Yeni nesil sıralama (NGS) platformu (~0.5–2.0%) yüksek hata oranı tarafından sınırlı genomik karakterizasyonu için güçlü bir araçtır. NGS hata oranı önlemek ve mutasyonlar varyant alleli kesirler 0,0001 nadir, tespit etmemize izin bizim hata düzeltilmiş sıralama yöntemleri açıklanmaktadır.
Geleneksel yeni nesil sıralama teknikleri (NGS) için bir on yıl içinde muazzam genomik karakterizasyonu için izin vermiş. Özellikle, NGS klonal mutasyonlar spektrum malignite çözümlemek için kullanılan. Yine de çok daha verimli geleneksel Sanger yöntemleri, nadir klonal ve subclonal mutasyonlarının ~0.5–2.0 oranında onun yüksek hata nedeniyle belirlenmesi ile NGS mücadele daha. Böylece, standart NGS algılaması olan mutasyonlar için bir sınırı vardır > 0,02 varyant alleli kesir (VAF). Bilinen hastalık belirsizdir olmadan artık hastalık olduğunda mutasyonlar bu hastalarda nadir için klinik önemi ise lösemi için tedavi edilen hastaların önemli ölçüde sonuçlar iyileştirilmiştir < 0,0001 akış sitometresi tarafından. NGS artefactual bu arka plan azaltmak için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Burada hata düzeltilmiş DNA ve RNA sıralama (hata düzeltme için 16 bp rasgele dizindeki ve çoğullama için 8 bp hastaya özgü dizin ile bireysel moleküllerin etiketleme içerir ECS), için bir yöntem açıklanmaktadır. Bizim Yöntem algılamak ve varyant alleli kesirler (VAFs) iki büyüklük NGS algılama sınırı daha düşük ve 0.0001 VAF gibi nadir, klonal mutasyonlar izlemek.
Biz yaş, mutajen ve somatik aberasyonları genom ve bu birikimi sonucunda hücre bölünmesi sırasında Stokastik hataları maruz altında yatan malign transformasyon, temel patogenezinde nöro-gelişimsel hastalıkları, pediyatrik bozuklukları ve normal yaşlanma1,2. Somatik mutasyon hastalık sürüş potansiyeli olan erken teşhis ve risk yönetimi3,4,5önemli tanılama ve prognostik biyolojik vardır. Fizyolojik clonogenesis daha iyi anlamak için hangi klinik bilgilendirmek ve kararları, doğru miktar ve bu mutasyonlar karakterizasyonu araştırma birincil önem taşımaktadır. Yeni nesil sıralama (NGS) Şu anda türdeş olmayan DNA örnekleri klonal mutasyonların incelemek için kullanılır; Ancak, NGS mutasyonlar, belirlenmesi için sınırlıdır > 0,02 varyant alleli kesir (VAF) — nedeniyle 0.5-2.0 içsel hata oranını % sıralama platformları6,7,8. Sonuç olarak, takip eden ve prognostically önemli somatik değişik alt VAF adlı standart NGS kullanarak elde edilemez.
Son zamanlarda, hata oranı NGS8,9,10,11aşmak için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemleri kullanmak moleküler etiketleme, hata düzeltme sonra sıralama sağlar. Her molekül veya sıralama kitaplığı’genomik parça ile bir rasgele benzersiz moleküler tanımlayıcı (Bu molekül özgü UMI) etiketlenir. UMIs bir dizi randomize nükleotit (8-16 H) permütasyon tarafından inşa edilir. İkinci bir örnek özgü barkod Ayrıca birden fazla örnekleri çalıştırmak aynı NGS sıralama içine çoğullama sağlar iş akışı içine entegre edilmiştir. PCR güçlendirme tatlı öğesini Kütüphane üzerinde gerçekleştirilir ve daha sonra kütüphane sıralama için gönderilir. Kütüphane hazırlık sırasında bu hata rastgele genomik parçası PCR güçlendirme ve sıralama8sırasında tanıtılacaktır bekleniyor. Rasgele sıralama hatalarını kaldırmak için ham sıralama okuma UMI göre gruplandırılır. Sıralama yapılardan ise gerçek bir değişken sadakatle güçlendirilmiş ve aynı UMI paylaşan tüm okur sıralı konumunda aynı genomik Stokastik olması nedeniyle giriş, aynı UMI ile tüm okuma bulunması beklenen değil. Eserleri kaldırıldı bioinformatically vardır. Burada, biz üç yöntem, hata düzeltilmiş sıralama (Laboratuvar tek nükleotid türevleri (SNVs) ve küçük ekleme-silme (Indels) tanımlamak DNA ve RNA gen ifade aşağıdaki miktar kolaylaştırmak en iyi duruma getirilmiş ECS) tarif NGS hata eşiği.
