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Enregistrement W3110408922 · doi:10.1016/j.jmoldx.2020.11.006

An Integrative DNA Sequencing and Methylation Panel to Assess Mismatch Repair Deficiency

2020· article· en· W3110408922 sur OpenAlexafffund
Leslie E. Oldfield, Tiantian Li, Alicia Tone, Melyssa Aronson, Melissa Edwards, Spring Holter, Rene Quevedo, Emily Van de Laar, Jordan Lerner‐Ellis, Aaron Pollett, Blaise Clarke, Uri Tabori, Steven Gallinger, Sarah E. Ferguson, Trevor J. Pugh

Notice bibliographique

RevueJournal of Molecular Diagnostics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteOntario Institute for Cancer ResearchCanada Foundation for InnovationCanada Research ChairsPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésDNA methylationDNA sequencingGeneticsBiologyDNA mismatch repairComputational biologyDNA repairDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical testing for mismatch repair (MMR) deficiency often entails serial testing of tumor and constitutional DNA using multiple assays. To minimize cost and specimen requirements of MMR testing, we developed an integrated targeted sequencing protocol (termed MultiMMR) that tests for promoter methylation, mutations, copy number alterations, copy neutral loss of heterozygosity, and microsatellite instability from a single aliquot of DNA. Hybrid capture of DNA-sequencing libraries constructed with methylated adapters was performed on 142 samples (60 tumors and 82 constitutional samples) from 82 patients with MMR-associated colorectal, endometrial, and brain cancers as well as a synthetic DNA mix with 11 known mutations. The captured material was split to enable parallel bisulfite and conventional sequence analysis. The panel targeted microsatellite regions and 13 genes associated with MMR, hypermutation, and hereditary colorectal cancer. MultiMMR recapitulated clinical testing results in 23 of 24 cases, was able to explain MMR loss in an additional 29 of 48 patients with incomplete or inconclusive testing, and identified all 11 MMR variants within the synthetic DNA mix. Promoter methylation and microsatellite instability analysis found 95% and 97% concordance with clinical testing, respectively. We report the feasibility for amalgamation of the current stepwise and complex clinical testing workflow into an integrated test for hereditary and somatic causes of MMR deficiency.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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