测序仪黑客教你改造老旧测序仪做空间组学平台

你会不会也想过一个问题，那些被淘汰的测序仪都去哪儿了？

过去20年，NGS快速发展，伴随着一个又一个新型测序仪被推出面世，提供更大的通量、更快的速度、更高的准确率、更长的读取。就像苹果手机每年出新款一样，测序巨头如Illumina在过去的很多年中也保持了每年推新的节奏。技术的快速开发使得用户处于被支配的无所适从中，似乎需求和供给同时在被塑造。再后来，需求又被划分归类，用户也被推进了低中高的档次，被贴上不同的标签，就像mini、S、Pro、Pro Max，时不时再来个SP。

于是升级迭代成为家常便饭，用户的习惯被很快建立又被很快打散重塑，或许是以“需求”“功能”的名义，抑或是“美学”的诱惑，总之，换新。

可以说，依赖模版的合成测序SBS在过去二十多年一直都没变，包括用荧光标记的核苷酸对 DNA 分子进行循环延伸，然后在每个核苷酸添加后进行荧光成像以解码序列。这样的测序系统本质上就是与自动化流体和温度控制相结合的落射荧光显微镜，对每数百个碱基的测序是通过光学信 的顺序读取来完成的。

抛开测序仪的外壳不论，荧光显微镜读取，配合载物台移动、温度控制、试剂更换，在化学体系和成像之间循环多次，生成数据，这样的实验体系，对于很多人来说并不陌生。但不管是在细胞、发育生物学还是其他的分子生物学中，对于荧光标记的生物成像往往是通过手动或者定制的方式开展的。如今我们普遍关注的空间组学，不管是转录组还是蛋白组或者多组学结合，如果通过基于单分子FISH的方式来实现，多半也是通过上述的思路实现。现在有一众的空间组学专业平台开发商致力于通过整包的解决方案来实现自动化的试剂处理和成像。

于是，就有人思考，是不是可以将测序仪开包、repurpose、改造成其他用途，比如进行空间组学的应用，毕竟这些测序仪淘汰了就闲置了，卖破烂值几个钱？

在发布NovaSeq 6000之后，Illumina 宣布将在 2023 年 2 月之后不再支持HiSeq 系统。于是，一群研究人员就致力于将该测序仪转变为空间生物学平台。比如，纽约基因组中心Kunal Pandit领导重新利用了HiSeq 2500测序仪上的成像和微流体系统开发了PySeq2500，以实现基于抗体的迭代间接免疫荧光成像 (4i) 方法的自动化，被黑后的测序仪与 4i 化学相结合，可以在亚细胞分辨率和三个维度上一次检测四种不同的蛋白质，并提供板载温度控制。本质上这为Akoya PhenoCycler 等商业平台提供了一种可能的替代方案。

Illumina仪器本身良好的可靠性运行及自身高质量的光学和流体系统就这样被赋予了新的生命。

PySeq 只是过去几年出现的众多空间组学方法之一。加拿大Michael Smith基因组科学中心的Robin Coope正试图将旧的 HiSeq 转换为可进行MERFISH（多重错误鲁棒荧光原位杂交）空间转录组学研究的工具，而哈佛大学衍生公司 Vizgen 正是致力于商业化MERFISH。与动辄购买数十万上百万的商业化仪器相比，这样可以帮助研究人员蜿蜒进入空间生物学这一领域。

被改造的测序仪用于空间组学平台，大概率在相同的功能参数上无法与商业系统竞争，或者在持续开发及产品升级迭代方面还存在很大的限制。同时，这样的平台根本没有客户支持可言。但作为开源的项目，所有感兴趣的同行都可以在废弃的测序仪上进行尝试，或者说，在PySeq这个项目上，基本上只需要参照Kunal Pandit等提供的指导就可以进行，根本不需要很复杂的编码等操作，所以不失为一个有趣的尝试。

之前的文章中，Illumina的测序平台被重新利用于基于条形码的空间转录组学平台，此外，BGI利用自己的底层流通槽设计开发了类似的Stereo-Seq空间转录组学产品。本质上，测序仪的形态和用途在被重新定义，这说到底是回归了方法学本身的剖析和重组。

Illumina显然具有更多想象空间里已经积累的能力和经验，但会不会也自己开发产品进入空间组学领域？究竟什么样的空间组学产品能在纷繁众多的方法学中胜出？上百万买一套空间组学平台是不是赌注？这种黑客式的测序仪改造开发会不会进一步掀起什么波浪？这些都是未知。

从公司营收的角度上讲，不管是创新的化学还是光学，都希望通过推出新的仪器来体现价值，这样销售会比单纯卖试剂或者组件能更省事儿、更赚钱。（所以大概率Illumina明年如果推新的化学X，还是会通过释放新的测序仪来助推。）但对于用户来说，每次更新升级的成本着实高，如果买了新的，那些被淘汰的测序仪显得一文不值，又该怎么处置？（厂家有以旧换新吗？有专业测评、二手回收的机构吗？）（如果一家厂商说他们的测序平台能用一二十年不废、每次升级只是更换试剂/软件就可简单实现，那这样的厂家真值得点赞支持。）

你们单位的老旧测序仪怎么处置的？你有什么老机新用repurpose的好主意？或者其他任何评论、意见，都欢迎留言或私信交流。

参考文献：

https://pyseq2500.readthedocs.io/en/latest/

https://www.nature.com/articles/s41598-022-08740-w

https://www.youtube.com/watch?v=BTyV_F6IYNc&t=1659s

https://www.nature.com/articles/d41586-018-05769-8

https://www.hackteria.org/wiki/HiSeq2000_-_Next_Level_Hacking

https://www.genomeweb.com/proteomics-protein-research/nygc-researchers-give-illumina-hiseq-second-life-multiplex-spatial#.Yu9nf-xBy0c

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