Evaluation of a Pooled Strategy for High-Throughput Sequencing of Cosmid Clones from Metagenomic Libraries
Notice bibliographique
Résumé
High-throughput sequencing methods have been instrumental in the growing field of metagenomics, with technological improvements enabling greater throughput at decreased costs. Nonetheless, the economy of high-throughput sequencing cannot be fully leveraged in the subdiscipline of functional metagenomics. In this area of research, environmental DNA is typically cloned to generate large-insert libraries from which individual clones are isolated, based on specific activities of interest. Sequence data are required for complete characterization of such clones, but the sequencing of a large set of clones requires individual barcode-based sample preparation; this can become costly, as the cost of clone barcoding scales linearly with the number of clones processed, and thus sequencing a large number of metagenomic clones often remains cost-prohibitive. We investigated a hybrid Sanger/Illumina pooled sequencing strategy that omits barcoding altogether, and we evaluated this strategy by comparing the pooled sequencing results to reference sequence data obtained from traditional barcode-based sequencing of the same set of clones. Using identity and coverage metrics in our evaluation, we show that pooled sequencing can generate high-quality sequence data, without producing problematic chimeras. Though caveats of a pooled strategy exist and further optimization of the method is required to improve recovery of complete clone sequences and to avoid circumstances that generate unrecoverable clone sequences, our results demonstrate that pooled sequencing represents an effective and low-cost alternative for sequencing large sets of metagenomic clones.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».