MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391556212 · doi:10.1128/jcm.00103-22

Rapid, high-throughput, cost-effective whole-genome sequencing of SARS-CoV-2 using a condensed library preparation of the Illumina DNA Prep kit

2024· article· en· W4391556212 sur OpenAlexafffund
Rebecca Hickman, Jason Nguyen, Tracy D. Lee, John R. Tyson, Robert Azana, Frankie Tsang, Linda Hoang, Natalie Prystajecky

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesBritish Columbia Centre for Disease Control
Mots-clésTurnaround timeIllumina dye sequencingDNA sequencingWorkflowConsumablesWhole genome sequencingComputational biologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ThroughputProtocol (science)Computer scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GenomeBiologyDNAMedicineChemistryGeneticsGeneOperating systemDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ongoing COVID-19 pandemic necessitates cost-effective, high-throughput, and timely whole-genome sequencing (WGS) of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) viruses for outbreak investigations, identifying variants of concern (VoC), characterizing vaccine breakthrough infections, and public health surveillance. In addition, the enormous demand for WGS on supply chains and the resulting shortages of laboratory supplies necessitated the use of low-reagent and low-consumable methods. Here, we report an optimized library preparation method (the BCCDC cutdown method) that can be used in a high-throughput scenario, where one technologist can perform 576 library preparations (6 plates of 96 samples) over the course of one 8-hour shift. The same protocol can also be used in a rapid turnaround time scenario, from primary samples (up to 96 samples) to loading on a sequencer in an 8-hour shift. This new method uses Freed et al.'s 1,200 bp primer sets (Biol Methods Protoc 5:bpaa014, 2020, https://doi.org/10.1093/biomethods/bpaa014) and a modified and condensed Illumina DNA Prep workflow (Illumina, CA, USA). Compared to the original protocol, the application of this new method using hundreds of clinical specimens demonstrated equivalent results to the full-length DNA Prep workflow at 45% of the cost, 15% of consumables required (such as pipet tips), 25% of manual hands-on time, and 15% of on-instrument time if performing on a liquid handler, with no compromise in sequence quality. Results demonstrate that this new method is a rapid, simple, cost-effective, and high-quality SARS-CoV-2 WGS protocol. IMPORTANCE: Sequencing has played an invaluable role in the response to the COVID-19 pandemic. Ongoing work in this area, however, demands optimization of laboratory workflow to increase sequencing capacity, improve turnaround time, and reduce cost without compromising sequence quality. This report describes an optimized DNA library preparation method for improved whole-genome sequencing of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pathogen. The workflow advantages summarized here include significant time, cost, and consumable savings, which suggest that this new method is an efficient, scalable, and pragmatic alternative for SARS-CoV-2 whole-genome sequencing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical MicrobiologyMême sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207