Индексировано в
  • Open J Gate
  • Журнал GenamicsSeek
  • ЖурналTOCs
  • Справочник периодических изданий Ульриха
  • RefSeek
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО АЗ
  • OCLC- WorldCat
  • Вызов запроса
  • Паблоны
  • Женевский фонд медицинского образования и исследований
  • Евро Паб
  • Google Scholar
Поделиться этой страницей
Флаер журнала
Flyer image

Абстрактный

Выявление смешанного химеризма низкого уровня с использованием высокопроизводительного генотипирования SNP

Алексей Накорчевский, Юнис Флорес, Ли Сянъян, Тао Хун и Андерс Нигрен

Реципиентам аллогенных трансплантатов костного мозга (BMT) или трансплантатов стволовых клеток (SCT) требуется клинический мониторинг для ранней диагностики таких неблагоприятных последствий после трансплантации, как отторжение, реакция «трансплантат против хозяина» (GVHD) или рецидив злокачественной опухоли. Сортировка реципиентов трансплантата в клинических условиях достигается путем мониторинга минимальной остаточной болезни (MRD) и измерения количества смешанного химеризма в лимфоцитах периферической крови (PBL). В то время как мониторинг MRD включает обнаружение специфических для злокачественных новообразований маркеров, измерение степени смешанного химеризма может быть достигнуто с помощью общих методов на основе ПЦР. Мы разработали метод генотипирования SNP для обнаружения низких уровней смешанного химеризма в PBL и геномной ДНК. Чувствительность достигается путем измерения кумулятивного перекоса в данных генотипирования в когорте из 92 независимых маркеров SNP. Этот метод показал чувствительность 0,98 и специфичность 0,90 для 10%, 5% и 2% образцов смешанного химеризма. Общая специфичность метода составляет 0,98, а точность — 0,95. Результаты показывают 100% соответствие данным STR для набора клинических образцов. Преимущество этого метода по сравнению с уже существующими методологиями заключается в том, что он не требует маркеров, специфичных для заболевания, и может быть мультиплексирован. Метод и программное обеспечение для анализа также могут использоваться с другими технологиями генотипирования и секвенирования.

Отказ от ответственности: Этот реферат был переведен с помощью инструментов искусственного интеллекта и еще не прошел проверку или верификацию