Assessment of Automated Nucleic Acid Extraction Systems in Combination with MinION Sequencing As Potential Tools for the Detection of Microbial Biosignatures
Notice bibliographique
Résumé
The utilization of nanopore technologies for the detection of organic biogenic compounds has garnered significant focus in recent years. Oxford Nanopore Technologies' (ONT) MinION instrument, which can detect and sequence nucleic acids (NAs), is one such example. These technologies have much promise for unambiguous life detection but require significant development in terms of methods for extraction and preparation of NAs for biosignature detection and their feasibility for use in astrobiology-focused field missions. In this study, we tested pre-existing, automated, or semiautomated NA extraction technologies, coupled with automated ONT VolTRAX NA sample preparation, and verification with Nanopore MinION sequencing. All of the extraction systems tested (SuperFastPrep2, ClaremontX1, and SOLID-Sample Preparation Unit) showed potential for extracting DNA from Canadian High Arctic environments analogous to Mars, Europa, and Enceladus, which could subsequently be detected and sequenced with the MinION. However, they differed with regard to efficacy, yield, purity, and sequencing and annotation quality. Overall, bead beating-based systems performed the best for these parameters. In addition, we showed that the MinION could sequence unpurified DNA contained in crude cell lysates. This is valuable from an astrobiology perspective because purification steps are time-consuming and complicate the requirements for an automated extraction and life detection system. Our results indicate that semiautomated NA extraction and preparation technologies hold much promise, and with increased optimization and automation could be coupled to a larger platform incorporating nanopore detection and sequencing of NAs for life detection applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».