Ultra-Low Coverage Sequencing as the Most Accurate Library Quantification Method Prior to Target Sequencing


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Accurate library quantification is very important during post-pooling captured target sequencing. There are a number of methods available to quantify libraries prior to sequencing, but no gold standard for the quantification of libraries exists. In this study, we compared common library quantification methods (Labchip, Qubit 3.0, qPCR with three primer sets) with ultra-low coverage sequencing (MiSeq with and without insert size correction). Cost, time and quantification accuracy were considered. We found that Qubit and MiSeq were better than qPCR and LabChip at predicting the final concentration. Also we revealed that MiSeq with insert size correction was the most accurate method for library quantification prior to target sequencing. This method allows for correction shifts in the ratio due to enrichment. Ultra-low coverage sequencing by Illumina MiSeq is the most accurate method for library quantification prior to pooling and post-pooling target enrichment.

Ключевые слова

Об авторах

A. Krasnenko

Genotek Ltd.; Pirogov Russian National Research Medical University; Vavilov Institute of General Genetics

Email: esurkova@genotek.ru
Россия, Moscow, 105120; Moscow, 117997; Moscow, 119333

I. Stetsenko

Genotek Ltd.; Vavilov Institute of General Genetics

Email: esurkova@genotek.ru
Россия, Moscow, 105120; Moscow, 119333

O. Klimchuk

Genotek Ltd.

Email: esurkova@genotek.ru
Россия, Moscow, 105120

V. Demkin

Institute of Molecular Genetics

Email: esurkova@genotek.ru
Россия, Moscow, 123182

A. Rakitko

Genotek Ltd.; Vavilov Institute of General Genetics; Moscow State University, Faculty of Mechanics and Mathematics

Email: esurkova@genotek.ru
Россия, Moscow, 105120; Moscow, 119333; Moscow, 119991

E. Surkova

Genotek Ltd.

Автор, ответственный за переписку.
Email: esurkova@genotek.ru
Россия, Moscow, 105120

O. Druzhilovskaya

Vavilov Institute of General Genetics

Email: esurkova@genotek.ru
Россия, Moscow, 119333

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».