Massively parallel enrichment of low-frequency alleles enables duplex sequencing at low depth

大规模并行测序 单细胞测序 外显子组测序 DNA测序 生物 遗传学 深度测序 基因座(遗传学) 霰弹枪测序 桑格测序 外显子组 离子半导体测序 计算生物学 突变 DNA 基因组 基因
作者
Gregory Gydush,Erica Nguyen,Jin H. Bae,Timothy Blewett,Justin Rhoades,Sarah C. Reed,Douglas Shea,Kan Xiong,Ruolin Liu,Fangyan Yu,Ka Wai Leong,Atish Dipankar Choudhury,Daniel G. Stover,Sara M. Tolaney,Ian E. Krop,John Christopher Love,Heather Anne Parsons,Gerassimos Mike Makrigiorgos,Todd R. Golub,Viktor A. Adalsteinsson
出处
期刊:Nature Biomedical Engineering [Nature Portfolio]
卷期号:6 (3): 257-266 被引量:81
标识
DOI:10.1038/s41551-022-00855-9
摘要

Assaying for large numbers of low-frequency mutations requires sequencing at extremely high depth and accuracy. Increasing sequencing depth aids the detection of low-frequency mutations yet limits the number of loci that can be simultaneously probed. Here we report a method for the accurate tracking of thousands of distinct mutations that requires substantially fewer reads per locus than conventional hybrid-capture duplex sequencing. The method, which we named MAESTRO (for minor-allele-enriched sequencing through recognition oligonucleotides), combines massively parallel mutation enrichment with duplex sequencing to track up to 10,000 low-frequency mutations, with up to 100-fold fewer reads per locus. We show that MAESTRO can be used to test for chimaerism by tracking donor-exclusive single-nucleotide polymorphisms in sheared genomic DNA from human cell lines, to validate whole-exome sequencing and whole-genome sequencing for the detection of mutations in breast-tumour samples from 16 patients, and to monitor the patients for minimal residual disease via the analysis of cell-free DNA from liquid biopsies. MAESTRO improves the breadth, depth, accuracy and efficiency of mutation testing by sequencing.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
鲤鱼豌豆发布了新的文献求助10
刚刚
爱你给爱你的求助进行了留言
刚刚
newt发布了新的文献求助10
刚刚
HJJHJH发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
3秒前
一汪完成签到,获得积分10
4秒前
拳拳的应助被小付采纳,获得10
4秒前
南草北树完成签到,获得积分10
5秒前
ding的应助被HJJHJH采纳,获得10
5秒前
vanellope9940发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
8秒前
贪玩诗云发布了新的文献求助10
8秒前
专注的奎完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
9秒前
小蘑菇的应助被古德里安鸭子采纳,获得10
9秒前
Nssss发布了新的文献求助10
10秒前
传奇3的应助被Xenophobia采纳,获得10
10秒前
暖落完成签到,获得积分10
11秒前
LiYun完成签到,获得积分10
11秒前
成环醚发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
bkagyin的应助被Tbq采纳,获得10
14秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
15秒前
17秒前
莲花盛开的应助被一米阳光采纳,获得10
19秒前
田様的应助被DW采纳,获得10
20秒前
20秒前
21秒前
21秒前
22秒前
22秒前
22秒前
zz完成签到,获得积分10
23秒前
ltt完成签到,获得积分10
23秒前
Wang发布了新的文献求助10
23秒前
思源的应助被浒墅关看帅哥采纳,获得30
23秒前
久睡成瘾完成签到 ,获得积分20
24秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Energie-Contracting 1500
Klimaschutzrecht durch den Energiesektor im Mehrebenensystem – Ein Rechtsvergleich 1000
Représentation chimique de la structure des kérogènes et des asphaltènes en fonction de leur origine et de leur degré d'évolution 800
Oncology Clinical Trials: Successful Design, Conduct, and Analysis, Second Edition 800
Stochastic Models in Operations Research,Vol. 2 600
Organizational Behavior 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8054053
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9481184
关于积分的说明 21305792
捐赠科研通 7622079
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3394170
关于科研通互助平台的介绍 2525072
邀请新用户注册赠送积分活动 2432207