JC
Jodi Carter
Author with expertise in Molecular Research on Breast Cancer
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
7
(86% Open Access)
Cited by:
84
h-index:
39
/
i10-index:
104
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

Bioinformatics and DNA-extraction strategies to reliably detect genetic variants from FFPE breast tissue samples

Aditya Bhagwate et al.Sep 2, 2019
Archived formalin fixed paraffin embedded (FFPE) samples are valuable clinical resources to examine clinically relevant morphology features and also to study genetic changes. However, DNA quality and quantity of FFPE samples are often sub-optimal, and resulting NGS-based genetics variant detections are prone to false positives. Evaluations of wet-lab and bioinformatics approaches are needed to optimize variant detection from FFPE samples. As a pilot study, we designed within-subject triplicate samples of DNA derived from paired FFPE and fresh frozen breast tissues to highlight FFPE-specific artifacts. For FFPE samples, we tested two FFPE DNA extraction methods to determine impact of wet-lab procedures on variant calling: QIAGEN QIAamp DNA Mini Kit (“QA”), and QIAGEN GeneRead DNA FFPE Kit (“QGR”). We also used negative-control (NA12891) and positive control samples (Horizon Discovery Reference Standard FFPE). All DNA sample libraries were prepared for NGS according to the QIAseq Human Breast Cancer Targeted DNA Panel protocol and sequenced on the HiSeq 4000. Variant calling and filtering were performed using QIAGEN Gene Globe Data Portal. Detailed variant concordance comparisons and mutational signature analysis were performed to investigate effects of FFPE samples compared to paired fresh frozen samples, along with different DNA extraction methods. In this study, we found that five times or more variants were called with FFPE samples, compared to their paired fresh-frozen tissue samples even after applying molecular barcoding error-correction and default bioinformatics filtering recommended by the vendor. We also found that QGR as an optimized FFPE-DNA extraction approach leads to much fewer discordant variants between paired fresh frozen and FFPE samples. Approximately 92% of the uniquely called FFPE variants were of low allelic frequency range (< 5%), and collectively shared a “C > T|G > A” mutational signature known to be representative of FFPE artifacts resulting from cytosine deamination. Based on control samples and FFPE-frozen replicates, we derived an effective filtering strategy with associated empirical false-discovery estimates. Through this study, we demonstrated feasibility of calling and filtering genetic variants from FFPE tissue samples using a combined strategy with molecular barcodes, optimized DNA extraction, and bioinformatics methods incorporating genomics context such as mutational signature and variant allelic frequency.
1
Citation44
0
Save
0

Recurrent Genomic Alterations in Soft Tissue Perineuriomas

Jodi Carter et al.Dec 1, 2018
Perineuriomas are rare nerve sheath tumors, divided into intraneural and extraneural (soft tissue) types. Intraneural perineuriomas frequently contain TRAF7 mutations, and rarely, chr22q12 deletions. While chr22q losses can occur in soft tissue perineuriomas, comprehensive high-resolution molecular profiling has not been reported in these tumors and TRAF7 status is unknown. We used whole-exome sequencing and OncoScan single nucleotide polymorphism (SNP) array to evaluate 14 soft tissue perineuriomas. Thirteen cases showed 2 or more chromosomal abnormalities, composed primarily of large deletions. Recurrent chr22q deletions, containing the NF2 locus (n=6) and the previously unreported finding of chr17q deletions, with the NF1 locus (n=4) were frequent events and were mutually exclusive in all but1 case. In addition, 5 cases had varying chr2 deletions; and 4 cases had chr6 deletions. A chr10 deletion (previously reported in the sclerosing variant of soft tissue perineurioma) was observed in one case and another case had chr7 chromothripsis as the sole chromosomal abnormality. No TRAF7 mutations or alterations were identified in any case and no other evaluated gene (MAF<0.0001) had recurrent, deleterious mutations in >2 cases. The molecular genetic profiles showed no association with patient sex, age, tumoral histology or anatomic site. OncoScan SNP array analysis was performed on 10 cases and showed high concordance with the whole exome data, validating the large-scale deletions, duplications, and chr7 chromothripsis findings. In soft tissue perineuriomas, recurrent 22q12 deletions (with NF2 ) and 17q11 deletions (with NF1 ) appear to be mutually exclusive events, and alterations in NF1 or NF2 likely contribute to perineurioma pathogenesis, similar to other nerve sheath tumors. Moreover, the lack of TRAF7 mutations in soft tissue perineuriomas indicates divergent pathogenetic mechanisms from those of intraneural perineuriomas.
0
Citation29
0
Save
1

Quality control recommendations for RNASeq using FFPE samples based on pre-sequencing lab metrics and post-sequencing bioinformatics metrics

