A Comparison between Droplet Digital and Quantitative PCR in the Analysis of Bacterial 16S Load in Lung Tissue Samples from Control and COPD GOLD 2
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low biomass in the bacterial lung tissue microbiome utilizes quantitative PCR (qPCR) 16S bacterial assays at their limit of detection. New technology like droplet digital PCR (ddPCR) could allow for higher sensitivity and accuracy of quantification. These attributes are needed if specific bacteria within the bacterial lung tissue microbiome are to be evaluated as potential contributors to diseases such as chronic obstructive pulmonary disease (COPD). We hypothesize that ddPCR is better at quantifying the total bacterial load in lung tissue versus qPCR. METHODS: Control (n = 16) and COPD GOLD 2 (n = 16) tissue samples were obtained from patients who underwent lung resection surgery, were cut on a cryotome, and sections were assigned for use in quantitative histology or for DNA extraction. qPCR and ddPCR were performed on these samples using primers spanning the V2 region on the 16S rRNA gene along with negative controls. Total 16S counts were compared between the two methods. Both methods were assessed for correlations with quantitative histology measurements of the tissue. RESULTS: There was no difference in the average total 16S counts (P>0.05) between the two methods. However, the negative controls contained significantly lower counts in the ddPCR (0.55 ± 0.28 16S/uL) than in the qPCR assay (1.00 ± 0.70 16S copies) (P <0.05). The coefficient of variation was significantly lower for the ddPCR assay (0.18 ± 0.14) versus the qPCR assay (0.62 ± 0.29) (P<0.05). CONCLUSION: Overall the ddPCR 16S assay performed better by reducing the background noise in 16S of the negative controls compared with 16S qPCR assay.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».