国产纳米孔平台CycloneSEQ性能获独立研究验证：与ONT相比表现如何

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国产纳米孔平台CycloneSEQ性能获独立研究验证：与ONT相比表现如何？
; }- Q6 B, l  b9 m) c来源：华大智造 2026-01-22 17:35
# x% r* M1 ^3 z近期，香港城市大学李润生团队在bioRxiv预印本平台发表了一项系统比较研究，题为《When CycloneSEQ meets Oxford Nanopore Technologies: a performance comparison of contemporary nanopore DNA sequencing platforms》（Liu et al.）。该研究通过六种细菌样本的全基因组测序数据，从读长准确率、组装完整性与表观基因组学应用等维度，客观对比了华大序风CycloneSEQ CS2（对应CycloneSEQ平台的S0 体系）与Oxford Nanopore Technologies（ONT）R10.4.1平台的性能差异。
/ U( d- R$ D3 v# s核心结论显示：5 O& o! w; |- W7 r
CycloneSEQ 的测序数据Modal值达97.7%（Q16.4），经短读长校正后组装完整性接近100%，并能识别12种细菌甲基化基序。
5 t; G: ]  s2 u研究指出，在关键性能指标上，CycloneSEQ已展现出与ONT相当的能力。
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DOI:10.64898/2026.01.14.699587* o! z, Y& v% a4 b7 Z1 ?- a( H( n. N
纳米孔测序技术发展现状
  x3 {* L2 m6 Z纳米孔测序凭借其长读长、实时测序、直接检测表观遗传修饰等独特优势，在病原体快速鉴定、基因组完成图构建、耐药基因追踪等场景中展现出重要价值。长期以来，该领域由ONT主导。CycloneSEQ平台的出现，被视为中国在纳米孔测序领域实现自主知识产权的重要进展。- M$ H( l( J' S
本研究是首个系统性、多维度比较CycloneSEQ与ONT平台性能的独立评估工作，既验证了CycloneSEQ平台的技术可行性，也为其在实际应用中的定位与发展提供了客观依据。
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" F3 o8 o  _0 z. c  R3 ?; V图：项目设计概览。
' k; T1 Z" n/ Q& Z& z: q0 m核心性能分析7 C! O$ P- W; b" x6 |, z! T, g
reads准确率：CycloneSEQ CS2实现显著提升
1 i3 n" G# y4 Z数据表现：
3 w2 \+ i% @5 }  v! i' x5 X· CycloneSEQ CS2：平均观测准确率96.0%（Q14.0），Modal 值 97.7%（Q16.4）
% T$ \1 P6 X1 f# R! e# K· ONT R10.4.1：平均观测准确率96.8%（Q14.9），Modal 值99.0%（Q20）0 U0 F( O! m) L& P/ V  O
· 差距变化：与CS1版本相比，CS2将平均准确率差距缩小至0.8%。" i2 x8 W% M* i0 y) H
技术解读：9 Q6 c. ^0 v& @1 c
这一进步得益于CycloneSEQ平台的文库制备和碱基识别算法的协同优化。研究指出，CycloneSEQ CS2的估计准确率与观测准确率之间的差距已收窄至0.39%，表明其碱基质量值（Q-score）校准更为可靠。这有助于在数据分析中更准确地依据原始Q值进行过滤。
: b& ^7 N- L) l" x' s1 b& b同聚物区域性能：超越R9.4.1，逼近R10.4.1# t- Q& I2 F+ Y$ n
关键发现：
/ }5 s8 G4 I  R: W: _8 l, l同聚物（Homopolymer）区域的准确测序是纳米孔技术的一大挑战。研究表明CycloneSEQ CS2在A/T和G/C同聚物的识别准确性上表现优于ONT R9.4.1，接近R10.4.1水平。这对于精准解析细菌的相变基因、毒力岛等富含重复序列的区域具有重要的实际意义。) y* A) k- i7 N+ S5 d$ P3 A1 t: k

