Peer Review #3 of "Estimating intraspecific genetic diversity from community DNA metabarcoding data (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
Background.DNA metabarcoding is used to generate species composition data for entire communities.However, sequencing errors in high throughput sequencing instruments are fairly common, usually requiring reads to be clustered into operational taxonomic units (OTU), losing information on intraspecific diversity in the process.While COI haplotype information is limited in resolution, it is nevertheless useful in a phylogeographic context, helping to formulate hypothesis on taxon dispersal.Methods.This study combines sequence denoising strategies, normally applied in microbial research, with additional abundance-based filtering to extract haplotypes from freshwater macroinvertebrate metabarcoding data sets.This novel approach was added to the R package "JAMP" and can be applied to Cytochrome c oxidase subunit I (COI) amplicon datasets.We tested our haplotyping method by sequencing i) a single-species mock community composed of 31 individuals with different haplotypes spanning three orders of magnitude in biomass and ii) 18 monitoring samples each amplified with four different primer sets and two PCR replicates. Results.We detected all 15 haplotypes of the single specimens in the mock community with relaxed filtering and denoising settings.However, up to 480 additional unexpected haplotypes remained in both replicates.Rigorous filtering removes most unexpected haplotypes, but also can discard expected haplotypes mainly from the small specimens.In the monitoring samples, the different primer sets detected 177 -200 OTUs, each containing an average of 2.40 to 3.30 haplotypes per OTU.Population structures were consistent between replicates, and similar between primer pairs, depending on the primer length.A closer look at abundant taxa in the data set revealed various population genetic patterns, e.g.Taeniopteryx nebulosa and Hydropsyche pellucidula with a difference in north-south haplotype distribution, while Oulimnius tuberculatus and Asellus aquaticus display no clear population pattern but differ in genetic diversity.Discussion.We developed a strategy to infer intraspecific genetic diversity from bulk invertebrate monitoring samples using metabarcoding data.It needs to be stressed that at this point metabarcodinginformed haplotyping is not capable of capture the full diversity present in such samples, due to variation in specimen size, primer bias and loss of sequence variants with low abundance.Nevertheless, for a high number of species intraspecific diversity was recovered, identifying potentially isolated populations and potential taxa for further more detailed phylogeographic investigation.While we are currently lacking large-scale metabarcoding data sets to fully take advantage of our new approach, metabarcodinginformed haplotyping holds great promise for biomonitoring efforts that not only seek information about biological diversity but also underlying genetic 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 | 0,012 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,438 | 0,299 |
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 ».