Detecting ultralow-frequency mutations by Duplex Sequencing.
Detecting ultralow-frequency mutations by Duplex Sequencing.
复制标题
DOI：
10.1038/nprot.2014.170
复制
发表时间：
2014-11
期刊：
影响因子：
14.8
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
双工测序（DS）是一种新一代测序方法，能够检测bbb1 × 107野生型核苷酸中的单个突变，从而能够研究异质群体和极低频遗传改变。DS可以应用于任何双链DNA样本，但它是理想的小基因组区域小于1mb的大小。该方法依赖于测序适配器的连接，其中包含随机但互补的双链核苷酸序列到感兴趣的样本DNA。然后对单独标记的链进行pcr扩增，创建序列“家族”，这些序列共享来自两条原始互补链的共同标签序列。只有当变异出现在由两条DNA链产生的PCR家族中，突变才会被评分。在这里，我们提供了一个详细的协议，高效的DS适配器的合成，库的制备和目标富集，以及数据分析工作流程的概述。该方案通常需要1-3天。
Duplex Sequencing (DS) is a next-generation sequencing methodology capable of detecting a single mutation among >1 × 107 wild-type nucleotides, thereby enabling the study of heterogeneous populations and very-low-frequency genetic alterations. DS can be applied to any double-stranded DNA sample, but it is ideal for small genomic regions of <1 Mb in size. The method relies on the ligation of sequencing adapters harboring random yet complementary double-stranded nucleotide sequences to the sample DNA of interest. Individually labeled strands are then PCR-amplified, creating sequence ‘families’ that share a common tag sequence derived from the two original complementary strands. Mutations are scored only if the variant is present in the PCR families arising from both of the two DNA strands. Here we provide a detailed protocol for efficient DS adapter synthesis, library preparation and target enrichment, as well as an overview of the data analysis workflow. The protocol typically takes 1–3 d.
登录
查看更多内容
影响因子：
30.8
作者：
Holt, Kathryn E.;Parkhill, Julian;Mazzoni, Camila J.;Roumagnac, Philippe;Weill, Francois-Xavier;Goodhead, Ian;Rance, Richard;Baker, Stephen;Maskell, Duncan J.;Wain, John;Dolecek, Christiane;Achtman, Mark;Dougan, Gordon
通讯作者：
Dougan, Gordon
影响因子：
48
作者：
Carlson, Cheryl A.;Kas, Arnold;Kirkwood, Robert;Hays, Laura E.;Preston, Bradley D.;Salipante, Stephen J.;Horwitz, Marshall S.
通讯作者：
Horwitz, Marshall S.
影响因子：
48
作者：
Hiatt, Joseph B.;Patwardhan, Rupali P.;Turner, Emily H.;Lee, Choli;Shendure, Jay
通讯作者：
Shendure, Jay
影响因子：
14.9
作者：
Besaratinia, Ahmad;Li, Haiqing;Tommasi, Stella
通讯作者：
Tommasi, Stella
使用下一代 DNA 测序数据进行变异发现和基因分型的框架。
影响因子：
30.8
作者：
通讯作者：
--