Другими примерами плохо сгруппированных OTU из хорошо изученного типа являются OTU V1V3 из рода Sneathia (принадлежащих к типу Fusobacteria). Всего имеется четыре V1V3 OTU из Sneathia , однако эти OTU в среднем имели самый высокий средний BLD по сравнению со всеми другими родами.Половина из Sneathia OTU могла иметь разные аннотации в зависимости от того, какая последовательность была выбрана в качестве репрезентативной. Деревья ML, оцененные по четырем выравниваниям OTU из Sneathia , сильно различались по форме (рис. 4). Например, репрезентативная последовательность из OTU 1429 (желтая последовательность на рисунке 4a) находилась на очень длинной ветви и, казалось, группировалась отдельно от большинства остальных последовательностей. С другой стороны, OTU 33700 (рис. 4b) был очень компактным и содержал очень короткие ответвления.OTU 311 (рис. 4d) показал наибольшее разнообразие с несколькими отдельными кластерами последовательностей. Эти результаты указывают на то, что при использовании PSD может отсутствовать истинное разнообразие микробиома, поскольку OTU чрезмерно сгруппированы.

ML-деревьев для V1V3 OTU, классифицированных как род Sneathia . Мы показываем ML-деревья, оцененные по сопоставлениям V1V3 OTU, которые принадлежат к роду Sneathia . OTU: ( a ) OTU 1429, ( b ) OTU 33700, ( c ) OTU 442 и ( d ) OTU 311.Репрезентативная последовательность для каждой OTU выделена желтым цветом. Все деревья нарисованы в одном масштабе.

Чтобы выделить вариации, которые мы наблюдали в таксономическом дереве, мы показали распределение MSD и BLD для трех OTU V1V3: OTU 33700 из рода Sneathia , OTU 7767 из рода Lactobacillus и OTU 10405 из тип TM7 (рисунок 5). Эти OTU имели очень разные характеристики. Как упоминалось ранее, OTU 33700 имеет низкие средние парные расстояния; распределения как MSD, так и BLD для OTU были очень компактными, и у каждого был один пик.С другой стороны, OTU 7767 имел гораздо более широкое распространение. Интересно, что в то время как распределение MSD OTU 7767, казалось, следовало нормальному распределению, BLD больше походило на смесь нормальных распределений. Наконец, распределения OTU 10405 показали еще более разнородное поведение, причем каждое распределение потенциально содержало три пика.

Распределение MSA и BLD для V1V3 OTU 33700, 10405, 7767. Мы показываем ( a ) попарные распределения длин филогенетических ветвей и ( b ) распределения несходства последовательностей на основе MSA для трех V1V3. ОТЕ.OTU 33700 принадлежит к роду Sneathia , OTU 7767 принадлежит к роду Lactobacillus , а OTU 10405 принадлежит к типу TM7.

Хотя мы показали только три распределения из нашего анализа, аналогичные тенденции можно увидеть в разных таксономических группах. Мы предполагаем, что эти большие вариации в распределениях вызваны использованием PSD для вычисления OTU. Мы видим, что OTU, определенные с помощью PSD, согласованы, когда эволюционное расстояние между последовательностями невелико, например, для Staphylococcus .Однако, когда истинное эволюционное расстояние намного больше, например, для V1V3 OTU из Sneathia , PSD переоценивает сходство между последовательностями. Это может иметь огромное влияние на последующий анализ. Например, Sneathia может быть частью обычной микробиоты вагинального микробиома у женщин; однако Sneathia также коррелирует с различными заболеваниями, включая преждевременные роды и бактериальный вагиноз. ¹⁹ Группирование последовательностей Sneathia с 97% сходством на основе PSD может привести к неточному клиническому диагнозу, поскольку патогенные штаммы могут быть пропущены из-за чрезмерной кластеризации.

Одно интересное наблюдение состоит в том, что тип-кандидат TM7 показал наибольшее разнообразие для V1V3 OTUs. Это говорит о том, что, возможно, нам нужно принимать во внимание свойства последовательностей, такие как их место в таксономическом дереве, при выборе порогового значения. Действительно, было разработано много новых методов для кластеризации последовательностей с использованием переменных пороговых значений. ^20–23 Другие методы, такие как олиготипирование и разложение минимальной энтропии, могут помочь в анализе OTU, исследуя вариацию внутри OTU. ^12,24 Однако необходимы более всесторонние исследования, сравнивающие эти различные подходы, чтобы подтолкнуть сообщество к использованию более сложных методов для получения улучшенной кластеризации OTU.

