Metabarcoding a diverse arthropod mock community
Notice bibliographique
Résumé
Although DNA metabarcoding is an attractive approach for monitoring biodiversity, it is often difficult to detect all the species present in a bulk sample. In particular, sequence recovery for a given species depends on its biomass and mitome copy number as well as the primer set employed for PCR. To examine these variables, we constructed a mock community of terrestrial arthropods comprised of 374 species. We used this community to examine how species recovery was impacted when amplicon pools were constructed in four ways. The first two protocols involved the construction of bulk DNA extracts from different body segments (Bulk Abdomen, Bulk Leg). The other protocols involved the production of DNA extracts from single legs which were then merged prior to PCR (Composite Leg) or PCR-amplified separately (Single Leg) and then pooled. The amplicons generated by these four treatments were then sequenced on three platforms (Illumina MiSeq, Ion Torrent PGM and Ion Torrent S5). The choice of sequencing platform did not substantially influence species recovery, although the Miseq delivered the highest sequence quality. As expected, species recovery was most efficient from the Single Leg treatment because amplicon abundance varied little among taxa. Among the three treatments where PCR occurred after pooling, the Bulk Abdomen treatment produced a more uniform read abundance than the Bulk Leg or Composite Leg treatment. Primer choice also influenced species recovery and evenness. Our results reveal how variation in protocols can have substantial impacts on perceived diversity unless sequencing coverage is sufficient to reach an asymptote.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».