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Record W7161820864 · doi:10.82308/13849

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

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

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEngineering
TopicBiosensors and Analytical Detection
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Sample (material)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)

Abstract

fetched live from 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

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.006

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.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.284
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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