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Enregistrement W2017742749 · doi:10.1371/journal.pone.0087093

Architectural Design Drives the Biogeography of Indoor Bacterial Communities

2014· article· en· W2017742749 sur OpenAlexaff
Steven W. Kembel, James Meadow, Timothy K. O’Connor, Gwynne Mhuireach, Dale Northcutt, Jeff Kline, Maxwell Moriyama, G. Z. Brown, Brendan J. M. Bohannan, Jessica L. Green

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésFirmicutesBiodiversityProteobacteriaBuilt environmentMicrobiomeEcologyBiologyEnvironmental resource management16S ribosomal RNAEnvironmental scienceBacteriaBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Architectural design has the potential to influence the microbiology of the built environment, with implications for human health and well-being, but the impact of design on the microbial biogeography of buildings remains poorly understood. In this study we combined microbiological data with information on the function, form, and organization of spaces from a classroom and office building to understand how design choices influence the biogeography of the built environment microbiome. RESULTS: Sequencing of the bacterial 16S gene from dust samples revealed that indoor bacterial communities were extremely diverse, containing more than 32,750 OTUs (operational taxonomic units, 97% sequence similarity cutoff), but most communities were dominated by Proteobacteria, Firmicutes, and Deinococci. Architectural design characteristics related to space type, building arrangement, human use and movement, and ventilation source had a large influence on the structure of bacterial communities. Restrooms contained bacterial communities that were highly distinct from all other rooms, and spaces with high human occupant diversity and a high degree of connectedness to other spaces via ventilation or human movement contained a distinct set of bacterial taxa when compared to spaces with low occupant diversity and low connectedness. Within offices, the source of ventilation air had the greatest effect on bacterial community structure. CONCLUSIONS: Our study indicates that humans have a guiding impact on the microbial biodiversity in buildings, both indirectly through the effects of architectural design on microbial community structure, and more directly through the effects of human occupancy and use patterns on the microbes found in different spaces and space types. The impact of design decisions in structuring the indoor microbiome offers the possibility to use ecological knowledge to shape our buildings in a way that will select for an indoor microbiome that promotes our health and well-being.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations250
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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