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Enregistrement W4283743377 · doi:10.1099/acmi.0.000468.v1

Evaluation of five commercial DNA extraction kits using Salmonella as a model for implementation of rapid Nanopore sequencing in routine diagnostic laboratories

2022· preprint· en· W4283743377 sur OpenAlexaff
Shannon H.C. Eagle, James A. Robertson, D. Patrick Bastedo, Kira Liu, John J. Nash

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanopore sequencingNanoporeDNA extractionMinionDNA sequencingDNA sequencerGenomeDNAIllumina dye sequencingComputational biologyBiologyPolymerase chain reactionContext (archaeology)GeneticsGeneNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxford Nanopore long-read sequencing offers advantages over Illumina short-reads for the identification and characterization of bacterial pathogens for outbreak detection and surveillance activities within a diagnostic public health laboratory context. Compared to Illumina, Nanopore is more cost-effective for small batches, has a lower capital costs, and has a faster turnaround times, in addition to the ability to assemble complete bacterial genomes. The quantity and quality of DNA required for Nanopore sequencing is higher than Illumina, and DNA extraction methods recommended for obtaining high molecular weight DNA are different from those typically used in diagnostic laboratories. Using a Salmonella isolate with a previously closed PacBio genome as a model Enterobacteriaceae organism, we evaluated the quantity, quality, and fragmentation of five commercial DNA extraction kits. Nanopore sequencing performance was evaluated for the top three methods: Qiagen EZ1 DNA Tissue, Qiagen DNeasy Blood and Tissue, and a modified, in-house version of the MasterPure Complete DNA and RNA purification. To evaluate the effect of post-extraction DNA purification methods, we subjected extracted DNA from the three selected methods to purification by AMPure beads or ethanol precipitation and compared these outputs with untreated DNA as a control. All methods are suitable for routine WGS, since all 60 replicates had very high genome recovery rates, with ≥ 98% of the reference genome covered by mapped Nanopore reads. For 85% of the replicates assembly was able to produce a complete, circular chromosome using either Flye or Canu. In most cases, it is recommended to move directly from extraction to sequencing as untreated DNA had the highest rates of genome closure regardless of extraction method. Using our evaluation criteria, the Qiagen DNeasy Blood and Tissue kit was found to be the best overall method due to its low-cost, ability to scale from single tube to 96-well plates, and high consistency in yield and sequencing performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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