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Enregistrement W4392378032 · doi:10.31428/10317/10825

Quantitative evaluation of bias in barcode markers derived from complex samples

2024· article· es· W4392378032 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueQR Code Applications and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesComunidad Autónoma de la Región de Murcia
Mots-clésBarcodeComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PCR products have become a major commodity used to identify organisms based on polymorphism at the DNA level. One problem arising is that unbiased identification of organisms takes as working hypothesis that when DNA is extracted from a sample, a positive signal will be obtained if universal primers are used and DNA quality is suitable for PCR. As this assumption is not always correct we used a system where large differences in PCR success have been described to identify where biases appear and maybe identify solutions. Plants can be identified with at least seven independent plastid‐located loci. These differ in their degree of PCR success and how informative they are in terms of taxonomically useful sequence polymorphisms. Here we used six common plastid loci spanning 48 plant species and performed a quantitative analysis of bias at each step of the identification process. As expected we found important differences in PCR efficiency within a single species, depending on the barcoding sequence being amplified. Quantitative PCR revealed that the Ct threshold for various plastid loci, even within a single species, could exhibit greater than 2000‐fold differences in DNA quantity after amplification. We then performed Next Generation Sequencing experiments in nine species using equal quantities of three plastid‐based primers and equally‐mixed quantities of DNA from multiple species. The result was significantly biased towards species and specific loci even when using adaptor‐specific primers. Our results caution that Next‐Generation Sequencing projects may suffer dramatic bias, arising largely during DNA amplification steps. Moreover, that amplification‐based Next Generation Sequencing technologies exhibit additional bias despite using adaptor‐specific primers, indicating that amplification success depends on the DNA fragment. As such, while qualitative analysis of unknown samples are prone to false negative results if a combination of widely‐successful amplicons are not used, quantitative results should be considered highly suspect, even if all species in the starting sample are known.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,132 · 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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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