Stabilized and unstabilized sampling methods result in differential fecal 16S rRNA microbial sequencing results
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, studies have been conducted to increase the understanding of associations between the fecal microbiome and human health. In conjunction, researchers have investigated the effects of study design, methods, molecular processing, and sequencing techniques. However, a lack of standardization of fecal sample collection methodology has introduced heterogeneity in sequencing results. Sources of variability include sample collection methods, storage temperatures, and transport times. Here we present 16S rRNA gene amplicon sequencing results from two sample collection methods (unstabilized sterile swab and stabilized OmniGene Gut Kits) collected from the same fecal specimens. The paired samples were collected either at the research facility or the participants' home and ground shipped to the research facility at ambient temperature. Therefore, samples were exposed to variable temperatures and transport times. We found that fecal sample collection methods resulted in taxonomic and diversity differences that showed distinct patterns between swab and OmniGene samples. Swab samples were disproportionally affected by increased transport time, but differences in taxa and diversity were driven more by sample collection method, as compared to transport time. Based on previous studies, many of the taxa that were associated with sample collection methods and transport times have clinical relevance. Collectively, this research highlights: 1) the need for further standardization of methods for fecal microbiome studies; 2) limitations of direct comparisons between different fecal sample collection methods; and 3) the importance of careful consideration of sample collection methods for future studies and meta-analyses.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 ».