QIIME2環境でのマーカージーンデノイジングの手法と利点

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QIIME2環境でのマーカージーンデノイジングの手法と利点

目次

1.はじめに 2.QIIME2環境内のマーカージーンシークエンスデータのノイズ除去とクラスタリングの概要 3.QIIME2におけるデノイジングとクラスタリングのプロセス 4.QIIME2での特徴テーブルの作成と代表的なシーケンスファイルの出力 5.デノイジング、クラスタリング、特徴の概念と重要性 6.デノイジングとクラスタリングにおけるノイズの処理 7.QIIME2のデノイジング手法と特徴の生成 8.QIIME2におけるデノイジングとクラスタリングの利点と欠点 9.特徴とクラスタリングの選択:バイオロジカルクエスチョンに基づくアプローチ 10.デノイジングとクラスタリングの組み合わせ:QIIME2の利用方法 11.まとめ

マーカージーンシークエンスデータのノイズ除去とクラスタリング

👉 はじめに

こんにちは、私はMehrbod Estakiです。カリフォルニア大学サンディエゴ校のナイトラボでポスドク研究員をしています。このビデオでは、QIIME 2環境内のマーカージーンシークエンスデータのノイズ除去とクラスタリングプロセスについて概要を説明します。このプロセスでは、品質制御フィルタリング、トリミング、不明確なヌクレオチドの解決、リードの複製などの一連のアクションが行われ、特徴テーブルと対応する代表的なシーケンスファイルが生成されます。

👉 QIIME2におけるデノイジングとクラスタリングのプロセス

前のビデオで、生のシーケンスをQIIME 2にインポートし、必要に応じてデマルチプレキシングするプロセスについて説明しました。この講義では、次のステップであるノイズ除去と/またはクラスタリングの手法について詳しく説明します。この手法は、品質制御フィルタリング、トリミング、不明確なヌクレオチドの解決、リードの複製など、さまざまなアクションを組み合わせています。このプロセスからは、特徴テーブルアーティファクトと代表的なシーケンスファイルという2つの非常に重要なアウトプットが得られます。

👉 QIIME2での特徴テーブルの作成と代表的なシーケンスファイルの出力

特徴テーブルアーティファクトは、ノイズ除去ステップの後に生成されるもので、各サンプルのシークエンスを特徴毎にまとめたものです。テーブル内の値は、各サンプルで特定の特徴が観察された合計頻度を表します。代表的なシーケンスファイルは、アーティファクトタイプが特徴データシーケンスであり、データセット全体の一意の特徴とそれに対応するDNA配列のリストです。このファイルは、データセットの系統樹の構築や特徴の分類に使用されます。

👉 デノイジング、クラスタリング、特徴の概念と重要性

デノイジング、クラスタリング、特徴という用語を頻繁に使用していますが、それらは具体的に何を意味し、なぜ重要なのでしょうか。簡単な例で説明しましょう。以下の例では、さまざまな種の細菌が含まれる仮想の不明サンプルがあります。これらの種は、円のサイズで表されるように、異なる豊度で存在します。例えば、緑の種は非常に高い豊度で存在し、赤い種は非常に低い豊度で存在します。実際には、サンプルの真の組成はわからないため、このサンプルをシーケンスして、内部に何が含まれているのかを調べるための実験を計画します。

👉 デノイジングとクラスタリングにおけるノイズの処理

PCRプロセス中に、コピー酵素によるシーケンスのコピー中に小さなミスが発生したり、新しい人工的なシーケンスが親シーケンスとは異なる行方不明の塩基または挿入/欠失によって導入されたりすることで、真のコミュニティ構成からの逸脱を生じるノイズが導入されることがあります。さらに、シーケンスエラーとしてシーケンス中にさらなるノイズが導入されることもあります。これらのノイズをどのように処理するかという問題に取り組む必要があります。

👉 QIIME2のデノイジング手法と特徴の生成

従来の品質制御手法には、品質スコアが低いリードをフィルタリングしたり、シーケンスの末尾の品質が低い部分をトリミングしたり、キメラを特定して除去したり、信頼性のあるシーケンスを受け入れるための参照データベースを使用したりするなど、一連の品質管理手法が含まれていました。これらの品質管理手法に適合するシーケンスに残ったリードは、シーケンス類似性の閾値に基づいてOTU(操作的生物分類単位)にクラスタリングされました。最も一般的には、97%の類似性が使用されます。

👉 QIIME2におけるデノイジングとクラスタリングの利点と欠点

従来のクラスタリング手法と異なり、デノイジング手法は並列処理が可能であり、マイクロバイオーム分野で一般的に使用される大規模なサンプルサイズのプロジェクトに適しています。ただし、クラスタリング手法を使用する場合でも、データのデノイジングを行うことをおすすめします。デノイジング手法は、従来のOTUクラスタリング方法よりも優れた品質管理方法を実装しており、データの最高解像度を得ることができます。

👉 特徴とクラスタリングの選択:バイオロジカルクエスチョンに基づくアプローチ

特定のバイオロジカルクエスチョンに基づいてOTUクラスタリングが必要な場合でも、デナイジング手法を使用してデータの解像度を最大限に高めることをお勧めします。その後、必要に応じてクラスタリングを行うことで、特徴を任意の類似性閾値までクラスタリングすることができます。

👉 デノイジングとクラスタリングの組み合わせ:QIIME2の利用方法

デノイジングとクラスタリングを両方実行することができます。このアプローチの利点は、デノイジングツールを使用してデータの最高解像度を得た後、特徴を任意の類似性閾値でクラスタリングすることができる点です。ただし、デノイジングなしで従来のOTUクラスタリング手法を使用することもできます。ただし、品質スコアがないデータタイプを持つ場合は、これが唯一のオプションになる可能性があります。一般的には、デナイジングツールを使用することをお勧めし、クラスタリングの必要性は特定のバイオロジカルクエスチョンに基づいたユーザーの選択に基づくべきだと言えます。

以上が、QIIME2におけるデノイジングとクラスタリングの概要でした。次のチュートリアルセッションでは、QIIME 2のDADA2プラグインを使用して実際のリードでデノイジングを行う方法を学びます。ご参加いただきありがとうございました。次回お会いしましょう!

Highlights:

  • QIIME 2環境内でのマーカージーンシークエンスデータのノイズ除去とクラスタリングのプロセスの概要
  • ノイズ除去手法とクラスタリング手法の選択について
  • 特徴テーブルと代表的なシーケンスファイルの役割と利用方法

FAQ:

Q: デノイジングとクラスタリングは同時に行えますか? A: はい、デノイジングとクラスタリングは同時に行うことができます。デノイジング手法を使用して最高のデータ解像度を得た後、任意の類似性閾値で特徴をクラスタリングすることができます。

Q: デノイジングとクラスタリングの利点と欠点は何ですか? A: デノイジング手法は、品質管理方法が優れており、データの最高解像度を得ることができます。一方、クラスタリング手法では類似した種が1つのクラスターにまとめられる場合があり、スパイラルシーケンスがノイズとして導入される可能性があります。

Q: QIIME2の環境内でのデノイジングとクラスタリングの利用方法を教えてください。 A: QIIME2のDADA2プラグインを使用して、実際のリードに対してデノイジングを行う方法を学ぶことができます。

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