RiboSnake – a user-friendly, robust, reproducible, multipurpose and documentation-extensive pipeline for 16S rRNA gene microbiome analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Next-generation sequencing for assaying microbial communities has become a standard technique in recent years. However, the initial investment required into in-silico analytics is still quite significant, especially for facilities not focused on bioinformatics. With the rapid decline in costs and growing adoption of sequencing-based methods in a number of fields, validated, fully automated, reproducible and yet flexible pipelines will play a greater role in various scientific fields in the future. Results We present RiboSnake, a validated, automated, reproducible QIIME2-based analysis pipeline implemented in Snakemake for the computational analysis of 16S rRNA gene amplicon sequencing data. The pipeline comes with pre-packaged validated parameter sets, optimized for different sample types. The sets range from complex environmental samples to patient data. The configuration packages can be easily adapted and shared, requiring minimal user input. Conclusion RiboSnake is a new alternative for researchers employing 16S rRNA gene amplicon sequencing and looking for a customizable and yet user-friendly pipeline for microbiome analysis with in-vitro validated settings. The complete analysis generated with a fully automated pipeline based on validated parameter sets for different sample types is a significant improvement to existing methods. The workflow repository can be found on GitHub ( https://github.com/IKIM-Essen/RiboSnake ).
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 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,027 |
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 ».