SemiBin2
Binagem de MetagenômicaSemiBin2 é um método de aprendizado profundo auto-supervisionado para binning metagenômico. Usa aprendizado contrastivo com aumento de dados para treinar modelos específicos de amostra sem exigir genomas de referência, permitindo binning preciso mesmo para ambientes novos. [1]
Como Obter o Arquivo de Saída do Modelo
Abaixo está um breve fluxo de trabalho que a equipe executou para obter os exemplos de arquivo de saída que apresentamos na página de ferramentas.
Entrada
Contigs montados (FASTA) + arquivo(s) de alinhamento BAM ordenado
Saída
Bins FASTA (.fa.gz) + resumo TSV com métricas por bin: nome de arquivo, total bp, contagem de contig, N50, L50
conda install -c bioconda semibin
Imagem Docker: quay.io/biocontainers/semibin:2.2.1--pyhdfd78af_0
Amostra 1 microbioma intestinal (3 amostras do PRJNA795985, 1M pares de leituras cada) co-montado com Montagem e binado com SemiBin2 v2.2.1 em modo auto-supervisionado, produzindo 38 bins.
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Baixar 3 amostras do PRJNA795985
for SRR in SRR17531757 SRR17531762 SRR17531772; do fastq-dump --split-files --gzip -X 1000000 --outdir reads/ $SRR; done
Mesma co-montagem que VAMB — reutiliza as mesmas leituras. Baixa 1M pares de leituras por amostra (~70 MB comprimidos cada).
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Co-montar todas as amostras com MEGAHIT
megahit -1 reads/SRR17531757_1.fastq.gz,reads/SRR17531762_1.fastq.gz,reads/SRR17531772_1.fastq.gz -2 reads/SRR17531757_2.fastq.gz,reads/SRR17531762_2.fastq.gz,reads/SRR17531772_2.fastq.gz -o assembly --min-contig-len 1500 -t 8 --presets meta-sensitive
Produz 14.934 contigs (≥1.500 pb). Se já realizado para VAMB, reutilize a mesma montagem.
- 3
Mapear cada amostra para contigs
for SRR in SRR17531757 SRR17531762 SRR17531772; do minimap2 -ax sr -t 8 assembly/final.contigs.fa reads/${SRR}_1.fastq.gz reads/${SRR}_2.fastq.gz | samtools sort -@ 4 -o bams/${SRR}.sorted.bam && samtools index bams/${SRR}.sorted.bam; done - 4
Executar binning auto-supervisionado SemiBin2
SemiBin2 single_easy_bin -i assembly/final.contigs.fa -b bams/SRR17531757.sorted.bam bams/SRR17531762.sorted.bam bams/SRR17531772.sorted.bam -o semibin2_out --self-supervised -m 1500 -t 8
Usa single_easy_bin com múltiplos BAMs para co-abundância. Modo auto-supervisionado treina um modelo específico de amostra (~38 min em CPU). Produz 38 bins após re-agrupamento baseado em HMM.
Materiais Utilizados
Arquivos de Saída de Exemplo
Baixe os arquivos de saída usados nas demonstrações da página de ferramentas. Você pode enviá-los diretamente para IntMeta para explorar as visualizações.
Única & Comparação
Análise de Grupo
Referência de Gráficos
Descrições detalhadas para todas as 22 visualizações geradas por SemiBin2 em IntMeta.

quality-tier-distribution
Gráfico de pizza de bins classificados em níveis de qualidade heurísticos baseados em métricas de montagem: Alto (≥500 Kbp genoma + N50 ≥10 Kbp), Médio (≥200 Kbp + N50 ≥5 Kbp), Baixo (resto). Nota: estas são heurísticas de métrica de montagem, não níveis de qualidade MIMAG — nenhuma completude/contaminação é avaliada.

genome-size-distribution
Gráfico de barras de total_bp (tamanho de genoma) por bin, ordenado por tamanho. Linhas de referência tracejadas em 500 Kbp (limite de qualidade alta) e 200 Kbp (tamanho mínimo recomendado) ajudam a separar visualmente os níveis de qualidade.

n50-assembly-quality
Gráfico de barras da métrica de contiguidade N50 por bin — metade do total de pares de bases do bin está em contigs de comprimento ou mais longo. N50 mais alto significa contigs mais poucos e mais longos e menos fragmentação. Colorido por nível de qualidade.

n50-vs-genome-size
Gráfico de dispersão onde X = total_bp (tamanho de genoma) e Y = N50, colorido por nível de qualidade. Bins no topo-direito têm genomas grandes e alta contiguidade — os melhores candidatos para análise posterior como anotação de genes.

contigs-per-bin
Gráfico de barras de num_contigs por bin, colorido por nível de qualidade. Menos contigs geralmente indica uma montagem menos fragmentada e de qualidade mais alta. Bins com contagens de contig muito altas podem precisar de refinamento adicional.

