メタゲノムシーケンシング実験における一貫した修正可能なバイアス

マーカー遺伝子およびメタゲノムシーケンシングは、我々の生物学的コミュニティを測定する能力を大きく拡張しました。しかし、これらが提供する測定値は真実とは異なり、しばしば劇的に変わります。なぜなら、これらの実験はある分類群を他の群よりも検出することに偏っているからです。この実験的バイアスにより、異なるプロトコルによって測定された分類群または遺伝子の存在量は定量的に比較できなくなり、虚偽の生物学的結論を招く可能性があります。我々は、バイアスがコミュニティ測定をどのように歪めるかを、実際の実験の特性に基づいて数学的モデルとして提案します。このモデルは、定義された細菌コミュニティからの16S rRNA遺伝子およびショットガンメタゲノミクスデータで検証します。我々のモデルは、以前のモデルよりも単純でありながら実験データにより適合します。我々は、このモデルがプロトコルを評価し、バイアスが下流の統計分析に及ぼす影響を理解し、適切なキャリブレーションコントロールを用いてバイアスを測定し修正する方法として使用できることを示します。これらの結果は、真に定量的かつ再現可能なメタゲノミクス測定に向けた新しい道を明らかにします。