Measures of phylogenetic differentiation provide robust and complementary insights into microbial communities
Notice bibliographique
Résumé
High-throughput sequencing techniques have made large-scale spatial and temporal surveys of microbial communities routine. Gaining insight into microbial diversity requires methods for effectively analyzing and visualizing these extensive data sets. Phylogenetic β-diversity measures address this challenge by allowing the relationship between large numbers of environmental samples to be explored using standard multivariate analysis techniques. Despite the success and widespread use of phylogenetic β-diversity measures, an extensive comparative analysis of these measures has not been performed. Here, we compare 39 measures of phylogenetic β diversity in order to establish the relative similarity of these measures along with key properties and performance characteristics. While many measures are highly correlated, those commonly used within microbial ecology were found to be distinct from those popular within classical ecology, and from the recently recommended Gower and Canberra measures. Many of the measures are surprisingly robust to different rootings of the gene tree, the choice of similarity threshold used to define operational taxonomic units, and the presence of outlying basal lineages. Measures differ considerably in their sensitivity to rare organisms, and the effectiveness of measures can vary substantially under alternative models of differentiation. Consequently, the depth of sequencing required to reveal underlying patterns of relationships between environmental samples depends on the selected measure. Our results demonstrate that using complementary measures of phylogenetic β diversity can further our understanding of how communities are phylogenetically differentiated. Open-source software implementing the phylogenetic β-diversity measures evaluated in this manuscript is available at http://kiwi.cs.dal.ca/Software/ExpressBetaDiversity.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».