MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4389077223 · doi:10.1371/journal.pone.0295028

Field-based detection of bacteria using nanopore sequencing: Method evaluation for biothreat detection in complex samples

2023· article· en· W4389077223 sur OpenAlexafffund
Andrea D. Tyler, Jane McAllister, Helen L. Stapleton, Penny Gauci, Kym Antonation, David Thirkettle‐Watts, Cindi R. Corbett

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMinionNanopore sequencingComputational biologyDNA sequencingBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From pathogen detection to genome or plasmid closure, the utility of the Oxford Nanopore Technologies (ONT) MinION for microbiological analysis has been well documented. The MinION's small footprint, portability, and real-time analytic capability situates it well to address challenges in the field of unbiased pathogen detection, as a component of a security investigation. To this end, a multicenter evaluation of the effect of alternative analytical approaches on the outcome of MinION-based sequencing, using a set of well-characterized samples, was explored in a field-based scenario. Three expert scientific response groups evaluated known bacterial DNA extracts as part of an international first responder (Chemical, Biological, Radiological) training exercise. Samples were prepared independently for analysis using the Rapid and/or Rapid PCR sequencing kits as per the best practices of each of the participating groups. Analyses of sequence data were in turn conducted using varied approaches including ONTs What's in my pot (WIMP) architecture and in-house computational pipelines. Microbial community composition and the ability of each approach to detect pathogens was compared. Each group demonstrated the ability to detect all species present in samples, although several organisms were detected at levels much lower than expected with some organisms even falling below 1% abundance. Several 'contaminant' near neighbor species were also detected, at low abundance. Regardless of the sequencing approach chosen, the observed composition of the bacterial communities diverged from the input composition in each of the analyses, although sequencing conducted using the rapid kit produced the least distortion when compared to PCR-based library preparation methods. One of the participating groups generated drastically lower sequencing output than the other groups, likely attributed to the limited computer hard drive capacity, and occasional disruption of the internet connection. These results provide further consideration for conducting unbiased pathogen identification within a field setting using MinION sequencing. However, the benefits of this approach in providing rapid results and unbiased detection must be considered along with the complexity of sample preparation and data analytics, when compared to more traditional methods. When utilized by trained scientific experts, with appropriate computational resources, the MinION sequencing device is a useful tool for field-based pathogen detection in mixed samples.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,133 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONE→Même sujetGenomics and Phylogenetic Studies→Travaux en français237 207→