Benchmarking of the Oxford Nanopore MinION sequencing for quantitative and qualitative assessment of cDNA populations
Notice bibliographique
Résumé
To assess the performance of the Oxford Nanopore Technologies MinION sequencing platform, cDNAs from the External RNA Controls Consortium (ERCC) RNA Spike-In mix were sequenced. This mix mimics mammalian mRNA species and consists of 92 polyadenylated transcripts with known concentration. cDNA libraries were generated using a template switching protocol to facilitate the direct comparison between different sequencing platforms. The MinION performance was assessed for its ability to sequence the cDNAs directly with good accuracy in terms of abundance and full length. The abundance of the ERCC cDNA molecules sequenced by MinION agreed with their expected concentration. No length or GC content bias was observed. The majority of cDNAs were sequenced as full length. Additionally, a complex cDNA population derived from a human HEK-293 cell line was sequenced on an Illumina HiSeq 2500, PacBio RS II and ONT MinION platforms. We observed that there was a good agreement in the measured cDNA abundance between PacBio RS II and ONT MinION (rpearson = 0.82, isoforms with length more than 700bp) and between Illumina HiSeq 2500 and ONT MinION (rpearson = 0.75). This indicates that the ONT MinION can sequence quantitatively both long and short full length cDNA molecules.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».