Simultaneous assessment of the macrobiome and microbiome in a bulk sample of tropical arthropods through DNA metasystematics
Notice bibliographique
Résumé
Conventional assessments of ecosystem sample composition are based on morphology-based or DNA barcode identification of individuals. Both approaches are costly and time-consuming, especially when applied to the large number of specimens and taxa commonly included in ecological investigations. Next-generation sequencing approaches can overcome the bottleneck of individual specimen isolation and identification by simultaneously sequencing specimens of all taxa in a bulk mixture. Here we apply multiple parallel amplification primers, multiple DNA barcode markers, 454-pyrosequencing, and Illumina MiSeq sequencing to the same sample to maximize recovery of the arthropod macrobiome and the bacterial and other microbial microbiome of a bulk arthropod sample. We validate this method with a complex sample containing 1,066 morphologically distinguishable arthropods from a tropical terrestrial ecosystem with high taxonomic diversity. Multiamplicon next-generation DNA barcoding was able to recover sequences corresponding to 91% of the distinguishable individuals in a bulk environmental sample, as well as many species present as undistinguishable tissue. 454-pyrosequencing was able to recover 10 more families of arthropods and 30 more species than did conventional Sanger sequencing of each individual specimen. The use of other loci (16S and 18S ribosomal DNA gene regions) also added the detection of species of microbes associated with these terrestrial arthropods. This method greatly decreases the time and money necessary to perform DNA-based comparisons of biodiversity among ecosystem samples. This methodology opens the door to much cheaper and increased capacity for ecological and evolutionary studies applicable to a wide range of socio-economic issues, as well as a basic understanding of how the world works.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».