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Enregistrement W2006899706 · doi:10.1111/2041-210x.12230

Reproducibility of pyrosequencing data for biodiversity assessment in complex communities

2014· article· en· W2006899706 sur OpenAlexafffund
Aibin Zhan, Song He, Emily Brown, Frédéric J. J. Chain, Thomas W. Therriault, Cathryn L. Abbott, Daniel D. Heath, Melania E. Cristescu, Hugh J. MacIsaac

Notice bibliographique

RevueMethods in Ecology and Evolution · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaMcGill UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésOperational taxonomic unitBiologyBiodiversityUniFracReproducibilityAbundance (ecology)Taxonomic rankPyrosequencingEcologyReplicateZooplanktonStatisticsGeneticsTaxon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary High‐throughput sequencing is rapidly becoming a popular method to profile complex communities and has generated deep insights into community biodiversity. However, the reproducibility of this method for biodiversity assessment remains largely unexplored. Here we evaluated reproducibility by analysing 454 pyrosequenced biological replicates of two complex plankton communities collected from one freshwater port and one marine port. We also tested whether reproducibility potentially influences biodiversity estimates, notably α‐ and β‐diversity. Our evaluation of reproducibility revealed a complex scenario, having both technical and biological significance. At the Operational Taxonomic Unit ( OTU ) level, reproducibility was 100% for high‐abundance OTU s (>100 sequences), although it was lower for low‐abundance OTU s, and sometimes <25% for singletons. BLAST searches showed that >88% of irreproducible OTU s had high sequence similarity to existing records, suggesting that some singletons may reflect rare lineages/genotypes in communities. However, spurious amplification of distantly related taxonomic groups generated mainly low‐abundance OTU s that were characterized by low reproducibility. At a broad taxonomic level (i.e. order level), reproducibility decreased as the abundance of OTU s decreased and was particularly low for distantly related taxonomic groups such as algae and protists that were not the targets of our zooplankton biodiversity survey. At a lower taxonomical level (i.e. family‐level), overall reproducibility was high (>80%) for crustaceans, the dominant group in zooplankton samples. Therefore, we suggest that random variation during both sample collection and sequencing processes can be responsible for low reproducibility. Our analyses also suggest that random sampling processes may influence both α‐ and β‐diversity estimates. Our results add to growing evidence that caution needs to be applied when designing and interpreting experiments utilizing high‐throughput sequencing data for biodiversity assessments. Technical replicates are needed to statistically correct intra‐sample variation, while field‐based replicate samples are desirable to substantiate results. An overestimation of species diversity can occur when OTU s are uniquely characterized by spuriously amplified sequences and errors/artifacts. Therefore, careful management of low‐abundance OTU s is required to reveal unique/rare lineages. Our results suggest that further studies are needed to determine the ecological significance of low‐abundance OTU s in complex communities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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