Analysis and evaluation of different sequencing depths from 5 to 20 million reads in shotgun metagenomic sequencing, with optimal minimum depth being recommended
Notice bibliographique
Résumé
Our study was to analyze and evaluate the impact of different shotgun metagenomic sequencing depths from 5 to 20 million in metagenome-wide association studies (MWASs), and to determine the optimal minimum sequencing depth. We included a set of 200 previously published gut microbial shotgun metagenomic sequencing data on obesity (100 obese vs. 100 non-obese). The reads with original sequencing depths >20 million were downsized into seven experimental groups with depths from 5 to 20 million (interval 2.5 million). Using both integrated gene cluster (IGC) and metagenomic phylogenetic analysis 2 (MetaPhlAn2), we obtained and analyzed the read matching rates, gene count, species richness and abundance, diversity, and clinical biomarkers of the experimental groups with the original depth as the control group. An additional set of 100 published data from a colorectal cancer (CRC) study was included for validation (50 CRC vs. 50 CRC-free). Our results showed that more genes and species were identified following the increase in sequencing depths. When it reached 15 million or higher, the species richness became more stable with changing rate of 5% or lower, and the species composition more stable with ICC intraclass correlation coefficient (ICC) higher than 0.75. In terms of species abundance, 81% and 97% of species showed significant differences in IGC and MetaPhlAn2 among all groups with p < 0.05. Diversity showed significant differences across all groups, with decreasing differences of diversity between the experimental and the control groups following the increase in sequencing depth. The area under a receiver operating characteristic curve, AUC, of the obesity classifier for running the obesity testing samples showed an increasing trend following the increase in sequencing depth ( τ = 0.29). The validation results were consistent with the above results. Our study found that the higher the sequencing depth is, the more the microbial information in structure and composition it provides. We also found that when sequencing depth was 15 million or higher, we obtained more stable species compositions and disease classifiers with good performance. Therefore, we recommend 15 million as the optimal minimum sequencing depth for an MWAS.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».