Validation of an Automated, End-to-End Metagenomic Sequencing Assay for Agnostic Detection of Respiratory Viruses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current molecular diagnostics are limited in the number and type of detectable pathogens. Metagenomic next-generation sequencing (mNGS) is an emerging, and increasingly feasible, pathogen-agnostic diagnostic approach. Translational barriers prohibit the widespread adoption of this technology in clinical laboratories. We validate an end-to-end mNGS assay for detection of respiratory viruses. Our assay is optimized to reduce turnaround time, lower cost per sample, increase throughput, and deploy secure and actionable bioinformatic results. METHODS: We validated our assay using residual nasopharyngeal swab specimens from Vancouver General Hospital (n = 359), which were reverse-transcription polymerase chain reaction positive, or negative for influenza, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, and respiratory syncytial virus. We quantified sample stability, assay precision, the effect of background nucleic acid levels, and analytical limits of detection. Diagnostic performance metrics were estimated. RESULTS: We report that our mNGS assay is highly precise and semiquantitative, with analytical limits of detection ranging from 103 to 104 copies/mL. Our assay is highly specific (100%) and sensitive (61.9% overall: 86.8%; reverse-transcription polymerase chain reaction cycle threshold < 30). Multiplexing capabilities enable processing of up to 55 specimens simultaneously on an Oxford Nanopore GridION device, with results reported within 12 hours. CONCLUSIONS: This study report outlines the diagnostic performance and feasibility of mNGS for respiratory viral diagnostics, infection control, and public health surveillance. We addressed translational barriers to widespread mNGS adoption.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».