Optimized respiratory virus influenza A whole genome sequencing strategies for improving even read coverage of segments
Notice bibliographique
Résumé
Whole genome sequencing is increasingly being deployed to support respiratory virus influenza clinical studies and surveillance. However, PCR amplification inefficiency results in an imbalanced distribution among the eight segments, which makes it challenging to obtain complete genomes. The difficulties of amplifying the longer polymerase genes, particularly when the cycle threshold (Ct) of a specimen is greater than 25, were highlighted by the whole genome sequencing (WGS) data of 109 influenza A virus (IAV) specimens. We addressed the low genome coverage of the PB1 segment by incorporating additional singleplex PB1 primers into the WGS PCR assay, as well as balancing the ratio of forward primer variants targeting a single nucleotide polymorphism - either uracil (U) or cytosine (C) - located at the 4th position of the promoter region at the 3' terminus. Furthermore, we have verified the improved performance of the Invitrogen™ UniPrime™ enzyme when compared to its predecessor, SuperScript IV™, and developed a more efficient thermal cycling condition ("C") to generate eight complete IAV segments. Lastly, we determined that the optimal amplicon-to-bead volume ratio for removal of shorter, unwanted DNA fragments during PCR amplicon purification is 1:0.5. In summary, these optimizations improve the recovery of lower coverage segments and provide strategies aimed at obtaining high quality IAV genomes by means of Oxford Nanopore Technologies-based sequencing, ultimately providing valuable insights for better serving influenza clinical research and surveillance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».