Эти результаты подчеркивают важность использования точных показателей для оценки сходства между последовательностями. В исходном исследовании QIIME использовалось оптимальное попарное выравнивание последовательностей для вычисления процента сходства (то есть PSD), которое использовалось для генерации OTU. Однако мы увидели, что использование PSD приводит к плохо сгруппированным OTU, даже несмотря на то, что все PSD внутри OTU были выше порога сходства 97%.Когда мы используем расстояния несходства последовательностей на основе MSA (то есть MSD), мы обнаруживаем, что> 80% OTU фактически содержали последовательности, которые были ниже порога схожести последовательностей. Однако MSD все еще недооценивает общий объем эволюции, поскольку расстояние по длине филогенетической ветви было в среднем более чем в три раза больше, чем расстояние несходства последовательностей на основе MSA. Это говорит о том, что нам необходимо перейти к использованию эволюционных метрик расстояния, чтобы создавать бины OTU, которые содержат последовательности, которые эволюционно похожи на репрезентативные последовательности.

Другой альтернативой кластеризации на основе сходства последовательностей является кластеризация OTU на основе филогении. ²⁵ Вместо того, чтобы группировать последовательности на основе сходства последовательностей, мы можем использовать алгоритмы размещения ^26–28 для вставки считываний в справочное дерево, а затем кластеризовать последовательности, используя филогенетические расстояния между считываниями. Объединение OTU на основе филогении будет учитывать модель эволюции последовательности и может привести к более точным кластерам.

Более интересны результаты аннотирования каждого чтения в наборе данных.От одной десятой до одной пятой OTU (в зависимости от используемой области) могут быть разные аннотации в зависимости от того, какая последовательность была выбрана в качестве репрезентативной последовательности. Поскольку OTU обычно используются для оценки разнообразия микробного образца, два анализа одного и того же набора данных могут привести к разным выводам. Например, оценки численности для конкретного сообщества могут быть смещены в зависимости от того, какие последовательности были выбраны в качестве репрезентативных последовательностей, а также от того, какой регион был усилен.

Возможно, эти результаты говорят о том, что нам следует отказаться от использования OTU. OTU, которые в настоящее время используются в большинстве анализов, представляют собой искусственную конструкцию, которая упрощает наш анализ в вычислительном отношении. Однако простота в использовании не означает быть точной. Если нас интересует только сравнение кластеров последовательностей, то, возможно, существующих методов кластеризации OTU будет достаточно. Если нас интересует таксономическая идентификация, мы должны стремиться к использованию методов, которые классифицируют каждое чтение, а не только рассматривают репрезентативные последовательности.

Этот перспективный документ представляет собой поучительную историю для анализа кластеризации OTU. Мы увидели, что PSD, обычно используемая метрика для вычисления расстояний несходства последовательностей, приводит к плохо кластеризованным данным и что использование более точной метрики на основе последовательностей, такой как MSD, может обнаруживать случаи, в которых сходство между последовательностями было переоценено. Однако мы также увидели, что MSD все еще недооценивал эволюционные расстояния между последовательностями. Мы увидели, что плохо сгруппированные OTU группируют расходящиеся последовательности, и что классификация OTU может варьироваться в зависимости от того, какая последовательность была выбрана в качестве репрезентативного члена.Мы, как сообщество, должны начать обсуждение проблем с использованием OTU. Только тогда мы сможем сместить парадигму с использования традиционных, но потенциально вводящих в заблуждение методов к более точным и основанным на филогенезе методам.

Аэропорт Оту, Колумбия (Код :: OTU)

Если вы планируете поехать в Оту или любой другой город Колумбии, этот локатор аэропорта будет очень полезным инструментом. На этой странице представлена ​​полная информация об аэропорте Otu Airport , а также карта расположения аэропорта, часовой пояс, широта и долгота, текущее время и дата, отели рядом с аэропортом и т. Д… Карта аэропорта Оту , показывающая расположение этого аэропорта в Колумбии. Также предоставляется код IATA аэропорта Оту, код ИКАО, обменный курс и т. Д.