) a6 O  d1 `) T图：纳米孔测序平台之间的读段质量比较。) ~0 ]% u9 F) ?4 y) F" g& _( [: b
基因组组装性能：从"原始数据"到"完成图"的完整路径; H; m' p# s% d2 @/ f8 P7 ~
原始长读长组装的挑战与解决方案4 ^" |1 V4 ^3 F  X, s1 r- C
原始读长组装挑战：! L7 W( [' i" L% w* k( Z/ @
CycloneSEQ原始读长的插入/缺失（InDel）错误率高于ONT，导致未校正前每100 kbp存在超过4个InDel。不过，通过结合约50倍覆盖度的长读长与短读长校正，可显著改善组装质量，获得近乎完整的细菌基因组。& W5 `- x5 [. {- m1 _; q; a
校正后表现优异：$ J; q, h4 R& b5 b# [# P0 a
采用50×覆盖度结合短读长校正后：
- t- @- y4 x9 ~9 @· 组装完整性：提升至近100%（细菌染色体回收率>99.9%）3 s$ r  K1 }3 u3 @- H2 O9 [
· BUSCO评估：稳定在97%完整性分数7 ]2 I6 H( u% Y( F! {! k
· InDel密度：降至每100 kbp约1个，与ONT校正后水平相当$ ]* h# Z- }" U7 P' R9 i( F
操作建议：
8 T# y+ ]- S5 t4 [3 A( ]3 F· 标准流程：推荐采用"CycloneSEQ长读长+ 短读长混合组装"策略。) W& `/ I+ Q3 J* ]
· 成本控制：相较于纯ONT R10.4.1测序，CycloneSEQ在试剂成本上具有潜在优势，可将节省的资金投入短读长校正。0 H' H) t4 j4 J% {2 F
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图：纳米孔测序平台的组装质量表现。
; }* P3 P! s( b3 k9 T$ b覆盖度优化策略* H& B" _% O  z
研究发现：" ]4 d6 ]. q2 y! ^
组装完整性在50×覆盖度后呈现边际效益递减，80×覆盖度下各平台（R9.4.1, R10.4.1, CS1, CS2）的BUSCO分数无显著差异。这为制定经济高效的测序方案提供了直接依据。
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8 ^9 s1 A) M; Q" ~" c图：纳米孔测序平台的组装质量表现。1 ?+ \% s- X! a5 a  {7 I. \
推荐方案：* @, \8 V' Y4 p1 b/ j1 @
· 常规菌株鉴定：30-50×覆盖度3 L# C& v% K* u8 Q3 M
· 高质量完成图：50-80×覆盖度 + 短读长polishing* b) ?0 K" f+ X: x1 z
· 复杂重复区域解析：可适当提高至100×9 @- q( j; u  g# R
表观基因组学应用：甲基化检测的独特优势7 h) i& I9 [/ @: J' x
检测能力与灵敏度
! I' q: c& F9 m3 D& V* Z; }0 S3 s核心发现：
) X8 ^9 A6 r8 @: x! P研究团队成功利用CycloneSEQ reads中存在的链特异性错误，从头发现了12种细菌DNA甲基化 motifs（methylation motifs），包括：
: r3 {3 H. T" R! B' l" @· 常见的GATC（Dam甲基化）、CCWGG（Dcm甲基化）' d( P: `8 d- O4 B! h: f" R
· 罕见的CTGCAG、GCGC等 motifs6 e1 G! e' h7 f) J$ o0 Q1 \  [, [
· 潜在的新甲基化 motifs 发现能力
/ S; u, }: o" @* J: ~* J技术机制：' ^* F: [4 P3 b
与ONT类似，甲基化碱基在纳米孔中产生的电流信号偏移导致碱基识别错误，通过比较正负链的测序错误模式，可高灵敏度定位甲基化位点。这证明了CycloneSEQ平台在无需额外实验处理的情况下，直接检测6mA、4mC等细菌常见甲基化修饰的能力。研究团队还为此开发了适配CycloneSEQ信号的分析流程，为表观基因组学研究打开了大门。
# l# e& x" _. a1 J0 q; j与ONT的性能对比
' |1 ^; H6 d& ]  x( r' n7 U- GCycloneSEQ表现亮点：
8 j+ D8 Z2 V+ ^) @" C+ S/ P4 ^9 J· motifs覆盖广度：在部分菌株中识别出ONT未检测到的甲基化模式。
