The use of CRISPR-Cas Selective Amplicon Sequencing (CCSAS) to reveal the eukaryotic microbiome of metazoans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Characterization of the eukaryotic microbiome is required to understand the role of microbial communities in health and disease. Such investigation relies on sequencing 18S ribosomal RNA genes (rDNA), which serve as taxonomic markers; however, this is compromised by contaminating host rDNA sequences. To overcome this problem, we developed CRISPR-Cas Selective Amplicon Sequencing (CCSAS), a high-resolution and efficient approach for characterizing eukaryotic microbiomes. CCSAS uses taxon-specific single-guide RNA (sgRNA) to direct Cas9 to cut 18S rDNA sequences of the host. Validation shows that >96.5% of rDNA amplicons from ten model organisms were cleaved, while rDNA from protists and fungi were unaffected. In oyster spat, CCSAS resolved ∼8.5-fold more taxa, and several additional major phylogenetic groups when compared to the best available alternative approach. We designed taxon-specific sgRNA for ∼16,000 metazoan and plant taxa, making CCSAS widely available for characterizing eukaryotic microbiomes that have largely been neglected because of methodological challenges.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».