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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Standardized Approaches for Assessing Metagenomic Contig Binning Performance from Barnes-Hut t-Stochastic Neighbor Embeddings

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Abstract

The performance of unsupervised methods for metagenomic binning is often assessed using simulated microbial communities. The lack of well-characterized evaluation protocols and approaches to community construction cognizant of biological realities impedes the rigorous assessment and standardization of the binning process. This work attempted to standardize performance evaluation using benchmark communities constructed according to the genome similarity metric Average Amino Acid identity. This approach allowed us to extend and deepen our previous research on the unsupervised binning of metagenomic sequence fragments based on low-dimensional embeddings of pentamer frequency profiles. Experimental results evidenced our method’s potential for the binning of metagenomic contigs to become an alternative to state-of-the-art methods such as MetaCluster 3.0.

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Literatur
6.
Zurück zum Zitat Ariza-Jiménez, L., Quintero, O., Pinel, N.: Unsupervised fuzzy binning of metagenomic sequence fragments on three-dimensional Barnes-Hut t-Stochastic neighbor embeddings. In: 2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 1315–1318 (2018). https://doi.org/10.1109/EMBC.2018.8512529 Ariza-Jiménez, L., Quintero, O., Pinel, N.: Unsupervised fuzzy binning of metagenomic sequence fragments on three-dimensional Barnes-Hut t-Stochastic neighbor embeddings. In: 2018 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 1315–1318 (2018). https://​doi.​org/​10.​1109/​EMBC.​2018.​8512529
10.
Zurück zum Zitat Gisbrecht, A., Hammer, B., Mokbel, B., Sczyrba, A.: Nonlinear dimensionality reduction for cluster identification in metagenomic samples. In: 2013 17th International Conference on Information Visualisation, pp. 174–179 (2013). https://doi.org/10.1109/IV.2013.22 Gisbrecht, A., Hammer, B., Mokbel, B., Sczyrba, A.: Nonlinear dimensionality reduction for cluster identification in metagenomic samples. In: 2013 17th International Conference on Information Visualisation, pp. 174–179 (2013). https://​doi.​org/​10.​1109/​IV.​2013.​22
12.
Zurück zum Zitat Forster, S.C., Kumar, N., Anonye, B.O., Almeida, A., Viciani, E., Stares, M.D., Dunn, M., Mkandawire, T.T., Zhu, A., Shao, Y., Pike, L.J., Louie, T., Browne, H.P., Mitchell, A.L., Neville, B.A., Finn, R.D., Lawley, T.D.: A human gut bacterial genome and culture collection for improved metagenomic analyses. Nat. Biotechnol. 37(2), 186–192 (2019). https://doi.org/10.1038/s41587-018-0009-7CrossRef Forster, S.C., Kumar, N., Anonye, B.O., Almeida, A., Viciani, E., Stares, M.D., Dunn, M., Mkandawire, T.T., Zhu, A., Shao, Y., Pike, L.J., Louie, T., Browne, H.P., Mitchell, A.L., Neville, B.A., Finn, R.D., Lawley, T.D.: A human gut bacterial genome and culture collection for improved metagenomic analyses. Nat. Biotechnol. 37(2), 186–192 (2019). https://​doi.​org/​10.​1038/​s41587-018-0009-7CrossRef
Metadaten
Titel
Standardized Approaches for Assessing Metagenomic Contig Binning Performance from Barnes-Hut t-Stochastic Neighbor Embeddings
verfasst von
Julian Ceballos
Leandro Ariza-Jiménez
Nicolás Pinel
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-30648-9_101

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