Comparison of Two Approaches for the Metataxonomic Analysis of the Human Milk Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Recent work has demonstrated the existence of large inter-individual and inter-population variability in the microbiota of human milk from healthy women living across variable geographical and socio-cultural settings. However, no studies have evaluated the impact that variable sequencing approaches targeting different 16S rRNA variable regions may have on the human milk microbiota profiling results. This hampers our ability to make meaningful comparisons across studies. In this context, the main purpose of the present study was to re-process and re-sequence the microbiome in a large set of human milk samples (n = 412) collected from healthy women living at diverse international sites (Spain, Sweden, Peru, United States, Ethiopia, Gambia, Ghana and Kenya), by targeting a different 16S rRNA variable region and reaching a larger sequencing depth. Despite some differences between the results obtained from both sequencing approaches were notable (especially regarding alpha and beta diversities and Proteobacteria representation), results indicate that both sequencing approaches revealed a relatively consistent microbiota configurations in the studied cohorts. Our data expand upon the milk microbiota results we previously reported from the INSPIRE cohort and provide, for the first time across globally diverse populations, evidence of the impact that different DNA processing and sequencing approaches have on the microbiota profiles obtained for human milk samples. Overall, our results corroborate some similarities regarding the microbial communities previously reported for the INSPIRE cohort, but some differences were also detected. Understanding the impact of different sequencing approaches on human milk microbiota profiles is essential to enable meaningful comparisons across studies.www.clinicaltrials.gov, identifier NCT02670278.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».