High-throughput sequencing for species authentication and contamination detection of 63 cell lines
Notice bibliographique
Résumé
Cell lines are widely used in research and for diagnostic tests and are often shared between laboratories. Lack of cell line authentication can result in the use of contaminated or misidentified cell lines, potentially affecting the results from research and diagnostic activities. Cell line authentication and contamination detection based on metagenomic high-throughput sequencing (HTS) was tested on DNA and RNA from 63 cell lines available at the Canadian Food Inspection Agency's National Centre for Foreign Animal Disease. Through sequence comparison of the cytochrome c oxidase subunit 1 (COX1) gene, the species identity of 53 cell lines was confirmed, and eight cell lines were found to show a greater pairwise nucleotide identity in the COX1 sequence of a different species within the same expected genus. Two cell lines, LFBK-αvβ6 and SCP-HS, were determined to be composed of cells from a different species and genus. Mycoplasma contamination was not detected in any cell lines. However, several expected and unexpected viral sequences were detected, including part of the classical swine fever virus genome in the IB-RS-2 Clone D10 cell line. Metagenomics-based HTS is a useful laboratory QA tool for cell line authentication and contamination detection that should be conducted regularly.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».