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Enregistrement W1984241784 · doi:10.1186/1745-6150-6-34

Telling the whole story in a 10,000-genome world

2011· article· en· W1984241784 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiology Direct · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesGenome AtlanticCanada Research ChairsLeverhulme Trust
Mots-clésBiologyGenomePhylogenetic treePhylogeneticsEvolutionary biologyPhylumComputational biologyBacterial genome sizePhylogenetic networkTaxonomic rankMetagenomicsGeneticsTaxonGeneEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Genome sequencing has revolutionized our view of the relationships among genomes, particularly in revealing the confounding effects of lateral genetic transfer (LGT). Phylogenomic techniques have been used to construct purported trees of microbial life. Although such trees are easily interpreted and allow the use of a subset of genomes as "proxies" for the full set, LGT and other phenomena impact the positioning of different groups in genome trees, confounding and potentially invalidating attempts to construct a phylogeny-based taxonomy of microorganisms. Network and graph approaches can reveal complex sets of relationships, but applying these techniques to large data sets is a significant challenge. Notwithstanding the question of what exactly it might represent, generating and interpreting a Tree or Network of All Genomes will only be feasible if current algorithms can be improved upon. RESULTS: Complex relationships among even the most-similar genomes demonstrate that proxy-based approaches to simplifying large sets of genomes are not alone sufficient to solve the analysis problem. A phylogenomic analysis of 1173 sequenced bacterial and archaeal genomes generated phylogenetic trees for 159,905 distinct homologous gene sets. The relationships inferred from this set can be heavily dependent on the inclusion of other taxa: for example, phyla such as Spirochaetes, Proteobacteria and Firmicutes are recovered as cohesive groups or split depending on the presence of other specific lineages. Furthermore, named groups such as Acidithiobacillus, Coprothermobacter and Brachyspira show a multitude of affiliations that are more consistent with their ecology than with small subunit ribosomal DNA-based taxonomy. Network and graph representations can illustrate the multitude of conflicting affinities, but all methods impose constraints on the input data and create challenges of construction and interpretation. CONCLUSIONS: These complex relationships highlight the need for an inclusive approach to genomic data, and current methods with minor alterations will likely scale to allow the analysis of data sets with 10,000 or more genomes. The main challenges lie in the visualization and interpretation of genomic relationships, and the redefinition of microbial taxonomy when subsets of genomic data are so evidently in conflict with one another, and with the "canonical" molecular taxonomy.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,205 · 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