Optimizing sequencing protocols for leaderboard metagenomics by combining long and short reads

基因组 生物 人类遗传学 基因组生物学 计算生物学 DNA测序 计算基因组学 基因组学 进化生物学 遗传学 生物信息学 基因组 基因
作者
Jon G. Sanders,Sergey Nurk,Rodolfo A. Salido,Jeremiah J. Minich,Zhenjiang Zech Xu,Qiyun Zhu,Cameron Martino,Marcus W. Fedarko,Timothy D. Arthur,Feng Chen,Brigid S. Boland,Greg Humphrey,Caitriona Brennan,Karenina Sanders,James Gaffney,Kristen Jepsen,Mahdieh Khosroheidari,Cliff Green,Marlon Liyanage,Jason Dang
出处
期刊:Genome Biology [Springer Nature]
卷期号:20 (1) 被引量:68
标识
DOI:10.1186/s13059-019-1834-9
摘要

As metagenomic studies move to increasing numbers of samples, communities like the human gut may benefit more from the assembly of abundant microbes in many samples, rather than the exhaustive assembly of fewer samples. We term this approach leaderboard metagenome sequencing. To explore protocol optimization for leaderboard metagenomics in real samples, we introduce a benchmark of library prep and sequencing using internal references generated by synthetic long-read technology, allowing us to evaluate high-throughput library preparation methods against gold-standard reference genomes derived from the samples themselves. We introduce a low-cost protocol for high-throughput library preparation and sequencing.
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