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Enregistrement W4411720712 · doi:10.1101/2025.06.23.661092

Comparative performance of reference-based metagenomic tools to identify species-level taxa among families of bacteria: benchmarking <i>Mycobacteriaceae</i> and <i>Neisseriaceae</i>

2025· preprint· en· W4411720712 sur OpenAlexafffund
Luke B. Harrison, Frédéric J. Veyrier

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlliance de recherche numérique du CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de la Santé
Mots-clésBenchmarkingMetagenomicsTaxonNeisseriaceaeBiologyBacteriaGeographyEcologyPaleontologyGeneticsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hypotheses concerning the ecology and evolution of bacteria commonly relate to the presence and abundance of species in various settings and conditions. Shotgun metagenomics may address these hypotheses, which previously relied on PCR or culture. However, the problem of determining the presence/absence of a given species of interest is not trivial, particularly when closely related species are present in the reference database or metagenomic sample. Reference-based methods to detect species-level taxa mostly rely on thresholding of aligned reads or mapped k-mers or derivative metrics like genomic coverage, and create a trade-off between recall/completeness and precision/purity. New methods for species-level profiling (YACHT, metapresence and sylph) have recently been published. Here we test the performance of these methods, along with Kraken2/bracken and MetaPhlAn4, to detect related species of interest using simulated metagenomic samples from genomes in the families Mycobacteriaceae and Neisseriaceae , which contain closely related genomes. Among methods tested, metapresence, when used with an alignment quality filter, and sylph offer the best overall performance. Sylph maintains high precision but requires a depth of coverage greater than approximately 0.1x to reliably detect a genome’s presence. Metapresence has a lower limit of detection of hundreds of reads but this is balanced against relatively lower precision. Both methods are relatively robust to the presence of reads from genomes outside the groups of interest. We demonstrate the application of these methods in two real-world datasets: a mycobacterial community in a drinking water system and the community of Neisseriaceae present in the human oral cavity. Importance Detecting which bacterial species of interest are present in a given sample is fundamental to studies of microbial ecology and evolution, and to applied microbiology (e.g. clinical diagnostics). Culture-dependent and independent (e.g. PCR) approaches are increasingly complemented by metagenomic approaches, but methods to accurately identify specific low-abundance species-level genomes in a shotgun metagenomic sample are still being refined. Here we comprehensively test YACHT, Kraken2/bracken, metapresence, MetaPhlAn4, and sylph using two simulated datasets of bacterial families, Mycobacteriaceae and Neisseriaceae that contain closely related species. Our simulations exploit natural genomic diversity to create a challenging benchmark. We demonstrate that metapresence and sylph perform best, with the former being well-suited to low-biomass host-associated datasets, and the latter with environmental metagenomic samples. This study is the first extensive benchmark of these methods for this use case, and demonstrates these methods can accurately identify closely related species of interest.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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