İlk yöntem nadir somatik olay araştırmacılar tarafından tasarlanmış gen belirli primerler kullanılarak aramak için bir yol anlatılmaktadır. Kütüphane hazırlık önce araştırmacılar faiz parçaları hedeflemek için astar tasarlamalısınız. Biz web-app Primer3 kullanılan (http://bioinfo.ut.ee/primer3-0.4.0/). UMIs dahil edilmiştir bir kez bunlar olacak gibi Amplicons 200-250 BP polimeraz zincir tepkimesi (PCR) için ideal, eşleştirilmiş uç okuma 150 bp eşleştirilmiş uç okuma ile örtüşen oluşturmak. Kullanılacak en uygun astar tasarım koşullar: en az astar boyutu = 19; En uygun astar boyutu = 25; Maksimum astar boyutu = 30; En az Tm = 64 ° C; Optimum Tm = 70 ° C; Maksimum Tm = 74 ° C; En fazla Tm farkı = 5 ° C; En az GC içerik = 45; Maksimum GC oranı = 80; Dönmek için sayı = 20; En fazla 3′ sonunda istikrar = 100.
Yöntem 2’de, Illumina Kimya klonal SNVs ve küçük Indels gibi amplicons yüzlerce içerir ticari olarak mevcut Gen panellerini kullanarak 0.0001 VAF nadir için anket için ECS-DNA Protokolü birleştiren bir yöntem açıklanmaktadır. Biz TruSight Myeloid sıralama paneli (Illumina) bizim deneme için kullanılan ve genişletilmiş bir masası çocuk miyeloid hastalıkları için ilgi ek genler dahil etmek için tasarlanmış. Bu paneller biz bu paneller için bağdaştırıcı stratejimiz ekledik böylece hata düzeltme, kolaylaştırmak moleküler benzersiz tanımlayıcıları (UMIs) teklif değil. ECS-meli iş herhangi bir farklı hastalıklar ile ilişkili genler için zenginleştirmek için tasarlanmış diğer paneller ile eşit derecede iyi. DNA izolasyon ve sonraki miktar doku veya örnek ilgi önerilir en az 500 için ng stok numune DNA. Biz düzenli olarak 250 kullanarak bir tek sıralama kitaplığı yapmak için mümkün olduğunca çok benzersiz genomik parçası olarak aşağı yakalamak için DNA’ın ng okur de-çoğaltma ve VAF hesaplama. Bir isteğe bağlı çoğaltma sıralama kitaplığı kalan 250 ile yapılan DNA’ın ng. Biz her zaman örnek başına iki Çoğalt kitaplık yapmak ve biz bağımsız olarak her iki çoğaltır gerçek pozitif olarak tespit olayları düşünün. Ayrıca değişken4,13arama doğruluğunu artırmak için genomik pozisyon özgü binom hata modeli uygulanır.
Son olarak, biz kapalı QIAseq hedef RNA panelleri (QIAGEN) kullanarak transkript miktar için RNA sıralama için ECS kaplin bir yöntem açıklanmaktadır. UMIs de-çoğaltma için gerekli ve hata düzeltme kitleri dahil ve araştırmacılar kitaplıkları üreticinin önerilerini takip yapabilirsiniz. Bioinformatically, araştırmacılar Protokolü bölümünde ayrıntılı olarak açıklanacaktır ECS-DNA için özetlenen boru hattı takip edebilirsiniz.
