Whole-Genome Amplification Enables Accurate Genotyping for Microarray-Based High-Density Single Nucleotide Polymorphism Array
Notice bibliographique
Résumé
In large-scale genome-wide association studies based on high-density single nucleotide polymorphism (SNP) genotyping array, the quantity and quality of available genomic DNA (gDNA) is a practical problem. We examined the feasibility of using the Multiple Displacement Amplification (MDA) method of whole-genome amplification (WGA) for such a platform. The Affymetrix Early Access Mendel Nsp 250K GeneChip was used for genotyping 224,940 SNPs per sample for 28 DNA samples. We compared the call concordance using 14 gDNA samples and their corresponding 14 WGA samples. The overall mean genotype call rates in gDNA and the corresponding WGA samples were comparable at 97.07% [95% confidence interval (CI), 96.17-97.97] versus 97.77% (95% CI, 97.26-98.28; P = 0.154), respectively. Reproducibility of the platform, calculated as concordance in duplicate samples, was 99.45%. Overall genotypes for 97.74% (95% CI, 97.03-98.44) of SNPs were concordant between gDNA and WGA samples. When the analysis was restricted to well-performing SNPs (successful genotyping in gDNA and WGA in >90% of samples), 99.11% (95% CI, 98.80-99.42) of the SNPs, on average, were concordant, and overall a SNP showed a discordant call in 0.92% (95% CI, 0.90-0.94) of paired samples. In a pair of gDNA and WGA DNA, similar concordance was reproducible on Illumina's Infinium 610 Quad platform as well. Although copy number analysis revealed a total of seven small telomeric regions in six chromosomes with loss of copy number, the estimated genome representation was 99.29%. In conclusion, our study confirms that high-density oligonucleotide array-based genotyping can yield reproducible data and MDA-WGA DNA products can be effectively used for genome-wide SNP genotyping analysis.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
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 ».