MRD-降低错误率
2021-10-25 本文已影响0人
蚂蚁爱吃饭
采用扩增子形式检测MRD,单端特异性引物,另一端随机且加上随机base作为分子标签。
首先把数据拆分出来,按照扩增子和分子标签,可以拆分为一个个原始分子起源的read。分子标签是否允错1base自己定夺。
我们通过不同程度的矫正,把错误率降低到0.06%水平,MRD至少要求0.2%。
错误率
随着我们矫正程度的提高(F2->F4->F10),错误率降低,但并不显著,丢失的reads也随着增加,如何把握这个平衡?我们构造一个Qvalue(具体算法保密)用于评价位点的质量,当然更狠地矫正带来更高的Qvalue值,废话,但会引入更多的数据丢失。
Qvalue分布
我们测试了5个点,采用Qvalue对不同分组进行阴阳性判定,在0.3%的频率检出率达80%(4/5)。采用Qvalue对阴阳性的自动化判断还是要好很多滴。
Qvalue与检出率
接着,我们对所有未知的点,计算Qvalue,未完待续。。。。嘻嘻嘻。。。(其实没必要做,毕竟MRD是针对已知的点,我只要判断出这个目标点是真是假。。。)