Pyrosequencing of the Chaperonin-60 Universal Target as a Tool for Determining Microbial Community Composition
Notice bibliographique
Résumé
We compared dideoxy sequencing of cloned chaperonin-60 universal target (cpn60 UT) amplicons to pyrosequencing of amplicons derived from vaginal microbial communities. In samples pooled from a number of individuals, the pyrosequencing method produced a data set that included virtually all of the sequences that were found within the clone library and revealed an additional level of taxonomic richness. However, the relative abundances of the sequences were different in the two datasets. These observations were expanded and confirmed by the analysis of paired clone library and pyrosequencing datasets from vaginal swabs taken from four individuals. Both for individuals with a normal vaginal microbiota and for those with bacterial vaginosis, the pyrosequencing method revealed a large number of low-abundance taxa that were missed by the clone library approach. In addition, we showed that the pyrosequencing method generates a reproducible profile of microbial community structure in replicate amplifications from the same community. We also compared the taxonomic composition of a vaginal microbial community determined by pyrosequencing of 16S rRNA amplicons to that obtained using cpn60 universal primers. We found that the profiles generated by the two molecular targets were highly similar, with slight differences in the proportional representation of the taxa detected. However, the number of operational taxonomic units was significantly higher in the cpn60 data set, suggesting that the protein-encoding gene provides improved species resolution over the 16S rRNA target. These observations demonstrate that pyrosequencing of cpn60 UT amplicons provides a robust, reliable method for deep sequencing of microbial communities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».