MGI Library Preparation Method: Conversion from Illumina to MGI
Celemics의 MGI 전환용 Library Preparation Method
차세대염기서열분석(NGS) 기술이 발전함에 따라 다양한 시퀀싱 플랫폼이 사용되고 있으며, Illumina와 MGI는 그 대표적인 예입니다. 그러나 두 플랫폼 간 호환성 부족은 연구자들에게 불편함과 시간 낭비를 초래하기도 합니다.
Celemics는 이러한 문제를 해결하고자, 하나의 라이브러리 준비 및 타겟 농축 키트로 Illumina와 MGI 플랫폼을 모두 지원하는 옵션을 제공합니다. 본 포스트에서는 Celemics의 Illumina → MGI 전환 방법과 함께, 실제 실험을 통해 확인된 성능 데이터를 소개합니다.
하나의 키트로 두 플랫폼을 모두 지원하는 전환 방식
Celemics의 Native Library Preparation (LP) 및 Target Enrichment (TE) 키트는 기본적으로 Illumina 플랫폼에 맞춰 설계되어 있습니다. 하지만 Post-PCR 단계에서 사용하는 프라이머만 변경하면, 동일한 라이브러리를 MGI 플랫폼에도 적용할 수 있도록 전환이 가능합니다. 실제로 이 전환 방식은 매우 간단하며, 기존 실험 프로토콜을 거의 변경하지 않고도 Illumina용으로 준비된 라이브러리를 MGI 시퀀서에서 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다.
아래는 Celemics 라이브러리 준비 및 타겟 농축 절차와 함께, Illumina → MGI 전환이 어떤 방식으로 이루어지는지를 보여주는 워크플로우입니다.
MGI 시퀀싱을 원할 경우, Illumina 라이브러리를 MGI 전환용 프라이머로 Post-PCR만 수행하면 됩니다.
결과
전환 방식의 실제 효과를 검증하기 위해, 총 5개의 패널에 대해 Illumina 시퀀싱과 Illumina → MGI 전환 후 MGI 시퀀싱 결과를 비교하였습니다. 각 패널은 동일한 샘플과 동일한 조건에서 처리되었으며, 일부 주요 결과는 아래와 같습니다.
| Panel | Target Size | Sequencer | Raw Read | Duplication Ratio | On-target Ratio | Fold 80 Base Penalty |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Panel 1 | 96,246 | Illumina | 1,400,000 | 10.86% | 64.45% | 2.48 |
| Illu -> MGI Conversion | 1,400,000 | 9.64% | 62.98% | 2.50 | ||
| Panel 2 | 109,417 | Illumina | 1,400,000 | 19.44% | 63.36% | 2.56 |
| Illu -> MGI Conversion | 1,400,000 | 16.00% | 67.22% | 2.91 | ||
| Panel 3 | 2,321,226 | Illumina | 34,652,372 | 15.32% | 88.77% | 3.26 |
| Illu -> MGI Conversion | 34,652,372 | 19.42% | 90.21% | 3.37 | ||
| Panel 4 | 19,617,488 | Illumina | 17,324,598 | 2.10% | 91.89% | 1.80 |
| Illu -> MGI Conversion | 17,324,598 | 1.57% | 91.98% | 1.81 | ||
| Panel 5 | 37,108,999 | Illumina | 34,000,000 | 2.01% | 87.42% | 2.16 |
| Illu -> MGI Conversion | 34,000,000 | 1.42% | 87.40% | 2.19 |
결과적으로, Illumina에서 준비된 라이브러리를 MGI 플랫폼에 적용하더라도 주요 성능 지표가 동일하거나 유사한 수준으로 유지됨을 확인할 수 있었습니다.
Celemics의 Illumina → MGI 전환 방식은 간편하면서도 유연하게 두 플랫폼 간의 호환성을 확보할 수 있는 실용적인 솔루션입니다. 다양한 프로젝트에서 동일한 NGS 패널을 활용하면서도 플랫폼 변경에 따른 재설계를 줄이고, 비용과 시간을 절감할 수 있는 효율적인 방법이 될 수 있습니다.
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