Optimization of Viral DNA Extraction from Vaginal Swabs
Notice bibliographique
Résumé
The vaginal virome remains under-characterized in healthy individuals and even less so in people with gynecologic conditions, despite its role in the maintenance of microbial homeostasis and potential for clinical application. In conditions such as vulvovaginal candidiasis (VVC), the bacterial composition of the vagina is altered in an attempt to provide defense; however, the bacterial viruses, or bacteriophages (phages), present in this environment have yet to be identified. Thus, this project aimed to establish a protocol for the extraction of viral DNA from vaginal swabs to allow for the further characterization of the vaginal virome. Initially, we applied the established virome extraction protocol using the QIAGEN QIAamp MinElute Virus Spin Kit, optimized for fecal samples. This approach had limited success due to the low biomass swabs used as input. A modified TRIzol protocol with post-purification human DNA depletion using the NEBNext Microbiome DNA Enrichment Kit yielded sequenceable DNA libraries, although with significant human DNA contamination. Our final optimized protocol begins with lysis of host cells prior to virion DNA extraction with the Cytiva Virus Pathogen kit. Our optimized protocol proved to be successful in the extraction of DNA from vaginal swabs, with minimal human DNA contamination and successful enrichment of viral reads in the final dataset. Future work using this protocol will focus on the characterization of bacteriophages present in the vaginal environment and determine how they differ in health and disease, such as in the context of VVC.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,008 |
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 ».