Multiplex Droplet Digital PCR Quantification of Recurrent Somatic Mutations in Diffuse Large B-Cell and Follicular Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A plethora of options to detect mutations in tumor-derived DNA currently exist but each suffers limitations in analytical sensitivity, cost, or scalability. Droplet digital PCR (ddPCR) is an appealing technology for detecting the presence of specific mutations based on a priori knowledge and can be applied to tumor biopsies, including formalin-fixed paraffin embedded (FFPE) tissues. More recently, ddPCR has gained popularity in its utility in quantifying circulating tumor DNA. METHODS: We have developed a suite of novel ddPCR assays for detecting recurrent mutations that are prevalent in common B-cell non-Hodgkin lymphomas (NHLs), including diffuse large B-cell lymphoma, follicular lymphoma, and lymphoplasmacytic lymphoma. These assays allowed the differentiation and counting of mutant and wild-type molecules using one single hydrolysis probe. We also implemented multiplexing that allowed the simultaneous detection of distinct mutations and an "inverted" ddPCR assay design, based on employing probes matching wild-type alleles, capable of detecting the presence of multiple single nucleotide polymorphisms. RESULTS: The assays successfully detected and quantified somatic mutations commonly affecting enhancer of zeste 2 polycomb repressive complex 2 subunit (EZH2) (Y641) and signal transducer and activator of transcription 6 (STAT6) (D419) hotspots in fresh tumor, FFPE, and liquid biopsies. The "inverted" ddPCR approach effectively reported any single nucleotide variant affecting either of these 2 hotspots as well. Finally, we could effectively multiplex hydrolysis probes targeting 2 additional lymphoma-related hotspots: myeloid differentiation primary response 88 (MYD88; L265P) and cyclin D3 (CCND3; I290R). CONCLUSIONS: Our suite of ddPCR assays provides sufficient analytical sensitivity and specificity for either the invasive or noninvasive detection of multiple recurrent somatic mutations in B-cell NHLs.
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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 ».