Hi-Plex for high-throughput mutation screening: application to the breast cancer susceptibility gene PALB2
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Massively parallel sequencing (MPS) has revolutionised biomedical research and offers enormous capacity for clinical application. We previously reported Hi-Plex, a streamlined highly-multiplexed PCR-MPS approach, allowing a given library to be sequenced with both the Ion Torrent and TruSeq chemistries. Comparable sequencing efficiency was achieved using material derived from lymphoblastoid cell lines and formalin-fixed paraffin-embedded tumour. METHODS: Here, we report high-throughput application of Hi-Plex by performing blinded mutation screening of the coding regions of the breast cancer susceptibility gene PALB2 on a set of 95 blood-derived DNA samples that had previously been screened using Sanger sequencing and high-resolution melting curve analysis (n = 90), or genotyped by Taqman probe-based assays (n = 5). Hi-Plex libraries were prepared simultaneously using relatively inexpensive, readily available reagents in a simple half-day protocol followed by MPS on a single MiSeq run. RESULTS: We observed that 99.93% of amplicons were represented at ≥10X coverage. All 56 previously identified variant calls were detected and no false positive calls were assigned. Four additional variant calls were made and confirmed upon re-analysis of previous data or subsequent Sanger sequencing. CONCLUSIONS: These results support Hi-Plex as a powerful approach for rapid, cost-effective and accurate high-throughput mutation screening. They further demonstrate that Hi-Plex methods are suitable for and can meet the demands of high-throughput genetic testing in research and clinical settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».