An Overview of Bioinformatics Tools for DNA Meta-Barcoding Analysis of Microbial Communities of Bioaerosols: Digest for Microbiologists
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
High-throughput DNA sequencing (HTS) has changed our understanding of the microbial composition present in a wide range of environments. Applying HTS methods to air samples from different environments allows the identification and quantification (relative abundance) of the microorganisms present and gives a better understanding of human exposure to indoor and outdoor bioaerosols. To make full use of the avalanche of information made available by these sequences, repeated measurements must be taken, community composition described, error estimates made, correlations of microbiota with covariates (variables) must be examined, and increasingly sophisticated statistical tests must be conducted, all by using bioinformatics tools. Knowing which analysis to conduct and which tools to apply remains confusing for bioaerosol scientists, as a litany of tools and data resources are now available for characterizing microbial communities. The goal of this review paper is to offer a guided tour through the bioinformatics tools that are useful in studying the microbial ecology of bioaerosols. This work explains microbial ecology features like alpha and beta diversity, multivariate analyses, differential abundances, taxonomic analyses, visualization tools and statistical tests using bioinformatics tools for bioaerosol scientists new to the field. It illustrates and promotes the use of selected bioinformatic tools in the study of bioaerosols and serves as a good source for learning the "dos and don'ts" involved in conducting a precise microbial ecology study.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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