Yuanhang Liu et al.Sep 16, 2022
Formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) tissues have many advantages for identification of risk biomarkers, including wide availability and potential for extended follow-up endpoints. However, RNA derived from archival FFPE samples has limited quality. Here we identified parameters that determine which FFPE samples have the potential for successful RNA extraction, library preparation, and generation of usable RNAseq data.We optimized library preparation protocols designed for use with FFPE samples using seven FFPE and Fresh Frozen replicate pairs, and tested optimized protocols using a study set of 130 FFPE biopsies from women with benign breast disease. Metrics from RNA extraction and preparation procedures were collected and compared with bioinformatics sequencing summary statistics. Finally, a decision tree model was built to learn the relationship between pre-sequencing lab metrics and qc pass/fail status as determined by bioinformatics metrics.Samples that failed bioinformatics qc tended to have low median sample-wise correlation within the cohort (Spearman correlation < 0.75), low number of reads mapped to gene regions (< 25 million), or low number of detectable genes (11,400 # of detected genes with TPM > 4). The median RNA concentration and pre-capture library Qubit values for qc failed samples were 18.9 ng/ul and 2.08 ng/ul respectively, which were significantly lower than those of qc pass samples (40.8 ng/ul and 5.82 ng/ul). We built a decision tree model based on input RNA concentration, input library qubit values, and achieved an F score of 0.848 in predicting QC status (pass/fail) of FFPE samples.We provide a bioinformatics quality control recommendation for FFPE samples from breast tissue by evaluating bioinformatic and sample metrics. Our results suggest a minimum concentration of 25 ng/ul FFPE-extracted RNA for library preparation and 1.7 ng/ul pre-capture library output to achieve adequate RNA-seq data for downstream bioinformatics analysis.
1
Citation10
0
Save
0

Pre-treatment peripheral blood immunophenotyping and response to neoadjuvant chemotherapy in operable breast cancer

Roberto Leon‐Ferre et al.Jun 10, 2024
Abstract Background Tumor immune infiltration and peripheral blood immune signatures have prognostic and predictive value in breast cancer. Whether distinct peripheral blood immune phenotypes are associated with response to neoadjuvant chemotherapy (NAC) remains understudied. Methods Peripheral blood mononuclear cells from 126 breast cancer patients enrolled in a prospective clinical trial (NCT02022202) were analyzed using Cytometry by time-of-flight with a panel of 29 immune cell surface protein markers. Kruskal–Wallis tests or Wilcoxon rank-sum tests were used to evaluate differences in immune cell subpopulations according to breast cancer subtype and response to NAC. Results There were 122 evaluable samples: 47 (38.5%) from patients with hormone receptor-positive, 39 (32%) triple-negative (TNBC), and 36 (29.5%) HER2-positive breast cancer. The relative abundances of pre-treatment peripheral blood T, B, myeloid, NK, and unclassified cells did not differ according to breast cancer subtype. In TNBC, higher pre-treatment myeloid cells were associated with lower pathologic complete response (pCR) rates. In hormone receptor-positive breast cancer, lower pre-treatment CD8 + naïve and CD4 + effector memory cells re-expressing CD45RA (T EMRA ) T cells were associated with more extensive residual disease after NAC. In HER2 + breast cancer, the peripheral blood immune phenotype did not differ according to NAC response. Conclusions Pre-treatment peripheral blood immune cell populations (myeloid in TNBC; CD8 + naïve T cells and CD4 + T EMRA cells in luminal breast cancer) were associated with response to NAC in early-stage TNBC and hormone receptor-positive breast cancers, but not in HER2 + breast cancer. Trial registration NCT02022202 . Registered 20 December 2013.
2

Integration of multi-omics data shows downregulation of mismatch repair, purin, and tublin pathways in AR-negative triple-negative chemotherapy-resistant breast tumors

Xiaojia Tang et al.May 18, 2022
ABSTRACT Triple negative breast cancer (TNBC) patients who fail to achieve a pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy (NAC) will likely experience recurrence of the disease within 3-4 years. Prognostic assessment of early recurrence could facilitate clinical decisions and impact disease survival. This study investigated pre- and post-NAC multi-omics data from both an in-house and a public clinical study to identify biomarkers of NAC response. We observed significant transcriptional differences associated with response in the residual disease (post-NAC biopsies), which did not exist in the pre-NAC biopsies. We further refined the post-NAC transcriptional changes to a 17-gene signature and machine learning models were applied to evaluate the signature’s diagnostic potential (area under the curve ≥ 0.8). Interestingly, the signature was enriched with down-regulated immune genes and several of these genes demonstrated prognostic potential in basal TNBC tumors. Our 17-gene signature provides additional insight into TNBC recurrence, which warrants further investigation.