$ C6 L$ O% E% u2 q# l5 g- I0 R, v· 信号特征：独特的错误谱可能为新型表观遗传标记的发现提供线索。
6 C& f( g# N% b9 o. t待改进：8 V0 U! [' E4 E1 h, U, d: Y) r
· CCWGG过拟合：CycloneSEQ碱基识别模型在该 motifs 上存在系统性偏差，导致假阳性率升高，需设置更严格的过滤阈值。
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图：CycloneSEQ 平台检测到显著电流信号差异。' l. d" e" R8 e1 l
CycloneSEQ技术优势与改进方向
2 u: }8 N1 e3 w- P! T当前优势：
$ x0 ?, G5 L0 E+ [' D+ S· 快速迭代能力：CycloneSEQ在数月内完成从CS1到CS2的更新，实现关键性能大幅提升。
- z0 o1 r! i6 U5 i1 B2 I& K: H2 A5 m· 成本效益：“50倍覆盖度+短读长校正”方案兼具质量与经济性。
9 B: q! o1 }  h; O% K0 T# `待改进点方面：
6 \$ W. ?: b. f1 d# k' \! d8 _: a· InDel错误率：研究指出单碱基插入缺失是CycloneSEQ reads中最主要的错误类型，这也是影响无需校正的组装质量的核心因素。7 P# ~5 Z0 j9 K3 b
· 特定序列的过拟合：在甲基化 motifs CCWGG上，模型在无甲基化的WGA数据中产生了异常高的错误信号，表明基础模型存在对训练数据的过拟合。
' ]) v  u3 t; l+ G· Q值校准精度：CycloneSEQ CS1版本存在估计准确率高于观测准确率的情况，CS2虽已改善，但校准精度仍有提升空间。$ [" E! Q, V4 z& g$ v* o7 }
技术演进：CycloneSEQ S1体系展望
( L& _8 x5 p6 [4 X4 p% b2 N. z据悉，CycloneSEQ即将推出S1体系，涵盖试剂、算法与软件多方面的升级：
# ^0 [2 C+ {" H1. 试剂与化学优化：“精进”测序试剂盒（S1 体系）
* u% Z1 [6 P! E/ p# a9 U· 准确率提升：通过优化马达蛋白与生化体系的协同作用，旨在将单碱基InDel错误率控制在更低的水平，原始测序准确率可达Q20以上。6 [$ k5 |1 a7 j! R3 w  b
· 增强的稳定性：改进的缓冲体系可提供更稳定的测序环境，显著提升有效数据产出率。
0 _; T* K  x1 D2. 算法与软件升级：“精进”碱基识别器
. q+ e5 e$ M% E9 ~- j· 抗过拟合模型：采用更大规模、更多样化的训练数据集（包括更多种属的WGS与WGA数据），重点解决如CCWGG等特定 motifs 的过拟合问题，提升模型泛化能力。
* O  k0 z* p$ s· Q值校准：实现更精细的Q值校准，使质量分数能更真实地反映每个碱基的识别置信度。2 r2 P4 Q$ W/ T7 @( w" f
· 同聚物优化：针对G/C同聚物识别准确率相对较低的问题，进行专项模型优化。, ]" p) X0 ~- E2 w5 f) P4 p
3.分析生态扩展：“拓展”分析套件（CycloneFlow）
( H' }/ z  ^. P/ K, p' P通过集成自主开发的专用生信工具集，全面赋能长读长数据分析。该套件核心包括：长读长序列条码拆分工具 Citrus、长读长测序修饰检测数据分析工具 Poremod、长读长序列质控分析工具 Rosa 等。5 ]- ?+ H  n& w8 S% h# @" v
未来展望9 r: Z4 D$ ?$ p& F% l7 U/ z7 I! ?5 O
本研究是对CycloneSEQ技术路线的一次系统性验证，也是中国纳米孔测序产业化进程中的重要里程碑。尽管在原始读长准确率与生态系统成熟度方面仍有提升空间，但CycloneSEQ在组装后质量、表观遗传学应用与成本控制方面已展现出差异化竞争力。
& v: J( q* C4 ^, Q" B$ k  q从CycloneSEQ CS1到CS2（S0）的快速迭代，体现了华大序风团队的技术执行力；即将到来的S1体系，则进一步彰显了CycloneSEQ平台在性能优化与用户需求响应上的持续投入。CycloneSEQ有望为全球科研工作者，提供一个高性能、高性价比且自主可控的纳米孔测序选择，推动生命科学研究的深入发展。1 {9 t# j/ Y" p/ A