Rapid identification of high-confidence taxonomic assignments for metagenomic data
Notice bibliographique
Résumé
Determining the taxonomic lineage of DNA sequences is an important step in metagenomic analysis. Short DNA fragments from next-generation sequencing projects and microbes that lack close relatives in reference sequenced genome databases pose significant problems to taxonomic attribution methods. Our new classification algorithm, RITA (Rapid Identification of Taxonomic Assignments), uses the agreement between composition and homology to accurately classify sequences as short as 50 nt in length by assigning them to different classification groups with varying degrees of confidence. RITA is much faster than the hybrid PhymmBL approach when comparable homology search algorithms are used, and achieves slightly better accuracy than PhymmBL on an artificial metagenome. RITA can also incorporate prior knowledge about taxonomic distributions to increase the accuracy of assignments in data sets with varying degrees of taxonomic novelty, and classified sequences with higher precision than the current best rank-flexible classifier. The accuracy on short reads can be increased by exploiting paired-end information, if available, which we demonstrate on a recently published bovine rumen data set. Finally, we develop a variant of RITA that incorporates accelerated homology search techniques, and generate predictions on a set of human gut metagenomes that were previously assigned to different 'enterotypes'. RITA is freely available in Web server and standalone versions.
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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 | 0,011 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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 ».