Development of genomic methodologies for pathogen surveillance. Microfluidics-automated workflow: From sample to sequencing library.
Bibliographic record
Abstract
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
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".