Dynamic variable selection in SNP genotype autocalling from APEX microarray data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are DNA sequence variations, occurring when a single nucleotide--adenine (A), thymine (T), cytosine (C) or guanine (G)--is altered. Arguably, SNPs account for more than 90% of human genetic variation. Our laboratory has developed a highly redundant SNP genotyping assay consisting of multiple probes with signals from multiple channels for a single SNP, based on arrayed primer extension (APEX). This mini-sequencing method is a powerful combination of a highly parallel microarray with distinctive Sanger-based dideoxy terminator sequencing chemistry. Using this microarray platform, our current genotype calling system (known as SNP Chart) is capable of calling single SNP genotypes by manual inspection of the APEX data, which is time-consuming and exposed to user subjectivity bias. RESULTS: Using a set of 32 Coriell DNA samples plus three negative PCR controls as a training data set, we have developed a fully-automated genotyping algorithm based on simple linear discriminant analysis (LDA) using dynamic variable selection. The algorithm combines separate analyses based on the multiple probe sets to give a final posterior probability for each candidate genotype. We have tested our algorithm on a completely independent data set of 270 DNA samples, with validated genotypes, from patients admitted to the intensive care unit (ICU) of St. Paul's Hospital (plus one negative PCR control sample). Our method achieves a concordance rate of 98.9% with a 99.6% call rate for a set of 96 SNPs. By adjusting the threshold value for the final posterior probability of the called genotype, the call rate reduces to 94.9% with a higher concordance rate of 99.6%. We also reversed the two independent data sets in their training and testing roles, achieving a concordance rate up to 99.8%. CONCLUSION: The strength of this APEX chemistry-based platform is its unique redundancy having multiple probes for a single SNP. Our model-based genotype calling algorithm captures the redundancy in the system considering all the underlying probe features of a particular SNP, automatically down-weighting any 'bad data' corresponding to image artifacts on the microarray slide or failure of a specific chemistry. In this regard, our method is able to automatically select the probes which work well and reduce the effect of other so-called bad performing probes in a sample-specific manner, for any number of SNPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».