PCR cycles above routine numbers do not compromise high-throughput DNA barcoding results
Notice bibliographique
Résumé
High-throughput DNA barcoding has become essential in ecology and evolution, but some technical questions still remain. Increasing the number of PCR cycles above the routine 20-30 cycles is a common practice when working with old-type specimens, which provide little amounts of DNA, or when facing annealing issues with the primers. However, increasing the number of cycles can raise the number of artificial mutations due to polymerase errors. In this work, we sequenced 20 COI libraries in the Illumina MiSeq platform. Libraries were prepared with 40, 45, 50, 55, and 60 PCR cycles from four individuals belonging to four species of four genera of cephalopods. We found no relationship between the number of PCR cycles and the number of mutations despite using a nonproofreading polymerase. Moreover, even when using a high number of PCR cycles, the resulting number of mutations was low enough not to be an issue in the context of high-throughput DNA barcoding (but may still remain an issue in DNA metabarcoding due to chimera formation). We conclude that the common practice of increasing the number of PCR cycles should not negatively impact the outcome of a high-throughput DNA barcoding study in terms of the occurrence of point mutations.
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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 | 0,021 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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 ».