A fast, highly sensitive double‐nested PCR‐based method to screen fish immunobiomes
Notice bibliographique
Résumé
Efficient methods for constructing 16S tag amplicon libraries for pyrosequencing are needed for the rapid and thorough screening of infectious bacterial diversity from host tissue samples. Here we have developed a double-nested PCR methodology that generates 16S tag amplicon libraries from very small amounts of bacteria/host samples. This methodology was tested for 133 kidney samples from the lake whitefish Coregonus clupeaformis (Salmonidae) sampled in five different lake populations. The double-nested PCR efficiency was compared with two other PCR strategies: single primer pair amplification and simple nested PCR. The double-nested PCR was the only amplification strategy to provide highly specific amplification of bacterial DNA. The resulting 16S amplicon libraries were synthesized and pyrosequenced using 454 FLX technology to analyse the variation of pathogenic bacteria abundance. The proportion of the community sequenced was very high (Good's coverage estimator; mean = 95.4%). Furthermore, there were no significant differences of sequence coverage among samples. Finally, the occurrence of chimeric amplicons was very low. Therefore, the double-nested PCR approach provides a rapid, informative and cost-effective method for screening fish immunobiomes and most likely applicable to other low-density microbiomes as well.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
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 ».