Using short-read 16S rRNA sequencing of multiple variable regions to generate high-quality results to a species level
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Short-read amplicon sequencing studies have typically focused on 1-2 variable regions of the 16S rRNA gene. Species-level resolution is limited in these studies, as each variable region enables the characterisation of a different subsection of the microbiome. Although long-read sequencing techniques can take advantage of all 9 variable regions by sequencing the entire 16S rRNA gene, short-read sequencing has remained a commonly used approach in 16S rRNA research. This work assessed the feasibility of accurate species-level resolution and reproducibility using a relatively new sequencing kit and bioinformatics pipeline developed for short-read sequencing of multiple variable regions of the 16S rRNA gene. In addition, we evaluated the potential impact of different sample collection methods on our outcomes. Methods: Using xGen™ 16S Amplicon Panel v2 kits, sequencing of all 9 variable regions of the 16S rRNA gene was carried out on an Illumina MiSeq platform. Mock cells and mock DNA for 8 bacterial species were included as extraction and sequencing controls respectively. Within-run and between-run replicate samples, and pairs of stool and rectal swabs collected at 0-5 weeks from the same infants, were incorporated. Observed relative abundances of each species were compared to theoretical abundances provided by ZymoBIOMICS. Paired Wilcoxon rank sum tests and distance-based intraclass correlation coefficients were used to statistically compare alpha and beta diversity measures, respectively, for pairs of replicates and stool/rectal swab sample pairs. Results: Using multiple variable regions of the 16S ribosomal Ribonucleic Acid (rRNA) gene, we found that we could accurately identify taxa to a species level and obtain highly reproducible results at a species level. Yet, the microbial profiles of stool and rectal swab sample pairs differed substantially despite being collected concurrently from the same infants. Conclusion: This protocol provides an effective means for studying infant gut microbial samples at a species level. However, sample collection approaches need to be accounted for in any downstream analysis.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».