S2903 Detection of Human Genomic DNA in Stool Samples From Seven Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Human stool samples are mainly composed of bacteria, virus, and fungi. With advances in therapeutics of microbes, one must also understand the complete composition of the microbiome. However, the gut microbiome only consists of 0.01% human genomic DNA making it extremely difficult to isolate and characterise. After numerous failed attempts to extract human genomic DNA from human fecal samples we tested 2 different methods of the OMGA Bio-tek EZNA Stool DNA Kit. Case Description/Methods: Human fecal samples from 7 individuals were collected in the Zymo DNA/RNA Sheild Fecal Collection tubes and extracted with the OMGA Bio-tek EZNA Stool DNA Kit. Method 1 extracted 200 µL following the E.Z.N.A.® Stool DNA Kit Human DNA Detection Protocol exactly as outlined in the instruction manual. Method 2 extracted 600 µL following the E.Z.N.A.® Stool DNA Kit Human DNA Detection Protocol starting from the inhibitor removal step due to previous reports of sample collection and extraction kit incompatibility. The extracts were quantified via Qubit fluorometry and examined by polymerase chain reaction for both human RNase P and LINE1. Discussion: As measured by Qubit fluorometry both methods extracted DNA (Method 1: 3.61±0.98 ng/µL vs method 2: 5.86±2.60 ng/µL), but Method 2 produce the highest human DNA when measured by polymerase chain reaction. Method 1 yielded 6/7 positives for human RNase P (DCt 33.88±1.82; 9.84x10-8 ng/µL), but 2/7 positives for LINE1 (DCt 35.67±1.27). Method 2 yielded 7/7 positives for human RNase P (DCt 32.21±2.18) with loads almost 100X higher than Method 1 (1.33x10-7 ng/µL), but 4/7 positives for LINE1 (DCt 36.7±1.23). While both methods extracted human DNA from stools, Method 2 produced a much higher load of human genomic DNA. This study demonstrates that human DNA can be detected in stools, which can be used for downstream genomic testing (Table 1). Table 1. - Two methods to extract human DNA from stools of 7 individuals are presented. Sample 1.LH 2.JL 3.GD 4.BK 5.AM 6.SK 7.SH Extraction Method 200 µL Total DNA (ng/µL) 4.32 4.16 4.18 2.66 1.82 3.74 4.38 Human RNase P (Cq) 32.26 31.54 35.36 35.27 35.81 33.05 NEG Human RNase P (ng/µL) 6.75E-08 4.38E-07 7.19E-09 7.62E-09 5.21E-09 3.83E-08 NEG Human LINE1 (Cq) NEG 36.57 NEG NEG NEG NEG 34.77 Extraction Method 600 µL Total DNA (ng/µL) 5.26 5.34 5.20 4.16 4.00 5.44 11.60 Human RNase P (Cq) 30.12 30.06 34.07 31.59 36.12 31.68 31.82 Human RNase P (ng/µL) 4.17E-07 1.13E-07 2.03E-08 1.36E-07 4.24E-09 1.27E-07 1.15E-07 Human LINE1 (Cq) NEG 36.90 NEG NEG 37.53 35.20 38.02
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».