Enhancing the Resolution of Rumen Microbial Classification from Metatranscriptomic Data Using Kraken and Mothur
Notice bibliographique
Résumé
The advent of next generation sequencing and bioinformatics tools have greatly advanced our knowledge about the phylogenetic diversity and ecological role of microbes inhabiting the mammalian gut. However, there is a lack of information on the evaluation of these computational tools in the context of the rumen microbiome as these programs have mostly been benchmarked on real or simulated datasets generated from human studies. In this study, we compared the outcomes of two methods, Kraken (mRNA based) and a pipeline developed in-house based on Mothur (16S rRNA based), to assess the taxonomic profiles (bacteria and archaea) of rumen microbial communities using total RNA sequencing of rumen fluid collected from 12 cattle with differing feed conversion ratios (FCR). Both approaches revealed a similar phyla distribution of the most abundant taxa, with Bacteroidetes, Firmicutes, and Proteobacteria accounting for approximately 80% of total bacterial abundance. For bacterial taxa, although 69 genera were commonly detected by both methods, an additional 159 genera were exclusively identified by Kraken. Kraken detected 423 species, while Mothur was not able to assign bacterial sequences to the species level. For archaea, both methods generated similar results only for the abundance of Methanomassiliicoccaceae (previously referred as RCC), which comprised more than 65% of the total archaeal families. Taxon R4-41B was exclusively identified by Mothur in the rumen of feed efficient bulls, whereas Kraken uniquely identified Methanococcaceae in inefficient bulls. Although Kraken enhanced the microbial classification at the species level, identification of bacteria or archaea in the rumen is limited due to a lack of reference genomes for the rumen microbiome. The findings from this study suggest that the development of the combined pipelines using Mothur and Kraken is needed for a more inclusive and representative classification of microbiomes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».