ANCHOR: a 16S rRNA gene amplicon pipeline for microbial analysis of multiple environmental samples
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of 16S ribosomal RNA (rRNA) gene amplification data for microbial barcoding can be inaccurate across complex environmental samples. A method, ANCHOR, is presented and designed for improved species-level microbial identification using paired-end sequences directly, multiple high-complexity samples and multiple reference databases. A standard operating procedure (SOP) is reported alongside benchmarking against artificial, single sample and replicated mock data sets. The method is then directly tested using a real-world data set from surface swabs of the International Space Station (ISS). Simple mock community analysis identified 100% of the expected species and 99% of expected gene copy variants (100% identical). A replicated mock community revealed similar or better numbers of expected species than MetaAmp, DADA2, Mothur and QIIME1. Analysis of the ISS microbiome identified 714 putative unique species/strains and differential abundance analysis distinguished significant differences between the Destiny module (U.S. laboratory) and Harmony module (sleeping quarters). Harmony was remarkably dominated by human gastrointestinal tract bacteria, similar to enclosed environments on earth; however, Destiny module bacteria also derived from nonhuman microbiome carriers present on the ISS, the laboratory's research animals. ANCHOR can help substantially improve sequence resolution of 16S rRNA gene amplification data within biologically replicated environmental experiments and integrated multidatabase annotation enhances interpretation of complex, nonreference microbiomes.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».