Rapid and highly-specific generation of targeted DNA sequencing libraries enabled by linking capture probes with universal primers
Notice bibliographique
Résumé
Targeted Next Generation Sequencing (NGS) is being adopted increasingly broadly in many research, commercial and clinical settings. Currently used target capture methods, however, typically require complex and lengthy (sometimes multi-day) workflows that complicates their use in certain applications. In addition, small panels for high sequencing depth applications such as liquid biopsy typically have low on-target rates, resulting in unnecessarily high sequencing cost. We have developed a novel targeted sequencing library preparation method, named Linked Target Capture (LTC), which replaces typical multi-day target capture workflows with a single-day, combined 'target-capture-PCR' workflow. This approach uses physically linked capture probes and PCR primers and is expected to work with panel sizes from 100 bp to >10 Mbp. It reduces the time and complexity of the capture workflow, eliminates long hybridization and wash steps and enables rapid library construction and target capture. High on-target read fractions are achievable due to repeated sequence selection in the target-capture-PCR step, thus lowering sequencing cost. We have demonstrated this technology on sample types including cell-free DNA (cfDNA) and formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) derived DNA, capturing a 35-gene pan-cancer panel, and therein detecting single nucleotide variants, copy number variants, insertions, deletions and gene fusions. With the integration of unique molecular identifiers (UMIs), variants as low as 0.25% abundance were detected, limited by input mass and sequencing depth. Additionally, sequencing libraries were prepared in less than eight hours from extracted DNA to loaded sequencer, demonstrating that LTC holds promise as a broadly applicable tool for rapid, cost-effective and high performance targeted sequencing.
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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 ».