以乌苏图病毒为例，验证全基因组纳米孔测序

我们使用病毒基因测序来尝试和了解病毒来自哪里，以及病毒是如何传播的。为了实时使用这些数据，例如在疫情期间，我们必须确切地了解我们提供的数据的准确性。这些技术的主要优点是价格相对便宜，速度快，并且能够实时进行基础编码，可用于现场测序。

此方法可用于及时生成序列数据，例如，可用于确定多种病原体的来源。对于第一次使用的用户来说，这种技术可能很复杂，并且需要基本的 Unix 知识。特别是用于安装不同的软件包。

此方法的可视化将帮助用户确定其特定排序协议的错误率。并回答研究问题。序列运行在连接到 MinIT 的 MinION 上启动。

在 Nanopore 平台上预造序列后，将数据负载加载到 Porechop 中。为防止污染和增强准确性，请使用要求下划线 2，下划线条形码标志并输入命令，如指示。去多路复用后，使用 cutadapt 删除长度小于 75 核苷酸的底端序列和序列，如指示。

使用 Minimap2 使用 Minimap2 根据不同参考应变的面板映射去多路复用序列读取。并使用 Samtools 生成共识序列。对于基于参考的对齐方式，必须预先形成爆炸，并搜索生成的共识序列，以确定最接近的参考应变。

然后重复基于参考的对齐方式，以最接近的参考应变作为参考。要确定所需的读取覆盖率以补偿 Nanopore 测序中的误差配置文件，请选择一个安培孔序列映射，并使用 Minimap2 将纳米孔读取映射到此安培孔。使用 Samtools 仅选择映射到 Amplicon26 的读取映射，并使用指示中的命令将 bam 文件转换为 fastq。

随机选择 200 个序列的子集读取一千次。所有随机选择的顺序读取都与安培康26对齐。使用 KMA 映射序列读取，并使用 BC 纳米标志所示的纳米孔测序优化设置立即生成共识序列。

要检查生成的共识序列，请使用指示的命令。若要在标题下的统计点 txt 中显示错误率，错误率不匹配映射的基础，请使用指示的命令。要显示每个周期标题下显示的 indel 数，请使用指示的命令。

与光照测序相比，将较新的流式处理单元与基本颜色触发器结合使用，读取覆盖率为 40 倍，结果结果相同。读取覆盖率为 30 倍，误差率为 0.02%，相当于每 585，000 个核苷酸中测序的一个错误。虽然读取覆盖率为 20 次，但每 63、529 个核苷酸中就产生一个错误。

读取覆盖率为 10 倍，每 3，312 个核苷酸序列中产生一个错误。这意味着每四个乌苏图病毒基因组中超过3个核苷酸被称为错误。读取覆盖率超过 30 次时，不会观察到任何 indel。

读取覆盖率为 20 倍，可检测一个 indel 位置，而读取覆盖率为 10 倍，则导致 29 个位置的 indel。需要记住的最重要的事情是，虽然并不总是很明显，但软件中的更新经常发生，并且会影响结果。有几个软件可以使用的选项。

我们已经演示了最常用的程序。但是，不同的软件和不同版本的软件可能会导致不同的结果。我们向您展示了一个示例，说明我们如何检查我们生成序列数据的质量。

这对于可靠的疫情支持至关重要。