Notice bibliographique
Résumé
Next-generation sequencing projects continue to drive a vast accumulation of metagenomic sequence data. Given the growth rate of this data, automated approaches to functional annotation are indispensable and a cornerstone heuristic of many computational protocols is the concept of guilt by association. The guilt by association paradigm has been heavily exploited by genomic context methods that offer functional predictions that are complementary to homology-based annotations, thereby offering a means to extend functional annotation. In particular, operon methods that exploit co-directional intergenic distances can provide homology-free functional annotation through the transfer of functions among co-operonic genes, under the assumption that guilt by association is indeed applicable. Although guilt by association is a well-accepted annotative device, its applicability to metagenomic functional annotation has not been definitively demonstrated. Here a large-scale assessment of metagenomic guilt by association is undertaken where functional associations are predicted on the basis of co-directional intergenic distances. Specifically, functional annotations are compared within pairs of adjacent co-directional genes, as well as operons of various lengths (i.e. number of member genes), in order to reveal new information about annotative cohesion versus operon length. The results suggests that co-directional gene pairs offer reduced confidence for metagenomic guilt by association due to difficulty in resolving the existence of functional associations when intergenic distance is the sole predictor of pairwise gene interactions. However, metagenomic operons, particularly those with substantial lengths, appear to be capable of providing a superior basis for metagenomic guilt by association due to increased annotative stability. The need for improved recognition of metagenomic operons is discussed, as well as the limitations of the present work.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».