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Enregistrement W1777470419 · doi:10.1038/ncomms8344

Lucilia cuprina genome unlocks parasitic fly biology to underpin future interventions

2015· article· en· W1777470419 sur OpenAlexfundno aff
Clare A. Anstead, Pasi K. Korhonen, Neil D. Young, Ross S. Hall, Aaron R. Jex, Shwetha C. Murali, Daniel Hughes, Siu Fai Lee, Trent Perry, Andreas J. Stroehlein, Brendan R. E. Ansell, Bert Breugelmans, Andreas Hofmann, Jiaxin Qu, Shannon Dugan, Sandra L. Lee, Hsu Chao, Huyen Dinh, Yi Han, HarshaVardhan Doddapaneni, Kim C. Worley, Donna M. Muzny, Panagiotis Ioannidis, Robert M. Waterhouse, Evgeny M. Zdobnov, Peter James, Neil H. Bagnall, Andrew C. Kotze, Richard A. Gibbs, Stephen Richards, Philip Batterham, Robin B. Gasser

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilMelbourne WaterNational Health and Medical Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaState Government of VictoriaAustralian Wool InnovationNational Human Genome Research InstituteUniversity of MelbourneSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésLucilia cuprinaBiologyGenomeMyiasisHost (biology)Whole genome sequencingGeneticsLuciliaGenome projectCalliphoridaeGeneZoologyEvolutionary biologyComputational biologyLarvaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lucilia cuprina is a parasitic fly of major economic importance worldwide. Larvae of this fly invade their animal host, feed on tissues and excretions and progressively cause severe skin disease (myiasis). Here we report the sequence and annotation of the 458-megabase draft genome of Lucilia cuprina. Analyses of this genome and the 14,544 predicted protein-encoding genes provide unique insights into the fly's molecular biology, interactions with the host animal and insecticide resistance. These insights have broad implications for designing new methods for the prevention and control of myiasis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations112
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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