Conserved Sequence Identification Within Large Genomic Datasets Using ‘ <scp> <i>Unikseq2</i> </scp> ’: Application in Environmental <scp>DNA</scp> Assay Development
Notice bibliographique
Résumé
Identification of conserved genomic sequences and their utilisation as anchor points for clade detection and/or characterisation is a mainstay in ecological studies. For environmental DNA (eDNA) assays, effective processing of large genomic datasets is crucial for reliable species detection in biodiversity monitoring. While considerable focus has been on developing robust species-targeted assays, eDNA assays with broader taxonomic coverage (e.g., detecting any species within a taxonomic group such as fish), can significantly streamline environmental monitoring, especially when detecting individual species' DNA proves challenging. Designing such assays requires identifying conserved regions representing the target taxonomic group, a chiefly manual task that is often labor-intensive and error-prone, particularly when working with large sequence datasets. To address these challenges, we present unikseq2, an enhanced, alignment-free, k-mer-based tool for identifying unique and conserved sequences. It introduces a new functionality to identify sequence conservation among target species, enabling more informed marker selection for applications such as universal primer design. This automates sequence selection in large-scale mitochondrial genome datasets eliminating the need for manual inspection of computationally costly multiple sequence alignments. Herein, we demonstrate unikseq2's capabilities by developing and validating eDNA assays for various taxa, including Osteichthyes (bony fishes), the Salmonidae family (salmon and trout), Myotis bats and Cervus deer. Unikseq2-based eDNA assays allow for accurate detection across multiple taxonomic levels, from genus to class, enhancing the flexibility, scalability and reliability of eDNA tools in environmental monitoring. By leveraging genomic data from public repositories, unikseq2 supports efficient, reproducible assay design, making it an invaluable tool for a wide range of ecological and biodiversity research applications.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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 ».