論文の概要: Defining Reference Sequences for Nocardia Species by Similarity and
Clustering Analyses of 16S rRNA Gene Sequence Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17965v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 12:09:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 19:26:44.323940
- Title: Defining Reference Sequences for Nocardia Species by Similarity and
Clustering Analyses of 16S rRNA Gene Sequence Data
- Title（参考訳）: 16S rRNA遺伝子配列データの類似性とクラスタリングによるノカルディア属の基準配列の決定
- Authors: Manal Helal, Fanrong Kong, Sharon C. A. Chen, Michael Bain, Richard
Christen, Vitali Sintchenko
- Abstract要約: ノカルディアの364種の16S rRNA遺伝子配列を調べた。
LMアルゴリズムは最高性能を達成し、364の16S rRNA配列を80のクラスタに分類した。
単純なkNN機械学習は最高性能を示し、92.7%の精度でNocardia種を分類した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3262230127283452
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The intra- and inter-species genetic diversity of bacteria and the absence of
'reference', or the most representative, sequences of individual species
present a significant challenge for sequence-based identification. The aims of
this study were to determine the utility, and compare the performance of
several clustering and classification algorithms to identify the species of 364
sequences of 16S rRNA gene with a defined species in GenBank, and 110 sequences
of 16S rRNA gene with no defined species, all within the genus Nocardia. A
total of 364 16S rRNA gene sequences of Nocardia species were studied. In
addition, 110 16S rRNA gene sequences assigned only to the Nocardia genus level
at the time of submission to GenBank were used for machine learning
classification experiments. Different clustering algorithms were compared with
a novel algorithm or the linear mapping (LM) of the distance matrix. Principal
Components Analysis was used for the dimensionality reduction and
visualization. Results: The LM algorithm achieved the highest performance and
classified the set of 364 16S rRNA sequences into 80 clusters, the majority of
which (83.52%) corresponded with the original species. The most representative
16S rRNA sequences for individual Nocardia species have been identified as
'centroids' in respective clusters from which the distances to all other
sequences were minimized; 110 16S rRNA gene sequences with identifications
recorded only at the genus level were classified using machine learning
methods. Simple kNN machine learning demonstrated the highest performance and
classified Nocardia species sequences with an accuracy of 92.7% and a mean
frequency of 0.578.
- Abstract（参考訳）: 細菌の種内および種間遺伝的多様性と、最も代表的である「参照」の欠如は、配列に基づく同定において重要な課題である。
本研究の目的は,16S rRNA遺伝子の364の配列をGenBankで定義した種,110の配列をNocardia属で同定し,その有効性を判定し,いくつかのクラスタリングおよび分類アルゴリズムの性能を比較することである。
ノカルディアの364種の16S rRNA遺伝子配列を調べた。
さらに、genbankへの提出時にnocardia属にのみ割り当てられた110個の16s rrna遺伝子配列を機械学習の分類実験に使用した。
異なるクラスタリングアルゴリズムを距離行列の新たなアルゴリズムや線形写像(LM)と比較した。
主成分分析は次元の減少と可視化に用いられた。
結果: LMアルゴリズムは最高性能を達成し, 364の16S rRNA配列を80個のクラスタに分類した。
個々のノカルディア種に対して最も代表的な16S rRNA配列は、他の全ての配列との距離を最小化する「センチロイド」として同定され、110の16S rRNA配列は、属レベルでのみ記録された。
単純なkNN機械学習は最高性能を示し、92.7%、平均周波数0.578のNocardia種配列を分類した。
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