ProbeTools: Designing hybridization probes for targeted genomic sequencing of diverse and hypervariable viral taxa
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Sequencing viruses in many specimens is hindered by excessive background material from hosts, microbiota, and environmental organisms. Consequently, enrichment of target genomic material is necessary for practical high-throughput viral genome sequencing. Hybridization probes are widely used for enrichment in many fields, but their application to viral sequencing faces a major obstacle: it is difficult to design panels of probe oligo sequences that broadly target many viral taxa due to their rapid evolution, extensive diversity, and genetic hypervariability. To address this challenge, we created ProbeTools, a package of bioinformatic tools for generating effective viral capture panels, and for assessing coverage of target sequences by probe panel designs in silico . In this study, we validated ProbeTools by designing a panel of 3,600 probes for subtyping the hypervariable haemagglutinin (HA) and neuraminidase (NA) genome segments of avian-origin influenza A viruses (AIVs). Using in silico assessment of AIV reference sequences and in vitro capture on egg-cultured viral isolates, we demonstrated effective performance by our custom AIV panel and ProbeTools’ suitability for challenging viral probe design applications. Results Based on ProbeTool’s in silico analysis, our panel provided broadly inclusive coverage of 14,772 HA and 11,967 NA reference sequences. 90% of these HA and NA references sequences had 90.8% and 95.1% of their nucleotide positions covered in silico by the panel respectively. We also observed effective in vitro capture on a representative collection of 23 egg-cultured AIVs that included isolates from wild birds, poultry, and humans and representatives from all HA and NA subtypes. 42 of 46 HA and NA segments had over 98.3% of their nucleotide positions significantly enriched by our custom panel. These in vitro results were further used to validate ProbeTools’ in silico coverage assessment algorithm; 89.2% of in silico predictions were concordant with in vitro results. Conclusions ProbeTools generated an effective panel for subtyping AIVs that can be deployed for genomic surveillance, outbreak prevention, and pandemic preparedness. Effective probe design against hypervariable AIV targets also validated ProbeTools’ design and coverage assessment algorithms, demonstrating their suitability for other challenging viral capture applications.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».