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Die Identifizierung von unterschiedlich abundanten Mikroben ist ein gemeinsames Ziel von Mikrobiom-Studien. In der Literatur werden verschiedene Methoden interchangeabel zu diesem Zweck verwendet. Dennoch gibt es nur wenige groß angelegte Studien, die systematisch die Angemessenheit dieser Werkzeuge im Austausch und das Ausmaß sowie die Bedeutung der Unterschiede zwischen ihnen untersuchen. Hier vergleichen wir die Leistung von 14 Methoden zur Tests der differentiellen Abundanz anhand von 38 Datensätzen des 16S rRNA-Genes mit zwei Stichproben-Gruppen. Wir testen auf Unterschiede in den Amplikon-Beteiligten Varianten und operationellen taxonomischen Einheiten (ASVs) zwischen diesen Gruppen. Unsere Ergebnisse bestätigen, dass diese Werkzeuge drastisch unterschiedliche Zahlen und Gruppen von signifikanten ASVs identifiziert haben und dass die Ergebnisse von der Datenvorverarbeitung abhängen. Bei vielen Werkzeugen korreliert die Anzahl der identifizierten Merkmale mit Aspekten der Daten, wie Stichprobengröße, Sequenziertiefe und Effektgröße der Gemeinschaftsunterschiede. ALDEx2 und ANCOM-II liefern die konsistentesten Ergebnisse über Studien hinweg und stimmen am besten mit dem Schnittpunkt der Ergebnisse unterschiedlicher Ansätze überein. Dennoch empfehlen wir, dass Forscher einen Konsensansatz basierend auf mehreren Methoden zur differentiellen Abundanz verwenden, um robuste biologische Interpretationen zu gewährleisten.
Nearing et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.