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Enregistrement W2039124724 · doi:10.1371/journal.pone.0045664

Distance and Character-Based Evaluation of the V4 Region of the 18S rRNA Gene for the Identification of Diatoms (Bacillariophyceae)

2012· article· en· W2039124724 sur OpenAlexafffund
Ian A. Luddington, Irena Kaczmarska, Connie Lovejoy

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensUniversité LavalMount Allison University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMount Allison UniversityUniversité Laval
Mots-clésBarcodeDNA barcodingBiologyComputational biologyGeneMitochondrial DNAIdentification (biology)DNAGeneticsCharacter (mathematics)Hypervariable regionNuclear geneDNA sequencingEvolutionary biologyBotanyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA barcoding is a molecular tool that exploits a unique DNA sequence of a standardized gene or non-coding region for the species identification of unknown individuals. The investigation into a suitable barcode for diatoms is ongoing and there are several promising candidates including mitochondrial, plastidial and nuclear markers. We analyzed 272 sequences from 76 diatoms species in the orders Thalassiosirales, Lithodesmiales and Cymatosirales, using distance and character based approaches, to assess the applicability of a DNA barcode based on the hypervariable V4 region of the nuclear 18S rRNA gene. We show that the proposed V4 barcode separated ca. 97% of all centric diatom taxa tested using a threshold p-distance of 0.02 and that many problem pairs were further separated using a character based approach. The reliability of amplification, extensive reference library and variability seen in the V4 region make it the most promising candidate to date for a barcode marker for diatoms particularly when combined with DNA character analysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations72
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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