Validation of a universal set of primers to study animal‐associated microeukaryotic communities
Notice bibliographique
Résumé
The application of metabarcoding to study animal-associated microeukaryotes has been restricted because the universal barcode used to study microeukaryotic ecology and distribution in the environment, the Small Subunit of the Ribosomal RNA gene (18S rRNA), is also present in the host. As a result, when host-associated microbial eukaryotes are analysed by metabarcoding, the reads tend to be dominated by host sequences. We have done an in silico validation against the SILVA 18S rRNA database of a non-metazoan primer set (primers that are biased against the metazoan 18S rRNA) that recovers only 2.6% of all the metazoan sequences, while recovering most of the other eukaryotes (80.4%). Among metazoans, the non-metazoan primers are predicted to amplify 74% of Porifera sequences, 4% of Ctenophora, and 15% of Cnidaria, while amplifying almost no sequences within Bilateria. In vivo, these non-metazoan primers reduce significantly the animal signal from coral and human samples, and when compared against universal primers provide at worst a 2-fold decrease in the number of metazoan reads and at best a 2800-fold decrease. This easy, inexpensive, and near-universal method for the study of animal-associated microeukaryotes diversity will contribute to a better understanding of the microbiome.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».