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Enregistrement W4393076480 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-4416

Abstract 4416: Rapid, low-input, targeted NGS workflow for DNA methylation

2024· article· en· W4393076480 sur OpenAlexaffabout
Loni Pickle, Andrew G. Hatch, Gökhan Yavaş, Melanie Spears, Louis Gasparini, Vida Talebian, Anna Ying-Wah Lee, Mathieu Larivière, Jane Bayani, Seth Sadis, Jeffrey M. Smith

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowDNA methylationComputational biologyMethylationDNABiologyGeneticsMedicineComputer scienceDatabaseGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract DNA methylation is a fundamental epigenetic process that regulates human gene expression. In cancer, methylation changes promote proliferation networks and metastasis. Development of biomarkers for methylation will be enabled by flexible, fast, low-input next generation sequencing workflows. We describe the first Ion AmpliSeq™ Methylation targeted panel and protocol on the turn-key Genexus™ Integrated Sequencer as part an ongoing collaboration with Ontario Institute for Cancer Research (OICR) to detect and predict response in early stage breast cancer and improve diagnostics for Black and Asian women. A 2-pool Ion AmpliSeq™ Methylation Panel for Breast Cancer Research was developed as a demonstration of design, workflow, and reporting for targeted, low-input methylation assessment in a multiplex setting across a variety of samples sources including FFPE. The panel contains 327 amplicons and was designed to target both strands and 10ng DNA input into bisulfite conversion was used for controls. A complete workflow begins at bisulfite conversion and progresses through the Genexus™ Integrated Sequencer which combines library construction, template preparation, and sequencing into a single run. The bioinformatics pipeline provides DNA methylation calls on both Watson and Crick strands at single base resolution and methylated:unmethylated ratios for each CpG. The entire end-to-end workflow was completed in 2 days, including a full analysis software solution. The panel was evaluated using 2 control gDNA samples. The first had an expected average methylation state across all CpGs of >98% and the second <5%. An equal mixture of these two samples was also tested. The Methylation Panel for Cancer Research performed well on control samples. The single lane Loading, Total Bases, Final Reads, and Raw Read Accuracy were >92%, >1G, >14 Million, and >90% respectively. The workflow was also demonstrated on research FFPE cancer samples. This Methylation Panel protocol offers a 2-day, end-to-end workflow with high resolution, targeted and quantitative methylation analysis from DNA input as low as 10ng into bisulfite conversion. The option to design custom methylation panels for interrogation of targets of interest without the need for whole genome methylation is now available. Citation Format: Loni Pickle, Andrew Hatch, Gokhan Yavas, Melanie Spears, Louis Gasparini, Vida Talebian, Anna Ying-Wah Lee, Mathieu Lariviere, Jane Bayani, Seth Sadis, Jeffrey M. Smith. Rapid, low-input, targeted NGS workflow for DNA methylation [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 4416.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,032

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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