Unraveling the functional dark matter through global metagenomics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metagenomes encode an enormous diversity of proteins, reflecting a multiplicity of functions and activities 1,2 . Exploration of this vast sequence space has been limited to a comparative analysis against reference microbial genomes and protein families derived from those genomes. Here, to examine the scale of yet untapped functional diversity beyond what is currently possible through the lens of reference genomes, we develop a computational approach to generate reference-free protein families from the sequence space in metagenomes. We analyse 26,931 metagenomes and identify 1.17 billion protein sequences longer than 35 amino acids with no similarity to any sequences from 102,491 reference genomes or the Pfam database 3 . Using massively parallel graph-based clustering, we group these proteins into 106,198 novel sequence clusters with more than 100 members, doubling the number of protein families obtained from the reference genomes clustered using the same approach. We annotate these families on the basis of their taxonomic, habitat, geographical and gene neighbourhood distributions and, where sufficient sequence diversity is available, predict protein three-dimensional models, revealing novel structures. Overall, our results uncover an enormously diverse functional space, highlighting the importance of further exploring the microbial functional dark matter.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».