An Innovative Binding‐Protein‐Based <scp>dsRNA</scp> Extraction Method: Comparison of Cost‐Effectiveness of Virus Detection Methods Using High‐Throughput Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Viral diseases represent a threat to global food production. Managing the impact of viruses on crop production requires the ability to monitor viruses, study their ecology and anticipate outbreaks. Double-stranded RNA (dsRNA) sequencing is a well-established and reliable method of detecting viruses and studying virome-host interactions and ecology. Compared to total RNA extraction, dsRNA extraction eliminates the majority of host RNAs, improving the recovery of viral RNAs. In this study, we developed and evaluated a novel dsRNA extraction method for high-throughput sequencing (HTS) applications based on the Flock House virus (FHV) B2 protein (B2-based method), and compared its performance with that of established cellulose-based and DRB4-based methods (commercial kit), as well as total RNA extraction techniques. The electrostatic properties of B2 have been instrumental in developing a bead-free and resin-free dsRNA extraction method. The B2-based method demonstrated high viral read recovery, achieving proportions exceeding 20% in most samples, and provided better dsRNA purity with less low weight molecule co-extracted RNA than the DRB4-based method and cellulose-based methods. Despite producing overall fewer total reads than the DRB4-based method, the B2-based enrichment for viral-derived dsRNA was better, with a higher percentage of viral reads, making it effective in virome profiling. Furthermore, it had an excellent detection specificity (0.97) and a good detection sensitivity (0.71), minimising false positives and false negatives. In addition, the B2-based method proved to be highly cost-effective, with a per-reaction cost of $4.47, compared to $35.34 for the DRB4-based method. This method offers a practical solution for laboratories with limited resources or for large-scale sampling for viral ecology studies. Future improvements to the B2-based method should focus on optimising sensitivity to Vitivirus species and developing scalable, automated workflows for high-throughput viral detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».