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Enregistrement W4308364989 · doi:10.26508/lsa.202201543

Myeloma immunoglobulin rearrangement and translocation detection through targeted capture sequencing

2022· article· en· W4308364989 sur OpenAlexafffund
Signy Chow, Olena Kis, David T. Mulder, Arnavaz Danesh, Jeff Bruce, Ting Ting Wang, Donna Reece, Nizar Bhalis, Paola Neri, Peter Sabatini, Jonathan J. Keats, Suzanne Trudel, Trevor J. Pugh

Notice bibliographique

RevueLife Science Alliance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of CalgaryUniversity Health NetworkUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésSomatic hypermutationBiologyChromosomal translocationMultiple myelomaImmunoglobulin heavy chainAntibodyImmunoglobulin geneGene rearrangementConcordanceBone marrowDNA sequencingImmunoglobulin light chainMolecular biologyGeneCancer researchGeneticsB cellImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple myeloma is a plasma cell neoplasm characterized by clonal immunoglobulin V(D)J signatures and oncogenic immunoglobulin gene translocations. Additional subclonal genomic changes are acquired with myeloma progression and therapeutic selection. PCR-based methods to detect V(D)J rearrangements can have biases introduced by highly multiplexed reactions and primers undermined by somatic hypermutation, and are not readily extended to include mutation detection. Here, we report a hybrid-capture approach (CapIG-seq) targeting the 3' and 5' ends of the V and J segments of all immunoglobulin loci that enable the efficient detection of V(D)J rearrangements. We also included baits for oncogenic translocations and mutation detection. We demonstrate complete concordance with matched whole-genome sequencing and/or PCR clonotyping of 24 cell lines and report the clonal sequences for 41 uncharacterized cell lines. We also demonstrate the application to patient specimens, including 29 bone marrow and 39 cell-free DNA samples. CapIG-seq shows concordance between bone marrow and cfDNA blood samples (both contemporaneous and follow-up) with regard to the somatic variant, V(D)J, and translocation detection. CapIG-seq is a novel, efficient approach to examining genomic alterations in myeloma.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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