Burada, biz mutasyonlar farklı hastalıklarda düşük VAFs ile çalışmaya kolayca uygulanabilir sıralama hatası düzeltildi protokol paketi olan göstermek. Hata düzeltme, ham okuma seçeneğini etkinleştirin UMIs birleşme sıralama önce her molekül ile en önemli faktör olduğunu. Yöntem tanımlamak burada araştırmacılar için piyasada bulunan gen panelleri ve kendi kendine tasarlanmış gene özgü oligos özelleştirilmiş UMIs dahil etmek izin verir.
Standart NGS protokol nedeniyle sıralama hata oranı % 2’in altında VAF ile mutasyonlar algılanmasını önler ve bu NGS uygulama nadir türevleri algılanması çok önemli nerede çalışmalarda sınırlar. Standart NGS hata oranı engellemeyi tarafından ECS hassas bu ham çeşitleri tespiti sağlar. Örneğin, Bu mutasyonlar ilk (Bu nedenle düşük VAF sahip) ortaya çıkan zaman patojenik mutasyon tespiti hastalığı14,15erken müdahale bilgi vermeleri zorunludur. Lösemi araştırma, çok az kalıntı tespiti hastalığı (rezidüel lösemi hücreleri tedavi sonrası) risk stratifikasyon bilgilendirir ve tedavi seçenekleri ikili akış sitometrik değerlendirmeler cant bir şekilde bilgilendirmek için kullanılabilir. Buna ek olarak, ECS dolaşımdaki tümör nükleik asit algılamaya ve varlığı/olmaması için hem de birincil özellikleridir belirli mutasyonların varyant yük değerlendirmek tarafından solid tümör hastalarda metastatik potansiyeli değerlendirmek için geçerlidir tümör16.
Tablo 1‘ de gösterildiği gibi türevlerini aramak için konum özgü hata binom dağılımı tabanlı modeli kullanarak güç büyük ölçüde sıralı kitaplıkları sayısı gibi yanı sıra hata model oluşturmak için kullanılan sıralama derinliği bağlıdır. Hata modeli sağlamlık daha yüksek sayıda örnekleri ve daha fazla sıralama derinliği artar. Her örnek için bir hata profili oluşturmak için Ortalama hata düzeltilmiş örnek başına 3000 x okuma kapsamını ile en az 10 sıralı örnekleri kullanmak için tavsiye edilir. Pozisyon özel yaklaşım benzer MAGERI, ancak tüm altı farklı ikame türler için bir toplama hata oranı kullanarak yerine (A > C/T > G, A > G/T > C, A > T/T > A, C > A/G > T, C > G/G > C C > T/G > A)13, her konumda bağımsız olarak her ikame modeli. Örneğin, bir hata oranı c > T belirli bir genomik pozisyonda başka bir konumdan farklı. Gibi bir sıralama vadede gözlenen temel ikame oranı çalıştırmak diğerinden farklı olabilir bizim yaklaşım bir sıralama toplu etkisi de dikkate alır. Bu nedenle özellikle farklı sıralama çalıştırır örnekleri model oluşturmak için havuza zaman her pozisyon için tüm yerine koyma türleri modellemek önemlidir.
Ne zaman bir ECS deney tasarımı önemli bir göz istediğiniz algılama eşik var. NGS çalışmaların onlar kolayca genler/hedefleri açısından faiz, algılama eşiği (sıralama derinliği tarafından dikte) ve sorgulanan sayisi ölçeklendirilebilir güzelliktir. Araştırmacılar 0,0001 bir algılama eşiği ile iki amplicons nadir mutasyonlar bulmak istiyorsanız, örneğin, onlar sonuna kadar 75 örnekleri 15 milyon okuma çıkarır MiSeq V2 Kimya’yı kullanarak çalışacak tek bir sıralama havuz (2 amplicons * 10.000 molekülleri * 10 okur hata düzeltme için * 75 örnekleri 15 milyon sıralama okuma =). Araştırmacılar, sıralama veya algılama eşik ayarlamak için çalıştırmak tek bir sıralama içinde havuza alınan örnek sayısına içine gidip moleküllerin bu sayı değişebilir. Çalışmalarımız, biz 0.0001 VAF (1:10, 000) ile bir algılama eşiği mutasyonlar bulmaya yönelik Illumina gen panelini kullanarak. Biz düzenli olarak 250 kullanmak yeterli molekülleri yukarıda belirtilen algılama eşik ulaşmak için yakalanır emin olmak için DNA başlatma ng. Araştırmacılar daha düşük miktarda DNA ile başlatmak için tercih (50 ng önerilir) istenen algılama sınırı ise > 0,001 VAF.
