Multivariate curve resolution of mixed bacterial DNA sequence spectra: identification and quantification of bacteria in undefined mixture samples
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A comprehensive understanding of factors that influence microbial competition and cooperation, their diversity and processes will be greatly beneficial in many research areas. Current tools for microflora determinations are far from suitable for high‐throughput monitoring of development in complex microbial communities. Here, we describe the application of a calibration free method, multivariate curve resolution with alternating least squares (MCR‐ALS), for identification and quantification of different microbes in mixture samples. The idea is to utilize MCR‐ALS to enable close monitoring of ecology in a variety of microbial communities. The data from two designed experiments consisting of DNA sequence spectra measured on mixtures were analysed with MCR‐ALS using no prior information on the data except for appropriate constraints, such as non‐negativity and closure. The results were compared both to the known true concentrations as well as to the results obtained from the well‐established multivariate calibration method partial least squares (PLS) regression. MCR‐ALS performed as well as PLS regression, successfully extracting all pure bacterial spectra and quantitative information on these, with 97.81% and 97.91% explained variance for the first and the second data set, respectively. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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