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Enregistrement W4283708113 · doi:10.1186/s13059-022-02709-8

Deep oncopanel sequencing reveals within block position-dependent quality degradation in FFPE processed samples

2022· article· en· W4283708113 sur OpenAlexfundno aff
Yifan Zhang, Thomas Blomquist, Rebecca Kusko, Daniel Stetson, Zhihong Zhang, Lihui Yin, Robert Sebra, Binsheng Gong, Jennifer S. LoCoco, Vinay Kumar Mittal, Natalia Novoradovskaya, Ji‐Youn Yeo, Nicole Dominiak, Jennifer Hipp, Amelia Raymond, Fujun Qiu, Hanane Arib, Melissa Smith, Jay E. Brock, Daniel H. Farkas, Daniel J. Craig, Erin L. Crawford, Dan Li, Tom Morrison, Nikola Tom, Wenzhong Xiao, Mary Qu Yang, Christopher E. Mason, Todd Richmond, Wendell Jones, Donald J. Johann, Leming Shi, Weida Tong, James C. Willey, Joshua Xu

Notice bibliographique

RevueGenome biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Key Research and Development Program of ChinaU.S. Food and Drug AdministrationHamilton Health Sciences FoundationCentral European Institute of TechnologyNational Natural Science Foundation of ChinaMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyNational Cancer InstituteUniversity of Toledo
Mots-clésBiologyFixation (population genetics)Deep sequencingDNA sequencingIon semiconductor sequencingComputational biologyGeneticsDNAGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical laboratories routinely use formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissue or cell block cytology samples in oncology panel sequencing to identify mutations that can predict patient response to targeted therapy. To understand the technical error due to FFPE processing, a robustly characterized diploid cell line was used to create FFPE samples with four different pre-tissue processing formalin fixation times. A total of 96 FFPE sections were then distributed to different laboratories for targeted sequencing analysis by four oncopanels, and variants resulting from technical error were identified. RESULTS: Tissue sections that fail more frequently show low cellularity, lower than recommended library preparation DNA input, or target sequencing depth. Importantly, sections from block surfaces are more likely to show FFPE-specific errors, akin to "edge effects" seen in histology, while the inner samples display no quality degradation related to fixation time. CONCLUSIONS: To assure reliable results, we recommend avoiding the block surface portion and restricting mutation detection to genomic regions of high confidence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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