UMIs i5 dizinler eklenir gibi sıralama ayarları buna göre değiştirilmesi gerekir. Örneğin, 16 N UMIs kullandık ve sıralama ayarlarını 2 x 144 eşleştirilmiş son okuma, Dizin 1 8 döngüleri ve 16 döngüleri dizin 2 dizin 2 her zamanki 8 döngüleri karşı vardı. Dizin 2 döngüsü artış döngüsü okur için ayrılan toplam sayısı bir düşüş eşitlenmektedir. Araştırmacılar 12N UMIs10,17kullanmayı seçerseniz, dizin 2 12 döngüleri ayarlarının değiştirilmesi gerekir.
Bu UMI tabanlı sıralama yöntemi sıralama hatalarını düzeltmek için optimize edilmiştir. Suboptimal PCR jackpotting ile ilgili olan tüm amplifikasyon tabanlı yöntemi için bir sorun olduğunu kalır. Biz sonrası sıralama ve post-Biyoinformatik doğrulama ddPCR kullanarak gerçekleştirilen ve neredeyse herhangi bir yanlış pozitif PCR jackpotting nedeniyle tespit. Bununla birlikte, araştırmacılar düşük amplifikasyon hataları emin olmak için yüksek sadakat polimeraz kullanarak deneyler yapmak önerilir.
The authors have nothing to disclose.
Katılımcılar çocuk Onkoloji grubu AAML1531 çalışma ve hemşirelerin sağlık eğitim hasta numuneleri şeklinde katkılarından dolayı teşekkür ediyoruz. Bu eser Ulusal Sağlık Enstitüleri (UM1 CA186107, RO1 CA49449 ve RO1 CA149445), çocukların Discovery Enstitüsü Washington Üniversitesi ve St. Louis Çocuk Hastanesi (MC-II-2015-461) ve Eli Seth Matthews Lösemi Vakfı tarafından finanse edildi.
Q5 High Fidelity Hot Start Master Mix | New England BioLabs | M0492S | |
Agencourt AMPure XP | Beckman Coulter | A63880 | |
Qubit dsDNA HS Assay Kit | Thermo Fisher Scientific | Q32854 | |
SYBR Safe DNA Gel Stain | Thermo Fisher Scientific | S33102 | |
Truseq Custom Amplicon Index Kit | Illumina | FC-130-1003 | |
UMI i5 adapter sequences | Integrated DNA Technologies | – | |
NEBNext Ultra End Repair/dA-Tailing Module | New England BioLabs | E7442S | |
NEBNext Ultra II Ligation Module | New England BioLabs | E7595S | |
QX200 ddPCR EvaGreen Supermix | Bio-Rad | 1864034 | |
QX200 Droplet Generation Oil for EvaGreen | Bio-Rad | 1864005 | |
QX200 Droplet Digital PCR System | Bio-Rad | 1864001 | |
ddPCR 96-Well Plates | Bio-Rad | 12001925 | |
DG8 Cartridges for QX200/QX100 Droplet Generator | Bio-Rad | 1864008 | |
DG8 Gaskets for QX200/QX100 Droplet Generator | Bio-Rad | 1863009 | |
Bioanalyzer | Agilent Genomics | G2939BA | |
TapeStation | Agilent Genomics | G2991AA | |
TruSight Myeloid Sequencing Panel | Illumina | FC-130-1010 | |
Bowtie 2 | Johns Hopkins University | – | |
Customized QIAseq Targeted RNA Panel | Qiagen | – | |
Rneasy Plus Mini Kit (50) | Qiagen | 74134 |