MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2773939681 · doi:10.1038/nmeth.4458

Critical Assessment of Metagenome Interpretation—a benchmark of metagenomics software

2017· article· en· W2773939681 sur OpenAlexaff
Alexander Sczyrba, Peter Hofmann, Peter Belmann, David Koslicki, Stefan Janssen, Johannes Dröge, Ivan Gregor, Stephan Majda, Jessika Fiedler, Eik Dahms, Andreas Bremges, Adrian Fritz, Rubén Garrido‐Oter, Tue Sparholt Jørgensen, Nicole Shapiro, Philip D. Blood, Alexey Gurevich, Yang Bai, Dmitrij Turaev, Matthew Z. DeMaere, Rayan Chikhi, Niranjan Nagarajan, Christopher Quince, Fernando Meyer, Monika Balvočiūtė, Lars Hestbjerg Hansen, Søren J. Sørensen, Burton Kuan Hui Chia, Bertrand Denis, Jeff Froula, Zhong Wang, Robert W. Egan, Dongwan Kang, Jeffrey Cook, Charles Deltel, Michael Beckstette, Claire Lemaitre, Pierre Peterlongo, Guillaume Rizk, Dominique Lavenier, Yu‐Wei Wu, Steven W. Singer, Chirag Jain, Marc Strous, Heiner Klingenberg, Peter Meinicke, Michael D. Barton, Thomas Lingner, Hsin-Hung Lin, Yu-Chieh Liao, Genivaldo Gueiros Z. Silva, Daniel Cuevas, Robert A. Edwards, Surya Saha, Vitor C. Piro, Bernhard Y. Renard, Mihai Pop, Hans‐Peter Klenk, Markus Göker, Nikos C. Kyrpides, Tanja Woyke, Julia A. Vorholt, Paul Schulze‐Lefert, Edward M. Rubin, Aaron E. Darling, Thomas Rattei, Alice C. McHardy

Notice bibliographique

RevueNature Methods · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilIsaac Newton Institute for Mathematical SciencesDeutsche ForschungsgemeinschaftBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilOffice of ScienceAustralian Research CouncilAgency for Science, Technology and ResearchJoint Genome InstituteU.S. Department of EnergyDivision of Mathematical SciencesVillum FondenH. Lundbeck A/SLundbeckfondenNational Science Foundation
Mots-clésMetagenomicsComputational biologyBenchmark (surveying)SoftwareComputer scienceInterpretation (philosophy)BiologyGeneticsGeneProgramming languageGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Critical Assessment of Metagenome Interpretation (CAMI) community initiative presents results from its first challenge, a rigorous benchmarking of software for metagenome assembly, binning and taxonomic profiling. Methods for assembly, taxonomic profiling and binning are key to interpreting metagenome data, but a lack of consensus about benchmarking complicates performance assessment. The Critical Assessment of Metagenome Interpretation (CAMI) challenge has engaged the global developer community to benchmark their programs on highly complex and realistic data sets, generated from ∼700 newly sequenced microorganisms and ∼600 novel viruses and plasmids and representing common experimental setups. Assembly and genome binning programs performed well for species represented by individual genomes but were substantially affected by the presence of related strains. Taxonomic profiling and binning programs were proficient at high taxonomic ranks, with a notable performance decrease below family level. Parameter settings markedly affected performance, underscoring their importance for program reproducibility. The CAMI results highlight current challenges but also provide a roadmap for software selection to answer specific research questions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,161
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,161
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,448 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations948
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature MethodsMême sujetGut microbiota and healthTravaux en français237 207