Ten simple rules for implementing deep amplicon sequencing in parasitology
Notice bibliographique
Résumé
Deep amplicon sequencing is transforming parasitology by enabling high-throughput profiling of parasite communities and detection of resistance-associated genetic variants. Despite its growing adoption, many researchers face challenges in implementation, and its full potential is often hindered by challenges in experimental design, including marker selection, data analysis and reproducibility. This article presents ten simple rules for applying deep amplicon sequencing in parasitology, developed through expert consensus at a deep amplicon sequencing symposium during the 2025 World Association for the Advancement of Veterinary Parasitology conference. These rules cover essential aspects from formulating research questions and choosing appropriate markers to managing data workflows and contributing to reference databases. We highlight the importance of integrating deep amplicon sequencing with traditional parasitological methods, ensuring transparent reporting and investing in capacity building. Whether you are new to deep amplicon sequencing or seeking to improve your current practices, these guidelines offer practical advice to enhance the robustness, reproducibility, and impact of your research. By adopting these principles, parasitologists can contribute to, and advance, a more reliable and collaborative scientific landscape.
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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 | 0,219 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 ».