Информация об аэропорте Оту:

Ищете информацию об аэропорте Оту, Оту, Колумбия? Подробно узнать об аэропорте Оту.Узнайте расположение аэропорта Оту на карте Колумбии, а также найдите аэропорты рядом с Оту. Этот локатор аэропортов — очень полезный инструмент для путешественников, чтобы узнать, где находится аэропорт Оту, а также предоставить информацию об отелях рядом с аэропортом Оту, авиакомпаниях, выполняющих рейсы в аэропорт Оту и т. Д. Код IATA и код ICAO всех аэропортов в Колумбии. Прокрутите вниз, чтобы узнать больше об аэропортах Оту или Оту в Колумбии.

Карта аэропорта Оту — расположение аэропорта Оту

Загрузить карту

Колумбия — Общая информация

Ближайшие аэропорты к аэропорту Оту

Ближайшие аэропорты к Оту, Колумбия, перечислены ниже. Это крупные аэропорты, расположенные недалеко от города Оту, и другие аэропорты, расположенные ближе всего к аэропорту Оту.

Ближайший аэропорт от до Аэропорт Оту и Оту : Аэропорт Амальфи — (39,04 км / 24,26 мили)

Ниже приведены ближайших аэропортов к Оту и аэропорту Оту. Расстояние между двумя аэропортами указано в скобках.

На этой странице представлена ​​вся необходимая информация об аэропорте Оту в Колумбии. Эта страница создана с целью помочь путешественникам и туристам, посещающим Колумбию или путешествующим в аэропорт Оту.

Подробная информация об аэропорте Оту, приведенная здесь, включает

• Код аэропорта Оту — код ИАТА (трехбуквенные коды аэропортов) и ИКАО (четырехбуквенные коды аэропортов)
• Координаты аэропорта Оту — широта и долгота (широта и долгота) аэропорта Оту
• Расположение аэропорта Оту — название города, страна, коды стран и т. Д…
• Часовой пояс аэропорта Оту и текущее время в аэропорту Оту
• Адрес и контактная информация аэропорта Оту, а также адрес веб-сайта аэропорта
• Интерактивная карта расположения аэропорта Оту на карте Google.
• Общие сведения о Колумбии, где расположен аэропорт Оту в городе Оту. Общая информация включает в себя столицу Колумбии, валюту и курс конвертации валюты Колумбии, телефонный код страны, обменный курс по отношению к доллару США и евро в случае основных мировых валют и т. Д…

OTU — код ИАТА аэропорта Оту и SKOT — код ИКАО аэропорта Оту

O2Gold идентифицирует две новые системы вен, обновляет разработанные работы и другие результаты в проекте Otu Centro Gold в Сеговии, Колумбия

Отдел новостей MarketWatch не участвовал в создании этого контента.

ТОРОНТО, 7 мая, 7 мая 2021 г. (ГЛОБУС НОВОСТЕЙ через COMTEX) — ТОРОНТО, 7 мая 2021 г. (ГЛОБУС НОВОСТЕЙ) — O2Gold Inc. (« O2Gold » или « Компания ») (TSXV: OTGO) рада сообщить о первых результатах своей работы над недвижимостью, приобретенной у Grupo de Bullet (« Properties ») в начале этого года ( « Приобретение »), а также некоторые из предстоящих планов Компании по разведке. Для получения дополнительной информации о Приобретении см. Пресс-релиз Компании от 23 апреля 2021 г., который доступен в профиле компании SEDAR на сайте www.sedar.com.

Ключевые особенности

• Компания определила на две жилые системы больше, чем те, которые были известны по результатам предыдущей разведки, проведенной в 2008 году.В общей сложности было отобрано 169 проб в этих новых системах жил, содержащих в среднем 0,44 г / т Au и 0,69 г / т Ag, с максимальными значениями 50,19 г / т Au и 40,90 г / т Ag.
• С момента объявления в октябре 2020 года договора купли-продажи акций от 26 октября 2020 года с внесенными в него поправками, заключенного Компанией в связи с Приобретением, было добавлено 21,18 км (2) (2118 га) заявок, в общей сложности 278,72 км (2) (27 872 га) между титулами и заявками.Пакет суши прилегает к плодовитому разлому Оту.
• Компания определила 13 целевых показателей для последующего наблюдения, все они связаны с наличием систем минерализованных жил Au-Ag и интенсивно обрабатываются кустарными горняками.
• Планы предстоящих работ включают подробное геологическое картирование и отбор проб на участке Аврора-Кинтанильо, на котором находилось по крайней мере 23 кустарных рудника.

