A novel computational method to analyse metagenome for understanding of microbial community composition and functional potential

2017

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/iciibms.2017.8279735
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

There is a great potential for the use of bacterial communities for bioremediation and waste treatment. Systems metabolic engineering for microbial community redesign is a promising approach. The successful development of synthetic microbial communities is essential to add value to the main challenges for sustainable development, such as difficulties to cultivate bacteria in isolation[1], diversity of microbial communities, and many uncharacterized bacteria. Some of these challenges could be addressed by advances in computational tools and modelling. However, current tools only provide separate taxonomic [2] and functional analyses [3]. Development of a metagenomic analysis tool to investigate metagenomes deeply with the help of integrated taxonomic, functional and metabolic pathways analyses may allow to make community modelling and study complex interspecific relations inside the community. This would help finding ways to increase the functional potential of microbial communities either by optimizing external conditions and nutrients or by regulating the taxonomic content and proportions of the bacterial composition.