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2018-10-31 09:26:35
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宏基因组学物种分类工具评测
Benchmarking Metagenomics Tools for Taxonomic Classification
Cell, [36.216]
2019-08-08 Review
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2019.07.010
全文可开放获取 https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(19)30775-5
第一作者:Simon H. Ye1,2,*
通讯作者:Simon H. Ye1,2,*
其它作者:Katherine J. Siddle, Daniel J. Park, Pardis C. Sabeti
作者单位:
1 麻省理工学院,哈佛-麻省理工健康科学与技术中心(Harvard-MIT Health Sciences and Technology, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA)
2 麻省理工学院和哈佛大学博德研究所(Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA 02142, USA)
日报
- 有多种软件可用于宏基因组数据的物种分类,但缺少系统的评估;
- 本文介绍了当前主流宏基因组分析方法,并对20个分类软件进行了系统评估;
- 同时介绍了评估的关键指标,为更多分类软件的评测提供了框架;
- 对数据库建索引步骤的资源消耗评估,有助于用户选择自建索引或使用同行已建索引;
- 对软件运行中内存、线程数和时间使用的评估,有利于根据自身硬件条件选择合适的软件和分析方案,预估项目所需时间。
主编评语:宏基因组测序正在彻底改变微生物物种的检测和表征,但目前软件太多,令同行选择非常困难。近日Cell杂志发文对物种分类软件系统进行了系统的评估,此文结果对同行根据自己实际情况选择最符合自身硬件条件的分析方案提供指导,以便获得较优结果。同时也为开发相关软件的同行,提供了一套系统评估软件性能的框架。
摘要
宏基因组测序正在彻底改变微生物组中物种的检测和表征,并且有多种软件工具可用于对这些数据进行分类学分类。 这些工具的快速发展和宏基因组数据的复杂性使得研究人员能够对其性能进行基准测试非常重要。 在这里,我们回顾了当前的宏基因组分析方法,并使用模拟和实验数据集评估了20个宏基因组分类器的性能。 我们描述了用于评估性能的关键指标,为其他分类器的比较提供了框架,并讨论了宏基因组数据分析的未来。
Metagenomic sequencing is revolutionizing the detection and characterization of microbial species, and a wide variety of software tools are available to perform taxonomic classification of these data. The fast pace of development of these tools and the complexity of metagenomic data make it important that researchers are able to benchmark their performance. Here, we review current approaches for metagenomic analysis and evaluate the performance of 20 metagenomic classifiers using simulated and experimental datasets. We describe the key metrics used to assess performance, offer a framework for the comparison of additional classifiers, and discuss the future of metagenomic data analysis.
主要结果
图1. 从宏基因组样本到物种组成
Figure 1 Processing Steps to Go from a Complex Metagenomic Sample to an Abundance Profile of Sample Content
图2. 评估分类表现的重要指标
Figure 2 Metrics Used for Evaluating Classifier Performance
AUPR(area under the precision-recall
curve, 准确-召回曲线下的面积)和L2(straight-line distance between the observed and true abundance vectors,实际与预测间的直线距离)距离是两个互补的指标,分别提供对分类器准度-召回和丰度估计准确性的评估。 综合以上指标,它们提供了易于解释的分类器性能图,可用于比较分类器。AUPR and L2 distance are two complementary metrics that provide insight into the accuracy of a classifier’s precision-recall and abundance estimates, respectively. Considered together, they provide a readily interpretable picture of classifier performance and can be used to compare classifiers.
表1. 分类器评估指标汇总
Table 1 A List of Benchmarked Classifiers and Their Various Characteristics
主要包括数据库是否可定制,能否产生丰度组成长,内存消耗,时间消耗等。
“自定义数据库”是指最终用户创建自定义数据库的能力。 时间和内存要求是基于一个570万个序列的数据集,数据库和输入文件已经缓存在内存中。 某些方法(标记为“变化”)能够灵活地降低其内存使用量(以运行时间的大量增加为代价)。
a最新版本的PathSeq现在允许用户创建和指定自定义数据库,但在执行基准测试时,此选项不可用; 因此,它被排除在这些分析之外。“Custom databases” refers to the ability for the end user to create a custom database. The time and memory requirements are for a 5.7 million-read dataset with the database and input already cached in memory. Some methods (marked as “varies”) have the ability to flexibly decrease their memory usage (at the cost of a massive increase in run time).
aThe latest version of PathSeq now allows the user to create and specify a custom database, but this option was not available when benchmarking studies were performed; thus, it was excluded from those analyses.
