MuA-based Molecular Indexing for Rare Mutation Detection by Next-Generation Sequencing

计算生物学 生物 遗传学 转座酶 条形码 转座因子 DNA测序 图书馆 突变 基因组 DNA 计算机科学 基因 16S核糖体RNA 操作系统
作者
Paulius Mielinis,Rasa Sukackaitė,Aistė Serapinaitė,Faustas Samoilovas,Gediminas Alzbutas,Karolis Matjošaitis,Arvydas Lubys
出处
期刊:Journal of Molecular Biology [Elsevier BV]
卷期号:433 (19): 167209-167209 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.jmb.2021.167209
摘要

Detection of low-frequency mutations in cancer genomes or other heterogeneous cell populations requires high-fidelity sequencing. Molecular barcoding is one of the key technologies that enables the differentiation of true mutations from errors, which can be caused by sequencing or library preparation processes. However, current approaches where barcodes are introduced via primer extension or adaptor ligation do not utilize the full power of barcoding, due to complicated library preparation workflows and biases. Here we demonstrate the remarkable tolerance of MuA transposase to the presence of multiple replacements in transposon sequence, and explore this unique feature to engineer the MuA transposome complex with randomised nucleotides in 12 transposon positions, which can be introduced as a barcode into the target molecule after transposition event. We applied the approach of Unique MuA-based Molecular Indexing (UMAMI) to assess the power of rare mutation detection by shortgun sequencing on the Illumina platform. Our results show that UMAMI allows detection of rare mutations readily and reliably, and in this paper we report error rate values for the number of thermophilic DNA polymerases measured by using UMAMI.
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