Protocol to identify genes important for Candida albicans fitness in diverse environmental conditions using pooled bar-seq screening approach
Notice bibliographique
Résumé
Identifying genes important for fitness in Candida albicans advances our understanding of this important pathogen of humans. Here, we present a functional genomics approach for assessing fitness through the quantification of strain-specific barcodes. We describe steps for library preparation, propagation of strains, genomic DNA extraction, amplification of barcodes, and sequencing. We then detail the computational analysis of data to determine effect size and statistical significance. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Xiong et al. 1 • Quantifying strain-specific barcodes allows assessment of fitness in C. albicans • Steps for propagating mutant strains in a pooled format in different conditions • Steps for DNA extraction and PCR amplification of strain-specific barcodes • Steps for quantifying and analyzing strain abundance via next-generation sequencing Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. Identifying genes important for fitness in Candida albicans advances our understanding of this important pathogen of humans. Here, we present a functional genomics approach for assessing fitness through the quantification of strain-specific barcodes. We describe steps for library preparation, propagation of strains, genomic DNA extraction, amplification of barcodes, and sequencing. We then detail the computational analysis of data to determine effect size and statistical significance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,023 |
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 ».