Multivariate statistical analyses of rDNA and rRNA fingerprint data to differentiate microbial communities in swine manure
Notice bibliographique
Résumé
Fingerprint data from swine manure microbial community rRNAs and rRNA genes were treated by multivariate statistical and diversity analyses to differentiate swine manures. Microbial communities from finishing pig manure and from a mixture of manure slurries from maternity confinement and finishing pigs were characterized using a combination of amplicon length heterogeneity PCR (LH-PCR) and terminal restriction fragment length polymorphism (T-RFLP), using PCR primers targeting Bacteria and Archaea, respectively. Unweighted pair group method with arithmetic mean clustering, principal components analysis (PCA), indicator species analysis (ISA), and diversity analyses showed that rRNA-based fingerprinting methods [reverse transcription (RT)-LH-PCR and RT-T-RFLP] were more effective than rDNA-based fingerprinting methods for distinguishing the manure samples. Multiresponse permutation procedure from fingerprint data showed that all manure samples had distinct microbial communities. PCA and ISA showed that the major phylotypes differentiating the LH-PCR or the RT-LH-PCR profiles were distributed differently between manures, suggesting that the bacterial community structure was different from the metabolically active bacterial community. The detection of minor archaeal populations was greater using RT-T-RFLP instead of T-RFLP. The findings indicated that the analysis of microbial community rRNAs could differentiate each manure sample from the others and would be appropriate for the monitoring of metabolically active populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».