マイクロバイオーム研究における系統学的および機能的データの統合【JST・京大機械翻訳】

Douglas, G. M.; Hayes, M. G.; Langille, M. G. I.; Borenstein, E.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211948326162 整理番号：22P0315935

マイクロバイオーム研究における系統学的および機能的データの統合【JST・京大機械翻訳】

Integrating phylogenetic and functional data in microbiome studies

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発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月22日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

マイクロバイオーム機能データは,微生物遺伝子ファミリーと関心の試料グループの間の関連を同定するために頻繁に分析される。これは,微生物機能のメタゲノムワイド相対存在量に焦点を当てたアプローチで最も頻繁に行われる。このようなアプローチは貴重な洞察を提供できるが,機能のみを考慮することにより,コミュニティ全体の機能的プロファイルの変化に対する異なる可能な説明を区別することは挑戦的である。この問題に取り組むために,著者らは,よりロバストに豊富な機能を同定するために,分類学的バランスツリーベースのアプローチを拡張するために,新規で,系統発生意識のフレームワークを開発した。POMSと呼ばれる著者らのアプローチの鍵となる焦点は,独立した分類学的系統にわたってサンプルグループで一貫して濃縮される機能を同定することである。模擬データに基づいて,POMSは,通常用いられる異なる豊度アプローチと比較して,選択的利点を与える遺伝子ファミリーをより正確に同定できることを示した。また,POMSは,ミクロビオームの多重メンバーに対する強い選択の潜在的標的である実世界メタゲノムデータセットにおける豊富な機能を同定することができることも示した。このフレームワークは,すべての潜在的機能的濃縮を同定できないかもしれないが,その濃縮は,既存の差動存在量アプローチによって同定されたものと比べて,より解釈可能で保守的である。より一般的に,POMSはミクロビオーム機能データを探索するための新しいアプローチであり,標準分析を補完するために使用できる。POMSはhttps://github.com/gavinmdouglas/POMSのRパッケージとして自由に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子・遺伝情報処理 , 微生物の生態 , 異種生物間相互作用 , 遺伝子の構造と化学

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