Multisite verification of the accuracy of a multi-gene next generation sequencing panel for detection of mutations and copy number alterations in solid tumours
Notice bibliographique
Résumé
Molecular variants including single nucleotide variants (SNVs), copy number variants (CNVs) and fusions can be detected in the clinical setting using deep targeted sequencing. These assays support low limits of detection using little genomic input material. They are gaining in popularity in clinical laboratories, where sample volumes are limited, and low variant allele fractions may be present. However, data on reproducibility between laboratories is limited. Using a ring study, we evaluated the performance of 7 Ontario laboratories using targeted sequencing panels. All laboratories analysed a series of control and clinical samples for SNVs/CNVs and gene fusions. High concordance was observed across laboratories for measured CNVs and SNVs. Over 97% of SNV calls in clinical samples were detected by all laboratories. Whilst only a single CNV was detected in the clinical samples tested, all laboratories were able to reproducibly report both the variant and copy number. Concordance for information derived from RNA was lower than observed for DNA, due largely to decreased quality metrics associated with the RNA components of the assay, suggesting that the RNA portions of comprehensive NGS assays may be more vulnerable to variations in approach and workflow. Overall the results of this study support the use of the OFA for targeted sequencing for testing of clinical samples and suggest specific internal quality metrics that can be reliable indicators of assay failure. While we believe this evidence can be interpreted to support deep targeted sequencing in general, additional studies should be performed to confirm this.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».