基于长读长测序进行实时病原检测的方法、系统和应用技术方案

本发明专利技术提供了一种基于长读长测序进行实时病原检测的方法、系统和应用，包括(1)测序下机数据监测及定时分析启动；(2)获取测序fastq数据，并对数据进行质控；(3)质控后的数据与人的参考基因组比对，并去除比对上的reads；(4)去除人源reads的数据与微生物数据库进行比对和统计，检测报出测序数据中的病原微生物种类；(5)到达设定间隔时间后，新产生的数据顺序执行步骤(2)至(3)，并与前一个时间间隔步骤(3)产生的数据合并，执行步骤(4)。本发明专利技术能够应用长读长测序数据实时、快速、准确完成临床样本病原微生物检测，具有重要的应用价值。具有重要的应用价值。具有重要的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
基于长读长测序进行实时病原检测的方法、系统和应用


[0001]本专利技术涉及生物信息学
，具体涉及病原微生物检测方法及系统


技术介绍

[0002]感染是威胁人类健康的重要因素之一，进一步产生不同的临床症状，甚至危及生命。病原微生物检测是感染类疾病的诊断治疗中不可缺少的重要环节，临床微生物培养是病原检测的“金标准”。但是，常规的培养鉴定不仅流程复杂、培养周期长，同时还需要辅助进行镜检和各类各式特异性染色等鉴定方法，造成诊断时间成本高，检出不及时。培养还存在较大偏倚，对苛养菌培养效果不佳，较难通过培养检出，对于不典型或少见、变异微生物，真菌及病毒，大多数临床微生物室缺少检出能力，容易发生错检、漏检。
[0003]随着测序技术的发展，临床微生物与感染诊断逐步进入以基因组测序为代表的分子检测阶段，基于高通量基因测序技术的宏基因组检测技术(Metagenomic next generation sequencing，mNGS)不依赖于培养，直接对临床样本中靶标核酸进行无偏倚、光谱性测序筛查，经与严格校验、组织的微生物基因组数据库进行比对分析，能够特异性鉴定人体微生物组种属，快速发现病原、同时对条件致病性微生物进行鉴别，并与人体共生微生物进行区分。
[0004]目前，mNGS检测技术主要基于二代测序平台，测序读长一般在几十到几百个碱基(核糖核苷酸)，较短的测序读长在一定程度上限制了病原物种的精确鉴定，并且无法直接获得可能的耐药基因序列，阻碍了耐药基因检出。

