Abstract 5287: Heterogeneity of mutation calling and annotation: a survey of cancer next-generation sequencing initiatives by the Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although genomic data sharing is widely endorsed, practical barriers exist. For example, annotation and calling of mutations vary significantly with the method used. This poses clear challenges in data harmonization and sharing. In this setting, GA4GH conducted a survey of Cancer Next Generation Sequencing (NGS) initiatives globally to chart the technical implementation of genomic programs. A total of 59 of 108 invited initiatives responded (response rate = 55%) via a web-based survey. In total, 63% of programs share their data, and 10% are partially sharing or planning to share. Most initiatives were North American (33%) or European (28%) based. Of the 59 respondents, 51 responded to queries on technical aspects of their NGS program (Table 1). For diagnostic application, 67% employ a small panel (<50 genes), 55% a medium panel (50-250 genes), 45% a large panel (251-1000 genes); only 22% indicated they (also) use whole exome sequencing (WES). Diagnostic programs tend to favor panels and deep sequencing, while research programs favor WES/WGS. Overall, mutation and copy number calls were stored centrally in a single project database (96% and 92% respectively), with lower rates for raw data (BAM files, 86%) and histological data (75%). Somatic mutations were identified primarily via GATK (57%), Samtools (49%), Varscan (47%), MuTect (40%); all but 7 initiatives used combinations of these tools. Mutational variants were annotated by Cosmic (73%), PolyPhen (66%), and dbSnp (64%). Germline samples were used as control in only 62% of initiatives. In conclusion, the majority of initiatives use an ensemble of tools for calling and annotating mutational variants. Harmonization efforts on gene panel composition and the standardization of tools (eg, methods, application program interfaces (APIs)) are urgently needed to prevent continued generation of isolated data silos that hamper NGS-enabled advances in precision medicine. Primary purpose of test% Diagnostic (n = 9)% Research (n = 22)% Diagnostic & Research (n = 20)OrganizationCentralized testing22%64%30%Unique sample identifiers89%77%70%Certification ISO/CLIA/NE88%45%65%Initiative > 1000 Patients33%36%35%SequencingSequencing depth 50-250x0%55%80%Sequencing depth >250x100%45%20%Panel sequencing89%68%60%Whole Exome/Genome Sequencing22%77%65%SamplesFresh frozen (FF)11%23%15%Formalin Fixed Paraffin Embedded (FFPE)44%27%20%FFPE or FF44%50%65%Germline as control22%68%65% Citation Format: Daniel J. Vis, Jeremy Lewin, Lillian Siu, Rachel Liao, Jean Claude Zenklusen, Fabien Calvo, Edit Szepessy, Ana Vivancos, Valtteri Wirta, Subha Madhavan, Keunchil Park, Daniel Tan, Janessa Laskin, Melissa Brammer, Emmanuel Dias-Neto, Anthony Tolcher, Thomas J. Hudson, Charles Sawyers, Mark Lawler, Emile E. Voest. Heterogeneity of mutation calling and annotation: a survey of cancer next-generation sequencing initiatives by the Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH). [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 5287.
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 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 | 0,037 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».