Разведочные работы

В феврале 2021 года Компания приступила к картированию и сбору проб минерализованных жил в Аврора-Кинтанильо, объекте, где поставщик компании Grupo de Bullet ранее выполнял картографирование и взятие проб из туннелей. которые тогда были в производстве.

Как показано на Рисунке 1, Аврора-Кинтанильо находится непосредственно к западу от разлома Оту, который представляет собой зловещую систему сдвиговых разломов протяженностью более 80 км и нескольких связанных с ними проявлений, включая рудник Эль-Силенсио компании Gran Colombia Gold (приблизительно 20 км к югу) и рудник Soma Gold Эль-Лимон (примерно 20 км к северу).

Рис. 1: Общие карты прав на добычу O2Gold — (A) Разлом Оту, рудники и зарегистрированные происшествия. (B) Цель Аврора-Кинтанильо выделена красным и другие цели.(Дата: Magna Colombia Bogota, EPSG: 3116).
https://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/8a94fc85-b785-455c-adef-5b1a9095883f

Минерализация происходит в кварцевых жилах, иногда параллельно слоистости вмещающих пород, а иногда перпендикулярно этому общему направлению. . Несколько точек отбора проб позволяют предположить, что главная жила непрерывна на протяжении более 4 км, только один раз смещенная разломом Ла-Невера в направлении N40E, что вызывает смещение на поверхности примерно на 200 метров (Рисунок 2).В дополнение к этому основному телу с направлением N05-10E были определены еще две системы, одна параллельная ему, а вторая подчиненная с направлениями, изменяющимися на N20-40W.

Во время картирования геологи O2Gold подтвердили, что этот регион сильно выветрился, что затрудняет отслеживание минерализованных жил.

Рисунок 2: Карта цели с основными разломами, треками и точками выборки. (Дата: Magna Colombia Bogota, EPSG: 3116).
https: //www.globenewswire.com / NewsRoom / AttachmentNg / a780650a-139c-4780-9db5-56037c020f11

Толщина, наблюдаемая в предыдущих работах и ​​во время этого картирования, показывала диапазон от 0,40 до 1,00 метра, до 3 метров, и представляет собой анастомозирующий узор, который вызывает раскрытие и закрытие минерализованных структур. Минеральный парагенезис, наблюдаемый в нескольких не выветрившихся образцах, показывает 5-15% сульфидов галенита, сфалерита и пирита, а жильные минералы представлены кварцем и некоторым количеством кальцита, что подтверждает исторические данные, представленные картированием туннелей. .

Всего было собрано 169 проб для анализа с использованием методов FAA515 / FAG505 / AAS12C в лабораториях SGS Colombia S.A.S. (« SGS ») в Медельине. Географическое положение этих проб на целевом объекте показано на Рисунке 3.

Рисунок 3: Карта образцов недавней кампании с указанием содержания в них золота и минерализованных жил, идентифицированных по их пробым, измеренным на месторождении. (Дата: Magna Colombia Bogota, EPSG: 3116).
https: // www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/4e5ecfa7-b410-4938-8751-760e3de4629c

В этих образцах 10% имели значения выше 0,1 г / т Au, что важно для указания на наличие минерализации. Результаты более 0,5 г / т Au были зарегистрированы в десяти образцах до 50,19 г / т Au (рис. 4).

Рис. 4. Точка отбора проб RO-0197 (истинная толщина 0,20 м при 50,19 г / т Au + 40,90 г / т Ag). (A) Общий вид вмещающей породы и жилы. (B) Деталь жилы и связанные с ней изменения (серицит).
https://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/194f85cf-afa2-44b1-a668-7a6f9043b52f

Дальнейшие действия

В прошлом месяце O2Gold заключила контракт на геологоразведочные работы с местной компанией недавно выявленные системы вен и их проекции для определения их протяженности. Эти работы, включая рытье траншей для проверки толщины и содержания золота и серебра в жильных системах, планируется провести в этом месяце. Получив эти результаты, Компания рассчитывает провести программу бурения для более детального определения расширений.

Параллельно Компания намеревается продолжить систематическое картирование и выборку других объектов.

Обеспечение качества и контроль качества

Все образцы были отправлены в лабораторию SGS в Медельине, Колумбия, где они были подготовлены и проанализированы. Они были проанализированы с использованием процедуры SGS FAA515 на золото (огневой анализ на 50-граммовом образце с покрытием AAS) и AAS12C на серебро (многоокислотное разложение с окончанием AAS). Золото, превышающее предел, было определено с помощью процедуры SGS FAG505 (с использованием стандартного пробирного анализа на 50-граммовом образце с гравиметрической отделкой).

