The effects of parameter choice on defining molecular operational taxonomic units and resulting ecological analyses of metabarcoding data
Notice bibliographique
Résumé
The combination of DNA barcoding and high-throughput (next-generation) sequencing (metabarcoding) provides many promises but also serious challenges. Generating a reliable comparable estimate of biodiversity remains a central challenge to the application of the technology. Many approaches have been used to turn millions of sequences into distinct taxonomic units. However, the extent to which these methods impact the outcome of simple ecological analyses is not well understood. Here we performed a simple analysis of dietary overlap by skinks and shrews on Ile Aux Aigrettes, Mauritius. We used a combination of filtering thresholds and clustering algorithms on a COI metabarcoding dataset and demonstrate that all bioinformatics parameters will have interacting effects on molecular operational taxonomic unit (MOTU) recovery rates. These effects generated estimates covering two orders of magnitude. However, the effect on a simple ecological analysis was not large and, despite the wide variation in estimates of niche overlap, the same ecological conclusion was drawn in most cases. We advise that a conservative clustering programme coupled with larger sequence divergences to define a cluster, the removal of singletons, rigorous length filtering, and stringent match criteria for Molecular Identifier tags are preferable to avoid MOTU inflation and that the same parameters be used in all comparative analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».