Debar: A sequence‐by‐sequence denoiser for COI‐5P DNA barcode data
Notice bibliographique
Résumé
DNA barcoding and metabarcoding are now widely used to advance species discovery and biodiversity assessments. High-throughput sequencing (HTS) has expanded the volume and scope of these analyses, but elevated error rates introduce noise into sequence records that can inflate estimates of biodiversity. Denoising -the separation of biological signal from instrument (technical) noise-of barcode and metabarcode data currently employs abundance-based methods which do not capitalize on the highly conserved structure of the cytochrome c oxidase subunit I (COI) region employed as the animal barcode. This manuscript introduces debar, an R package that utilizes a profile hidden Markov model to denoise indel errors in COI sequences introduced by instrument error. In silico studies demonstrated that debar recognized 95% of artificially introduced indels in COI sequences. When applied to real-world data, debar reduced indel errors in circular consensus sequences obtained with the Sequel platform by 75%, and those generated on the Ion Torrent S5 by 94%. The false correction rate was less than 0.1%, indicating that debar is receptive to the majority of true COI variation in the animal kingdom. In conclusion, the debar package improves DNA barcode and metabarcode workflows by aiding the generation of more accurate sequences aiding the characterization of species diversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,015 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».