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Enregistrement W2119413948 · doi:10.1101/013763

Strong spurious transcription likely a cause of DNA insert bias in typical metagenomic clone libraries

2015· preprint· en· W2119413948 sur OpenAlexafffund
Kathy N. Lam, Trevor C. Charles

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WaterlooCompute CanadaGenome Canada
Mots-clésSpurious relationshipInsert (composites)MetagenomicsBiologyComputational biologyGeneticsTranscription (linguistics)LibraryDNAComputer scienceGeneEngineeringStructural engineeringMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Clone libraries provide researchers with a powerful resource with which to study nucleic acid from diverse sources. Metagenomic clone libraries in particular have aided in studies of microbial biodiversity and function, as well as allowed the mining of novel enzymes for specific functions of interest. These libraries are often constructed by cloning large-inserts (∼30 kb) into a cosmid or fosmid vector. Recently, there have been reports of GC bias in fosmid metagenomic clone libraries, and it was speculated that the bias may be a result of fragmentation and loss of AT-rich sequences during the cloning process. However, evidence in the literature suggests that transcriptional activity or gene product toxicity may play a role in library bias. Results To explore the possible mechanisms responsible for sequence bias in clone libraries, and in particular whether fragmentation is involved, we constructed a cosmid clone library from a human microbiome sample, and sequenced DNA from three different steps of the library construction process: crude extract DNA, size-selected DNA, and cosmid library DNA. We confirmed a GC bias in the final constructed cosmid library, and we provide strong evidence that the sequence bias is not due to fragmentation and loss of AT-rich sequences but is likely occurring after the DNA is introduced into E. coli . To investigate the influence of strong constitutive transcription, we searched the sequence data for consensus promoters and found that rpoD /σ 70 promoter sequences were underrepresented in the cosmid library. Furthermore, when we examined the reference genomes of taxa that were differentially abundant in the cosmid library relative to the original sample, we found that the bias appears to be more closely correlated with the number of rpoD /σ 70 consensus sequences in the genome than with simple GC content. Conclusions The GC bias of metagenomic clone libraries does not appear to be due to DNA fragmentation. Rather, analysis of promoter consensus sequences provides support for the hypothesis that strong constitutive transcription from sequences recognized as rpoD /σ 70 consensus-like in E. coli may lead to plasmid instability or loss of insert DNA. Our results suggest that despite widespread use of E. coli to propagate foreign DNA, the effects of in vivo transcriptional activity may be under-appreciated. Further work is required to tease apart the effects of transcription from those of gene product toxicity.

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)0,006
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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