Who is eating what: diet assessment using next generation sequencing
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of food webs and their dynamics facilitates understanding of the mechanistic processes behind community ecology and ecosystem functions. Having accurate techniques for determining dietary ranges and components is critical for this endeavour. While visual analyses and early molecular approaches are highly labour intensive and often lack resolution, recent DNA-based approaches potentially provide more accurate methods for dietary studies. A suite of approaches have been used based on the identification of consumed species by characterization of DNA present in gut or faecal samples. In one approach, a standardized DNA region (DNA barcode) is PCR amplified, amplicons are sequenced and then compared to a reference database for identification. Initially, this involved sequencing clones from PCR products, and studies were limited in scale because of the costs and effort required. The recent development of next generation sequencing (NGS) has made this approach much more powerful, by allowing the direct characterization of dozens of samples with several thousand sequences per PCR product, and has the potential to reveal many consumed species simultaneously (DNA metabarcoding). Continual improvement of NGS technologies, on-going decreases in costs and current massive expansion of reference databases make this approach promising. Here we review the power and pitfalls of NGS diet methods. We present the critical factors to take into account when choosing or designing a suitable barcode. Then, we consider both technical and analytical aspects of NGS diet studies. Finally, we discuss the validation of data accuracy including the viability of producing quantitative data.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».