Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2024 preprint

Characterising tandem repeat complexities across long-read sequencing platforms with TREAT and otter

4Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
7Institutions déclarées
3Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : nl, us, be. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Tandem repeats (TR) play important roles in genomic variation and disease risk in humans. Long-read sequencing allows for the accurate characterisation of TRs, however, the underlying bioinformatics perspectives remain challenging. We present otter and TREAT: otter is a fast targeted local assembler, cross-compatible across different sequencing platforms. It is integrated in TREAT, an end-to-end workflow for TR characterisation, visualisation and analysis across multiple genomes. In a comparison with existing tools based on long-read sequencing data from both Oxford Nanopore Technology (ONT, Simplex and Duplex) and PacBio (Sequel 2 and Revio), otter and TREAT achieved state-of-the-art genotyping and motif characterisation accuracy. Applied to clinically relevant TRs, TREAT/otter significantly identified individuals with pathogenic TR expansions. When applied to a case-control setting, we significantly replicated previously reported associations of TRs with Alzheimer's Disease, including those near or within APOC1 (p=2.63x10-9), SPI1 (p=6.5x10-3) and ABCA7 (p=0.04) genes. We finally used TREAT/otter to systematically evaluate potential biases when genotyping TRs using diverse ONT and PacBio long-read sequencing datasets. We showed that, in rare cases (0.06%), long-read sequencing suffers from coverage drops in TRs, including the disease-associated TRs in ABCA7 and RFC1 genes. Such coverage drops can lead to TR mis-genotyping, hampering the accurate characterisation of TR alleles. Taken together, our tools can accurately genotype TR across different sequencing technologies and with minimal requirements, allowing end-to-end analysis and comparisons of TR in human genomes, with broad applications in research and clinical fields.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Characterising tandem repeat complexities across long-read sequencing platforms with TREAT and otter
Date Crossref
17/03/2024
Éditeur
openRxiv
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Delft University of Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Amsterdam University Medical Centers pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Radboud University Nijmegen pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University Medical Center pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Radboud University Medical Center pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • Radboud Institute for Molecular Life Sciences pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • University of Antwerp pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • TU Delft pays non établi dans la notice
    Institution
  • Amsterdam UMC pays non établi dans la notice
    Institution
  • Radboud UMC pays non établi dans la notice
    Institution

Delft University of Technology, Amsterdam University Medical Centers et Radboud University Nijmegen, avec 7 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Genomics and Phylogenetic StudiesRNA and protein synthesis mechanismsGenetic Neurodegenerative Diseases

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.