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Enregistrement W1977483949 · doi:10.1371/journal.pone.0021441

Molecular Diet Analysis of Two African Free-Tailed Bats (Molossidae) Using High Throughput Sequencing

2011· article· en· W1977483949 sur OpenAlexfundno aff
Kristine Bohmann, Ara Monadjem, Christina Lehmkuhl Noer, Morten Rasmussen, Matt R. K. Zeale, Elizabeth L. Clare, Gareth Jones, Eske Willerslev, M. Thomas P. Gilbert

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSouth African Sugarcane Research InstituteDanmarks Frie ForskningsfondLundbeckfondenOticon FondenNatur og Univers, Det Frie ForskningsrådBat Conservation International
Mots-clésBiologyDNA sequencingZoologyEvolutionary biologyComputational biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the diversity of prey consumed by insectivorous bats, it is difficult to discern the composition of their diet using morphological or conventional PCR-based analyses of their faeces. We demonstrate the use of a powerful alternate tool, the use of the Roche FLX sequencing platform to deep-sequence uniquely 5' tagged insect-generic barcode cytochrome c oxidase I (COI) fragments, that were PCR amplified from faecal pellets of two free-tailed bat species Chaerephon pumilus and Mops condylurus (family: Molossidae). Although the analyses were challenged by the paucity of southern African insect COI sequences in the GenBank and BOLD databases, similarity to existing collections allowed the preliminary identification of 25 prey families from six orders of insects within the diet of C. pumilus, and 24 families from seven orders within the diet of M. condylurus. Insects identified to families within the orders Lepidoptera and Diptera were widely present among the faecal samples analysed. The two families that were observed most frequently were Noctuidae and Nymphalidae (Lepidoptera). Species-level analysis of the data was accomplished using novel bioinformatics techniques for the identification of molecular operational taxonomic units (MOTU). Based on these analyses, our data provide little evidence of resource partitioning between sympatric M. condylurus and C. pumilus in the Simunye region of Swaziland at the time of year when the samples were collected, although as more complete databases against which to compare the sequences are generated this may have to be re-evaluated.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,122 · 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'étudeObservationnel
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

Citations212
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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