Nanopore sequencing identifies a higher frequency and expanded spectrum of mitochondrial <scp>DNA</scp> deletion mutations in human aging
Notice bibliographique
Résumé
Mitochondrial DNA (mtDNA) deletion mutations cause many human diseases and are linked to age-induced mitochondrial dysfunction. Mapping the mutation spectrum and quantifying mtDNA deletion mutation frequency is challenging with next-generation sequencing methods. We hypothesized that long-read sequencing of human mtDNA across the lifespan would detect a broader spectrum of mtDNA rearrangements and provide a more accurate measurement of their frequency. We employed nanopore Cas9-targeted sequencing (nCATS) to map and quantitate mtDNA deletion mutations and develop analyses that are fit-for-purpose. We analyzed total DNA from vastus lateralis muscle in 15 males ranging from 20 to 81 years of age and substantia nigra from three 20-year-old and three 79-year-old men. We found that mtDNA deletion mutations detected by nCATS increased exponentially with age and mapped to a wider region of the mitochondrial genome than previously reported. Using simulated data, we observed that large deletions are often reported as chimeric alignments. To address this, we developed two algorithms for deletion identification which yield consistent deletion mapping and identify both previously reported and novel mtDNA deletion breakpoints. The identified mtDNA deletion frequency measured by nCATS correlates strongly with chronological age and predicts the deletion frequency as measured by digital PCR approaches. In substantia nigra, we observed a similar frequency of age-related mtDNA deletions to those observed in muscle samples, but noted a distinct spectrum of deletion breakpoints. NCATS-mtDNA sequencing allows the identification of mtDNA deletions on a single-molecule level, characterizing the strong relationship between mtDNA deletion frequency and chronological aging.
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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 ».