Evaluating Bias of Illumina-Based Bacterial 16S rRNA Gene Profiles
Notice bibliographique
Résumé
Massively parallel sequencing of 16S rRNA genes enables the comparison of terrestrial, aquatic, and host-associated microbial communities with sufficient sequencing depth for robust assessments of both alpha and beta diversity. Establishing standardized protocols for the analysis of microbial communities is dependent on increasing the reproducibility of PCR-based molecular surveys by minimizing sources of methodological bias. In this study, we tested the effects of template concentration, pooling of PCR amplicons, and sample preparation/interlane sequencing on the reproducibility associated with paired-end Illumina sequencing of bacterial 16S rRNA genes. Using DNA extracts from soil and fecal samples as templates, we sequenced pooled amplicons and individual reactions for both high (5- to 10-ng) and low (0.1-ng) template concentrations. In addition, all experimental manipulations were repeated on two separate days and sequenced on two different Illumina MiSeq lanes. Although within-sample sequence profiles were highly consistent, template concentration had a significant impact on sample profile variability for most samples. Pooling of multiple PCR amplicons, sample preparation, and interlane variability did not influence sample sequence data significantly. This systematic analysis underlines the importance of optimizing template concentration in order to minimize variability in microbial-community surveys and indicates that the practice of pooling multiple PCR amplicons prior to sequencing contributes proportionally less to reducing bias in 16S rRNA gene surveys with next-generation sequencing.
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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 | 0,028 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».