Evaluation of a next generation sequencing assay for Hepatitis B antiviral drug resistance on the oxford nanopore system
Notice bibliographique
Résumé
• Next-generation sequencing on the Miseq and Oxford nanopore system were comparable for the detection of HBV genotype and antiviral resistance (AVR) mutations. • Oxford nanopore System, with updated R10.4.1 flowcells, provides accurate AVR mutation identification with <1 % sequence error rates. • Oxford nanopore system demonstrated improved testing turn-around time for clinical sequencing results. Next-generation sequencing (NGS) for Hepatitis B virus (HBV) antiviral resistance (AVR) testing is a highly sensitive diagnostic method, able to detect low-level mutant subpopulations. Our clinical virology laboratory previously transitioned from DNA hybridization (INNO-LiPA) to NGS, initially with the GS Junior System and subsequently the MiSeq. The Oxford Nanopore Technology (ONT) sequencing system was evaluated for HBV resistance testing, with regards to sequencing accuracy and turn-around time. We performed amplicon sequencing of the HBV polymerase gene from patient plasma and external quality assessment (EQA) samples on the MiSeq Reagent Nano Kit v2 and GridION ONT with R10.4.1 flowcells. Mutational analysis and genotyping were performed by DeepChek®Assay-HBV (version 2.0). A total of 49 patient samples and 15 EQA samples were tested on both the MiSeq and ONT. There was high agreement for both patient and EQA samples between the MiSeq and ONT systems, with regards to total drug resistance mutations detected and total patient sample agreement, 68/70 (97 %) and 47/49 (96 %), respectively. The ONT NGS platform provided accurate HBV AVR results, with improved turn-around times. Sequencing error rates at AVR codons were below 1 %.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».