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Enregistrement W7161820864 · doi:10.82308/13849

Development of genomic methodologies for pathogen surveillance. Microfluidics-automated workflow: From sample to sequencing library.

2023· dissertation· en· W7161820864 sur OpenAlexaboutno aff
Julio Cesar Serna Vazquez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Sample (material)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le séquençage est un outil fondamental pour la surveillance des épidémies de virus, comme la récente pandémie de COVID-19, dans laquelle le séquençage a été mis en oeuvre pour l'identification initiale du virus SARS-CoV-2, pour établir les variantes à suivre et pour suivre les voies de transmission tout au long des différentes vagues. Les plateformes de séquençage continuent de se démocratiser grâce à la mise au point d'appareils de séquençage portables et plus économiques. Cependant, la préparation des librairies reste un défi pour la mise en oeuvre du séquençage dans des endroits éloignés, car l'ensemble du processus, de l'échantillon à la librairie de séquençage, implique un grand nombre d'étapes qui doivent être effectuées par un personnel qualifié dans un laboratoire spécialisé. Pour faire face à ce problème, notre laboratoire a collaboré avec le Conseil National de Recherches Canada (CNRC-NRC) pour développer un flux de travail automatisé pour la préparation de librairies Nanopore à partir d'échantillons cliniques du SARS-CoV-2, en utilisant le dispositif microfluidique automatisé développé par le CNRC, le PowerBlade. La combinaison de ce dispositif automatisé et portable avec des technologies de séquençage portables, telles que celles développées par Nanopore, nous donne un flux de travail qui peut être facilement exécuté presque partout, sans avoir besoin d'un technicien hautement expérimenté en raison de l'automatisation du flux de travail. De plus, cette technologie adaptable pourrait être modifiée et utilisée pour l'identification d'autres agents pathogènes.Dans ce travail, nous présentons un nouveau protocole de préparation de librairies Nanopore adapté à la mise en oeuvre sur puce sur le PowerBlade, qui a été testé par rapport au protocole ONT standard, à la fois sur puce et hors puce. En outre, nous présentons une comparaison des performances de la PCR ARTIC SARS-CoV-2 sur puce et hors puce

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,993

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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