l50-vs-contigs
Gráfico de dispersão de L50 (número mínimo de contigs necessários para cobrir 50% do genoma do bin) versus total num_contigs. L50 mais baixo relativo ao total de contigs significa que a montagem é dominada por poucos contigs longos — melhor contiguidade.

assembly-metrics-heatmap
Mapa de calor de métricas de montagem normalizadas min-max (total_bp, num_contigs, N50, L50, comprimento médio de contig) entre os principais bins. Cada métrica é escalada 0–1 dentro de sua coluna; células mais escuras = valores relativos mais altos. Visão geral rápida de qualidade.

cumulative-genome-recovery
Gráfico de área escalonada cumulativa com bins ordenados por nível de qualidade (descendente). O eixo y mostra total executivo de tamanho de genoma em bp. Uma ascensão inicial abrupta indica que a maioria da sequência montada vem de bins de alta qualidade.

comp-quality-tiers
Gráfico de barras agrupadas comparando a distribuição de níveis de qualidade heurísticos (Alto / Médio / Baixo baseados em tamanho de genoma e limites de N50) entre amostras. Mostra qual amostra rendeu mais bins SemiBin2 de alta qualidade.

comp-genome-size
Gráfico de caixa ou gráfico de barras agrupadas comparando a distribuição de tamanho de genoma (total_bp) de bins SemiBin2 entre amostras. Útil para detectar diferenças sistemáticas na recuperação de MAG entre amostras.

comp-n50-distribution
Gráfico de caixa ou gráfico de barras comparando a métrica de contiguidade N50 entre amostras. Valores de N50 mais altos indicam montagens menos fragmentadas — amostras com bins N50 consistentemente altos sugerem melhor profundidade de sequenciamento ou composição de comunidade mais simples.
comp-quality-pct
Gráfico de barras empilhadas 100% mostrando a proporção de bins de qualidade Alto / Médio / Baixo por amostra. Normaliza para diferentes contagens de bins, permitindo comparação direta de qualidade de binning. Padrão em benchmarks de desafio CAMI.


comp-cdf
Função de distribuição cumulativa empírica (CDF) de tamanhos de bin sobreposta por amostra. Revela forma de distribuição completa além de resumos de boxplot. Padrão em benchmarking CAMI.

comp-contigs
Boxplot de contagem de contig por bin entre amostras. Contagens de contig mais altas indicam montagens mais fragmentadas, potencialmente de profundidade de sequenciamento mais baixa ou composição de comunidade complexa.

comp-l50
Boxplot de L50 (número mínimo de contigs cobrindo 50% do comprimento total do bin) entre amostras. Complementar a N50 — L50 mais baixo significa contigs menos e maiores.

binning-group-quality-tiers
Gráfico de barras agrupadas de contagens de nível de qualidade heurísticos (Alto / Médio / Baixo) por grupo experimental, com teste qui-quadrado. Os níveis são baseados em métricas de montagem: Alto (≥500 Kbp genoma + N50 ≥10 Kbp), Médio (≥200 Kbp + N50 ≥5 Kbp), Baixo (resto). Nota: estas são heurísticas de métrica de montagem, não classificações MIMAG — saída de SemiBin2 não inclui completude ou contaminação.

binning-group-metric-boxplots
Boxplots comparando uma métrica selecionada (total bp, N50, L50 ou comprimento médio de contig) entre grupos. Todos os valores de bin individual são agrupados por grupo. Teste de Kruskal-Wallis (≥3 grupos) ou teste U de Mann-Whitney (2 grupos) avalia significância; comparações pareadas usam correção BH FDR.

binning-group-recovery-rate
Gráfico de barras agrupadas de contagem média de bins por amostra em cada nível de qualidade (Alto, Médio, Baixo, Total) entre grupos, com barras de erro ±1 SD. Testa se grupos experimentais diferem em quantos bins SemiBin2 recuperam em cada nível de qualidade.

binning-group-pca
Ordenação de PCA de perfis de qualidade por amostra (total médio bp, N50, L50, comprimento médio de contig, %HQ, %MQ). Características são padronizadas z-score antes da decomposição. PERMANOVA na matriz de distância euclidiana testa se centroides de grupo diferem significativamente. Elipses de confiança de 95% são desenhadas para grupos com ≥3 amostras.

binning-group-cdf
Funções de distribuição cumulativa empírica sobrepostas (CDFs) de uma métrica selecionada entre grupos. O teste de Kolmogorov-Smirnov de duas amostras quantifica a distância vertical máxima entre curvas — D-estatísticas significativas indicam que distribuições de métrica dos grupos diferem em localização, propagação ou forma.

binning-group-total-recovery
Gráfico de barras empilhadas de pares de bases totais médios recuperados por grupo, divididos por nível de qualidade. Barras de erro mostram ±1 SD. Mede volume de dados real vinculado por grupo, complementando gráficos de contagem e taxa de recuperação de bins.