Isolation of salivary cell-free DNA for cancer detection
Notice bibliographique
Résumé
Saliva is an emerging source of disease biomarkers, particularly for cancers of the head and neck. Although analysis of cell-free DNA (cfDNA) in saliva holds promise as a liquid biopsy for cancer detection, currently there are no standardized methodologies for the collection and isolation of saliva for the purposes of studying DNA. Here, we evaluated various saliva collection receptacles and DNA purification techniques, comparing DNA quantity, fragment size, source, and stability. Then, using our optimized techniques, we tested the ability to detect human papillomavirus (HPV) DNA- a bona fide cancer biomarker in a subset of head and neck cancers- from patient saliva samples. For saliva collection, we found that the Oragene OG-600 receptacle yielded the highest concentration of total salivary DNA as well as short fragments <300 bp corresponding to mononucleosomal cell-free DNA. Moreover, these short fragments were stabilized beyond 48 hours after collection in contrast to other saliva collection receptacles. For DNA purification from saliva, the QIAamp Circulating Nucleic Acid kit yielded the highest concentration of mononucleosome-sized DNA fragments. Freeze-thaw of saliva samples did not affect DNA yield or fragment size distribution. Salivary DNA isolated from the OG-600 receptacle was found to be composed of both single and double-stranded DNA, including mitochondrial and microbial sources. While levels of nuclear DNA were consistent over time, levels of mitochondrial and microbial DNA were more variable and increased 48 hours after collection. Finally, we found that HPV DNA was stable in OG-600 receptacles, was reliably detected within the saliva of patients with HPV-positive head and neck cancer, and was abundant among mononucleosome-sized cell-free DNA fragments. Our studies have defined optimal techniques for isolating DNA from saliva that will contribute to future applications in liquid biopsy-based cancer detection.
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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) | 0,000 | 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 ».