Duplex Proximity Sequencing (Pro-Seq): A method to improve DNA sequencing accuracy without the cost of molecular barcoding redundancy
Notice bibliographique
Résumé
A challenge in the clinical adoption of cell-free DNA (cfDNA) liquid biopsies for cancer care is their high cost compared to potential reimbursement. The most common approach used in liquid biopsies to achieve high specificity detection of circulating tumor DNA (ctDNA) among a large background of normal cfDNA is to attach molecular barcodes to each DNA template, amplify it, and then sequence it many times to reach a low-error consensus. In applications where the highest possible specificity is required, error rate can be lowered further by independently detecting the sequences of both strands of the starting cfDNA. While effective in error reduction, the additional sequencing redundancy required by such barcoding methods can increase the cost of sequencing up to 100-fold over standard next-generation sequencing (NGS) of equivalent depth. We present a novel library construction and analysis method for NGS that achieves comparable performance to the best barcoding methods, but without the increase in sequencing and subsequent sequencing cost. Named Proximity-Sequencing (Pro-Seq), the method merges multiple copies of each template into a single sequencing read by physically linking the molecular copies so they seed a single sequencing cluster. Since multiple DNA copies of the same template are compared for consensus within the same cluster, sequencing accuracy is improved without the use of redundant reads. Additionally, it is possible to represent both senses of the starting duplex in a single cluster. The resulting workflow is simple, and can be completed by a single technician in a work day with minimal hands on time. Using both cfDNA and cell line DNA, we report the average per-mutation detection threshold and per-base analytical specificity to be 0.003% and >99.9997% respectively, demonstrating that Pro-Seq is among the highest performing liquid biopsy technologies in terms of both sensitivity and specificity, but with greatly reduced sequencing costs compared to existing methods of comparable accuracy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».