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Enregistrement W2807006987 · doi:10.1373/clinchem.2018.286518

Improving Equivalency in Metagenomics: A Harmonized Process to Extract Fecal DNA

2018· article· en· W2807006987 sur OpenAlexaff
Jessica L. Gifford

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonizationMetagenomicsComputational biologyFecal bacteriotherapyBiologyMedicineGeneticsClostridium difficileGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the field of clinical chemistry, there is a major push to harmonize and standardize laboratory processes and materials to improve the equivalency of reported test results and reduce the risk of postanalytical errors. The impetus of harmonized results is expanding to the field of molecular pathology and is seen in the development of standardized reference materials for the measurement of pathogens in clinical samples, and the harmonization of PCR and fluorescence in situ hybridization methods for noninvasive prenatal diagnosis and cancer screening, respectively. Molecular methods are used to study microbial communities in the human body to assess contributions of microbiota to human health. Microbiota in the gastrointestinal tract comprise one of the best studied ecosystems owing to their large volume, high diversity, and relevance to several pathologies (e.g., diabetes, inflammatory bowel disease, and colorectal cancer). Until now, most studies in gut microbiota have used unique methodologies resulting in demographically distinct cohorts. This has limited the potential for interstudy comparisons and metaanalyses, as it is difficult to disentangle biological from methodological variation. To address the technical variation in metagenomics and more confidently assess contributions of microbiota to human health, a recent article by Costea et al.(1) suggests that a harmonized protocol outlined by the authors be used to extract DNA from feces. The authors tested 21 DNA extraction protocols on the same fecal samples and quantified the differences observed in the microbial community compositions. Procedural variables of library preparation and sample storage were contrasted with biological variations observed within the same specimen or within an individual over time. Extraction protocols were then ranked by the resulting DNA quantity and quality, estimates of recovered community diversity, and the ratio between gram-positive and gram-negative bacteria. Procedure reproducibility was tested within and across laboratories, and the accuracy of the top-performing DNA extraction methods was assessed using a mock community of bacterial species whose exact relative abundance was known. If only the ranks of the bacterial species of interest are required, most of the available protocols tested gave highly comparable results. However, for many applications, species-specific abundance information is required, and this information needs to be commensurable between methods. Using this metric, many of the protocols tested were not equivalent and instead introduced large batch effects. Of the species particularly affected by the extraction protocol, the majority were gram-positive, an unsurprising finding given the higher mechanical strength of gram-positive bacterial cell walls. In the selection of the final protocol, reproducibility, recovery of bacterial diversity, and automation were factors. In addition, the selected winning protocol accurately extracted DNA from the spiked bacteria in the test stool samples. As the literature regarding the harmonization of molecular methods in research or clinical laboratories expands, this article makes an important contribution. Variations in DNA extraction protocols can have large effects on the observed microbial composition of stool samples, and a harmonized method will improve the comparability of human gut microbiome studies and facilitate metaanalysis. Furthermore, because of its performance characteristics, the selected protocol should serve as a benchmark for new methods.

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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,006

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,350 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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