Single molecule, near full-length genome sequencing of dengue virus
Notice bibliographique
Résumé
Current methods for dengue virus (DENV) genome amplification, amplify parts of the genome in at least 5 overlapping segments and then combine the output to characterize a full genome. This process is laborious, costly and requires at least 10 primers per serotype, thus increasing the likelihood of PCR bias. We introduce an assay to amplify near full-length dengue virus genomes as intact molecules, sequence these amplicons with third generation "nanopore" technology without fragmenting and use the sequence data to differentiate within-host viral variants with a bioinformatics tool (Nano-Q). The new assay successfully generated near full-length amplicons from DENV serotypes 1, 2 and 3 samples which were sequenced with nanopore technology. Consensus DENV sequences generated by nanopore sequencing had over 99.5% pairwise sequence similarity to Illumina generated counterparts provided the coverage was > 100 with both platforms. Maximum likelihood phylogenetic trees generated from nanopore consensus sequences were able to reproduce the exact trees made from Illumina sequencing with a conservative 99% bootstrapping threshold (after 1000 replicates and 10% burn-in). Pairwise genetic distances of within host variants identified from the Nano-Q tool were less than that of between host variants, thus enabling the phylogenetic segregation of variants from the same host.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».