Next-generation sequencing and bioinformatic approaches to detect and analyze influenza virus in ferrets
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Conventional methods used to detect and characterize influenza viruses in biological samples face multiple challenges due to the diversity of subtypes and high dissimilarity of emerging strains. Next-generation sequencing (NGS) is a powerful technique that can facilitate the detection and characterization of influenza, however, the sequencing strategy and the procedures of data analysis possess different aspects that require careful consideration. METHODOLOGY: The RNA from the lungs of ferrets infected with influenza A/California/07/2009 was analyzed by next-generation sequencing (NGS) without using specific PCR amplification of the viral sequences. Several bioinformatic approaches were used to resolve the viral genes and detect viral quasispecies. RESULTS: The genomic sequences of influenza virus were characterized to a high level of detail when analyzing the short-reads with either the fast aligner Bowtie2, the general purpose aligner BLASTn or de novo assembly with Abyss. Moreover, when using distant viral sequences as reference, these methods were still able to resolve the viral sequences of a biological sample. Finally, direct sequencing of RNA samples did not provide sufficient coverage of the viral genome to study viral quasispecies, and, therefore, prior amplification of the viral segments by PCR would be required to perform this type of analysis. CONCLUSIONS: the introduction of NGS for virus research allows routine full characterization of viral isolates; however, careful design of the sequencing strategy and the procedures for data analysis are still of critical importance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».