Which sequencing depth is sufficient to describe patterns in bacterial α‐ and β‐diversity?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The vastness of microbial diversity implies that an almost infinite number of individuals needs to be identified to accurately describe such communities. Practical and economical constraints may therefore prevent appropriate study designs. However, for many questions in ecology it is not essential to know the actual diversity but rather the trends among samples thereof. It is, hence, important to know to what depth microbial communities need to be sampled to accurately measure trends in diversity. We used three data sets of freshwater and sediment bacteria, where diversity was explored using 454 pyrosequencing. Each data set contained 6-15 communities from which 15 000-20 000 16S rRNA gene sequences each were obtained. These data sets were subsampled repeatedly to 10 different depths down to 200 sequences per community. Diversity estimates varied with sequencing depth, yet, trends in diversity among samples were less sensitive. We found that 1000 denoised sequences per sample explained to 90% the trends in β-diversity (Bray-Curtis index) among samples observed for 15 000-20 000 sequences. Similarly, 5000 denoised sequences were sufficient to describe trends in α-diversity (Shannon index) with the same accuracy. Further, 5000 denoised sequences captured to more than 80% the trends in Chao1 richness and Pielou's evenness.
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.
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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle