Adapting clinical chemistry plasma as a source for liquid biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Circulating cell-free DNA (cfDNA) is valuable for molecular testing, but typically requires specialized collection tubes or immediate processing. We investigated whether residual plasma from heparin separators, routinely used in clinical chemistry, could serve as an accessible and underused source for cfDNA. We analyzed matched plasma samples from healthy volunteers in two experiments: an immediate-processing comparison across EDTA, Streck, and heparin separator tubes (n=5), and a clinical-handling simulation comparing EDTA and heparin separator tubes under delayed processing at room temperature or 4°C (n=6). We also analyzed matched plasma samples from viral PCR-positive patients in a hospital cohort (n=38). Whole-genome sequencing and enriched methylation sequencing were performed to assess concordance across metagenomics, copy number, methylation, and fragmentomic features. Under immediate processing, heparin separator plasma showed high concordance with EDTA and Streck plasma for methylation patterns (Spearman's ρ=0.65-0.70) and fragmentation features. In the Hospital Cohort, heparin separator plasma showed strong concordance with matched EDTA plasma for viral detection (Spearman's ρ=0.95), copy number alteration profiling (Spearman's ρ=0.72-0.96), and methylation patterns (Spearman's ρ=0.50-0.83). These findings support the feasibility of using refrigerated, promptly processed residual plasma from routine clinical chemistry as a supplementary source for cfDNA biobanking and molecular analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».