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Enregistrement W2037588278 · doi:10.1111/j.1462-2920.2009.01988.x

Quantitative PCR reveals transient and persistent algal viruses in Lake Ontario, Canada

2009· article· en· W2037588278 sur OpenAlexafffundabout
Steven M. Short, Cindy M. Short

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Microbiology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensGeneral Electric (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyAbundance (ecology)VirusGeneEcologyVirologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To determine if different algal viruses (Phycodnaviridae) share common patterns of seasonal abundance, quantitative PCR methods were developed and applied to monitor the abundances of three different viruses in Lake Ontario, Canada over 13 months. Throughout the year, the abundances of two different phycodnavirus polB gene fragments (LO1b-49 and LO1a-68) varied by more than two orders of magnitude, peaked during the autumn months, and were lowest during the summer. The seasonal abundance patterns of these two virus genes were similar and both were detected in almost every sample, but LO1b-49 was consistently an order of magnitude more abundant than LO1a-68. LO1b-49 reached a maximum abundance of 5413 +/- 312 genes ml(-1), whereas LO1a-68's abundance peaked at only 881 +/- 113 genes ml(-1). Another phycodnavirus polB fragment that was monitored (LO1b-16) was detected in only a few samples, but reached a higher maximum concentration (6771 +/- 879 genes ml(-1)) than either LO1b-49 or LO1a-68. The results of this year-long investigation of virus gene abundances suggests that Lake Ontario's phycodnavirus community is composed of persistent viruses detectable throughout the year and transient viruses present in only a few sporadic samples. The results also suggest that some persistent algal viruses are able to survive at relatively low abundances through several seasons.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,994

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)0,0070,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations30
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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