Generation of Multimillion-Sequence 16S rRNA Gene Libraries from Complex Microbial Communities by Assembling Paired-End Illumina Reads
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
Microbial communities host unparalleled taxonomic diversity. Adequate characterization of environmental and host-associated samples remains a challenge for microbiologists, despite the advent of 16S rRNA gene sequencing. In order to increase the depth of sampling for diverse bacterial communities, we developed a method for sequencing and assembling millions of paired-end reads from the 16S rRNA gene (spanning the V3 region; ∼200 nucleotides) by using an Illumina genome analyzer. To confirm reproducibility and to identify a suitable computational pipeline for data analysis, sequence libraries were prepared in duplicate for both a defined mixture of DNAs from known cultured bacterial isolates (>1 million postassembly sequences) and an Arctic tundra soil sample (>6 million postassembly sequences). The Illumina 16S rRNA gene libraries represent a substantial increase in number of sequences over all extant next-generation sequencing approaches (e.g., 454 pyrosequencing), while the assembly of paired-end 125-base reads offers a methodological advantage by incorporating an initial quality control step for each 16S rRNA gene sequence. This method incorporates indexed primers to enable the characterization of multiple microbial communities in a single flow cell lane, may be modified readily to target other variable regions or genes, and demonstrates unprecedented and economical access to DNAs from organisms that exist at low relative abundances.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,007 | 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