Comparing total RNA sequencing and metagenomics pipelines for multi-domain taxonomic profiling: implications for ecological assessments
Notice bibliographique
Résumé
Ecological assessments are necessary to evaluate the status of our deteriorating ecosystems, however, assessment methods traditionally omit most microbes because unicellular organisms are challenging to identify. This omission is not ideal, as microbes might be better indicators for changes in environmental conditions than taxa traditionally used. DNA- and RNA-based techniques are increasingly applied for ecological assessments to overcome this challenge but require more testing and optimization. In this study, we compare metagenomics and total RNA sequencing (total RNA-Seq) for their taxonomic profiling performance for microbial communities. We applied both techniques on two sample sets, 1) a commercially available microbial mock community consisting of eight bacterial and two eukaryotic species, and 2) a display tank water sample. We processed the data using 1,532 bioinformatics pipelines and evaluated each workflow, i.e., the combination of sample type (metagenomics or total RNA-Seq) and pipeline, in terms of their accuracy and precision. This talk will showcase preliminary results and highlight differences in workflow performances. A recommended workflow to maximize taxonomic profiling accuracy of microbial communities will also be presented.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».