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Comparative performance of the BGI and Illumina sequencing technology for single-cell RNA-sequencing

DNA测序 计算生物学 生物 基因组学 深度测序 核糖核酸 水准点(测量) Illumina染料测序 基因 计算机科学 遗传学 基因组 大地测量学 地理
作者
Anne Senabouth,Stacey B. Andersen,Qianyu Shi,Lei Shi,Feng Jiang,Wenwei Zhang,Kristof Wing,Maciej Daniszewski,Samuel W. Lukowski,Sandy Hung,Quan Nguyen,J. Lynn Fink,Anthony G Beckhouse,Alice Pébay,Alex W. Hewitt,Joseph E. Powell
出处
期刊:NAR genomics and bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:2 (2) 被引量:52
标识
DOI:10.1093/nargab/lqaa034
摘要

Abstract The libraries generated by high-throughput single cell RNA-sequencing (scRNA-seq) platforms such as the Chromium from 10× Genomics require considerable amounts of sequencing, typically due to the large number of cells. The ability to use these data to address biological questions is directly impacted by the quality of the sequence data. Here we have compared the performance of the Illumina NextSeq 500 and NovaSeq 6000 against the BGI MGISEQ-2000 platform using identical Single Cell 3′ libraries consisting of over 70 000 cells generated on the 10× Genomics Chromium platform. Our results demonstrate a highly comparable performance between the NovaSeq 6000 and MGISEQ-2000 in sequencing quality, and the detection of genes, cell barcodes, Unique Molecular Identifiers. The performance of the NextSeq 500 was also similarly comparable to the MGISEQ-2000 based on the same metrics. Data generated by both sequencing platforms yielded similar analytical outcomes for general single-cell analysis. The performance of the NextSeq 500 and MGISEQ-2000 were also comparable for the deconvolution of multiplexed cell pools via variant calling, and detection of guide RNA (gRNA) from a pooled CRISPR single-cell screen. Our study provides a benchmark for high-capacity sequencing platforms applied to high-throughput scRNA-seq libraries.
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