Ultrasensitive detection of rare mutations using next-generation targeted resequencing.
Ultrasensitive detection of rare mutations using next-generation targeted resequencing.
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使用下一代靶向重新取样对稀有突变的超敏感检测。
DOI：
10.1093/nar/gkr861
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发表时间：
2012-01
影响因子：
14.9
通讯作者：
Ji HP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Flaherty P;Natsoulis G;Muralidharan O;Winters M;Buenrostro J;Bell J;Brown S;Holodniy M;Zhang N;Ji HP
利用下一代DNA测序技术，人们可以在非常高的覆盖深度上询问感兴趣的特定基因组区域，并在异质临床样本中识别不太普遍的罕见突变。然而，突变检测水平受到测序技术的错误率以及统计能力高、假阳性率低的变量调用算法的限制。我们证明我们可以在0.1%分数表示下健壮地检测突变。这表示每1000个野生型等位基因中准确检测到一个突变。为了达到这种敏感水平的突变检测，我们整合了一个高精度的索引策略和参考复制来估计测序误差方差。我们采用统计模型来估计参考文献每个位置的错误率，并量化样本中变异碱基的比例。我们的方法具有很高的特异性（99%）和灵敏度（100%），当应用于已知的0.1%样品分数的两种合成DNA样品混合物时，验证我们的方法。作为该方法的临床应用，我们对9例甲型H1N1流感临床样本进行了分析，检测出H1N1神经氨酸酶基因中奥司他韦（抗病毒治疗）耐药性突变，样本分数为0.18%。
With next-generation DNA sequencing technologies, one can interrogate a specific genomic region of interest at very high depth of coverage and identify less prevalent, rare mutations in heterogeneous clinical samples. However, the mutation detection levels are limited by the error rate of the sequencing technology as well as by the availability of variant-calling algorithms with high statistical power and low false positive rates. We demonstrate that we can robustly detect mutations at 0.1% fractional representation. This represents accurate detection of one mutant per every 1000 wild-type alleles. To achieve this sensitive level of mutation detection, we integrate a high accuracy indexing strategy and reference replication for estimating sequencing error variance. We employ a statistical model to estimate the error rate at each position of the reference and to quantify the fraction of variant base in the sample. Our method is highly specific (99%) and sensitive (100%) when applied to a known 0.1% sample fraction admixture of two synthetic DNA samples to validate our method. As a clinical application of this method, we analyzed nine clinical samples of H1N1 influenza A and detected an oseltamivir (antiviral therapy) resistance mutation in the H1N1 neuraminidase gene at a sample fraction of 0.18%.
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影响因子：
3.7
作者：
Natsoulis G;Bell JM;Xu H;Buenrostro JD;Ordonez H;Grimes S;Newburger D;Jensen M;Zahn JM;Zhang N;Ji HP
通讯作者：
Ji HP
影响因子：
82.9
作者：
Thomas, Roman K.;Nickerson, Elizabeth;Meyerson, Matthew
通讯作者：
Meyerson, Matthew
DOI：
10.1038/nrg2867
发表时间：
2010-11
期刊：
Nature reviews. Genetics
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
DOI：
10.1093/bioinformatics/btp352
发表时间：
2009-08-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Li H;Handsaker B;Wysoker A;Fennell T;Ruan J;Homer N;Marth G;Abecasis G;Durbin R;1000 Genome Project Data Processing Subgroup
通讯作者：
1000 Genome Project Data Processing Subgroup
影响因子：
7
作者：
McKenna, Aaron;Hanna, Matthew;DePristo, Mark A.
通讯作者：
DePristo, Mark A.