Một hệ thống phân loại Greengenes cải tiến với các cấp bậc rõ ràng cho các phân tích sinh thái và tiến hóa của vi khuẩn và archaea
Tóm tắt
Các hệ thống phân loại tham chiếu là rất quan trọng để cung cấp một khung phân loại cho việc giải thích các khảo sát gene đánh dấu và metagenomic, vốn đang tiếp tục phát hiện ra các loài mới với tốc độ đáng kể. Greengenes là một cơ sở dữ liệu gene 16S rRNA toàn bộ chuyên dụng, cung cấp cho người dùng một hệ thống phân loại được chỉnh sửa dựa trên việc suy diễn cây kiểu de novo. Chúng tôi đã phát triển một phương pháp 'phân loại thành cây' để chuyển giao các tên nhóm từ một hệ thống phân loại hiện có sang một hình thái cây, và đã sử dụng nó để áp dụng các hệ thống phân loại Greengenes, Trung tâm Thông tin Công nghệ Sinh học Quốc gia (NCBI) và cyanoDB (chỉ dành cho vi khuẩn lam) vào một cây de novo bao gồm 408.315 chuỗi. Chúng tôi cũng đã bao gồm thông tin cấp bậc rõ ràng do hệ thống phân loại NCBI cung cấp cho các tên nhóm (bằng cách tiền tố các chỉ định cấp bậc) nhằm cải thiện định hướng người dùng và tính nhất quán trong phân loại. Hệ thống phân loại hợp nhất mà chúng tôi tạo ra đã cải thiện phân loại của 75% các chuỗi theo một hoặc nhiều cấp bậc so với hệ thống phân loại NCBI gốc, với những cải tiến rõ ràng nhất xảy ra ở các chuỗi môi trường bị phân loại thấp. Chúng tôi cũng đã đánh giá các bộ phận (nhóm) ứng cử viên hiện được xác định bởi NCBI và trình bày các khuyến nghị để hợp nhất 34 nhóm có tên gọi trùng lặp. Tất cả các kết quả trung gian từ quy trình, bao gồm suy diễn cây, jackknifing và chuyển giao một hệ thống phân loại cho một cây nhận (tax2tree) đều có sẵn để tải xuống. Hệ thống phân loại Greengenes được cải thiện này nên cung cấp cơ sở hạ tầng quan trọng cho nhiều dự án megasequencing nghiên cứu các hệ sinh thái trên các quy mô từ cơ thể của chúng ta (Dự án Vi sinh vật Người) đến toàn bộ hành tinh (Dự án Vi sinh vật Địa cầu). Việc triển khai phần mềm có thể được lấy từ http://sourceforge.net/projects/tax2tree/.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Cannone, 2002, The comparative RNA web (CRW) site: an online database of comparative sequence and structure information for ribosomal, intron, and other RNAs, BMC Bioinform, 3, 2, 10.1186/1471-2105-3-2
Caporaso, 2010, PyNAST: a flexible tool for aligning sequences to a template alignment, Bioinformatics, 26, 266, 10.1093/bioinformatics/btp636
Chun, 2007, EzTaxon: a web-based tool for the identification of prokaryotes based on 16S ribosomal RNA gene sequences, Int J Syst Evol Microbiol, 57, 2259, 10.1099/ijs.0.64915-0
Ciccarelli, 2006, Toward automatic reconstruction of a highly resolved tree of life, Science, 311, 1283, 10.1126/science.1123061
Cole, 2009, The Ribosomal Database Project: improved alignments and new tools for rRNA analysis, Nucleic Acids Res, 37, D141, 10.1093/nar/gkn879
Dalevi, 2007, Automated group assignment in large phylogenetic trees using GRUNT: GRouping, Ungrouping, Naming Tool, BMC Bioinform, 8, 402, 10.1186/1471-2105-8-402
DeSantis, 2006, Greengenes, a chimera-checked 16S rRNA gene database and workbench compatible with ARB, Appl Environ Microbiol, 72, 5069, 10.1128/AEM.03006-05
Dojka, 1998, Microbial diversity in a hydrocarbon- and chlorinated-solvent-contaminated aquifer undergoing intrinsic bioremediation, Appl Environ Microbiol, 64, 3869, 10.1128/AEM.64.10.3869-3877.1998
Haas, 2011, Chimeric 16S rRNA sequence formation and detection in Sanger and 454-pyrosequenced PCR amplicons, Genome Res, 21, 494, 10.1101/gr.112730.110
Hugenholtz, 1998, Novel division level bacterial diversity in a Yellowstone hot spring, J Bacteriol, 180, 366, 10.1128/JB.180.2.366-376.1998
Kelly, 2001, Phylogenetic analysis of the succession of bacterial communities in the Great South Bay (Long Island), FEMS Microbiol Ecol, 35, 85, 10.1111/j.1574-6941.2001.tb00791.x
Knight, 2007, PyCogent: a toolkit for making sense from sequence, Genome Biol, 8, R171, 10.1186/gb-2007-8-8-r171
Lane, 1991, Nucleic Acid Techniques in Bacterial Systematics
Ley, 2006, Unexpected diversity and complexity of the Guerrero Negro hypersaline microbial mat, Appl Environ Microbiol, 72, 3685, 10.1128/AEM.72.5.3685-3695.2006
Liu, 2008, Accurate taxonomy assignments from 16S rRNA sequences produced by highly parallel pyrosequencers, Nucleic Acids Res, 36, e120, 10.1093/nar/gkn491
Ludwig, 2001, Bergey's Manual of Systematic Bacteriology
Ludwig, 2004, ARB: a software environment for sequence data, Nucleic Acids Res, 32, 1363, 10.1093/nar/gkh293
Mavromatis, 2009, Genome analysis of the anaerobic thermohalophilic bacterium Halothermothrix orenii, PloS One, 4, e4192, 10.1371/journal.pone.0004192
Nawrocki, 2009, Infernal 1.0: inference of RNA alignments, Bioinformatics, 25, 1335, 10.1093/bioinformatics/btp157
Peplies, 2008, A standard operating procedure for phylogenetic inference (SOPPI) using (rRNA) marker genes, Syst Appl Microbiol, 31, 251, 10.1016/j.syapm.2008.08.003
Price, 2010, FastTree 2--approximately maximum-likelihood trees for large alignments, PloS One, 5, e9490, 10.1371/journal.pone.0009490
Pruesse, 2007, SILVA: a comprehensive online resource for quality checked and aligned ribosomal RNA sequence data compatible with ARB, Nucleic Acids Res, 35, 7188, 10.1093/nar/gkm864
Sayers, 2011, Database resources of the National Center for Biotechnology Information, Nucleic Acids Res, 39, D38, 10.1093/nar/gkq1172
Tringe, 2008, A renaissance for the pioneering 16S rRNA gene, Curr Opin Microbiol, 11, 442, 10.1016/j.mib.2008.09.011
van Rijsbergen, 1979, Information Retrieval, 2nd
Vogel, 2009, TerraGenome: a consortium for the sequencing of a soil metagenome, Nat Rev Micro, 7, 252, 10.1038/nrmicro2119
Wang, 2007, Naive Bayesian classifier for rapid assignment of rRNA sequences into the new bacterial taxonomy, Appl Environ Microbiol, 73, 5261, 10.1128/AEM.00062-07
Werner, 2011, Impact of training sets on classification of high-throughput bacterial 16s rRNA gene surveys, The ISME Journal, 6, 94, 10.1038/ismej.2011.82