MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3014121889 · doi:10.1101/2020.03.30.017442

Lessons and considerations for the creation of universal primers targeting non-conserved, horizontally mobile genes

2020· preprint· en· W3014121889 sur OpenAlexafffund
Damon C. Brown, Raymond J. Turner

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGenome Canada
Mots-clésPrimer (cosmetics)Computational biologyBiologyGeneGeneticsIn silicoIn silico PCRDesulfovibrio vulgarisConserved sequenceFalse positive paradoxPolymerase chain reactionMultiplex polymerase chain reactionComputer scienceBase sequenceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetPharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts→Travaux en français237 207→