HiFi long-read genomes for difficult-to-detect clinically relevant variants

基因组 计算生物学 生物 遗传学 进化生物学 计算机科学 基因
作者
Wolfram Hoeps,Marjan M. Weiss,Ronny Derks,Jordi Corominas Galbany,Amber den Ouden,Simone van den Heuvel,Raoul Timmermans,Jos G.A. Smits,Tom Mokveld,Egor Dolzhenko,Xiao Chen,Arthur van den Wijngaard,Michael A. Eberle,Helger G. Yntema,Alexander Hoischen,Christian Gilissen,Lisenka E.L.M. Vissers
出处
期刊:Cold Spring Harbor Laboratory - medRxiv 被引量:2
标识
DOI:10.1101/2024.09.17.24313798
摘要

Clinical short-read exome and genome sequencing approaches have positively impacted diagnostic testing for rare diseases. Yet, technical limitations associated with short reads challenge their use for detection of disease-associated variation in complex regions of the genome. Long-read sequencing (LRS) technologies may overcome these challenges, potentially qualifying as a first-tier test for all rare diseases. To test this hypothesis, we performed LRS (30x HiFi genomes) for 100 samples with 145 known clinically relevant germline variants that are challenging to detect using short-read sequencing and necessitate a broad range of complementary test modalities in diagnostic laboratories. We show that relevant variant callers readily re-identify the majority of variants (120/145, 83%), including ~90% of structural variants, SNVs/InDels in homologous sequences and expansions of short tandem repeats. Another 10% (n=14) was visually apparent in the data but not automatically detected. Our analyses also identified systematic challenges for the remaining 7% (n=11) of variants such as the detection of AG-rich repeat expansions. Titration analysis showed that 89% of all automatically called variants could also be identified using 15-fold coverage. Thus, long-read genomes identified 93% of pathogenic variants that are most challenging to detect using short-read technologies. Even with reduced coverage, the vast majority of variants remained detectable, possibly enhancing cost-effective diagnostic implementation. Most importantly, we show the potential to use a single technology to accurately identify all types of clinically relevant variants.
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
1秒前
淡然完成签到 ,获得积分10
4秒前
杨羕完成签到,获得积分10
4秒前
科研小白完成签到 ,获得积分10
6秒前
tigger完成签到,获得积分10
8秒前
桐桐应助clx采纳,获得10
15秒前
就爱吃抹茶完成签到 ,获得积分10
19秒前
Double_N完成签到,获得积分10
20秒前
CWC完成签到,获得积分10
24秒前
hiraabb完成签到 ,获得积分10
24秒前
Morpheus完成签到,获得积分10
25秒前
nicky完成签到 ,获得积分10
25秒前
小芒果完成签到,获得积分10
26秒前
zuhangzhao完成签到 ,获得积分10
28秒前
28秒前
30秒前
赵赵完成签到 ,获得积分10
36秒前
畅快鞅完成签到 ,获得积分10
38秒前
Lucas应助平常的草莓采纳,获得10
42秒前
43秒前
mp5完成签到,获得积分0
47秒前
47秒前
齐济完成签到 ,获得积分10
48秒前
芭乐王子完成签到 ,获得积分10
49秒前
刚子完成签到 ,获得积分0
51秒前
clx发布了新的文献求助10
51秒前
笑对人生完成签到 ,获得积分10
56秒前
爱笑非笑完成签到 ,获得积分10
56秒前
FashionBoy应助clx采纳,获得10
57秒前
萍萍完成签到 ,获得积分10
57秒前
晚意完成签到 ,获得积分10
59秒前
壮观的海豚完成签到 ,获得积分10
1分钟前
纯真的元风完成签到,获得积分10
1分钟前
岁月无痕zxx完成签到,获得积分10
1分钟前
d_fishier完成签到 ,获得积分10
1分钟前
别当真完成签到,获得积分10
1分钟前
BatFaith完成签到,获得积分10
1分钟前
木木很累发布了新的文献求助10
1分钟前
Su完成签到,获得积分10
1分钟前
cccc完成签到,获得积分10
1分钟前
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
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2500
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 600
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6497878
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8293853
关于积分的说明 17696327
捐赠科研通 5593700
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2917488
邀请新用户注册赠送积分活动 1894415
关于科研通互助平台的介绍 1754891