One‐locus‐several‐primers: A strategy to improve the taxonomic and haplotypic coverage in diet metabarcoding studies
Notice bibliographique
Résumé
oxidase subunit I gene (COI) primer sets based on in silico analyses and we conducted an in vivo evaluation using fecal and spider web samples from different invertivores, environments, and geographic locations. Our results underline the lack of predictability of both the coverage and complementarity of individual primer sets: (a) sharp discrepancies exist observed between in silico and in vivo analyses (to the detriment of in silico analyses); (b) both coverage and complementarity depend greatly on the predator and on the taxonomic level at which preys are considered; (c) primer sets' complementarity is the greatest at fine taxonomic levels (molecular operational taxonomic units [MOTUs] and variants). We then formalized the "one-locus-several-primer-sets" (OLSP) strategy, that is, the use of several primer sets that target the same locus (here the first part of the COI gene) and the same group of taxa (here invertebrates). The proximal aim of the OLSP strategy is to minimize false negatives by increasing total coverage through multiple primer sets. We illustrate that the OLSP strategy is especially relevant from this perspective since distinct variants within the same MOTUs were not equally detected across all primer sets. Furthermore, the OLSP strategy produces largely overlapping and comparable sequences, which cannot be achieved when targeting different loci. This facilitates the use of haplotypic diversity information contained within metabarcoding datasets, for example, for phylogeography and finer analyses of prey-predator interactions.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».