Secuenciación de última generación

Resumen de los métodos de NGS

Aunque la metodología y los reactivos para la NGS están en constante evolución, en la actualidad existen numerosos sistemas de NGS a disposición de los investigadores. Las plataformas más utilizadas incorporan varios pasos fundamentales del flujo de trabajo de la NGS, entre los que se incluyen la preparación de muestras o bibliotecas, la generación de clústeres, la secuenciación y el análisis de datos. La preparación de muestras suele implicar la amplificación del ADN o la adición de enlazadores o adaptadores de secuencia. La generación de clústeres de cada secuencia de ADN tiene lugar cuando el ADN que contiene el enlazador unido covalentemente se hibrida con una superficie sólida para la amplificación mediante PCR de puente, o mediante métodos alternativos como la PCR en emulsión. Además, existen muchos métodos de secuenciación del ADN, entre los que se incluyen la secuenciación por ligación, la secuenciación por síntesis, la pirosecuenciación y la secuenciación por semiconductores iónicos. Cada método de secuenciación implica diferentes pasos de reacción y procesos químicos que, en última instancia, determinan la longitud de cada secuencia (longitud de lectura), la tasa de error y el coste de los reactivos.

Enfoques analíticos para el análisis de datos de NGS

Un elemento fundamental de todos los flujos de trabajo de NGS es la etapa crítica de análisis de datos que tiene lugar tras la secuenciación. Aunque cada plataforma y flujo de trabajo de NGS genera una enorme cantidad de información digital almacenada en ordenadores, el conjunto de datos brutos debe ser analizado por bioinformáticos utilizando un número cada vez mayor de herramientas analíticas para la alineación y el mapeo de lecturas, como Bowtie, Galaxy y muchas otras. Muchos de los avances en el campo de las tecnologías de NGS han surgido de la fusión de numerosos campos científicos para desarrollar y optimizar el análisis y la interpretación de conjuntos de datos de tal envergadura. En función de las necesidades específicas de cada aplicación, los investigadores pueden ahora utilizar estas potentes herramientas para secuenciar genomas completos, exomas o transcriptomas con fines de investigación básica y sobre enfermedades.