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Enregistrement W2078201368 · doi:10.1371/journal.pone.0064785

Simplified Large-Scale Sanger Genome Sequencing for Influenza A/H3N2 Virus

2013· article· en· W2078201368 sur OpenAlexaff
Hong Kai Lee, Julian W. Tang, Debra Han-Lin Kong, Evelyn Siew-Chuan Koay

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of AlbertaUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésSanger sequencingBiologyDNA sequencingGenomeIllumina dye sequencingDeep sequencingWhole genome sequencingPolymerase chain reactionShotgun sequencingGeneticsCancer genome sequencingComputational biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The advent of next-generation sequencing technologies and the resultant lower costs of sequencing have enabled production of massive amounts of data, including the generation of full genome sequences of pathogens. However, the small genome size of the influenza virus arguably justifies the use of the more conventional Sanger sequencing technology which is still currently more readily available in most diagnostic laboratories. RESULTS: We present a simplified Sanger-based genome sequencing method for sequencing the influenza A/H3N2 virus in a large-scale format. The entire genome sequencing was completed with 19 reverse transcription-polymerase chain reactions (RT-PCRs) and 39 sequencing reactions. This method was tested on 15 native clinical samples and 15 culture isolates, respectively, collected between 2009 and 2011. The 15 native clinical samples registered quantification cycle values ranging from 21.0 to 30.56, which were equivalent to 2.4×10(3)-1.4×10(6) viral copies/µL of RNA extract. All the PCR-amplified products were sequenced directly without PCR product purification. Notably, high quality sequencing data up to 700 bp were generated for all the samples tested. The completed sequence covered 408,810 nucleotides in total, with 13,627 nucleotides per genome, attaining 100% coding completeness. Of all the bases produced, an average of 89.49% were Phred quality value 40 (QV40) bases (representing an accuracy of circa one miscall for every 10,000 bases) or higher, and an average of 93.46% were QV30 bases (one miscall every 1000 bases) or higher. CONCLUSIONS: This sequencing protocol has been shown to be cost-effective and less labor-intensive in obtaining full influenza genomes. The constant high quality of sequences generated imparts confidence in extending the application of this non-purified amplicon sequencing approach to other gene sequencing assays, with appropriate use of suitably designed primers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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