Оперативная таксономическая единица

Операционная таксономическая единица ( OTU ) — это рабочее определение, используемое для классификации групп близкородственных особей. Этот термин был первоначально введен в 1963 году Робертом Р. Сокалом и Питером Х.А. Снитом в контексте числовой таксономии , где «оперативная таксономическая единица» — это просто группа организмов, изучаемых в настоящее время. ^[1] Численная таксономия — это метод биологической систематики, который включает использование числовых методов для классификации таксономических единиц на основе состояния их характеристик. ^[2] В этом смысле OTU — это прагматическое определение группировки особей по сходству, эквивалентное, но не обязательно соответствующее классической таксономии Линнея или современной эволюционной таксономии .

OTU используются в исследованиях секвенирования ДНК микробных сообществ для определения различий между организмами на видовом уровне и представляют собой наиболее часто используемую единицу измерения микробного разнообразия. ^[3] В настоящее время, однако, термин «OTU» обычно используется в другом контексте и относится к кластерам (некультивируемых или неизвестных) организмов, сгруппированных по сходству последовательностей ДНК определенного таксономического маркерного гена (первоначально называемого mOTU; молекулярный OTU). ^[4] Другими словами, OTU являются прагматическими представителями « видов » (микробных или многоклеточных ) на разных таксономических уровнях в отсутствие традиционных систем биологической классификации , доступных для макроскопических организмов. В течение нескольких лет OTU были наиболее часто используемыми единицами разнообразия, особенно при анализе малых субъединиц 16S (для прокариот) или 18S рРНК (для эукариот). ^[5]) наборы данных последовательностей маркерных генов.

Последовательности могут быть сгруппированы в соответствии с их сходством друг с другом, а операционные таксономические единицы определяются на основе порога сходства (обычно сходство 97%; однако часто встречается и 100% сходство, также известное как одиночные варианты). ^[6]), установленный исследователем. Остается спорным, насколько хорошо этот широко используемый метод воспроизводит истинную филогению или экологию видов микробов. Хотя OTU можно рассчитывать по-разному при использовании разных алгоритмов или порогов, исследования Schmidt et al. (2014) продемонстрировали, что микробные OTU в целом были экологически согласованы в разных средах обитания и в нескольких подходах к кластеризации OTU. ^[7] Количество определенных OTU может быть завышено из-за ошибок в секвенировании ДНК. ^[8]

Подходы к кластеризации OTU

Существует три основных подхода к кластеризации OTU: ^[9]

De novo , для которого кластеризация основана на сходстве между чтениями секвенирования.
Закрытая ссылка, для которой кластеризация выполняется по эталонной базе данных последовательностей.
Открытая ссылка, при которой кластеризация сначала выполняется на основе эталонной базы данных последовательностей, а затем любые оставшиеся последовательности, которые не могут быть сопоставлены со ссылкой, кластеризуются заново .

Алгоритмы кластеризации OTU

Алгоритмы иерархической кластеризации (HCA): ucust ^[10] и CD-хит ^[11] И ЭСПРИТ ^[12]
Байесовская кластеризация : CROP ^[13]

