Detección mejorada de metilación para flujos de trabajo de biopsia líquida

Las tecnologías de biopsia líquida están transformando rápidamente el panorama de la detección y el seguimiento temprano del cáncer. Al ofrecer un enfoque mínimamente invasivo, las biopsias líquidas permiten el análisis de biomarcadores circulantes como el cfDNA (ADN libre de células), que contienen información valiosa sobre las alteraciones genéticas y epigenéticas asociadas al cáncer. Entre estos biomarcadores, los cambios en la metilación del ADN se destacan como una vía prometedora para identificar y rastrear diversos tipos de cáncer con alta especificidad y sensibilidad.

A pesar de su potencial, trabajar con ADNlc presenta desafíos únicos debido a su abundancia limitada y sus patrones de fragmentación distintos. Most cfDNA fragments are approximately 167 bp in length, reflecting their nucleosome-bound origin. Esta fragmentación da como resultado:

  • Low stop-start diversity, resulting in more unique molecules called as duplicate sequencing reads
  • Reduced library complexity, which can hinder assay sensitivity

Estas propiedades inherentes hacen que los flujos de trabajo tradicionales de detección de metilación sean menos efectivos para el análisis de ADNlc, lo que requiere herramientas y técnicas avanzadas diseñadas para abordar estas limitaciones.

Los adaptadores UMI metilados de Twist mejoran los flujos de trabajo de metilación de ADNlc al permitir una deduplicación precisa a través de identificadores moleculares únicos (UMI), lo que reduce las llamadas de duplicación falsa en muestras de baja diversidad. Su diseño garantiza la compatibilidad con los protocolos EM-Seq, conservando la longitud de los fragmentos, maximizando los datos utilizables y dando como resultado una mejor cobertura y reproducibilidad del objetivo, lo que los convierte en una herramienta fundamental para estudios de metilación de alta confianza.

BENEFICIOS CLAVE

Aumente la confianza en su ensayo

  • Mayor complejidad de la biblioteca
  • Aumento de la cobertura media del objetivo
  • Menos lecturas de secuenciación duplicadas
  • Totalmente compatible con el sistema de detección de metilación Twist y los flujos de trabajo de enriquecimiento del objetivo

Incorporating UMIs into Analysis for Improved Duplicate Resolution

UMI informed duplicate calling reduces library duplicates by over 15%, leading to an increase in library complexity (25-35%) and mean target coverage (6-8%) compared to standard positional based duplicate calling. (Figure 1)

Figure 1. UMI Performance at Variable cfDNA Mass Inputs 5, 10, or 15 ng of cfDNA were used to generate EM-seq converted libraries with Twist Methylated UMI Adapters following the NEBNext EM-Seq Library Preparation. Libraries were captured with the Twist Alliance Pan-cancer Methylation Panel - 1.5MB using the Targeted Methylation Sequencing Protocol and sequenced on an Illumina Nextseq 550 to 1000X raw coverage. Los duplicados se llamaron utilizando la herramienta GATK MarkDuplicates (método posicional estándar) o se llamaron utilizando UMIs con la herramienta GATK UmiAwareMarkDuplicatesWithMateCigar.

Figure 2. Methylated UMI Performance in the Twist Methylation Detection Workflow 10 ng of human cfDNA was used to generate EM-seq converted libraries with NEB EMseq adapters or the new Twist Methylated UMI Adapters. Libraries were captured with the Twist Alliance Pan-cancer Methylation Panel -1.5 MB using the Targeted Methylation Sequencing Protocol and sequenced on an Illumina Nextseq 550 to 1000X raw coverage.

Ejemplo de flujo de trabajo de bioinformática 

La información de UMI se puede integrar en un proceso de bioinformática para eliminar duplicados antes del análisis posterior.

Figure 3. Summary of Analysis Workflow to Process UMIs for Dupsmarking 
Las lecturas sin procesar se procesan para marcar secuencias adaptadoras y extraer información de UMI. A continuación, las lecturas se alinean con un genoma de referencia utilizando BWA-meth y se marcan con una marca duplicados utilizando la información de UMI. Después de marcar duplicados, se pueden recopilar métricas de Picard utilizando GATK y se puede realizar un análisis adicional.

Figura 4. Esquema de la fragmentación apoptótica del ADNlc hasta la cobertura de secuenciación:

Durante la apoptosis, el ADN libre de células (ADNlc) se libera en el torrente sanguíneo. Si bien las endonucleasas fragmentan el ADN de forma aleatoria, la forma en que el ADN se envuelve alrededor de los nucleosomas introduce un sesgo posicional, lo que genera una diversidad limitada en los sitios de inicio y finalización de los fragmentos. Como resultado, moléculas distintas pueden aparecer como duplicadas en los datos de secuenciación. Los identificadores moleculares únicos (UMI) se agregan durante la preparación de bibliotecas para etiquetar moléculas individuales, lo que permite una diferenciación precisa entre duplicados verdaderos y moléculas únicas separadas.

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