Application of a Sanger-Based External Quality Assurance Strategy for the Transition of HIV-1 Drug Resistance Assays to Next Generation Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
The National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID) Virology Quality Assurance (VQA) established a robust proficiency testing program for Sanger sequencing (SS)-based HIV-1 drug resistance (HIVDR) testing in 2001. While many of the lessons learned during the development of such programs may also apply to next generation sequencing (NGS)-based HIVDR assays, challenges remain for the ongoing evaluation of NGS-based testing. These challenges include a proper assessment of assay accuracy and the reproducibility of low abundance variant detection, intra- and inter-assay performance comparisons among laboratories using lab-defined tests, and different data analysis pipelines designed for NGS. In collaboration with the World Health Organization (WHO) Global HIVDR Laboratory Network and the Public Health Agency of Canada, the Rush VQA program distributed archived proficiency testing panels to ten laboratories to evaluate internally developed NGS assays. Consensus FASTA files were submitted using 5%, 10%, and 20% variant detection thresholds, and scored based on the same criteria used for SS. This small study showed that the SS External Quality Assurance (EQA) approach can be used as a transitional strategy for using NGS to generate SS-like data and for ongoing performance while using NGS data from the same quality control materials to further evaluate NGS assay performance.
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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) | 0,001 | 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 ».