图3. 评估AUPR得分
Figure 3 Benchmark AUPR Scores
(A)物种水平上每个分类器的准确-召回率曲线(AUPR)得分下的面积(更高的值更好)。 每个绘图点代表(分类器,数据集组合)的得分。分类器按其目标类进行分组和着色(蓝色为DNA,橙色为蛋白,红色为DNA标记)。
(B)AUPR用于统一的RefSeq CG数据库而不是默认数据库。 RefSeq CG图上缺少条目是无法创建自定义数据库的分类器。可以看到,在相同数据库下,各软件表现结果差异并不大。有关其他信息,请参见图S1-S4。
(A) Area under the precision-recall curve (AUPR) scores for each classifier at the species level (a higher value is better). Each plot point represents the score for a (classifier, dataset combination). Classifiers are grouped and colored by their target class.
(B) AUPR for the uniform RefSeq CG database instead of default databases. Missing entries on the RefSeq CG plot are classifiers that cannot create custom databases.
For additional information, see Figures S1–S4.图4. 评估L2距离
Figure 4 Benchmark L2 Distances
(A)每个分类器的物种丰度分布与真实组合物之间的距离(较低的值更好)。 每个绘图点表示(分类器,数据集)组合的L2距离。 分类器按其目标类进行分组和着色。
(B)使用统一的RefSeq CG数据库的丰度距离。缺少的条目是无法创建自定义数据库的分类器。
(C)跨模拟数据集的分类器之间的中位数成对L2标准丰度的层级聚类。 非黑色簇对应颜色是0.09相似度阈值的组。 彩色框对应于方法类型:DNA,蛋白质和标记分类器。 “k”注释表示基于k-mer方法。
有关其他信息,请参见图S6。(A) Distance between the species abundance profile for each classifier compared with the true composition (a lower value is better). Each plot point represents the L2 distance for a (classifier, dataset) combination. Classifiers are grouped and colored by their target class.
(B) Abundance distance using the uniform RefSeq CG database. Missing entries are classifiers that cannot create custom databases.
© Median pairwise L2 abundance norms between classifiers across simulated datasets, hierarchically clustered. Non-black cluster link colors are groups at a 0.09 similarity threshold. Colored boxes correspond to the method type: DNA, protein, and marker classifiers. The “k” annotation indicates k-mer-based methods.
For additional information, see Figure S6.图5. 种水平分类比例
Figure 5 Proportion of Abundance Classified at the Species Rank
(A)用默认数据库分类物种水平的样本丰度比例。
(B)使用统一的RefSeq CG数据库。仅显示允许自定义数据库的程序。有关其他信息,请参见图S5。
(A) Proportion of sample abundance classified at the species rank with default databases.
(B) Using uniform RefSeq CG databases. Only programs allowing custom databases are shown.
For additional information, see Figure S5.图6. 在ATCC均匀样本数据集中检测到的物种数量与最小丰度阈值的关系
Figure 6 Number of Species Classified versus Minimum Abundance Threshold Detected in ATCC Even Sample Datasets
每种0.05丰度的20种物种的真实丰度被描绘为黑色虚线。
有关其他信息,请参见图S7-S9。The truth abundance of 20 species at 0.05 abundance each is depicted as a black dotted line.
图7. 计算资源消耗评测
Figure 7 Benchmark of Computational Resources
[外链图片转存失败(img-ezxoPfX2-1565528683972)(http://210.75.224.110/Note/LiuYongXin/190810Cell/7b.png)]
[外链图片转存失败(img-bh9HwPFp-1565528683973)(http://210.75.224.110/Note/LiuYongXin/190810Cell/7c.png)](A)处理含有570万条序列样本所需的时间,而不是第一次运行后的第二次运行所需的时间。 对于许多分类器,第二次运行更快,因为样本序列和数据库文件缓存在内存中。 Bracken没有绘制,因为它需要的时间和内存可以忽略不计。
(B)每个分类器在执行期间使用的最大内存,磁盘上数据库大小以及32个可用CPU的平均使用数。
(C)使用各种方法创建RefSeq CG数据库所花费的时间和内存。 分类器按照增加的时间排序。 MMseqs2和DIAMOND在数据库构建期间不对基因组进行索引,而是在样本分类期间即时索引。
(A) Time required to process a sample containing 5.7 million reads versus a second run immediately after the first. This second run is faster for many classifiers because sample reads and database files are cached in memory. Bracken is not plotted because it requires negligible time and memory.
(B) The maximum memory utilized by each classifier during execution, the on-disk database size, and average number of CPUs utilized of 32 available.
