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Enregistrement W4318454197 · doi:10.1101/2023.01.29.526108

Rapid and accurate taxonomic classification of cpn60 amplicon sequence variants

2023· preprint· en· W4318454197 sur OpenAlexafffund
Qingyi Ren, Janet E. Hill

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAmpliconBiologyComputational biologyClassifier (UML)BarcodeMicrobiomeMultilocus sequence typingBayesian probabilityMetagenomicsIdentification (biology)Naive Bayes classifierGeneticsArtificial intelligenceGeneComputer sciencePolymerase chain reactionGenotypeSupport vector machineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The “universal target” region of the gene encoding the 60 kDa chaperonin protein (cpn60, also known as groEL or hsp60) is a proven sequence barcode for bacteria and a useful target for marker gene amplicon-based studies of complex microbial communities. To date, identification of cpn60 sequence variants from microbiome studies has been accomplished by alignment of queries to a reference database. Naïve Bayesian classifiers including the RDP classifier offer an alternative identification method that provides variable rank classification and shorter analysis times. We curated a set of cpn60 barcode sequences to train the RDP classifier and tested its performance on data from previous human microbiome studies. Results showed that sequences accounting for 79%, 86% and 92% of the observations (read counts) in saliva, vagina and infant stool microbiome data sets were classified to the species rank. We also established a threshold confidence value of 0.6 at phylum rank for filtering non-target amplicon sequences from study data and demonstrated that trimming the training sequences to match the lengths of the queries is not needed for accurate cpn60 sequence classification. Successful implementation of a naïve Bayesian classifier for cpn60 sequences will facilitate future microbiome studies and open opportunities to integrate cpn60 amplicon sequence identification into existing analysis pipelines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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