Targeted recovery of novel phylogenetic diversity from next-generation sequence data
Notice bibliographique
Résumé
Next-generation sequencing technologies have led to recognition of a so-called 'rare biosphere'. These microbial operational taxonomic units (OTUs) are defined by low relative abundance and may be specifically adapted to maintaining low population sizes. We hypothesized that mining of low-abundance next-generation 16S ribosomal RNA (rRNA) gene data would lead to the discovery of novel phylogenetic diversity, reflecting microorganisms not yet discovered by previous sampling efforts. Here, we test this hypothesis by combining molecular and bioinformatic approaches for targeted retrieval of phylogenetic novelty within rare biosphere OTUs. We combined BLASTN network analysis, phylogenetics and targeted primer design to amplify 16S rRNA gene sequences from unique potential bacterial lineages, comprising part of the rare biosphere from a multi-million sequence data set from an Arctic tundra soil sample. Demonstrating the feasibility of the protocol developed here, three of seven recovered phylogenetic lineages represented extremely divergent taxonomic entities. These divergent target sequences correspond to (a) a previously unknown lineage within the BRC1 candidate phylum, (b) a sister group to the early diverging and currently recognized monospecific Cyanobacteria Gloeobacter, a genus containing multiple plesiomorphic traits and (c) a highly divergent lineage phylogenetically resolved within mitochondria. A comparison to twelve next-generation data sets from additional soils suggested persistent low-abundance distributions of these novel 16S rRNA genes. The results demonstrate this sequence analysis and retrieval pipeline as applicable for exploring underrepresented phylogenetic novelty and recovering taxa that may represent significant steps in bacterial evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».