В соответствии с передовой практикой QAQC, примерно 10% партии из 78 образцов являются контрольными образцами (три стандарта Au-Ag: высокое / среднее / низкое содержание, две чистые заготовки, одна проба проекта и два полевых дубликата).

SGS не зависит от O2Gold. Компании не известно о каких-либо других факторах, которые могут существенно повлиять на точность или надежность данных, упомянутых в настоящем документе.

Квалифицированное лицо

Научно-техническая информация, содержащаяся в настоящем документе, была рассмотрена и одобрена Рикардо Валлсом (0160), независимым консультантом, который является «квалифицированным лицом», как определено в Стандартах раскрытия информации National Instrument 43-101 — для минеральных объектов .

О компании O2Gold

O2Gold — компания по разведке полезных ископаемых, ведущая деятельность в Колумбии.

За дополнительной информацией обращайтесь:

Хайме Лалинде, президент и генеральный директор
Телефон: (57) 312 350 5864
Электронная почта: [email protected]

Предупреждение относительно прогнозной информации

Содержание и содержание любых месторождений полезных ископаемых в Объектах имеют концептуальный характер.Для определения минеральных ресурсов на Объектах разведки недостаточно, и неясно, приведет ли дальнейшая разведка к определению объекта как минерального ресурса.

Этот пресс-релиз содержит «прогнозную информацию» в значении применимого канадского законодательства о ценных бумагах. Прогнозная информация включает, но не ограничивается, заявления относительно запланированной работы Компании на Объектах, в частности геологического картирования и отбора проб объекта Аврора-Кинтанильо.Как правило, прогнозная информация может быть идентифицирована с помощью прогнозной терминологии, такой как «планы», «ожидает» или «не ожидает», «ожидается», «бюджет», «запланировано», «оценки», «прогнозирует», «намеревается», «ожидает» или «не ожидает», или «полагает», или варианты таких слов и фраз или заявляют, что определенные действия, события или результаты «могут», «могли бы», «могли бы» , «может» или «будет взят», «произойдет» или «будет достигнут». Прогнозная информация подвержена известным и неизвестным рискам, неопределенностям и другим факторам, которые могут привести к тому, что фактические результаты, уровень деятельности, производительность или достижения Компании, в зависимости от обстоятельств, будут существенно отличаться от тех, которые выражены или подразумеваются такая перспективная информация.Хотя Компания попыталась определить важные факторы, которые могут привести к тому, что фактические результаты будут существенно отличаться от тех, которые содержатся в прогнозной информации, могут существовать и другие факторы, которые могут привести к тому, что результаты не будут такими, как ожидалось, оценено или запланировано. Нет никакой гарантии, что такая информация окажется точной, поскольку фактические результаты и будущие события могут существенно отличаться от тех, которые предполагались в таких заявлениях. Соответственно, читатели не должны чрезмерно полагаться на прогнозную информацию.Компания не обязуется обновлять какую-либо прогнозную информацию, кроме как в соответствии с действующим законодательством о ценных бумагах.

НИ ОДИН ПРОВАЙДЕР TSX VENTURE EXCHANGE, И ЕГО ПОСТАВЩИК УСЛУГ ПО РЕГУЛИРОВАНИЮ (ТАКУЮ УСЛОВИЯ ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ В ПОЛИТИКАХ ОБМЕНА TSX VENTURE) НЕ ПРОВЕРИЛ ИЛИ ПРИНИМАЕТ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ ЗА ДОСТУПНОСТЬ ИЛИ ДОСТУПНОСТЬ.

COMTEX_386069438 / 2471 / 2021-05-07T07: 30: 56

Есть ли проблемы с этим пресс-релизом? Свяжитесь с поставщиком исходных текстов Comtex по адресу editorial @ comtex.com. Вы также можете связаться со службой поддержки клиентов MarketWatch через наш Центр поддержки клиентов.

(C) Copyright 2021 GlobeNewswire, Inc. Все права защищены.

Отдел новостей MarketWatch не участвовал в создании этого контента.

Преобразование между форматами файлов — biom-format.org

Команду convert в проекте формата biom можно использовать для преобразования между форматами biom и таблицами с разделителями табуляции.Это полезно по нескольким причинам:

• преобразование таблиц формата биома в таблицы с разделителями табуляции для удобного просмотра в таких программах, как Excel
• преобразование между разреженными и плотными форматами биома (примечание: плотный формат поддерживается только в формате биома 1.0.0)

Примечание

Таблицы, разделенные табуляцией, обычно называются таблицами классического формата , а таблицы в формате BIOM — таблицами биомов .

