Profile hidden Markov model sequence analysis can help remove putative pseudogenes from DNA barcoding and metabarcoding datasets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pseudogenes are non-functional copies of protein coding genes that typically follow a different molecular evolutionary path as compared to functional genes. The inclusion of pseudogene sequences in DNA barcoding and metabarcoding analysis can lead to misleading results. None of the most widely used bioinformatic pipelines used to process marker gene (metabarcode) high throughput sequencing data specifically accounts for the presence of pseudogenes in protein-coding marker genes. The purpose of this study is to develop a method to screen for nuclear mitochondrial DNA segments (nuMTs) in large COI datasets. We do this by: (1) describing gene and nuMT characteristics from an artificial COI barcode dataset, (2) show the impact of two different pseudogene removal methods on perturbed community datasets with simulated nuMTs, and (3) incorporate a pseudogene filtering step in a bioinformatic pipeline that can be used to process Illumina paired-end COI metabarcode sequences. Open reading frame length and sequence bit scores from hidden Markov model (HMM) profile analysis were used to detect pseudogenes. RESULTS: Our simulations showed that it was more difficult to identify nuMTs from shorter amplicon sequences such as those typically used in metabarcoding compared with full length DNA barcodes that are used in the construction of barcode libraries. It was also more difficult to identify nuMTs in datasets where there is a high percentage of nuMTs. Existing bioinformatic pipelines used to process metabarcode sequences already remove some nuMTs, especially in the rare sequence removal step, but the addition of a pseudogene filtering step can remove up to 5% of sequences even when other filtering steps are in place. CONCLUSIONS: Open reading frame length filtering alone or combined with hidden Markov model profile analysis can be used to effectively screen out apparent pseudogenes from large datasets. There is more to learn from COI nuMTs such as their frequency in DNA barcoding and metabarcoding studies, their taxonomic distribution, and evolution. Thus, we encourage the submission of verified COI nuMTs to public databases to facilitate future studies.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».