Identification of Variants in Alpha-1-Antitrypsin by High Resolution Melting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alpha-1-antitrypsin deficiency (AATD) is one of the most common hereditary disorders occurring in populations of European origin and is due to variants in SERPINA1, which encodes a protease inhibitor of neutrophil elastase, limiting lung damage from this enzyme. The World Health Organization has recommended that individuals with chronic obstructive pulmonary disease and asthma be tested for AATD. The development of inexpensive and simple genetic testing will help to meet this goal. METHODS: Primers and synthetic SERPINA1 gene fragments (gBlocks) were designed for 5 AATD-associated variants. PCR was run on a CFX96 Thermal Cycler with High Resolution Melting (HRM) capacity and data analyzed using the supplied HRM-analysis software. Genomic DNA from individuals (n = 86) genotyped for the S and Z variants were used for validation. HRM-analysis was performed on 3 additional samples with low alpha-1-antitrypsin levels inconsistent with the genotype determined in our clinical laboratory. RESULTS: Unique normalized melt curve and difference curve patterns were identified for the AAT variants Z, S, I, F, and MMalton using gBlocks. Similar curve shapes were seen when these primers were used to analyze the gDNA samples. HRM identified the genotypes of the gDNA correctly with 100% concordance. The curve shapes of some samples did not match the melting patterns of the targeted variant. Sequencing was used to identify the variants, including rare AATD variants c.1108_1115delinsAAAAACA (p.Glu370Lysfs*31) and c.1130dup (p.Leu377fs). CONCLUSION: We developed a rapid and inexpensive HRM-analysis method for genotyping of Z, S, MMalton, I, and F variants that was also capable of detecting other variants.
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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 | 0,000 |
| 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 ».