© Time taken and memory used to create the RefSeq CG database using various methods. Classifiers are sorted by increasing time taken. MMseqs2 and DIAMOND do not index the genomes during database construction but, rather, index on the fly during sample classification.Reference
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(19)30775-5
Ye, S.H., Siddle, K.J., Park, D.J., and Sabeti, P.C. (2019). Benchmarking Metagenomics Tools for Taxonomic Classification. Cell 178, 779-794.
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为鼓励读者交流、快速解决科研困难,我们建立了“宏基因组”专业讨论群,目前己有国内外5000+科研人员加入。参与讨论,获得专业指导、问题解答,欢迎分享此文至朋友圈,并扫码带你入群,务必备注“姓名-单位-研究方向-职务/年级”。技术问题寻求帮助,首先阅读《如何优雅的提问》学习解决问题思路,仍末解决群内讨论,问题不私聊,帮助同行。
学习16S扩增子、宏基因组科研思路和分析实战,关注“宏基因组”
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综述泛读
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- NRM:呼吸道菌群—呼吸道健康的守门人
- NRM:真菌的多样性的高通量测序及鉴定
- NP: 可持续农业生态系统中的核心微生物组
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- ARG:植物微生物组—系统见解与展望
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- PNAS:组学重建真菌现有分类系统
- FEMS: 森林微生物组多样性,复杂性和动态变化
- PC:解析宿主基因组和微生物的复杂互作
- Microbiome:植物内部微生物的相互作用
- Microbiome综述:脊椎动物的皮肤微生物
- mBio:微生物组学研究的可再现性、可重现性、稳定性与普适性
- TPS:植物相关微生物群在传统草药中的作用
- NM:微生物与海洋全球变化
- NRG:发表房刚组细菌表观组综述论文
- TM:宿主-细菌界面的MicroRNA:宿主防御或细菌攻击
- NRM: 地球上细菌和古菌的生物膜丰度
- NRM:宏基因组时代的病毒分类
- 叶际微生物定殖模型研究进展
高分文章套路解读
- Nature:益生菌清除致病菌的机制 原来益生菌是这么搞定致病菌的
- Nature: 高通量细菌分离培养鉴定
- Nature:肠道细菌能够调节果蝇运动行为
- Nature:肠道内微生物合作方式的探究
- Nature:根系菌群参与磷胁迫和免疫的平衡
- Nature: EMP揭示地球多尺度微生物多样性
- Nature:环境vs基因,谁对肠道菌群影响更大?
- Nature:人类肠道微生物组的肠型
- Nature:如何做一篇肠道菌群免疫的顶级文章-高盐与高血压
- Nature:肠道菌群代谢物调节肠道与免疫
- Nature: 拟南芥根微生物组的结构和组成
- Nature: 地球上最古老的热液喷口发现早期生命迹象
- Nature: 甘露糖苷选择性抑制致病性大肠杆菌
- Nature:乙酸盐通过介导微生物-脑-β细胞轴促进代谢综合征
- Nature:人工甜味剂改变小鼠肠道菌群组成及功能
- Nature:土壤细菌具有多种合成次级代谢物的基因
- Nature: 海洋病毒对环境基因组和潜在的生物地球化学影响
- Nature:全球表层土微生物组群落结构和功能
- Nature:抗菌药物组合有望特异性治疗耐多药性的细菌感染
- Nature: 生物多样性既会增加、也会降低生态系统稳定性
- Science: 肠道微生物可以转移到肝脏促进先天性免疫疾病发生
- Science:肠道菌群介导胆汁代谢通过NKT细胞调控肝癌
- Science:微生物群落的构建过程具有趋简性
- NBT:根际微生物组抗番茄枯萎病 PPT思路梳理
- NBT: 宏表观组—DNA甲基化辅助宏基因组binning
- NBT:超高速细菌基因组检索技术
- NBT:宏基因组中设计全面可扩展探针捕获序列多样性
- NG:微生物如何适应植物的? 评论 正文
- NM:菌群与疾病的关:先有鸡还是先有蛋?
