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Enregistrement W2501435685 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-3141

Abstract 3141: Pro-Seq: A novel method to improve sequencing accuracy for liquid biopsy of ctDNA from healthy individuals and cancer patients

2016· article· en· W2501435685 sur OpenAlexaff
Andre Marziali

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA sequencingDNA sequencerComputational biologyIllumina dye sequencingDeep sequencingDNAMassive parallel sequencingPolymerase chain reactionSingle cell sequencingSequence analysisSequencing by hybridizationSequence (biology)BiologyComputer scienceGeneticsGeneExome sequencingGenomeMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A significant barrier to widespread clinical deployment of sensitive circulating tumor DNA (ctDNA) assays (liquid biopsy) is the high assay cost compared to potential reimbursement. Assay cost is currently dominated by the large amount of DNA sequencing required to achieve coverage of a broad gene panel, and by the high read depth required for high clinical sensitivity. Attaching unique molecular barcodes to ctDNA fragments for the purpose of error reduction further increases sequencing requirements, making liquid biopsy commercialization in many clinical applications impractical. We present a novel library construction process for NGS sequencing that increases the accuracy of the combined library construction and sequencing process by an order of magnitude. Named Proximity-Sequencing (Pro-Seq), the method duplicates the sequence information in each original DNA strand prior to the bulk of library construction in such a way as to provide redundant, linked templates to the sequencer. The redundant templates remain linked through the library construction process, allowing detection of PCR errors as sequence disagreement between the two strands. The linked templates are amplified in a single sequencing reaction, such that base quality and incorporation information can be used to determine which bases of the sequence were corrupted during PCR amplification steps. Since both strands are amplified as part of the same sequencing read, sequencing accuracy is improved without requiring use of additional reads on the sequencer. A key element of this process is a novel linked-linear amplification in which DNA primers linked by a short molecule amplify a single strand in the same sense, ensuring twin copies in the same sense that remain physically linked. The method is entirely based on novel reagents and can be implemented without additional instrumentation beyond standard NGS equipment. The method is expected to have significant utility in any applications that require detection of rare sequence variants, including analysis of cell free DNA for liquid biopsy applications. We demonstrate the ability to achieve sequence accuracy similar to barcoded sequencing methods, without the additional sequencing burden required by such methods. We present the method using an Illumina platform, and present data from sequencing of bacterial and human cell free DNA that demonstrate error rates that are improved by an order of magnitude over the current state of the art NGS chemistries. The addition of Pro-Seq library construction to NGS assays enables lower cost, high sensitivity, and high specificity liquid biopsy tests to be developed, enabling commercialization in applications with limited reimbursement, potentially including early cancer detection. Citation Format: Andre Marziali. Pro-Seq: A novel method to improve sequencing accuracy for liquid biopsy of ctDNA from healthy individuals and cancer patients. [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 3141.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,351 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2016
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