Общие примеры использования

Преобразование таблицы с разделителями табуляции в формат биома HDF5 или JSON.Обратите внимание, что вы должны указать тип таблицы здесь:

 biom convert -i table.txt -o table.from_txt_json.biom --table-type = "OTU table" --to-json
biom convert -i table.txt -o table.from_txt_hdf5.biom --table-type = "OTU table" --to-hdf5
 

Преобразование формата биома в формат таблицы с разделителями табуляции:

 biom convert -i table.biom -o table.from_biom.txt --to-tsv
 

Преобразование формата биома в классический формат, включая метаданные наблюдения таксономии в качестве последнего столбца таблицы классического формата.Поскольку формат BIOM может поддерживать произвольное количество записей метаданных наблюдений (или выборок), а классический формат может поддерживать только одну запись метаданных наблюдения, вы должны указать, какие из записей метаданных наблюдений вы хотите включить в выходную таблицу:

 biom convert -i table.biom -o table.from_biom_w_taxonomy.txt --to-tsv --header-key taxonomy
 

Преобразование формата биома в классический формат, включая метаданные наблюдения таксономии в качестве последнего столбца таблицы классического формата, но переименование этого столбца в ConsensusLineage.Это полезно при использовании устаревших инструментов, которым требуется конкретное имя для столбца метаданных наблюдения .:

 biom convert -i table.biom -o table.from_biom_w_consensuslineage.txt --to-tsv --header-key taxonomy --output-metadata-id "ConsensusLineage"
 

Примеры использования в особых случаях

Обратное переключение между биом и цв

В определенных случаях, см. Этот комментарий, по-прежнему полезно преобразовать нашу таблицу biom в tsv, чтобы мы могли открыть в Excel, внести некоторые изменения в файл и затем преобразовать обратно в biom.В этом случае вы должны выполнить следующие шаги:

Преобразование таблиц OTU QIIME 1.4.0 и более ранних в формат BIOM

Если вы конвертируете таблицу OTU QIIME 1.4.0 или более ранней версии в формат BIOM, необходимо выполнить несколько шагов. Во-первых, для удобства вы можете захотеть переименовать таксономию столбца ConsensusLineage. Вы можете сделать это с помощью следующей команды:

 sed / Consensus Lineage / ConsensusLineage / ' otu_table.taxonomy.txt
 

Затем вам нужно выполнить преобразование, включая этап преобразования строки таксономии из классической таблицы OTU в список таксономии , как он представлен в QIIME 1.4.0-dev и более поздних версиях:

 biom convert -i otu_table.taxonomy.txt -o otu_table.from_txt.biom --table-type = "OTU table" --process-obs-metadata taxonomy --to-hdf5
 

LotuS: эффективный и удобный конвейер обработки OTU | Microbiome

Фильтрация последовательностей

Последовательности фильтруются с помощью новой программы C ++, связанной с конвейером, sdm, который в ходе этого проекта превратился из простого демультиплексора в универсальное форматирование файла последовательности, качественную фильтрацию / настройку и последовательность OTU («Семя») инструмент для сбора, оптимизированный для скорости и высокой степени восстановления последовательностей.Дополнительные преимущества этой программы включают одновременную сортировку входных последовательностей на последовательности «высокого» и «среднего» качества, в зависимости от общего качества и длины. Эти два бина последовательности будут важны в дальнейшем рабочем процессе LotuS: высококачественные последовательности используются в процессе кластеризации чувствительных OTU, уменьшая количество ложных OTU, вызванных ошибками секвенирования, а не биологическим разнообразием. Последовательности как высокого, так и среднего качества используются для подсчета появления OTU в отдельных выборках с намерением, что последовательности среднего качества, которые отображаются на установленный OTU, не будут мешать общим показателям разнообразия, а увеличивать количество данные биологические объекты, присутствующие в образце.

