Comparative analysis of DNA extraction and PCR product purification methods for cervicovaginal microbiome analysis using cpn60 microbial profiling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The microbiota of the lower female genital tract plays an important role in women's health. Microbial profiling using the chaperonin60 (cpn60) universal target (UT) improves resolution of vaginal species associated with negative health outcomes compared to the more commonly used 16S ribosomal DNA target. However, the choice of DNA extraction and PCR product purification methods may bias sequencing-based microbial studies and should be optimized for the sample type and molecular target used. In this study, we compared two commercial DNA extraction kits and two commercial PCR product purification kits for the microbial profiling of cervicovaginal samples using the cpn60 UT. METHODS: DNA from cervicovaginal secretions and vaginal lavage samples as well as mock community standards were extracted using either the specialized QIAamp DNA Microbiome Kit, or the standard DNeasy Blood & Tissue kit with enzymatic pre-treatment for enhanced lysis of gram-positive bacteria. Extracts were PCR amplified using well-established cpn60 primer sets and conditions. Products were then purified using a column-based method (QIAquick PCR Purification Kit) or a gel-based PCR clean-up method using the QIAEX II Gel Extraction Kit. Purified amplicons were sequenced with the MiSeq platform using standard procedures. The overall quality of each method was evaluated by measuring DNA yield, alpha diversity, and microbial composition. RESULTS: DNA extracted from cervicovaginal samples using the DNeasy Blood and Tissue kit, pre-treated with lysozyme and mutanolysin, resulted in increased DNA yield, bacterial diversity, and species representation compared to the QIAamp DNA Microbiome kit. The column-based PCR product purification approach also resulted in greater average DNA yield and wider species representation compared to a gel-based clean-up method. In conclusion, this study presents a fast, effective sample preparation method for high resolution cpn60 based microbial profiling of cervicovaginal samples.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».