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Enregistrement W4412481490 · doi:10.1007/s40291-025-00797-3

Optimization of Metagenomic Next-Generation Sequencing Workflow with a Novel Host Depletion Method for Enhanced Pathogen Detection

2025· article· en· W4412481490 sur OpenAlex
Yen-Chia Chen, Po‐Hsiang Liao, Yen‐Wen Chen, David Hung-Tsang Yen, Chorng–Kuang How, Chia-Ming Chang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMolecular Diagnosis & Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensNational Defence Medical Centre
Organismes subventionnairesTaipei Veterans General Hospital
Mots-clésMetagenomicsWorkflowHuman geneticsComputational biologyHost (biology)PathogenBiologyDNA sequencingComputer scienceBioinformaticsMicrobiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Sepsis is a critical condition requiring timely and accurate pathogen identification. Traditional blood cultures are slow and often yield low sensitivity. Metagenomic next-generation sequencing (mNGS) offers broad and rapid pathogen detection but is hindered by excessive human DNA background in blood samples. This study evaluated a novel Zwitterionic Interface Ultra-Self-assemble Coating (ZISC)-based filtration device designed to deplete host cells and enhance microbial DNA recovery for improved mNGS diagnostics. METHODS: We assessed the novel filter's performance in depleting white blood cells (WBCs) while preserving microbial integrity using spiked blood samples. Comparisons were made with other host depletion techniques, including differential lysis and CpG-methylated DNA removal. Analytical sensitivity was tested using spiked microbial communities at varying genome equivalents (GEs). Clinical validation involved eight blood culture-positive sepsis patient samples, processed with and without filtration, for both genomic DNA (gDNA) and cell-free DNA (cfDNA)-based mNGS. All libraries were sequenced on a NovaSeq600 with at least 10 million reads per sample. RESULTS: The novel filter achieved > 99% WBC removal across various blood volumes and allowed unimpeded passage of bacteria and viruses. Compared to other depletion methods, the novel filtration was more efficient, less labor-intensive, and preserved microbial reads. mNGS with filtered gDNA detected all expected pathogens in 100% (8/8) of clinical samples, with an average microbial read count of 9351 reads per million (RPM), over tenfold higher than unfiltered samples (925 RPM). In contrast, cfDNA-based mNGS showed inconsistent sensitivity and was not significantly enhanced by filtration (1251-1488 RPM). Finally, the novel filtration did not alter the microbial composition, making it suitable for accurate pathogen profiling. CONCLUSION: The workflow with the novel host depletion method significantly enhanced the analytical sensitivity of gDNA-based mNGS by reducing the host DNA background and enriching microbial content. This approach improved diagnostic yield in sepsis and may be a valuable tool for further clinical infectious disease diagnostics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle