Denoising the Denoisers: an independent evaluation of microbiome sequence error-correction approaches
Notice bibliographique
Résumé
High-depth sequencing of universal marker genes such as the 16S rRNA gene is a common strategy to profile microbial communities. Traditionally, sequence reads are clustered into operational taxonomic units (OTUs) at a defined identity threshold to avoid sequencing errors generating spurious taxonomic units. However, there have been numerous bioinformatic packages recently released that attempt to correct sequencing errors to determine real biological sequences at single nucleotide resolution by generating amplicon sequence variants (ASVs). As more researchers begin to use high resolution ASVs, there is a need for an in-depth and unbiased comparison of these novel "denoising" pipelines. In this study, we conduct a thorough comparison of three of the most widely-used denoising packages (DADA2, UNOISE3, and Deblur) as well as an open-reference 97% OTU clustering pipeline on mock, soil, and host-associated communities. We found from the mock community analyses that although they produced similar microbial compositions based on relative abundance, the approaches identified vastly different numbers of ASVs that significantly impact alpha diversity metrics. Our analysis on real datasets using recommended settings for each denoising pipeline also showed that the three packages were consistent in their per-sample compositions, resulting in only minor differences based on weighted UniFrac and Bray-Curtis dissimilarity. DADA2 tended to find more ASVs than the other two denoising pipelines when analyzing both the real soil data and two other host-associated datasets, suggesting that it could be better at finding rare organisms, but at the expense of possible false positives. The open-reference OTU clustering approach identified considerably more OTUs in comparison to the number of ASVs from the denoising pipelines in all datasets tested. The three denoising approaches were significantly different in their run times, with UNOISE3 running greater than 1,200 and 15 times faster than DADA2 and Deblur, respectively. Our findings indicate that, although all pipelines result in similar general community structure, the number of ASVs/OTUs and resulting alpha-diversity metrics varies considerably and should be considered when attempting to identify rare organisms from possible background noise.
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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 | 0,044 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».