Evaluating amplicon high-throughput sequencing data of microalgae living in melting snow: improvements and limitations
Notice bibliographique
Résumé
Melting snow fields are an extremophilic habitat dominated by closely related Chlamydomonadaceae (Chlorophyta). Microscopy-based classification of these cryophilic microalgae is challenging and may not reveal the true diversity. High-throughput sequencing (HTS) allows for a more comprehensive evaluation of the community. However, HTS approaches have been rarely used in such ecosystems and the output of their application has not been evaluated. Furthermore, there is no consensus on the choice for a suitable DNA marker or data processing workflow. We found that the correct placement of taxonomic strings onto OTUs strongly depends on the quality of the reference databases. We improved the assignments of the HST data by generating additional reference sequences of the locally abundant taxa, guided by light microscopy. Furthermore, a manual inspection of all automated OTU assignments, oligotyping of the most abundant 18S OTUs, as well as ITS2 secondary structure analyses were necessary for accurate species assignments. Moreover, the sole use of one marker can cause misleading results, either because of insufficient variability within the locus (18S) or the scarcity of reference sequences (ITS2). Our evaluation reveals that HTS output needs to be thoroughly checked when the studied habitats or organisms are poorly represented in publicly available databases. We recommend an optimized workflow for an improved biodiversity evaluation of not only snow algal communities, but generally 'exotic' ecosystems where similar problems arise. A consistent sampling strategy, two- molecular marker approach, light microscopy-based guidance, generation of appropriate reference sequences and final manual verification of all taxonomic assignments are highly recommended.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».