Next‐generation <scp>DNA</scp> barcoding: using next‐generation sequencing to enhance and accelerate <scp>DNA</scp> barcode capture from single specimens
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
DNA barcoding is an efficient method to identify specimens and to detect undescribed/cryptic species. Sanger sequencing of individual specimens is the standard approach in generating large-scale DNA barcode libraries and identifying unknowns. However, the Sanger sequencing technology is, in some respects, inferior to next-generation sequencers, which are capable of producing millions of sequence reads simultaneously. Additionally, direct Sanger sequencing of DNA barcode amplicons, as practiced in most DNA barcoding procedures, is hampered by the need for relatively high-target amplicon yield, coamplification of nuclear mitochondrial pseudogenes, confusion with sequences from intracellular endosymbiotic bacteria (e.g. Wolbachia) and instances of intraindividual variability (i.e. heteroplasmy). Any of these situations can lead to failed Sanger sequencing attempts or ambiguity of the generated DNA barcodes. Here, we demonstrate the potential application of next-generation sequencing platforms for parallel acquisition of DNA barcode sequences from hundreds of specimens simultaneously. To facilitate retrieval of sequences obtained from individual specimens, we tag individual specimens during PCR amplification using unique 10-mer oligonucleotides attached to DNA barcoding PCR primers. We employ 454 pyrosequencing to recover full-length DNA barcodes of 190 specimens using 12.5% capacity of a 454 sequencing run (i.e. two lanes of a 16 lane run). We obtained an average of 143 sequence reads for each individual specimen. The sequences produced are full-length DNA barcodes for all but one of the included specimens. In a subset of samples, we also detected Wolbachia, nontarget species, and heteroplasmic sequences. Next-generation sequencing is of great value because of its protocol simplicity, greatly reduced cost per barcode read, faster throughout and added information content.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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