Evaluation of methods to purify virus-like particles for metagenomic sequencing of intestinal viromes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Viruses are a significant component of the intestinal microbiota in mammals. In recent years, advances in sequencing technologies and data analysis techniques have enabled detailed metagenomic studies investigating intestinal viromes (collections of bacteriophage and eukaryotic viral nucleic acids) and their potential contributions to the ecology of the microbiota. An important component of virome studies is the isolation and purification of virus-like particles (VLPs) from intestinal contents or feces. Several methods have been applied to isolate VLPs from intestinal samples, yet to our knowledge, the efficiency and reproducibility between methods have not been explored. A rigorous evaluation of methods for VLP purification is critical as many studies begin to move from descriptive analyses of virus diversity to studies striving to quantitatively compare viral abundances across many samples. Therefore, reproducible VLP purification methods which allow for high sample throughput are needed. Here we compared and evaluated four methods for VLP purification using artificial intestinal microbiota samples of known bacterial and viral composition. RESULTS: We compared the following four methods of VLP purification from fecal samples: (i) filtration + DNase, (ii) dithiothreitol treatment + filtration + DNase, (iii) filtration + DNase + PEG precipitation and (iv) filtration + DNase + CsCl density gradient centrifugation. Three of the four tested methods worked well for VLP purification. We observed several differences between methods related to the removal efficiency of bacterial and host DNAs and biases against specific phages. In particular the CsCl density gradient centrifugation method, which is frequently used for VLP purification, was most efficient in removing host derived DNA, but also showed strong discrimination against specific phages and showed a lower reproducibility of quantitative results. CONCLUSIONS: Based on our data we recommend the use of methods (i) or (ii) for large scale studies when quantitative comparison of viral abundances across samples is required. The CsCl density gradient centrifugation method, while being excellently suited to achieve highly purified samples, in our opinion, should be used with caution when performing quantitative studies.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».