A Comparison of Whole Genome Sequencing of SARS-CoV-2 Using Amplicon-Based Sequencing, Random Hexamers, and Bait Capture
Notice bibliographique
Résumé
Genome sequencing of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is increasingly important to monitor the transmission and adaptive evolution of the virus. The accessibility of high-throughput methods and polymerase chain reaction (PCR) has facilitated a growing ecosystem of protocols. Two differing protocols are tiling multiplex PCR and bait capture enrichment. Each method has advantages and disadvantages but a direct comparison with different viral RNA concentrations has not been performed to assess the performance of these approaches. Here we compare Liverpool amplification, ARTIC amplification, and bait capture using clinical diagnostics samples. All libraries were sequenced using an Illumina MiniSeq with data analyzed using a standardized bioinformatics workflow (SARS-CoV-2 Illumina GeNome Assembly Line; SIGNAL). One sample showed poor SARS-CoV-2 genome coverage and consensus, reflective of low viral RNA concentration. In contrast, the second sample had a higher viral RNA concentration, which yielded good genome coverage and consensus. ARTIC amplification showed the highest depth of coverage results for both samples, suggesting this protocol is effective for low concentrations. Liverpool amplification provided a more even read coverage of the SARS-CoV-2 genome, but at a lower depth of coverage. Bait capture enrichment of SARS-CoV-2 cDNA provided results on par with amplification. While only two clinical samples were examined in this comparative analysis, both the Liverpool and ARTIC amplification methods showed differing efficacy for high and low concentration samples. In addition, amplification-free bait capture enriched sequencing of cDNA is a viable method for generating a SARS-CoV-2 genome sequence and for identification of amplification artifacts.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».