A primer and discussion on DNA-based microbiome data and related bioinformatics analyses
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen an eruption of interest in profiling microbiomes through DNA sequencing. The resulting investigations have revealed myriad insights and attracted an influx of researchers to the research area. Many newcomers are in need of primers on the fundamentals of microbiome sequencing data types and the methods used to analyze them. Accordingly, here we aim to provide a detailed, but accessible, introduction to these topics. We first present the background on marker-gene and shotgun metagenomics sequencing and then discuss unique characteristics of microbiome data in general. We highlight several important caveats resulting from these characteristics that should be appreciated when analyzing these data. We then introduce the many-faceted concept of microbial functions and several controversies in this area. One controversy in particular is regarding whether metagenome prediction methods (i.e. based on marker gene sequences) are sufficiently accurate to ensure reliable biological inferences. We next highlight several underappreciated developments regarding the integration of taxonomic and functional data types. This is a highly pertinent topic because although these data types are inherently connected, they are often analyzed independently and primarily only linked anecdotally in the literature. We close by providing our perspective on this topic in addition to the issue of reproducibility in microbiome research, which are both crucial data analysis challenges facing microbiome researchers.
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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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,009 |
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 ».