抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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メタゲノム集合ゲノム(MAG)の完全または部分的階層的構造分類のための新しい機械学習ベースソフトウェアツールであるMT-MAGを提案した。MT-MAGは配列フリーであり,k-mer周波数はDNA配列と他(レインk=7)を区別するのに使用される唯一の特徴である。MT-MAGは,大規模で多様なメタゲノムデータセットを分類できる:訓練セットで合計245.68Gbp,試験セットで9.6Gbpである。完全分類に加えて,MT-MAGは「部分的分類」オプションを提供し,それによって,種レベルに分類できないMAGに対して,より高い分類レベルでの分類を提供した。MT-MAG出力は,完全または部分的分類経路,そして,すべての分類学的ランクにおいて,その分類の解釈可能な数値分類信頼性を解釈した。MT-MAGの性能を評価するために,異なるランクにおける部分分類が等しく情報でないという事実を反映する重み付け方式による「重み付け分類精度」を定義した。分析した2つのベンチマークデータセット(ヒト腸ミクロビオーム種からのゲノムおよびウシルーメンメタゲノム配列から組み立てられた細菌および古細菌ゲノム)に対して,MT-MAGは重み付け分類精度において平均87.32%を達成した。種レベルでは,MT-MAGは,重み付き分類精度において,平均34.79%だけ,他の比較可能なソフトウェアツール,Deep Microbesより優れている。さらに,MT-MAGは,47.45%だけを分類するDeep Microbesと比較して,種レベルでのシーケンスの平均67.70%を完全に分類することができた。さらに,MT-MAGは,種レベルで分類できない配列に対する追加情報を提供し,分析したデータセットにおけるゲノムの95.13%の部分的または完全な分類をもたらした。最後に,他の分類学的帰属ツール(例えばGDTB-Tk)と異なり,MT-MAGは配列フリーで遺伝的マーカーフリーツールであり,既存のまたは暫定的な分類学的帰属を確認するために追加のバイオインフォマティクス分析を提供できる。【JST・京大機械翻訳】
