Analysis of mitochondrial genome methylation using Nanopore single-molecule sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The level and the biological significance of mitochondrial DNA (mtDNA) methylation in human cells is a controversial topic. Using long-read third-generation sequencing technology, mtDNA methylation can be detected directly from the sequencing data, which overcomes previously suggested biases, introduced by bisulfite treatment-dependent methods. We investigated mtDNA from whole blood-derived DNA and established a workflow to detect CpG methylation with Nanopolish. In order to obtain native mtDNA, we adjusted a whole-genome sequencing protocol and performed ligation library preparation and Nanopore sequencing. To validate the workflow, 897bp of methylated and unmethylated synthetic DNA samples at different dilution ratios were sequenced and CpG methylation was detected. Interestingly, we observed that reads with higher methylation in the synthetic DNA did not pass Guppy calling, possibly affecting conclusions about DNA methylation in Nanopore sequencing. We detected in all blood-derived samples overall low-level methylation across the mitochondrial genome, with exceptions at certain CpG sites. Our results suggest that Nanopore sequencing is capable of detecting low-level mtDNA methylation. However, further refinement of the bioinformatical pipelines including Guppy failed reads are recommended.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».