Параметры SDM по умолчанию для последовательностей 454 и MiSeq предоставляются с LotuS; их можно изменить для фильтрации входных последовательностей после среднего качества, накопленной ошибки по последовательности, качества в свободно определяемом окне и удаления 5 ‘низкокачественных баз, отфильтрованных по этим критериям. Кроме того, последовательности фильтруются по минимальной / максимальной длине, неоднозначным нуклеотидам, максимальным ошибкам штрих-кода и праймера, прогонам полинуклеотидов и обрезаются для последовательностей адаптера, если они присутствуют. sdm / LotuS принимает в качестве входных данных их версии fasta + quality, fastq и gzip.Кроме того, sdm можно использовать для недемультиплексированных последовательностей для качественной фильтрации последовательностей, например перед сборкой [9, 10].

Кластеризация OTU

Отфильтрованные последовательности группируются в OTU с помощью UPARSE. UPARSE реализован, как описано в [5], за исключением того, что команда «-cluster_OTUs» выполняется с дополнительными параметрами -uparse_maxhot 62 -uparse_maxdrop 12, которые увеличивают количество потенциальных наилучших совпадений, которые явно выровнены. Это немного замедляет общую кластеризацию, но, по нашему опыту, приводит к более согласованным OTU в наборах данных MiSeq в тематических исследованиях, тем самым уменьшая общее количество OTU.Кроме того, мы заметили, что UPARSE по умолчанию может предлагать незначительную долю OTU, которые перекрываются с другими OTU (отображаются в пределах желаемого сходства последовательности OTU, например, 97%, с существующими OTU). Обилие OTU оценивается путем сопоставления отфильтрованных входных последовательностей среднего и высокого качества на вновь созданные OTU.

Seed extension

Последовательность OTU, здесь называемая исходной последовательностью OTU, должна удовлетворять следующим критериям для представления OTU для сопоставления последовательностей, таксономической аннотации и реконструкции дерева: она должна быть как можно более длинной, быть близкой к медиане всех ампликоны сгруппированы в OTU (представляющие центр OTU) и содержат наименьшее количество ошибок секвенирования.Одна из распространенных практик — использовать согласованную последовательность всех ампликонов, кластеризованных в OTU, также используемую UPARSE. Однако консенсусная последовательность может быть средним значением двух или более штаммов, составляющих OTU, и алгоритм шумоподавления UPARSE критически зависит от последовательностей, обрезанных до уменьшенной длины (обычно 250 пар оснований для секвенирования 454). Чтобы решить эту проблему, sdm ищет во всех высококачественных входных последовательностях последовательность, соответствующую вышеуказанным критериям, в процессе, который мы называем «Расширение начального числа». Вкратце, все входные последовательности выровнены с согласованной последовательностью OTU с использованием usearch [11].Из них sdm итеративно выбирает попадание, наиболее близкое к медиане OTU, имеющее наивысшую общую среднюю накопленную ошибку и самую длинную общую длину последовательности с удалением 5′-нуклеотидов низкого качества. В случае парных последовательностей MiSeq или HiSeq выбирается пара самого высокого качества, и они затем объединяются с помощью flash [12].

Таксономическая аннотация OTU

По умолчанию таксономия OTU получена из аннотаций наивного байесовского классификатора RDP [6]. Минимальная достоверность принятия для RDP по умолчанию установлена ​​на 0.8, но его можно изменить с помощью «-rdp_thr». Альтернативно, расширенные посевные последовательности OTU сравнивают с базой данных эталонной рДНК 16S с помощью BLAST + [13]; в настоящее время мы поддерживаем базы данных greengenes [7] и SILVA [14] 16S рДНК, но их легко расширить на другие базы данных рибосом. Алгоритм наименьшего общего предка используется для присвоения таксономии, измененной для учета совпадений в пределах 1,5% идентичности последовательности, к общему лучшему совпадению для текущего начального числа OTU с ограничением в 200 общих совпадений. Этот порог выбран, чтобы позволить ошибкам упорядочивания по-прежнему включать релевантные совпадения, при этом ограничивая пространство возможных совпадений в пределах достаточно близкого диапазона к текущему лучшему совпадению; он был проверен на имитационных чтениях 200 bp (см. Дополнительный файл 1) и является хорошим компромиссом между точностью и специфичностью таксономических назначений (Дополнительный файл 2).На каждом таксономическом уровне оценивается таксономическая согласованность каждого попадания. По умолчанию таксономическое присвоение принимается, если> 90% ссылок являются одними и теми же таксонами, что можно изменить с помощью параметра LotuS «-LCA_frac». Если ссылка не содержит таксономической информации для данного уровня (и до сих пор таксономические присвоения были согласованными), она отбрасывается. В крайнем случае это может привести к таксономическому присвоению на уровне вида, даже если на уровне вида назначена только одна ссылка, а все остальные ссылки не имеют таксономической информации.

