Blood group typing from whole-genome sequencing data

Viele Fragen können dank Whole-Genome-Daten untersucht werden. Das Ziel dieser Studie war es, ihre Hauptgrenzen – die Verfügbarkeit von Software und die Genauigkeit von Datenbanken – zu überwinden und die Machbarkeit der Typisierung von Erythrozyten(RBC)-Antigenen aus Whole-Genome-Sequenzierungs(WGS)-Daten abzuschätzen. Wir analysierten Whole-Genome-Daten von 79 Individuen für HLA-DRB1 und 9 RBC-Antigene. Whole-Genome-Sequenzierungsdaten wurden mit Software analysiert, die eine Phasierung variabler Positionen ermöglicht, um Allele oder Haplotypen zu definieren, und für die HLA-Typisierung aus Next-Generation-Sequenzierungsdaten validiert. Eine spezielle Datenbank wurde mit 1648 variablen Positionen eingerichtet, die in KEL (KEL), ACKR1 (FY), SLC14A1 (JK), ACHE (YT), ART4 (DO), AQP1 (CO), CD44 (IN), SLC4A1 (DI) und ICAM4 (LW) analysiert wurden. Die Whole-Genome-Sequenzierungstypisierung wurde mit der zuvor durch amplikonbasierte monoallelische Sequenzierung und durch SNaPshot-Analyse erhaltenen verglichen. Whole-Genome-Sequenzierungsdaten wurden auch auf andere Allele untersucht. Unsere Ergebnisse zeigten 93 % Übereinstimmung für Blutgruppenpolymorphismen und 91 % für HLA-DRB1. Fehlerhafte Typisierung und ungelöste Ergebnisse bestätigen, dass WGS als zuverlässig angesehen werden sollte, wenn die Lesetiefe strikt über 15x liegt. Unsere Ergebnisse unterstützten, dass die RBC-Antigen-Typisierung aus WGS machbar ist, aber Verbesserungen der Lesetiefe für die Genauigkeit der Typisierung von SNV-Polymorphismen erfordert. Wir zeigten auch das Potenzial von WGS für das Screening von Spendern mit seltenen Blutantigenen, wie schwachen JK-Allelen. Die Entwicklung der WGS-Analyse in immunogenetischen Laboratorien würde eine personalisierte Versorgung bei der Behandlung von RBC-Erkrankungen ermöglichen.