Improving the performance of true single molecule sequencing for ancient DNA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Second-generation sequencing technologies have revolutionized our ability to recover genetic information from the past, allowing the characterization of the first complete genomes from past individuals and extinct species. Recently, third generation Helicos sequencing platforms, which perform true Single-Molecule DNA Sequencing (tSMS), have shown great potential for sequencing DNA molecules from Pleistocene fossils. Here, we aim at improving even further the performance of tSMS for ancient DNA by testing two novel tSMS template preparation methods for Pleistocene bone fossils, namely oligonucleotide spiking and treatment with DNA phosphatase. RESULTS: We found that a significantly larger fraction of the horse genome could be covered following oligonucleotide spiking however not reproducibly and at the cost of extra post-sequencing filtering procedures and skewed %GC content. In contrast, we showed that treating ancient DNA extracts with DNA phosphatase improved the amount of endogenous sequence information recovered per sequencing channel by up to 3.3-fold, while still providing molecular signatures of endogenous ancient DNA damage, including cytosine deamination and fragmentation by depurination. Additionally, we confirmed the existence of molecular preservation niches in large bone crystals from which DNA could be preferentially extracted. CONCLUSIONS: We propose DNA phosphatase treatment as a mechanism to increase sequence coverage of ancient genomes when using Helicos tSMS as a sequencing platform. Together with mild denaturation temperatures that favor access to endogenous ancient templates over modern DNA contaminants, this simple preparation procedure can improve overall Helicos tSMS performance when damaged DNA templates are targeted.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle