Systematic processing of ribosomal RNA gene amplicon sequencing data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the advent of high-throughput sequencing, microbiology is becoming increasingly data-intensive. Because of its low cost, robust databases, and established bioinformatic workflows, sequencing of 16S/18S/ITS ribosomal RNA (rRNA) gene amplicons, which provides a marker of choice for phylogenetic studies, has become ubiquitous. Many established end-to-end bioinformatic pipelines are available to perform short amplicon sequence data analysis. These pipelines suit a general audience, but few options exist for more specialized users who are experienced in code scripting, Linux-based systems, and high-performance computing (HPC) environments. For such an audience, existing pipelines can be limiting to fully leverage modern HPC capabilities and perform tweaking and optimization operations. Moreover, a wealth of stand-alone software packages that perform specific targeted bioinformatic tasks are increasingly accessible, and finding a way to easily integrate these applications in a pipeline is critical to the evolution of bioinformatic methodologies. RESULTS: Here we describe AmpliconTagger, a short rRNA marker gene amplicon pipeline coded in a Python framework that enables fine tuning and integration of virtually any potential rRNA gene amplicon bioinformatic procedure. It is designed to work within an HPC environment, supporting a complex network of job dependencies with a smart-restart mechanism in case of job failure or parameter modifications. As proof of concept, we present end results obtained with AmpliconTagger using 16S, 18S, ITS rRNA short gene amplicons and Pacific Biosciences long-read amplicon data types as input. CONCLUSIONS: Using a selection of published algorithms for generating operational taxonomic units and amplicon sequence variants and for computing downstream taxonomic summaries and diversity metrics, we demonstrate the performance and versatility of our pipeline for systematic analyses of amplicon sequence data.
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.
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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle