MinION sequencing from sea ice cryoconites leads to de novo genome reconstruction from metagenomes
Notice bibliographique
Résumé
Genome reconstruction from metagenomes enables detailed study of individual community members, their metabolisms, and their survival strategies. Obtaining high quality metagenome-assembled genomes (MAGs) is particularly valuable in extreme environments like sea ice cryoconites, where the native consortia are recalcitrant to culture and strong astrobiology analogues. We evaluated three separate approaches for MAG generation from Allen Bay, Nunavut sea ice cryoconites-HiSeq-only, MinION-only, and hybrid (HiSeq + MinION)-where field MinION sequencing yielded a reliable metagenome. The hybrid assembly produced longer contigs, more coding sequences, and more total MAGs, revealing a microbial community dominated by Bacteroidetes. The hybrid MAGs also had the highest completeness, lowest contamination, and highest N50. A putatively novel species of Octadecabacter is among the hybrid MAGs produced, containing the genus's only known instances of genomic potential for nitrate reduction, denitrification, sulfate reduction, and fermentation. This study shows that the inclusion of MinION reads in traditional short read datasets leads to higher quality metagenomes and MAGs for more accurate descriptions of novel microorganisms in this extreme, transient habitat and has produced the first hybrid MAGs from an extreme environment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».