Optimization of Mapping Tools and Investigation of Ribosomal RNA Influence for Data-Driven Gene Expression Analysis in Complex Microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
For gene expression analysis in complex microbiomes, utilizing both metagenomic and metatranscriptomic reads from the same sample enables advanced functional analysis. Due to their diversity, metagenomic contigs are often used as reference sequences instead of complete genomes. However, studies optimizing mapping strategies for both read types remain limited. In addition, although transcripts per million (TPM) is commonly used for normalization, few studies have evaluated the influence of ribosomal RNA (rRNA) in metatranscriptomic reads. This study compared Burrows-Wheeler Aligner-Maximal Exact Match (BWA-MEM) and Bowtie2 as mapping tools for metagenomic contigs. Even after optimizing Bowtie2 parameters, BWA-MEM showed higher efficiency in mapping both metagenomic and metatranscriptomic reads. Further analysis revealed that rRNA sequences contaminate predicted protein-coding regions in metagenomic contigs. When comparing TPM values across samples, contamination by rRNA led to an overestimation of TPM changes. This effect was more pronounced when the difference in rRNA content between samples was larger. These findings suggest that metatranscriptomic reads mapped to rRNA should be excluded before TPM calculations. This study highlights key factors influencing read mapping and quantification in gene expression analysis of complex microbiomes. The findings provide insights for improving analytical accuracy and advancing functional studies using both metagenomic and metatranscriptomic data.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».