Inference-based accuracy of metagenome prediction tools varies across sample types and functional categories.

Sun, Shan; Jones, Roshonda B; Fodor, Anthony A

Sun, Shan; Jones, Roshonda B; Fodor, Anthony A.

Afiliação

Sun S; Department of Bioinformatics and Genomics, University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, NC, USA. ssun5@uncc.edu.
Jones RB; The Saban Research Institute, Children's Hospital Los Angeles, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA.
Fodor AA; Department of Bioinformatics and Genomics, University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, NC, USA.

Microbiome ; 8(1): 46, 2020 04 02.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32241293

Assuntos

Biologia Computacional/métodos; Metagenômica/métodos; Microbiota; Software; Microbiologia do Solo; Animais; Galinhas; Bases de Dados Factuais; Gorilla gorilla; Sequenciamento de Nucleotídeos em Larga Escala; Humanos; Metagenoma; Camundongos; Filogenia; RNA Bacteriano/genética; RNA Ribossômico 16S/genética; Reprodutibilidade dos Testes

Palavras-chave

Functional category; Inference; Microbiota functional profile prediction; Sample type

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Microbiologia do Solo / Software / Biologia Computacional / Metagenômica / Microbiota Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Animals / Humans Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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