skDER and CiDDER: two scalable approaches for microbial genome dereplication
Notice bibliographique
Résumé
An abundance of microbial genomes have been sequenced in the past two decades. For fundamental comparative genomic investigations, where the goal is to determine the major gain and loss events shaping the pangenome of a species or broader taxon, it is often unnecessary and computationally onerous to include all available genomes in studies. In addition, the over-representation of specific lineages due to sampling and sequencing bias can have undesired effects on evolutionary analyses. To assist users with genomic dereplication , we developed skDER and CiDDER ( https://github.com/raufs/skDER ) to select a subset of representative genomes for downstream comparative genomic investigations. skDER is a nucleotide-based genomic dereplication tool that can dereplicate thousands of microbial genomes leveraging recent advances in average nucleotide identity (ANI) inference. CiDDER dereplicates microbial genomes based on saturation assessment of distinct protein-coding genes. To support usability, auxiliary functionalities are incorporated for testing the number of representative genomes resulting from applying various clustering parameters, automated downloading of genomes belonging to a bacterial species or genus, clustering non-representative genomes to their closest representative genomes and filtering plasmids and phages prior to dereplication. From benchmarking against other ANI-based dereplication tools, skDER, when run in the default mode, was efficient and achieved comparable pangenome coverage and strictly adhered to user-defined cutoffs for both ANI and aligned fraction (AF). Further, we showcase that CiDDER is a convenient alternative to ANI-based dereplication that allows users to more directly optimize the selection of representative genomes to cover a large breadth of a taxon’s pangenome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».