Optimized DNA extraction and library preparation for minute arthropods: Application to target enrichment in chalcid wasps used for biocontrol
Notice bibliographique
Résumé
Target enrichment is increasingly used for genotyping of plant and animal species or to better understand the evolutionary history of important lineages through the inference of statistically robust phylogenies. Limitations to routine target enrichment are both the complexity of current protocols and low input DNA quantity. Thus, working with tiny organisms such as microarthropods can be challenging. Here, we propose easy to set up optimizations for DNA extraction and library preparation prior to target enrichment. Prepared libraries were used to capture 1,432 ultraconserved elements (UCEs) from microhymenoptera (Chalcidoidea), which are among the tiniest insects on Earth and the most commercialized worldwide for biological control purposes. Results show no correlation between input DNA quantities (1.8-250 ng, 0.4 ng with an extra whole genome amplification step) and the number of sequenced UCEs on an Illumina MiSeq. Phylogenetic inferences highlight the potential of UCEs to solve relationships within the families of chalcid wasps, which has not been achieved so far. The protocol (library preparation + target enrichment) allows processing 96 specimens in five working days, by a single person, without requiring the use of expensive robotic molecular biology platforms, which could help to generalize the use of target enrichment for minute specimens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».