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Enregistrement W4405689710 · doi:10.1101/2024.12.20.629611

PrimalScheme: open-source community resources for low-cost viral genome sequencing

2024· preprint· en· W4405689710 sur OpenAlexaff
Chris Kent, Andrew D. Smith, John R. Tyson, Eddy Kinganda-Lusamaki, Tracy D. Lee, M. Weaver, Natalie Sparks, Lauren Landsdowne, Samuel Wilkinson, Thomas Brier, Rachel Colquhoun, Áine O’Toole, Placide Mbala‐Kingebeni, Ian Goodfellow, Andrew Rambaut, Nicholas J. Loman, Joshua Quick

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésOpen sourceGenomeComputational biologyBiologyComputer scienceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viral genome sequencing using the ARTIC protocol has been a vital tool for understanding the spread of epidemics including Ebola, Zika, COVID-19 and Mpox and has seen widespread adoption due to its low cost and high sensitivity. Here, we describe PrimalScheme, an open-source toolkit and website that allows users to easily design primer schemes for amplicon sequencing of viruses and has generated over 67,000 primer schemes for a global community since 2017. In January 2020, PrimalScheme was used to rapidly generate a primer scheme for SARS-CoV-2, with primer pools distributed to researchers from 44 countries to help scale-up genomic surveillance efforts. Overall, these primers were used to generate an estimated 18M genome sequences and the protocols were viewed online ~250K times. To complement PrimalScheme, we have built PrimalScheme Labs, a scheme repository which allows users to find and share primers schemes as well as establishing a set of data standards. Through improvements to the primer design process, including the use of discrete primer clouds, we have expanded the use of amplicon sequencing to include diverse virus species. We demonstrate the utility of this approach through a high diversity pan-genotype Measles virus (MeV) scheme. We also demonstrate its use on a high sensitivity, short amplicon Monkeypox virus (MPXV) scheme with over 1000 primers, showing high genome recovery on low-titre clinical samples. These developments have implications for sequencing from samples such as wastewater, for genomic surveillance of endemic pathogens and in preparing for future pandemics.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,068

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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