A comparison of single-coverage and multi-coverage metagenomic binning reveals extensive hidden contamination

基因组 计算机科学 康蒂格 数据挖掘 集合(抽象数据类型) 生物 遗传学 基因组 基因 程序设计语言
作者
Jennifer Mattock,Mick Watson
出处
期刊:Nature Methods [Springer Nature]
卷期号:20 (8): 1170-1173 被引量:28
标识
DOI:10.1038/s41592-023-01934-8
摘要

Metagenomic binning has revolutionized the study of uncultured microorganisms. Here we compare single- and multi-coverage binning on the same set of samples, and demonstrate that multi-coverage binning produces better results than single-coverage binning and identifies contaminant contigs and chimeric bins that other approaches miss. While resource expensive, multi-coverage binning is a superior approach and should always be performed over single-coverage binning.
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