Teknonaturalist: A Snakemake Pipeline for Assessing Fungal Diversity From Plant Genome Bycatch
Notice bibliographique
Résumé
Relatively little is known of the host associations and compatibility of fungal plant pathogens and endophytes. Publicly available plant genomic DNA can be mined to detect incidental fungal DNA, but taxonomic assignment can be challenging due to short lengths and variable discriminative power among different genomic regions and taxa. Here, we introduce a computationally lightweight and accessible Snakemake pipeline for rapid detection and classification (identification and assignment to taxonomic rank) of pathogenic and endophytic fungi (and other fungi associated with plants) that targets the internal transcribed spacer (ITS) region, a fungal barcode standard. We include methods for maximising query sequence length, which gives higher support for ITS1 and ITS2 taxonomic classifications by extending to other fragments of the ITS region and providing taxon-specific local cut-off and confidence scores. We demonstrate our pipeline with a case study using public genomic sequence data for six diverse plant species, including four species within Betula, an ecologically and economically important broadleaved forest tree genus, a shrub and a grass. Our pipeline classified fungi within minutes to a few hours per host individual, with 204 different fungal genera identified at high confidence (≥ 70%). Our pipeline detected and classified pathogenic and endophytic genera known to associate with Betula, and many others with no prior record of association. Our pipeline, leveraging existing sequence data, has several potential applications, including detecting cryptic fungal pathogens and helping characterise the endophytic fungal microbiome, bioprospecting commercially useful fungal species, and determining the plant host range of fungi.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».