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Enregistrement W3125782189 · doi:10.7554/elife.61504.sa1

Decision letter: Freshwater monitoring by nanopore sequencing

2020· peer-review· en· W3125782189 sur OpenAlexaff
María Mercedes Zambrano, Alejandro Sánchez‐Flores

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensIogen Corporation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetagenomicsContext (archaeology)WorkflowNanopore sequencingData scienceIdentification (biology)Computer scienceComputational biologyBiologyEcologyDNA sequencing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many water-dwelling bacteria can cause severe diseases such as cholera, typhoid or leptospirosis. One way to prevent outbreaks is to test water sources to find out which species of microbes they contain, and at which levels. Traditionally, this involves taking a water sample, followed by growing a few species of ‘indicator bacteria’ that help to estimate whether the water is safe. An alternative technique, called metagenomics, has been available since the mid-2000s. It consists in reviewing (or ‘sequencing’) the genetic information of most of the bacteria present in the water, which allows scientists to spot harmful species. Both methods, however, require well-equipped laboratories with highly trained staff, making them challenging to use in remote areas. The MinION is a pocket-sized device that – when paired with a laptop or mobile phone – can sequence genetic information ‘on the go’. It has already been harnessed during Ebola, Zika or SARS-CoV-2 epidemics to track the genetic information of viruses in patients and environmental samples. However, it is still difficult to use the MinION and other sequencers to monitor bacteria in water sources, partly because the genetic information of the microbes is highly fragmented during DNA extraction. To address this challenge, Urban, Holzer et al. set out to optimise hardware and software protocols so the MinION could be used to detect bacterial species present in rivers. The tests focussed on the River Cam in Cambridge, UK, a waterway which faces regular public health problems: local rowers and swimmers often contract waterborne infections, sometimes leading to river closures. For six months, Urban, Holzer et al. used the MinION to map out the bacteria present across nine river sites, assessing the diversity of species and the presence of disease-causing microbes in the water. In particular, the results showed that optimising the protocols made it possible to tell the difference between closely related species – an important feature since harmful and inoffensive bacteria can sometimes be genetically close. The data also revealed that the levels of harmful bacteria were highest downstream of urban river sections, near a water treatment plant and river barge moorings. Together, these findings demonstrate that optimising MinION protocols can turn this device into a useful tool to easily monitor water quality. Around the world, climate change, rising urbanisation and the intensification of agriculture all threaten water quality. In fact, access to clean water is one of the United Nations sustainable development goals for 2030. Using the guidelines developed by Urban, Holzer et al., communities could harness the MinION to monitor water quality in remote areas, offering a cost-effective, portable DNA analysis tool to protect populations against deadly diseases.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0420,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,027

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
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