- Gut菌群标志物有望诊断早期肝癌 PPT和视频讲解
- Gut-口腔微生物可以预测直肠癌
- CHM:碳水化合物限制饮食对人类肝脂肪变性的快速代谢益处的综合理解 看“低碳饮食“大法如何降低肝脏脂肪
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- Nmeth: 宏基因组软件评估—人工重组宏基因组基准数据集
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高分文章套路解读
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科普视频-寓教于乐
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科普图文
原创
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2019-03-01 08:29:31宏基因组/微生物组是当今世界科研最热门的研究领域之一,为加强本领域的科研成果和技术交流与传播,推动中国微生物组计划发展,中科院青年科研人员创立“宏基因组”公众号,目标为打造本领域纯干货技术及思想交流... -
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2018-12-03 19:55:37整理自网络 word宏是什么呢? 宏是一个批量处理程序命令,正确地运用它可以提高工作效率。微软的office软件允许用户自己编写,叫VBA的脚本来增加其灵活性,进一步扩充它...创建"按钮会打开visual basic编... -
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使用宏定义对字符串进行处理#pragma
2017-11-24 20:23:28在宏定义的使用中有一个字符串化运算符即 “#”运算符,出现在宏定义之后的“#”运算符会把跟在其后得到参数转化为一个字符串,优势也称这种用法的“#”称之为字符串化 运算符。举例如下:#include #define PASTE(n... -
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【UCOSIII】UCOSIII的事件标志组
2018-07-05 19:10:09UCOSIII事件标志组 前面讲述了UCOSIII的信号量、互斥信号量,它们都可以完成任务的同步。但是有时候一个任务可能需要和多个事件同步,这个时候就需要使用事件标志组。事件标志组与任务之间有两种同步机制: “或”... -
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2019-03-10 19:45:02文章目录前言基础知识宏与宏病毒VB基础sub与functionVB基本函数对象宏病毒实例分析实例1oledump.py宏病毒的分析技巧自动执行隐秘执行调用外部例程和命令执行字符串隐写Chr()函数Replace()函数CallByname 函数... -
EPLAN创建部件
2019-11-09 11:21:14下面通过创建新部件,对部件的结构和重要的功能进行讲解。在众多的部件属性中,我们重点介绍比较关键的20余个属性。 选择【工具】→【部件】→【管理】,进入部件管理对话框, 选择树标签,右击“电气工程... -
微服务与宏服务
2020-04-19 13:55:10Uber 支付体验平台放弃了微服务,转而使用了宏服务,这一消息在网友中引起了热议。一向是微服务积极分子的 Uber 为什么突然改用宏服务了?以“简单”著称的微服务为什么又变得难以维护了呢? 1 Uber 支付团队放弃... -
基因组 组装
2021-02-20 11:08:14基因组 de novo 组装原理 Falcon软件的组装流程 为了错误校正,将原始子reads进行overlap 预组装和错误校正 错误校正后reads的overlap检测 overlap的过滤 从overlap构建图 从图构建contigs 几个解释: sub-... -
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2021-11-22 01:07:52关注我们一起探索微生物领域的奥妙摘要基因组革命从根本上改变了我们调查地球生物多样性的方式。高通量测序(HTS)平台现在能够对各种环境样本的DNA(称为“环境DNA”或“eDNA”)进行快速... -
Excel-宏、VBA
2019-04-11 22:33:55文章目录1 什么是VBA2 宏2.1 打开Excel的开发工具功能2.2 初级宏2.3 使用相对引用2.4 制作工资条2.5 添加表单控件3 VBA3.1 VBA编码语法3.2 变量3.2.1 定义变量3.2.2 变量名的命名规则3.2.3 变量的赋值3.3 数据类型... -
超硬核!十万字c++题,让你秒杀老师和面试官(上)
2021-04-21 10:46:15对于函数值传递的情况,因为参数传递是通过复制实参创建一个临时变量传递进函数的,函数内只能改变临时变量,但无法改变实参。则这个时候无论加不加const对实参不会产生任何影响。但是在引用或指针传递函数调用中,... -
KEIL软件使用方法,创建一个工程
2019-02-25 10:19:23Keil 提供了包括 C 编译器、宏汇编、连接器、库管理和一个功能强大的仿真调试器等在内的完整开发方案,通 过一个集成开发环境(uVision)将这些部份组合在一起。运行 Keil 软件需要 Pentium 或以 上的 CPU,16MB 或... -
FreeRTOS记录(七、FreeRTOS信号量、事件标志组、邮箱和消息队列、任务通知的关系)
2021-11-26 17:11:06我们在前面单独介绍过FreeRTOS的任务通知和消息队列, 但是在FreeRTOS中任务间的通讯还有信号量,邮箱,事件组标志等可以使用 这篇文章就这些成员与消息队列和任务通知的关系进行说明分析 -
Python 语言创建 ANSYS APDL 命令流
2021-09-15 17:01:44录Blog Links一、前沿二、APDL命令2.1 帮助文档2.2 命令窗口2.3 运行宏文件三、属性3.1 定义材料属性3.2 定义单元类型3.3 定义截面/截面属性3.3.1 定义梁截面3.3.2 定义壳截面属性3.3.3 定义实体截面3.4 设置属性... -
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Nature综述:人类微生物培养以及培养组学(Culturing the human microbiota and culturomics)
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