См. также

Ссылки

^ Сокал и Снит: Принципы числовой таксономии , Сан-Франциско: WH Freeman, 1957.
^ «Соавторы» , Arc.Ask3.Ru и академические библиотеки , Michigan Publishing, 15 сентября 2021 г. , получено 17 января 2024 г.
^ Эскалас, Артур; Хейл, Лорен; Вордекерс, Джеймс В.; Ян, Юньфэн; Файерстоун, Мэри К.; Альварес-Коэн, Лиза; Чжоу, Цзичжун (октябрь 2019 г.). «Микробное функциональное разнообразие: от концепций к приложениям» . Экология и эволюция . 9 (20): 12000–12016. дои : 10.1002/ece3.5670 . ISSN 2045-7758 . ПМК 6822047 . ПМИД 31695904 .
^ Блакстер, М.; Манн, Дж.; Чепмен, Т.; Томас, Ф.; Уиттон, К.; Флойд, Р.; Абебе, Э. (октябрь 2005 г.). «Определение оперативных таксономических единиц с использованием данных штрих-кода ДНК» . Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci . 360 (1462): 1935–43. дои : 10.1098/rstb.2005.1725 . ПМК 1609233 . ПМИД 16214751 .
^ Соммер, Стефани А.; Вауденберг, Лорен Ван; Ленц, Петра Х.; Сепеда, Джорджина; Гетце, Эрика (2017). «Вертикальные градиенты видового богатства и состава сообществ в сумеречной зоне субтропического круговорота северной части Тихого океана» . Молекулярная экология . 26 (21): 6136–6156. дои : 10.1111/mec.14286 . hdl : 11336/53966 . ISSN 1365-294X . ПМИД 28792641 .
^ Портер, Тересита М.; Хаджибабаи, Мехрдад (2018). «Расширение масштабов: руководство по высокопроизводительным геномным подходам к анализу биоразнообразия» . Молекулярная экология . 27 (2): 313–338. дои : 10.1111/mec.14478 . ISSN 1365-294X . ПМИД 29292539 .
^ Шмидт, Томас С.Б.; Родригеш, Жоау Ф. Матиас; фон Меринг, Кристиан (24 апреля 2014 г.). «Экологическая согласованность операционных таксономических единиц СГУ на основе рРНК в глобальном масштабе» . ПЛОС Компьютерная Биол . 10 (4): e1003594. Бибкод : 2014PLSCB..10E3594S . дои : 10.1371/journal.pcbi.1003594 . ISSN 1553-7358 . ПМЦ 3998914 . ПМИД 24763141 .
^ Кунин В.; Энгельбректсон, А.; Охман, Х.; Гугенгольц, П. (январь 2010 г.). «Морщины в редкой биосфере: ошибки пиросеквенирования могут привести к искусственному завышению оценок разнообразия» . Энвайрон Микробиол . 12 (1): 118–23. дои : 10.1111/j.1462-2920.2009.02051.x . ПМИД 19725865 .
^ Копылова Е., Навас-Молина Дж.А., Мерсье С., Сюй З.З., Маэ Ф., Хе Ю. и др. (23 февраля 2016 г.). Сегата Н (ред.). «Методы кластеризации последовательностей с открытым исходным кодом улучшают современное состояние» . mSystems . 1 (1): e00003–15. дои : 10.1128/mSystems.00003-15 . ПМК 5069751 . ПМИД 27822515 .
^ Эдгар, Роберт К. (1 октября 2010 г.). «Поиск и кластеризация на порядки быстрее, чем BLAST» . Биоинформатика . 26 (19): 2460–2461. doi : 10.1093/биоинформатика/btq461 . ISSN 1367-4803 . ПМИД 20709691 .
^ Фу, Лимин; Ню, Бэйфан; Чжу, Чжэнвэй; Ву, Ситао; Ли, Вэйчжун (1 декабря 2012 г.). «CD-HIT: ускорение для кластеризации данных секвенирования следующего поколения» . Биоинформатика . 28 (23): 3150–3152. doi : 10.1093/биоинформатика/bts565 . ISSN 1367-4803 . ПМК 3516142 . ПМИД 23060610 .
^ Фу, Лимин; Ню, Бэйфан; Чжу, Чжэнвэй; Ву, Ситао; Ли, Вэйчжун (1 декабря 2012 г.). «CD-HIT: ускорение для кластеризации данных секвенирования следующего поколения» . Биоинформатика . 28 (23): 3150–3152. doi : 10.1093/биоинформатика/bts565 . ISSN 1367-4803 . ПМК 3516142 . ПМИД 23060610 .
^ Хао, X.; Цзян, Р.; Чен, Т. (2011). «Кластеризация 16S рРНК для предсказания OTU: метод неконтролируемой байесовской кластеризации» . Биоинформатика . 27 (5): 611–618. doi : 10.1093/биоинформатика/btq725 . ПМК 3042185 . ПМИД 21233169 .

Дальнейшее чтение

Чен, В.; Чжан, СК; Ченг, Ю.; Чжан, С.; Чжао, Х. (2013). « Сравнение методов кластеризации последовательностей 16S рРНК в OTU » . ПЛОС ОДИН . 8 (8): e70837. Бибкод : 2013PLoSO...870837C . дои : 10.1371/journal.pone.0070837 . ПМЦ 3742672 . ПМИД 23967117 .

[1] Сокал и Снит: Принципы числовой таксономии , Сан-Франциско: WH Freeman, 1957.

[2] «Соавторы» , Arc.Ask3.Ru и академические библиотеки , Michigan Publishing, 15 сентября 2021 г. , получено 17 января 2024 г.

