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Enregistrement W2884978946 · doi:10.1038/s41598-018-29334-5

Evaluation of Oxford Nanopore’s MinION Sequencing Device for Microbial Whole Genome Sequencing Applications

2018· article· en· W2884978946 sur OpenAlexafffundabout
Andrea D. Tyler, Laura Mataseje, Chantel Urfano, Lisa Schmidt, Kym Antonation, Michael R. Mulvey, Cindi R. Corbett

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMinionNanopore sequencingMetagenomicsDNA sequencingComputational biologyContext (archaeology)BarcodeWhole genome sequencingBiologyDeep sequencingSequence assemblyGenomeContigComputer scienceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The MinION sequencer (Oxford Nanopore Technologies) is a paradigm shifting device allowing rapid, real time long read sequencing of nucleic acids. Yet external benchmarking of this technologies' capabilities has not been extensively reported, nor has thorough evaluation of its utility for field-based analysis with sub-optimal sample types been described. The aim of this study was to evaluate the capability of the MinION sequencer for bacterial genomic and metagenomic applications, with specific emphasis placed on the quality, yield, and accuracy of generated sequence data. Two independent laboratories at the National Microbiology Laboratory (Public Health Agency of Canada), sequenced a set of microbes in replicate, using the currently available flowcells, sequencing chemistries, and software available at the time of the experiment. Overall sequencing yield and quality improved through the course of this set of experiments. Sequencing alignment accuracy was high reaching 97% for all 2D experiments, though was slightly lower for 1D sequencing (94%). 1D sequencing provided much longer sequences than 2D. Both sequencing chemistries performed equally well in constructing genomic assemblies. There was evidence of barcode cross-over using both the native and PCR barcoding methods. Despite the sub-optimal nature of samples sequenced in the field, sequences attributable to B. anthracis the target organism used in this scenario, could none-the-less be detected. Together, this report showcases the rapid advancement in this technology and its utility in the context of genomic sequencing of microbial isolates of importance to public health.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations295
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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