Comparison of DNA Extraction Methods for Microbial Community Profiling with an Application to Pediatric Bronchoalveolar Lavage Samples
Notice bibliographique
Résumé
Barcoded amplicon sequencing is rapidly becoming a standard method for profiling microbial communities, including the human respiratory microbiome. While this approach has less bias than standard cultivation, several steps can introduce variation including the type of DNA extraction method used. Here we assessed five different extraction methods on pediatric bronchoalveolar lavage (BAL) samples and a mock community comprised of nine bacterial genera to determine method reproducibility and detection limits for these typically low complexity communities. Additionally, using the mock community, we were able to evaluate contamination and select a relative abundance cut-off threshold based on the geometric distribution that optimizes the trade off between detecting bona fide operational taxonomic units and filtering out spurious ones. Using this threshold, the majority of genera in the mock community were predictably detected by all extraction methods including the hard-to-lyse Gram-positive genus Staphylococcus. Differences between extraction methods were significantly greater than between technical replicates for both the mock community and BAL samples emphasizing the importance of using a standardized methodology for microbiome studies. However, regardless of method used, individual patients retained unique diagnostic profiles. Furthermore, despite being stored as raw frozen samples for over five years, community profiles from BAL samples were consistent with historical culturing results. The culture-independent profiling of these samples also identified a number of anaerobic genera that are gaining acceptance as being part of the respiratory microbiome. This study should help guide researchers to formulate sampling, extraction and analysis strategies for respiratory and other human microbiome samples.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».