Key points are not available for this paper at this time.
تُبنى أفضل التجميعات الكاملة للجينوم حاليًا من مجموعة من بيانات تسلسل القراءة القصيرة شديدة الدقة وبيانات تسلسل القراءة الطويلة التي يمكن أن تصل بين المناطق المكررة والمشكلة. تنتج تقنيات أكسفورد نانوبور (ONT) منصات تسلسل القراءة الطويلة وتعمل على تحسين تقنيتها باستمرار للحصول على بيانات قراءة ذات جودة أعلى تقترب من الجودة التي يتم الحصول عليها من منصات القراءة القصيرة مثل إلومينا. مع استمرار هذه الابتكارات، قمنا بتقييم مقدار تغطية قراءة ONT التي ينتجها مجموعة الترميز السريع v14 (SQK-RBK114) اللازمة لإنتاج تجميعات جينوم هجينة عالية الجودة وتجميعات تعتمد على القراءة الطويلة فقط لعدد من العزلات البكتيرية المنتجة للكاربانيماز من جنس Enterobacterales. وجدنا أن تغطية القراءة الطويلة 30× كافية إذا كانت بيانات إلومينا متاحة، وأنه يُوصى بمزيد من التغطية (على الأقل 100×) لتجميعات القراءة الطويلة فقط. لا يزال تحسين إلومينا يعمل على تحسين المتغيرات المفردة للنيوكليوتيدات (SNVs) والإدخالات (INDELs) في التجميعات التي تعتمد على القراءة الطويلة فقط. كما بحثنا في إمكانية تحديد جينات المقاومة للمضادات الحيوية بدقة في بيانات القراءة الطويلة فقط، ووجدنا أن تجميعات Flye، بغض النظر عن تغطية ONT، اكتشفت أكثر من 96% من جينات المقاومة بنسبة هوية وطول 100%. بشكل عام، يمكن أن تمثل مجموعة الترميز السريع v14 وتجميعات القراءة الطويلة فقط استراتيجية تسلسل مثلى (أي، توصيف البلازميد وكشف المقاومة للمضادات الحيوية) لكن التحليلات الدقيقة (أي، SNV) لا تزال تستفيد من بيانات القراءة القصيرة.
درس ليرمينيكس وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.