A semi-nested real-time PCR method to detect low chimerism percentage in small quantity of hematopoietic stem cell transplant DNA samples
Notice bibliographique
Résumé
Chimerism status evaluation of post-allogeneic hematopoietic stem cell transplantation samples is essential to predict post-transplant relapse. The most commonly used technique capable of detecting small increments of chimerism is quantitative real-time PCR. Although this method is already used in several laboratories, previously described protocols often lack sensitivity and the amount of the DNA required for each chimerism analysis is too high. In the present study, we compared a novel semi-nested allele-specific real-time PCR (sNAS-qPCR) protocol with our in-house standard allele-specific real-time PCR (gAS-qPCR) protocol. We selected two genetic markers and analyzed technical parameters (slope, y-intercept, R2, and standard deviation) useful to determine the performances of the two protocols. The sNAS-qPCR protocol showed better sensitivity and precision. Moreover, the sNAS-qPCR protocol requires, as input, only 10 ng of DNA, which is at least 10-fold less than the gAS-qPCR protocols described in the literature. Finally, the proposed sNAS-qPCR protocol could prove very useful for performing chimerism analysis with a small amount of DNA, as in the case of blood cell subsets.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».