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Enregistrement W2740615432 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-1764

Abstract 1764: Accurate and reproducible detection of fusions and exon skipping events in NSCLC-derived samples using a comprehensive, targeted RNA-Seq system across multiple laboratories

2017· article· en· W2740615432 sur OpenAlexaff
Gary J. Latham, Richard Blidner, Brian C. Haynes, Shobha Gokul, Maria L. Aguirre, Stephen Hyter, Ziyan Y. Pessetto, Maria Curtis, Dan Su, Tom Halsey, Victor Weigman, Patrick Hurban, Andrew K. Godwin, Léon C.L.T. van Kempen

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational biologyWorkflowBiologyComputer scienceBioinformaticsDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Reliable assessment of cancer-associated RNA markers in lung cancer produced by gene-fusions or exon skipping events by next-generation sequencing requires integrated reagents, protocols, and interpretive software that can harmonize procedures and ensure consistent results across laboratories. We evaluated a comprehensive system for targeted RNA-Seq that includes reagents for nucleic acid quantification, library prep, run controls, and companion bioinformatics software. The reproducibility of this system was evaluated in a multi-phase study design at 5 independent laboratories. Methods: Total nucleic acid (TNA) was isolated from formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) residual non-small cell lung cancer (NSCLC) tumor biopsies and cell-lines (RT-112, H596, HCC78). These TNA isolates were used to prepare a set of 30 test samples, including a dilution series to assess assay sensitivity. A non-template control and kit positive control were also included. The sample set was evaluated using the QuantideX® NGS RNA Lung Cancer Kit RUO (Asuragen) and sequenced on the MiSeq® system (Illumina) at Asuragen and 4 independent laboratories. Analyses were conducted using QuantideX® NGS Reporter RUO (Asuragen), a software suite that includes a FASTQ processing pipeline and incorporates pre-analytical QC information into the fusion-caller algorithm and reporting tool. Results: Laboratories were trained on the assay workflow and companion bioinformatics software in less than two days followed by independent library preparation and sequencing workflows. A total of 266 sample libraries were evaluated from inputs down to <10 ng. A single library was excluded from sequencing due to a failed QC status. Specific targeted fusions (ALK, ROS1, FGFR3) and splice variants (MET exon 14 skipping) were detected in 132 libraries and were concordant at all sites. Designs to detect 3’/5’ expression imbalances reported the presence of gene fusions for ALK and ROS1 in a total of 96 libraries with one aberrant call and one missed call, which occurred in libraries flagged as “at risk” by the interpretive software. Conclusions: The accuracy of this novel targeted NGS assay for RNA fusions and splice variants in NSCLC was demonstrated in a multi-site laboratory evaluation using clinically-relevant specimens and low inputs of TNA. The ability of the panel to detect both common and rare gene fusion transcripts and exon skipping events within an integrated wet- and dry-bench workflow provides a foundation for the reliable detection of oncogenic RNA fusions and aberrant splicing events that can respond to current and emerging targeted therapies. This study highlighted the ease of implementation and consistent performance that can be achieved in different laboratories when the process from sample-to-report is highly integrated. Citation Format: Gary J. Latham, Richard Blidner, Brian C. Haynes, Shobha Gokul, Maria L. Aguirre, Stephen Hyter, Ziyan Y. Pessetto, Maria Curtis, Dan Su, Tom Halsey, Victor Weigman, Patrick Hurban, Andrew K. Godwin, Leon C. van Kempen. Accurate and reproducible detection of fusions and exon skipping events in NSCLC-derived samples using a comprehensive, targeted RNA-Seq system across multiple laboratories [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 1764. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-1764

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,280 · 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
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

Citations0
Publié2017
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