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Enregistrement W2163357354 · doi:10.1373/clinchem.2010.150706

Sequence Capture and Next-Generation Resequencing of Multiple Tagged Nucleic Acid Samples for Mutation Screening of Urea Cycle Disorders

2010· article· en· W2163357354 sur OpenAlexaff
Ursula Amstutz, Gisela Andrey-Zürcher, Dominic Suciu, Rolf Jaggi, Johannes Häberle, Carlo R. Largiadèr

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Edinburgh
Mots-clésBiologyGeneticsUrea cycleDNA sequencingGeneComputational biologyMolecular biologygenomic DNADNAOligonucleotide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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