Complete sequence verification of plasmid DNA using the Oxford Nanopore Technologies’ MinION device
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sequence verification is essential for plasmids used as critical reagents or therapeutic products. Typically, high-quality plasmid sequence is achieved through capillary-based Sanger sequencing, requiring customized sets of primers for each plasmid. This process can become expensive, particularly for applications where the validated sequence needs to be produced within a regulated and quality-controlled environment for downstream clinical research applications. RESULTS: Here, we describe a cost-effective and accurate plasmid sequencing and consensus generation procedure using the Oxford Nanopore Technologies' MinION device as an alternative to capillary-based plasmid sequencing options. This procedure can verify the identity of a pure population of plasmid, either confirming it matches the known and expected sequence, or identifying mutations present in the plasmid if any exist. We use a full MinION flow cell per plasmid, maximizing available data and allowing for stringent quality filters. Pseudopairing reads for consensus base calling reduces read error rates from 5.3 to 0.53%, and our pileup consensus approach provides per-base counts and confidence scores, allowing for interpretation of the certainty of the resulting consensus sequences. For pure plasmid samples, we demonstrate 100% accuracy in the resulting consensus sequence, and the sensitivity to detect small mutations such as insertions, deletions, and single nucleotide variants. In test cases where the sequenced pool of plasmids contains subclonal templates, detection sensitivity is similar to that of traditional capillary sequencing. CONCLUSIONS: Our pipeline can provide significant cost savings compared to outsourcing clinical-grade sequencing of plasmids, making generation of high-quality plasmid sequence for clinical sequence verification more accessible. While other long-read-based methods offer higher-throughput and less cost, our pipeline produces complete and accurate sequence verification for cases where absolute sequence accuracy is required.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,005 |
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 ».