Identification of type IV conjugative systems that are systematically excluded from metagenomic bins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundConjugation enables the exchange of genetic elements throughout environments, including the human gut microbiome. Conjugative elements can carry and transfer clinically relevant metabolic pathways which makes precise identification of these systems in metagenomic samples clinically important. ResultsHere, we outline two related methods to identify conjugative elements in the human gut microbiome. Conjugative systems can effectively be identified from metagenomic assemblies either using a curated sets of profile hidden Markov models or by searching against large-scale databases, such as UniRef90. Both methods were successful at identifying type IV conjugative systems with profile hidden Markov models being faster, but less sensitive than alignment to the UniRef database. Finally, we demonstrate that the majority of assembled conjugative elements are not included within metagenomic bins, and that only a small proportion of the binned conjugative systems are included in "high-quality" metagenomic bins.ConclusionsAnalysis of the human gut microbiome by shotgun metagenomic sequencing has revealed numerous connections to human health outcomes. Our findings emphasize the need to identify and analyze conjugative systems outside of standard metagenomic binning pipelines. We suggest that analysis of type IV conjugative systems should be added to the current metagenomic analysis approaches as they contain much information that could explain differences between cohorts.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».