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J-GLOBAL ID:201802246158233712   整理番号:18A1154551

正規化と微生物の異なる存在量戦略はデータ特性に依存する【JST・京大機械翻訳】

Normalization and microbial differential abundance strategies depend upon data characteristics
著者 (14件):
資料名:
巻:号:ページ: 27  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7333A  ISSN: 2049-2618  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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【背景】16SリボソームRNA(rRNA)アンプリコン配列決定からのデータは,生態学的および統計的解釈への挑戦を提示する。特に,図書館の大きさは,しばしばいくつかの範囲にわたって変化し,データは多くのゼロを含んでいる。著者らは,2つ以上のグループの生態系における分類群の相対的存在量を比較することに典型的に興味があるが,生態系から得られた標本における分類群の相対存在量を測定することができる。試料における分類群の相対存在量の比較は,生態系における分類群の相対的存在量の比較と同等ではないので,これは特別な挑戦を提示する。第二に,試料中の分類群(生態系と同様に)の相対存在量が1になるので,これらは組成データである。組成データはシンプレックス(和から1まで)によって制約され,ユークリッド空間で制約されないので,解析の多くの標準的な方法は適用できない。ここでは,これらの課題が,既存の正規化法および微分豊度解析の性能にどのように影響するかを評価した。【結果】正規化に及ぼす影響:ほとんどの正規化法は,グループがそれらの全体の微生物組成において実質的に異なるとき,生物学的起源に従ってサンプルの成功したクラスタ化を可能にする。他の正規化法よりも生物学的起源に従ってより明確なクラスタ試料を得ることは,存在または不在に基づく順序付け計量に対して行われる。代替正規化測度は,ライブラリサイズによるアーチファクトに対して潜在的に脆弱である。異なる豊度試験に及ぼす影響,著者らは,未処理データと同様に希薄化を用いて7つの提案された統計的方法を評価するために以前の研究を構築した。著者らのシミュレーション研究により,多くの差動的な試験法の偽発見率は,利用可能なデータの一部の除去による感度の損失をもたらすが,それ自身を再利用することによっては増加しないことを示唆した。平均図書館サイズにおける大きな(~10×)差を有するグループに対して,rarefは偽発見率を低下させる。DESeq2は,一定の添加なしで,より小さいデータセット(グループ当たり<20サンプル)に対する感度を増加させたが,より多くのサンプル,非常に不均一な(~10×)ライブラリーサイズ,および/または組成効果により,より高い偽発見率に向かう傾向があった。生態系における分類群豊度に関する推論を描くために,微生物(ANCOM)の組成の分析は非常に敏感であるだけでなく,偽発見率の良い制御を持つ唯一の方法を決定的に行う。【結論】これらの知見は,与えられた研究のデータ特性に基づいて,正規化と微分存在度技術を使用することを導く。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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微生物形態学・分類学  ,  遺伝学研究法 
引用文献 (82件):
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