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Enregistrement W4416850537 · doi:10.1099/mgen.0.001739

From classification to confirmation: verifying taxonomic classifications by mapping metagenomic reads to reference genomes

2025· article· en· W4416850537 sur OpenAlexafffund
Robyn Wright, Benjamin Franklin Fisher, A. Comeau, Morgan G. I. Langille

Notice bibliographique

RevueMicrobial Genomics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésMetagenomicsGenomeReference genomeFalse positive paradoxPrecision and recallTaxonomic rankEnvironmental DNAIdentification (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<title>Abstract</title> <bold>Background</bold> : Obtaining high precision while maintaining high recall is an ongoing problem for metagenomic taxonomic classification in microbial ecology research. <bold/> Parameter adjustments can achieve this in simulated samples, but in real samples –especially from environments like marine and soil– the proportion of classified reads drops sharply with precision increases. We therefore suggest verification of metagenomic taxonomic classifications obtained from a tool like Kraken by mapping their assigned reads to reference genomes to assess genomic coverage. <bold>Results</bold> : In simulations, filtering the identified species to only those with ³0.5% reference genome coverage removed 99.7% of false-positive taxa. Applying this method to samples from real datasets requires a more nuanced approach that considers sequencing depth, whether the samples are high- or low-microbial biomass, and database completeness with respect to the sampled environment. Nevertheless, we show that clinically relevant Kraken-identified taxa such as <italic>Helicobacter pylori</italic> identified in human stool samples lack any reads mapping to their reference genome and are likely false positives driven by contaminating phage sequences within reference genomes. Similarly, in human blood and tumour datasets, only 18 and 11 species, respectively, have ³1% reference genome coverage and likely represent sample collection or sequencing contaminants. Marine and soil samples pose additional challenges due to lower representation in reference databases, leading to low nucleotide identity between sequenced reads and reference genomes and similarity only at higher taxonomic ranks. <bold>Conclusions</bold> : We recommend genome coverage checking to researchers in all fields of microbial ecology and provide an open-source pipeline on Github (GeCoCheck): https://github.com/R-Wright-1/GeCoCheck.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Résumé présentoui

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