Soil Metatranscriptomics: An Improved RNA Extraction Method Toward Functional Analysis Using Nanopore Direct RNA Sequencing
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Soil microbes play an undeniable role in sustainable agriculture, plant health, and soil management. A deeper understanding of soil microbial composition and function has been gained through next-generation sequencing. Although soil metagenomics has provided valuable information about microbial diversity, issues stemming from RNA extraction, low RNA abundance in some microbial populations (e.g., viruses), and messenger RNA enrichment have slowed the progress of soil metatranscriptomics. A variety of soil RNA extraction methods have been developed thus far yet none of the available protocols can obtain RNA with high quality, purity, and yield for third-generation sequencing. The latter requires RNA with high quality and large quantities (with no or low contamination such as humic acids). Also, use of commercial kits for in-batch soil RNA extraction is quite expensive, and these commercial kits lack buffer composition details, which prevents the optimization of protocols for different soil types. An improved and cost-effective method for extracting RNAs from mineral and organic soils is presented in this article. An acidic sodium acetate buffer and phosphate buffer with modifications to bead beating and nucleic acid precipitation lead to higher RNA yields and quality. Using this method, we obtained almost DNA-free RNA. By using nanopore's direct RNA sequencing, the extracted contamination-free RNAs were successfully sequenced. Finally, taxonomic groups such as bacteria, fungi, archaea, and viruses were classified and profiled, and functional annotation of the datasets was carried out using an in-house customized bioinformatics workflow.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle