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Enregistrement W4389228857 · doi:10.1101/2023.11.29.569282

Barcode 100K Specimens: In a Single Nanopore Run

2023· preprint· en· W4389228857 sur OpenAlexafffund
Paul D. N. Hebert, Robin Floyd, Saeideh Jafarpour, Sean WJ Prosser

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaOntario GenomicsGenome Canada
Mots-clésBarcodeMinionNanopore sequencingDNA barcodingWorkflowComputer scienceAmpliconBiologyDNA sequencingComputational biologyEvolutionary biologyDNAPolymerase chain reactionDatabaseGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT It is a global priority to better manage the biosphere, but action needs to be informed by monitoring shifts in the abundance and distribution of species across the domains of life. The acquisition of such information is currently constrained by the limited knowledge of biodiversity. Among the 20 million or more species of eukaryotes, just a tenth have scientific names. DNA barcoding can speed the registration of unknown animal species, the most diverse kingdom of eukaryotes, as the BIN system automates their recognition. However, inexpensive analytical protocols are critical as the census of all animal species will require processing a billion or more specimens. Barcoding involves DNA extraction followed by PCR and sequencing with the last step dominating costs until 2017. By recovering barcodes from highly multiplexed samples, the Sequel platforms from Pacific BioSciences slashed costs by 90%, but these instruments are only deployed in core facilities because of their expense. Sequencers from Oxford Nanopore Technologies provide an escape from high capital and service costs, but their low sequence fidelity has, until now, kept analytical cost above Sequel. However, the improved performance of its latest flow cells (R10.4.1) might erase this differential. This study demonstrates that a regular MinION flow cell can characterize an amplicon pool derived from 100,000 specimens while a Flongle flow cell can process one derived from several thousand. At $0.01 per specimen, DNA sequencing is now the least expensive step in the barcode workflow. By coupling simplified protocols for DNA extraction with ultra-low volume PCRs, it will be possible to move from specimen to DNA barcode for $0.10, a price point that will enable the census of all species within two decades.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,014

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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