A comprehensive DNA barcode reference library for the macroinvertebrates of Scottish seagrass beds using Oxford Nanopore Flongle Flowcells
Notice bibliographique
Résumé
DNA Barcoding using Sanger sequencing is a popular technique for identifying species on a per specimen basis. However for larger projects, sequencing individual voucher specimens can be time and resource intensive and moreover is associated with high levels of sequencing failure and contamination. Oxford Nanopore Sequencing Technology (ONT) has emerged as a scalable alternative, capable of generating hundreds of DNA barcodes simultaneously using the portable, benchtop MinION sequencing device. In this study we aim to compare and contrast the sequencing outcomes of Oxford Nanopore R10 Flongle flowcells verses Sanger sequencing for DNA barcoding and produce a DNA barcode reference library. We demonstrate that DNA barcodes generated using ONT outperform those produced by Sanger sequencing in terms of recovery and sequence quality with lower rates of contamination. We then produced DNA barcodes for 146 seagrass associated marine invertebrate OTUs collected from four seagrass beds in Scotland, targeting COI and 18S V4 regions. Using both markers, we show the number of recovered OTUs was higher than if each marker was used in isolation and make use of degenerate and group-specific primer pairs to improve recovery. Furthermore we demonstrate how mapping ONT reads to pre-existing DNA barcodes can be used to reduce ambiguous basecalls and improve recovery of sequences from contaminated specimens. Overall this study informs prospective users intending to carry out multimarker DNA barcode projects using Oxford Nanopore Sequencing. Furthermore, we generated the first DNA barcode reference library for seagrass beds in Scotland to support future biomonitoring of these priority habitats.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».