[3] Эскалас, Артур; Хейл, Лорен; Вордекерс, Джеймс В.; Ян, Юньфэн; Файерстоун, Мэри К.; Альварес-Коэн, Лиза; Чжоу, Цзичжун (октябрь 2019 г.). «Микробное функциональное разнообразие: от концепций к приложениям» . Экология и эволюция . 9 (20): 12000–12016. дои : 10.1002/ece3.5670 . ISSN 2045-7758 . ПМК 6822047 . ПМИД 31695904 .

[Blaxter-2005-4] Блакстер, М.; Манн, Дж.; Чепмен, Т.; Томас, Ф.; Уиттон, К.; Флойд, Р.; Абебе, Э. (октябрь 2005 г.). «Определение оперативных таксономических единиц с использованием данных штрих-кода ДНК» . Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci . 360 (1462): 1935–43. дои : 10.1098/rstb.2005.1725 . ПМК 1609233 . ПМИД 16214751 .

[5] Соммер, Стефани А.; Вауденберг, Лорен Ван; Ленц, Петра Х.; Сепеда, Джорджина; Гетце, Эрика (2017). «Вертикальные градиенты видового богатства и состава сообществ в сумеречной зоне субтропического круговорота северной части Тихого океана» . Молекулярная экология . 26 (21): 6136–6156. дои : 10.1111/mec.14286 . hdl : 11336/53966 . ISSN 1365-294X . ПМИД 28792641 .

[6] Портер, Тересита М.; Хаджибабаи, Мехрдад (2018). «Расширение масштабов: руководство по высокопроизводительным геномным подходам к анализу биоразнообразия» . Молекулярная экология . 27 (2): 313–338. дои : 10.1111/mec.14478 . ISSN 1365-294X . ПМИД 29292539 .

[7] Шмидт, Томас С.Б.; Родригеш, Жоау Ф. Матиас; фон Меринг, Кристиан (24 апреля 2014 г.). «Экологическая согласованность операционных таксономических единиц СГУ на основе рРНК в глобальном масштабе» . ПЛОС Компьютерная Биол . 10 (4): e1003594. Бибкод : 2014PLSCB..10E3594S . дои : 10.1371/journal.pcbi.1003594 . ISSN 1553-7358 . ПМЦ 3998914 . ПМИД 24763141 .

[Kunin-2010-8] Кунин В.; Энгельбректсон, А.; Охман, Х.; Гугенгольц, П. (январь 2010 г.). «Морщины в редкой биосфере: ошибки пиросеквенирования могут привести к искусственному завышению оценок разнообразия» . Энвайрон Микробиол . 12 (1): 118–23. дои : 10.1111/j.1462-2920.2009.02051.x . ПМИД 19725865 .

[9] Копылова Е., Навас-Молина Дж.А., Мерсье С., Сюй З.З., Маэ Ф., Хе Ю. и др. (23 февраля 2016 г.). Сегата Н (ред.). «Методы кластеризации последовательностей с открытым исходным кодом улучшают современное состояние» . mSystems . 1 (1): e00003–15. дои : 10.1128/mSystems.00003-15 . ПМК 5069751 . ПМИД 27822515 .

[10] Эдгар, Роберт К. (1 октября 2010 г.). «Поиск и кластеризация на порядки быстрее, чем BLAST» . Биоинформатика . 26 (19): 2460–2461. doi : 10.1093/биоинформатика/btq461 . ISSN 1367-4803 . ПМИД 20709691 .

[11] Фу, Лимин; Ню, Бэйфан; Чжу, Чжэнвэй; Ву, Ситао; Ли, Вэйчжун (1 декабря 2012 г.). «CD-HIT: ускорение для кластеризации данных секвенирования следующего поколения» . Биоинформатика . 28 (23): 3150–3152. doi : 10.1093/биоинформатика/bts565 . ISSN 1367-4803 . ПМК 3516142 . ПМИД 23060610 .

[12] Фу, Лимин; Ню, Бэйфан; Чжу, Чжэнвэй; Ву, Ситао; Ли, Вэйчжун (1 декабря 2012 г.). «CD-HIT: ускорение для кластеризации данных секвенирования следующего поколения» . Биоинформатика . 28 (23): 3150–3152. doi : 10.1093/биоинформатика/bts565 . ISSN 1367-4803 . ПМК 3516142 . ПМИД 23060610 .

[PMID21233169-13] Хао, X.; Цзян, Р.; Чен, Т. (2011). «Кластеризация 16S рРНК для предсказания OTU: метод неконтролируемой байесовской кластеризации» . Биоинформатика . 27 (5): 611–618. doi : 10.1093/биоинформатика/btq725 . ПМК 3042185 . ПМИД 21233169 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]