a las diferencias en el manejo y almacenamiento de muestras. En nuestro experimento representativo, observamos concentraciones de ARN entre 43 ng y 543 ng por μL (tabla 3). También, después de la amplificación por RT-PCR, análisis de gel de la NPC-1 PCR-Productos mostraron varios resultados (figura 2), con bandas notablemente más débiles para las muestras BC01 y BC02 (ambos cabra). Estas diferencias fueron probablemente causadas por diferencias en la calidad de la muestra, aunque no se pueden excluir las diferencias en la eficacia de PCR debido a las diferencias en la Unión de imprimación al gen NPC1 de diferentes especies. Sin embargo, estas diferencias en la eficiencia de rendimiento y/o amplificación no impactan marcadamente el resultado general de la secuenciación. Además, se produjo un producto adicional no específico de PCR en la muestra BC10 (bovinos). A diferencia de la secuenciación de Sanger, estos productos no específicos no influyen negativamente en los resultados de la secuenciación de nanoporos, ya que estas lecturas se descartan durante el mapeo de las lecturas obtenidas a una secuencia de referencia como parte del análisis de datos.
Antes de cada ejecución de secuenciación, se recomienda encarecidamente una comprobación de calidad de la célula de flujo que se va a utilizar, con un requisito mínimo de 800 poros totales. En nuestro experimento representativo, este cheque de calidad devolvió 1.102 poros disponibles para la secuenciación. Dado que los datos se proporcionan en tiempo real y se pueden analizar inmediatamente, la duración de una ejecución de secuenciación se puede ajustar para la aplicación individual (es decir, hasta que se produzcan suficientes datos de secuenciación para el análisis deseado). En nuestros experimentos, las ejecuciones de secuenciación normalmente se realizan durante la noche, y en el caso de nuestro experimento representativo hemos obtenido aproximadamente 1,4 millones lecturas durante una carrera de 14 h.
Dependiendo del tipo de análisis de datos a realizar, puede ser aconsejable procesar sólo un subconjunto de las lecturas obtenidas. En el caso de nuestro experimento representativo, se seleccionó un subconjunto de 10.000 lecturas para su posterior análisis. Con este fin, los archivos fastq generados durante la ejecución de secuenciación fueron procesados en un entorno Ubuntu 18,04 LTS, y demultiplexado usando FlexBar v 3.0.3 con parámetros optimizados para demultiplexación de datos de secuenciación de nanoporos (código de barras-longitud de cola 300 , código de barras-Error-Rate 0,2, código de barras-brecha-1)12. Después de la demultiplexación, el mapeo de lectura y la generación de consenso se pueden hacer usando una serie de herramientas diferentes, pero una discusión detallada del aspecto Bioinformático de la secuenciación de nanoporos va más allá del alcance de este manuscrito. Sin embargo, en el caso de nuestros resultados representativos, el mapeo de lectura a una secuencia de referencia se realizó usando Geneious 10.2.3. De las 10.000 lecturas analizadas, 5.457 mostraron una longitud entre 1.750 y 2.000 nucleótidos, que coincide con los tamaños esperados para los fragmentos de PCR amplificados como parte de nuestro flujo de trabajo (1.769 NT, figura 3). Se observó un pico adicional en la distribución de la longitud de las lecturas entre 250 y 500 nucleótidos, que pueden atribuirse a productos de PCR no específicos. La demultiplexación de lecturas permitió la asignación del 87,6% de las lecturas a uno de los 10 códigos de barras/muestras analizadas (figura 4). La proporción de lecturas demultiplexadas para cada código de barras osciló entre el 3,4% para el código de barras 1 al 16,9% para el código de barras 10; sin embargo, debido al gran número total de lecturas, esto todavía permitía un consenso significativo con una alta profundidad de lectura incluso para estos datasets de código de barras de menor abundancia. De hecho, el mapeo de las lecturas ordenadas a una secuencia de referencia de NPC1 dio como resultado entre 31,7% (código de barras 2) y 100% (código de barras 7 y 8) de lecturas de mapeo a la referencia, dando una profundidad de lectura de más de 90 lecturas en cualquier posición para cada muestra. Esto es más que suficiente para permitir una llamada base de consenso segura con una tasa de error insignificante.

Figura 1: representación esquemática de la secuenciación de ADN utilizando tecnología de nanoporos. Una molécula de ADN de una sola cadena pasa a través de un nanoporo incrustado en una membrana resistente eléctricamente, con una helicasa que regula la velocidad de transición. Una corriente iónica pasa simultáneamente a través del poro y se mide continuamente. Las modulaciones de la corriente causadas por los nucleótidos presentes en el poro se detectan y se traducen de forma computacional a la secuencia nucleotídica de la hebra de ADN. Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2: amplificación de productos de PCR de Niemann-Pick C1 de mRNA. el mRNA fue aislado de cabra (BC01 y 02), ovejas (BC03 y 04), cerdos (BC05 y 06), perros (BC07 y 08), y bovinos (BC09 y 10). Los productos de PCR anidados fueron separados en un 0,8% gel de agarosa en 1x TAE buffer (preparado a partir de 50X TAE buffer: 242,28 g de Tris base, 57,1 mL de ácido acético glacial, 100 mL de 0,5 M EDTA, dH2O a 1 L, pH ajustado a 8,0) para 45 min a 100 V y manchado con SYBR Safe. Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3: distribución de la longitud de lectura de 10.000 lecturas del experimento representativo. Se indica el número de lecturas obtenidas con un intervalo de longitud de lectura determinado. Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4: distribución de lecturas tras demultiplexación. Se muestra el número y el porcentaje de lecturas desmultiplexadas (grises) y mapeadas (negras) para cada código de barras. Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Tabla 1: Resumen de los sets de imprimación utilizados. La amplificación inicial de las secuencias de destino se realizó con primer set 1. El primer set 2 fue entonces utilizado para la amplificación anidada y la adición del adaptador. Los adaptadores se indican en rojo. Por favor haga clic aquí para descargar este archivo.
Tabla 2: Resumen de las secuencias de códigos de barras. Se utilizaron códigos de barras individuales para identificar cada muestra secuenciada. Por favor haga clic aquí para descargar este archivo.
Tabla 3: concentraciones de ARN obtenidas tras la extracción de muestras de sangre secuenciadas en el experimento representativo. Se muestran las concentraciones de ARN de dos individuos de cada una de las cinco especies, y se indican las proporciones de las densidades ópticas a 260/280 nm y 260/230 Nm. Por favor haga clic aquí para descargar este archivo.