评估生物信息学处理cfDNA体质变异检测的评估,使用UMI的目标测序
Yixin Lin1,2, Mads Heilskov Rasmussen1,2, Mikkel Hovden Christensen1,2
1Department of Molecular Medicine, Aarhus University Hospital, 8200 Aarhus, Denmark.
International journal of molecular sciences
|November 9, 2024
概括
在血液中准确检测癌症DNA (ctDNA) 是很困难的. 这项研究发现,shearwater-AND对瘤突变最好,DREAMS-vc对癌症检测最好,这取决于分析类型.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 分子生物学分子生物学
- 癌症研究 癌症研究
背景情况:
- 循环瘤DNA (ctDNA) 显示出作为癌症生物标记物的前景.
- 在无细胞DNA (cfDNA) 中检测低频瘤突变是很困难的,因为低变异基频率和测序错误.
研究的目的:
- 为了对cfDNA分析的变异呼叫器 (Mutect2,VarScan2,shearwater,DREAMS-vc) 进行基准测试.
- 在突变和样本分类层面评估性能.
- 调查独特分子标识符 (UMI) 和共识策略的影响.
主要方法:
- 来自111名结直肠癌患者的cfDNA与UMI的深度向测序.
- 在四种变异调用者的基准测试中:Mutect2,VarScan2,shearwater和DREAMS-vc.
- 评估突变级精度和样本级分类精度 (ROC-AUC).
- 评估UMI分组和共识策略,包括基于网络的方法.
- 测序深度效应的分析和减量采样策略.
主要成果:
- 剪切水-AND方法实现了检测瘤突变的最高精度.
- 切割水-AND在瘤知情分析中的样本分类达到0.984的ROC-AUC.
- 在瘤不可知性研究中,DREAMS-vc在样本分类中实现了0.808的最高ROC-AUC.
- 测序PBMC中的深度变化可能会导致错误阳性,通过降低采样来减轻.
- 基于网络的UMI分组与相同的UMI分组相比,提高了性能.
结论:
- 最佳的cfDNA变异调用器是取决于上下文的,根据研究目标 (突变与样本分类) 和方法 (瘤知情与瘤不可知) 变化.
- 切割水-AND在瘤信息突变检测和分类方面非常有效.
- DREAMS-vc在瘤不可知样本分类方面表现出色.
- 仔细考虑UMI策略和测序深度对于准确的cfDNA分析至关重要.