Кроме того, сходство последовательностей наилучшего совпадения используется для определения таксономической глубины назначения. Даже если лучший результат имеет известное название вида, если идентичность OTU с эталоном составляет 96%, таксономия будет использоваться только до уровня рода, поскольку лучший эталон с порогом 96% может указывать на то, что эта OTU является не представлен эталонным видом в базе данных. Параметры по умолчанию — ограничить виды на 97%, род на 95%, семейство на 93%, класс на 91%, порядок на 88% и тип на 78% сходства последовательностей, хотя пользователи могут изменить эти параметры как установленный ген 16S рРНК. таксономия, строго говоря, не следует последовательным отсечениям для разных таксономических уровней [15, 16].

Множественное выравнивание и филогенетическая реконструкция

Расчет филогенетического дерева расширенных семенных последовательностей OTU является необязательным этапом. Филогенетическое дерево может использоваться для выполнения требований по расчету индексов разнообразия, таких как филогенетическое разнообразие Фэйта [17] или между выборочными расстояниями UniFrac [18]. На этом этапе последовательности выравниваются с помощью Clustal Ω [19] с параметрами по умолчанию для выравнивания нуклеотидов. Из выровненных последовательностей восстанавливается филогенетическое дерево с использованием гамма-модели эволюции последовательностей (параметры «-nt -gamma -no2nd -fastest -spr 4») в FastTree2 [20], как рекомендовано его автором (http: // www. .microbesonline.org/fasttree/) и сохраняется в формате Phylip.

LotuS Output

LotuS сохраняет выходные данные в указанной выходной папке в структуре, которую можно напрямую интегрировать в специализированные аналитические пакеты пакетов статистического программного обеспечения. В этой папке хранятся матрица обилия OTU, филогения для каждой OTU, филогенетическое дерево и матрица OTU в формате .biom. Три подпапки содержат а) журналы прогонов и отчеты об обработке, б) копии файлов конфигурации и в) матрицы численности таксонов более высокого уровня.

Результаты поиска

Результаты 81 — 96 из 133 для перекрытых дорог .

… 75 магистральных дорог США, идущих на юг, переместятся на фронт дороги к югу от Ламар-стрит через Центральную улицу……… Закрытие улицы по адресу US 75, о котором было объявлено ранее в апреле, можно найти здесь: Объезд на закрытие центральной улицы : …

… Решения для спасения жизней на дорогах Техаса Дороги (Техасская целевая группа по безопасности дорожного движения) предоставляет гранты по безопасности дорожного движения ……… Дорога Строительство / закрытие Ограничения скорости Дорожные камеры Сигналы дорожного движения Управление дорожным движением Техас …

… от межштатной автомагистрали 20 до торгово-выставочного центра -роуд в округе Мидленд. Переулок перекрыт будет необходимо на всех этапах ………. в направлении Ярмарки Road . Затем внешняя полоса движения на восток будет сделана от Fairgrounds Road до I-20. То же …

…§224.034 Закрытие автомагистрали Отчет Годовой отчет с подробным описанием всех закрытий автомагистралей в периоды увеличения количества поездок, ……… закрытых участков . 2019 §372.054 HB 803 Отчет Отчет о долге и других финансовых данных TxDOT дорог …

… широкий непрерывный двусторонний фасад в восточном и западном направлении дороги с обочинами в каждом направлении и шириной 12 футов……… Временное перекрытие полосы и смены движения могут периодически требоваться для строительных работ на I-20 на …

… Проект по повышению безопасности дороги в Каньоне реализуется 13.05.21 Проект реабилитации США 87 / США 287 ……… I-10 Connect Project Закрытие 18.03.21 I-10 Connect Project Закрытие 04.03.21 Западный район Эль-Пасо…

… Сан-Антонио 18.11.14 FM 1957 (Potranco Road ) Хьюстон 17.11.14 Повышенная мобильность для пожилых и частных лиц ……… Абилин 26.08.14 84 / BUS I -20 Мост Закрытие и движение в обход Остина 26.08.14 Регламент региональных властей по мобильности …

…03 / 19/19 601440000020285 Road и Off- Road Шины и сопутствующие услуги 02.08.19 601440000019469 Электронные ……… 29.11.18 601440000019533 Lane Closures for Traffic Control 28.11.18 601440000016872 Самолет — двухмоторный …

.