A Sequel to Sanger: amplicon sequencing that scales
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although high-throughput sequencers (HTS) have largely displaced their Sanger counterparts, the short read lengths and high error rates of most platforms constrain their utility for amplicon sequencing. The present study tests the capacity of single molecule, real-time (SMRT) sequencing implemented on the SEQUEL platform to overcome these limitations, employing 658 bp amplicons of the mitochondrial cytochrome c oxidase I gene as a model system. RESULTS: By examining templates from more than 5000 species and 20,000 specimens, the performance of SMRT sequencing was tested with amplicons showing wide variation in GC composition and varied sequence attributes. SMRT and Sanger sequences were very similar, but SMRT sequencing provided more complete coverage, especially for amplicons with homopolymer tracts. Because it can characterize amplicon pools from 10,000 DNA extracts in a single run, the SEQUEL can reduce greatly reduce sequencing costs in comparison to first (Sanger) and second generation platforms (Illumina, Ion). CONCLUSIONS: SMRT analysis generates high-fidelity sequences from amplicons with varying GC content and is resilient to homopolymer tracts. Analytical costs are low, substantially less than those for first or second generation sequencers. When implemented on the SEQUEL platform, SMRT analysis enables massive amplicon characterization because each instrument can recover sequences from more than 5 million DNA extracts a year.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle