Probe capture enrichment sequencing of <i>amoA</i> genes discloses diverse ammonia-oxidizing archaeal and bacterial populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ammonia monooxygenase subunit A ( amoA ) gene has been used to investigate the phylogenetic diversity, spatial distribution, and activity of ammonia-oxidizing archaeal (AOA) and bacterial (AOB), which contribute significantly to the nitrogen cycle in various ecosystems. Amplicon sequencing of amoA is a widely used method; however, it produces inaccurate results owing to the lack of a ‘universal’ primer set. Moreover, currently available primer sets suffer from amplification biases, which can lead to severe misinterpretation. Although shotgun metagenomic and metatranscriptomic analyses are alternative approaches without amplification bias, the low concentration of target genes in heterogeneous environmental DNA restricts a comprehensive analysis to a realizable sequencing depth. In this study, we developed a method for amoA enrichment sequencing using a hybridization capture technique. Using metagenomic mock community samples, our approach effectively enriched amoA genes with low compositional changes, outperforming amplification and meta-omics sequencing analyses. Following the analysis of metatranscriptomic marine samples, we predicted 80 operational taxonomic units (OTUs) assigned to either AOA or AOB, of which 30 OTUs were unidentified using simple metatranscriptomic or amoA gene amplicon sequencing. Mapped read ratios to all the detected OTUs were significantly higher for the capture samples (50.4 ± 27.2%) than for non-capture samples (0.05 ± 0.02%), demonstrating the high enrichment efficiency of the method. The analysis also revealed the spatial diversity of AOA ecotypes with high sensitivity and phylogenetic resolution, which are difficult to examine using conventional approaches.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 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 ».