Performance Evaluation of Whole-Genome Amplification Platforms for Clinical Next-Generation Sequencing with Minimal Nucleic Acid Input
Notice bibliographique
Résumé
Background: Next-generation sequencing (NGS) is increasingly applied in clinical diagnostics; however, standard workflows are frequently challenged by insufficient DNA yields in diverse clinical scenarios. Although whole-genome amplification (WGA) is used to overcome this limitation, comparative performance data on WGA kits based on different amplification mechanisms under low-input conditions remain scarce. Methods: We systematically evaluated four commercial WGA platforms: REPLI-g (Qiagen), which employs multiple displacement amplification; PicoPLEX (Takara Bio) and SurePlex (Illumina), which utilize modified multiple annealing and looping-based amplification cycles (MALBAC); and ResolveDNA (BioSkryb Genomics), which uses primary template-directed amplification (PTA), using 100-pg and 1-ng DNA input. Performance was assessed by examining allelic dropout (ADO), chimerism, copy number variation (CNV), and the total DNA yield. Results: ResolveDNA showed the lowest ADO rates across input levels, whereas PicoPLEX offered the most accurate quantification for chimerism and CNV. REPLI-g had the highest DNA yield but exhibited marked amplification bias and ADO under ultra-low-input conditions. SurePlex demonstrated intermediate performance across all metrics. PicoPLEX and SurePlex showed consistent CNV detection and chimerism accuracy, whereas PTA-based ResolveDNA better preserved allelic balance. Conclusions: Each platform demonstrated specific strengths and limitations depending on analytical endpoints. Modified MALBAC-based platforms can perform optimally when quantitative accuracy is critical, such as in chimerism or CNV analysis, whereas PTA-based WGA can be preferred when allelic fidelity is essential. Our findings can help guide platform selection tailored to specific clinical applications using low-input NGS, including preimplantation testing or cell-free DNA analysis.
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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 | 0,002 | 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 ».