Recharacterization of ancient DNA miscoding lesions: insights in the era of sequencing-by-synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Although ancient DNA (aDNA) miscoding lesions have been studied since the earliest days of the field, their nature remains a source of debate. A variety of conflicting hypotheses exist about which miscoding lesions constitute true aDNA damage as opposed to PCR polymerase amplification error. Furthermore, considerable disagreement and speculation exists on which specific damage events underlie observed miscoding lesions. The root of the problem is that it has previously been difficult to assemble sufficient data to test the hypotheses, and near-impossible to accurately determine the specific strand of origin of observed damage events. With the advent of emulsion-based clonal amplification (emPCR) and the sequencing-by-synthesis technology this has changed. In this paper we demonstrate how data produced on the Roche GS20 genome sequencer can determine miscoding lesion strands of origin, and subsequently be interpreted to enable characterization of the aDNA damage behind the observed phenotypes. Through comparative analyses on 390,965 bp of modern chloroplast and 131,474 bp of ancient woolly mammoth GS20 sequence data we conclusively demonstrate that in this sample at least, a permafrost preserved specimen, Type 2 (cytosine-->thymine/guanine-->adenine) miscoding lesions represent the overwhelming majority of damage-derived miscoding lesions. Additionally, we show that an as yet unidentified guanine-->adenine analogue modification, not the conventionally argued cytosine-->uracil deamination, underpins a significant proportion of Type 2 damage. How widespread these implications are for aDNA will become apparent as future studies analyse data recovered from a wider range of substrates.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».