Metagenome-assembled genome binning methods with short reads disproportionately fail for plasmids and genomic Islands
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
Metagenomic methods enable the simultaneous characterization of microbial communities without time-consuming and bias-inducing culturing. Metagenome-assembled genome (MAG) binning methods aim to reassemble individual genomes from this data. However, the recovery of mobile genetic elements (MGEs), such as plasmids and genomic islands (GIs), by binning has not been well characterized. Given the association of antimicrobial resistance (AMR) genes and virulence factor (VF) genes with MGEs, studying their transmission is a public-health priority. The variable copy number and sequence composition of MGEs makes them potentially problematic for MAG binning methods. To systematically investigate this issue, we simulated a low-complexity metagenome comprising 30 GI-rich and plasmid-containing bacterial genomes. MAGs were then recovered using 12 current prediction pipelines and evaluated. While 82-94 % of chromosomes could be correctly recovered and binned, only 38-44 % of GIs and 1-29 % of plasmid sequences were found. Strikingly, no plasmid-borne VF nor AMR genes were recovered, and only 0-45 % of AMR or VF genes within GIs. We conclude that short-read MAG approaches, without further optimization, are largely ineffective for the analysis of mobile genes, including those of public-health importance, such as AMR and VF genes. We propose that researchers should explore developing methods that optimize for this issue and consider also using unassembled short reads and/or long-read approaches to more fully characterize metagenomic data.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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