Applications干货 | 一文科普，NGS测序技术不同，所需测序深度也不同！
NGS测序，又称为下一代测序技术或者高通量测序技术。只要涉及到测序，就伴随着测序仪以及对应的测序深度。那么何谓测序深度呢？测序深度（Sequencing Depth）是指对目标区域（如全基因组或者某个特定基因片段）进行测序时，碱基被覆盖的平均次数。通常用“X”表示覆盖深度，如10X表示目标区域的每个碱基被平均测序了10次。测序深度通常是通过生信分析手段来进行
NGS测序，又称为下一代测序技术或者高通量测序技术。只要涉及到测序，就伴随着测序仪以及对应的测序深度。
那么何谓测序深度呢？
测序深度（Sequencing Depth）是指对目标区域（如全基因组或者某个特定基因片段）进行测序时，碱基被覆盖的平均次数。通常用“X”表示覆盖深度，如10X表示目标区域的每个碱基被平均测序了10次。
测序深度通常是通过生信分析手段来进行统计。而我们普遍在测序时poling的文库，是按照测序数据量来进行计算的。
测序数据量与目标区域大小和测序深度有对应的关系
测序数据量是指整个测序过程中生产的总碱基对的数量，通常用Gb或者Mb作为单位，如测序时，要测6 Gb，那么下机时的reads数乘以测序模式如PE150，则用300 bp/条来进行计算，如PE150测序，下机reads数为100,000条，则粗略估算测序量为100,000 *300 /1000000=30 Mb
测序数据量与测序深度和目标区域大小的计算公式为：
测序数据量=目标区域大小×测序深度
如全基因组测序，一般要求测序深度30 X，而该目标区域是人的全部基因组区域，3 Gb，那么此时要求的测序数据量为3×30 =90，即全基因组测序需要测到90 G以上。
那么为什么不同的技术有不同的测序深度要求呢？
测序深度是考虑技术的特殊性：
可靠性提升：测序深度越高，能够减少因测序错误或者随机性导致的假阳性。
检测突变灵敏度：高深度测序有利于发现低频突变如肿瘤中的亚克隆变异。
不同的测序技术需要平衡成本与精度：测序深度越高，测序成本越高，但是高深度测序可能会导致收益递减。
不同的测序技术，测序深度要求如下：
测序技术 | 应用 | 推荐测序深度或reads数 | 参考文献 |
WGS | SNVs检测（纯合） | 15X | Bentley et al., 2008 |
SNVs检测（杂合） | 33X | Bentley et al., 2008 | |
Indels检测 | 60X | Feng et al., 2014 | |
基因型分析 | 35X | Ajay et al., 2011 | |
CNV检测 | 1-8X | Xie et al., 2009; Medvedev at al., 2010 | |
全外显子测序 | SNVs检测（纯合） | 100x (3x local depth) | Clark et al., 2011; Meynert et al., 2013 |
SNVs检测（杂合） | 100x (13x local depth) | Clark et al., 2011; Meynert et al., 2013 | |
Indels检测 | / | Feng et al., 2014 | |
转录组测序 | 基因表达检测 | 10~25 M | Liu Y. et al., 2013; ENCODE 2011 RNA-Seq |
可变剪接检测 | 50~100 M | Liu Y. et al., 2013; ENCODE 2011 RNA-Seq | |
等位基因特异性表达 | 50~100 M | Liu Y. et al., 2013; ENCODE 2011 RNA-Seq | |
无参转录本组装 | 50~100 M | Liu Y. et al., 2013; ENCODE 2011 RNA-Seq | |
DNA互作检测 | ChIP-seq | 10~14 M（窄峰模式） | Rozowsky et al., 2009; ENCODE 2011 Genome; Landt et al., 2012 |
CUT&Tag | 5~10 M | Henikoff etal.,2019 | |
ATAC-seq | 15 M （单端测序） | ENCODE ATAC-Seq | |
Hi-C | 100 M | Belton, J.M et al., 2012 | |
4C | 1~5 M | van de Weken, H.J.G. et al., 2012 | |
5C | 15~25 M | Sanyal A. et al., 2012 | |
ChIA-PET | 15~20 M | Zhang, J. et al., 2012 | |
FAIRE-seq | 25~55 M | ENCODE 2011 Genome; Landt et al., 2012 | |
DNase-seq | 25~55 M | Landt et al., 2012 | |
DNA甲基化测序 | CAP-seq | >20 M | Long, H.K. et al., 2013 |
MeDIP-seq | 60 M | Taiwo, O. et al., 2012 | |
RRBS | 10X | ENCODE 2011 Genome | |
BS-seq | 5-15X; 30X | Ziller, M.J et al., 2015; Epigenomics Road Map | |
RNA互作研究 | CLIP-seq | 10~40 M | Cho J. et al., 2012; Eom T. et al., 2013; Sugimoto Y. et al., 2012 |
iCLIP | 5~15 M | Sugimoto Y. et al., 2012; Rogelj B. et al., 2012 | |
PAR-CLIP | 5~15 M | Rogelj B. et al., 2012 | |
RIP-seq | 5~20 M | Lu Z. et al., 2014 | |
Small RNA测序 | 差异鉴定 | 1~2 M | Metpally RPR et al., 2013; Campbell et al., 2015 |
鉴定small RNA | 5~ 8 M | Metpally RPR et al., 2013; Campbell et al., 2015 |
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