技术实现思路

[0005]针对上述内容中所记载的技术问题中的一种，本专利技术提出了一种基于长读长测序进行实时病原检测的方法、系统和应用，解决了短读长数据病原检测的不足的问题。本专利技术监测测序数据下机并按预设的间隔时间节点循环启动分析，每次启动分析后对新获取的测序数据进行质控和去除人源reads(并可合并已用于分析的数据)，将得到的clean reads与微生物数据库比对及结果评估和筛选，确定数据中病原微生物的物种信息并报出，使得本专利技术方法可兼容不同测序精度的长读长数据。同时由于长读长测序可以获得更长的reads，甚至对天然DNA和RNA直接测序，减少了扩增带来的实验偏差。由于本专利技术的系统解决了快速检出的问题，结合便携测序仪器能够进行实时检测和分析，使得本专利技术方法、系统能够应用于更多、更复杂的场景，为临床检测和研究带来了变革。
[0006]第一方面，本专利技术提供了基于长读长测序进行实时病原检测的方法，包括如下步骤：
[0007](1)测序下机数据监测及定时分析启动；
[0008](2)获取测序fastq数据，并对数据进行质控；
[0009](3)质控后的数据与人的参考基因组比对，并去除比对上的reads；
[0010](4)去除人源reads的数据与微生物数据库进行比对和统计，检测报出测序数据中的病原微生物种类；
[0011](5)到达设定间隔时间后，新产生的数据顺序执行步骤(2)至(3)，并与前一个时间间隔步骤(3)产生的数据合并，执行步骤(4)。
[0012]优选的，本专利技术所述步骤(1)定时分析启动时间包括初始等待启动时间和间隔时间，初始等待启动时间和间隔时间是根据使用测序仪器的测序生产速度、临床样本对于病原检测时效的需求、生产数据量满足分析设置。
[0013]优选的，本专利技术所述步骤(2)对测序数据的质控包含接头过滤、低质量过滤和reads长度过滤。本专利技术所述测序数据的质控可通过适用于所用测序平台的软件或自行编写的shell、python、perl、R等文本处理程序完成。
[0014]优选的，本专利技术所述步骤(3)clean reads与人的参考基因组比对用于去除人源的数据，使用minimap2、BWA、BLAST中任一软件完成。
[0015]优选的，本专利技术所述步骤(4)中，微生物数据库选用Refseq、NT、Kraken2中的任一数据库。
[0016]优选的，本专利技术所述步骤(5)中，所述间隔时间根据仪器生产和临床需求设定。
[0017]本专利技术步骤(4)中报出结果包括物种中文名、物种拉丁名、支持物种分类的reads数目、丰度、基因组覆盖长度和覆盖比例等。
[0018]具体的，本专利技术所述初始等待启动时间为0.5
‑
2小时，当经过一次间隔时间后相对丰度占比最高的物种A小于80％，且相对丰度占比最高的物种A基因组覆盖比例小于10％时，将间隔时间调整为原间隔时间的6倍，当相对丰度占比最高的物种A的相对丰度大于80％时，将间隔时间调为原来的1/3
‑
2/3；A物种的相对丰度如下式计算：
[0019][0020]其中A、B、C
···
N代表了待检测样品中包括病毒、细菌、放线菌在内的所有微生物。
[0021]第二方面，本专利技术提供了基于长读长测序进行实时病原检测的系统，包括：
[0022]数据存储模块，用于获得测序fastq数据，调取存储人的参考基因组和微生物数据库；
[0023]数据分析模块，用于对测序fastq数据进行质控，质控后的数据与人的参考基因组比对，并去除比对上的reads；
[0024]数据反馈模块，用于对去除人源reads的数据与微生物数据库进行比对和统计，检测报出测序数据中的病原微生物种类；
[0025]计时控制模块，用于记录输出初始等待启动时间和间隔时间，控制分析启动时机。
[0026]第三方面，本专利技术提供了基于长读长测序进行实时病原检测的电子设备，包括：
[0027]至少一个处理器；以及
[0028]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中
[0029]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机指令，所述计算机指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行本专利技术上述方法。
[0030]第四方面，本专利技术提供了基于长读长测序进行实时病原检测的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有多条计算机指令，所述多条计算机指令用于使计算机执行本专利技术上述的方法。
[0031]通过实施本专利技术的技术方案，可以达到以下有益效果:
[0032]本专利技术提供的方法、系统、电子设备和计算机可读存储介质能够兼容各种测序精度的长读长测序平台，实时完成测序数据质控和去人源，并将clean reads与微生物数据库比对和筛选，确定样本微生物物种组成并报出。
[0033]本专利技术提供的方法能够应用长读长测序数据实时、快速、准确完成临床样本病原微生物检测，具有重要的应用价值。
[0034]本专利技术通过采用长读长测序使得检测不再依赖于培养，甚至可以对天然DNA和RNA直接测序，减少了扩增带来的实验偏差，而且使得原本需要几天的培养检测时间缩短到数小时之类完成，甚至能够根据需要在一小时内获得需要初步检测数据，解决了现有技术针对病毒检测周期长，导致病情延误或者难以及时采取针对性治疗使得很多治疗方法难以迅速展开的情况。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于长读长测序进行实时病原检测的方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)测序下机数据监测及定时分析启动；(2)获取测序fastq数据，并对数据进行质控；(3)质控后的数据与人的参考基因组比对，并去除比对上的reads；(4)去除人源reads的数据与微生物数据库进行比对和统计，检测报出测序数据中的病原微生物种类；(5)到达设定间隔时间后，新产生的数据顺序执行步骤(2)至(3)，并与前一个时间间隔步骤(3)产生的数据合并，执行步骤(4)。2.根据权利要求1所述的基于长读长测序进行实时病原检测的方法，其特征在于，步骤(1)定时分析启动时间包括初始等待启动时间和间隔时间，初始等待启动时间和间隔时间是根据使用测序仪器的测序生产速度、临床样本对于病原检测时效的需求、生产数据量满足分析设置。3.根据权利要求1所述的基于长读长测序进行实时病原检测的方法，其特征在于，所述步骤(2)对测序数据的质控包含接头过滤、低质量过滤和reads长度过滤。4.根据权利要求1所述的基于长读长测序进行实时病原检测的方法，其特征在于，所述步骤(3)使用minimap2、BWA、BLAST中任一软件完成，比对到人基因组的reads去除使用samtools软件完成。5.根据权利要求4所述的基于长读长测序进行实时病原检测的方法，其特征在于，所述步骤(4)中，微生物数据库选用Refseq、NT、Kraken2中的任一数据库。6.根据权利要求2所述的基于长读长测序进行实时病原检测的方法，其特征在于，所述步骤(5)中，所述间隔时间根据仪器生产和临床需求设定。7.根据权利要求2所述的基于长读长测序进行实时病原检测的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏涵，胡龙，刘广建，官远林，梁晓雪，宋雅丽，邓勇，曾敏俊，李长诚，佟斯垚，
申请(专利权)人：西咸新区予果微码生物科技有限公司予果智造科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：