Sequence Capture and Next-Generation Resequencing of Multiple Tagged Nucleic Acid Samples for Mutation Screening of Urea Cycle Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Molecular genetic testing is commonly used to confirm clinical diagnoses of inherited urea cycle disorders (UCDs); however, conventional mutation screenings encompassing only the coding regions of genes may not detect disease-causing mutations occurring in regulatory elements and introns. Microarray-based target enrichment and next-generation sequencing now allow more-comprehensive genetic screening. We applied this approach to UCDs and combined it with the use of DNA bar codes for more cost-effective, parallel analyses of multiple samples. METHODS: We used sectored 2240-feature medium-density oligonucleotide arrays to capture and enrich a 199-kb genomic target encompassing the complete genomic regions of 3 urea cycle genes, OTC (ornithine carbamoyltransferase), CPS1 (carbamoyl-phosphate synthetase 1, mitochondrial), and NAGS (N-acetylglutamate synthase). We used the Genome Sequencer FLX System (454 Life Sciences) to jointly analyze 4 samples individually tagged with a 6-bp DNA bar code and compared the results with those for an individually sequenced sample. RESULTS: Using a low tiling density of only 1 probe per 91 bp, we obtained strong enrichment of the targeted loci to achieve ≥90% coverage with up to 64% of the sequences covered at a sequencing depth ≥10-fold. We observed a very homogeneous sequence representation of the bar-coded samples, which yielded a >30% increase in the sequence data generated per sample, compared with an individually processed sample. Heterozygous and homozygous disease-associated mutations were correctly detected in all samples. CONCLUSIONS: The use of DNA bar codes and the use of sectored oligonucleotide arrays for target enrichment enable parallel, large-scale analysis of complete genomic regions for multiple genes of a disease pathway and for multiple samples simultaneously. This approach thus may provide an efficient tool for comprehensive diagnostic screening of mutations.
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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 | 0,002 |
| 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 ».