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Enregistrement W2061908050 · doi:10.1038/srep03207

Prevalence of psbA-containing cyanobacterial podoviruses in the ocean

2013· article· en· W2061908050 sur OpenAlexaff
Qiang Zheng, