Lessons and considerations for the creation of universal primers targeting non-conserved, horizontally mobile genes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective and accurate primer design is an increasingly important skill as the use of PCR-based diagnostics in clinical and environmental settings is on the rise. While universal primer sets have been successfully designed for highly conserved core genes such as 16S rRNA and characteristic genes such as dsrAB and dnaJ , primer sets for mobile, accessory genes such as multidrug resistance efflux pumps (MDREP) have not been explored. Here, we describe an approach to create universal primer sets for select MDREP genes chosen from five superfamilies (SMR, MFS, MATE, ABC and RND) identified in a model community of six members (Acetobacterium woodii, Bacillus subtilis, Desulfovibrio vulgaris, Geoalkalibacter subterraneus, Pseudomonas putida and Thauera aromatica). Using sequence alignments and in silico PCR analyses, a new approach for creating universal primers sets targeting mobile, non-conserved genes has been developed and compared to more traditional approaches used for highly conserved genes. A discussion of the potential shortfalls of the primer sets designed this way are described. The approach described here can be adapted to any unique gene set and aid in creating a wider, more robust library of primer sets to detect less conserved genes and improve the field of PCR-based screening research. Importance Increasing use of molecular detection methods, specifically PCR and qPCR, requires utmost confidence in the results while minimizing false positives and negatives due to poor primer designs. Frequently, these detection methods are focused on conserved, core genes which limits their applications. These screening methods are being used in various industries for specific genetic targets or key organisms such as viral or infectious strains, or characteristic genes indicating the presence of key metabolic processes. The significance of this work is to improve primer design approaches to broaden the scope of detectable genes. The use of the techniques explored here will improve detection of non-conserved genes through unique primer design approaches. Additionally, the approaches here highlight additional, important information which can be gleaned during the in silico phase of primer design which will improve our gene annotations based on sequence homologies.
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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 | 0,052 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».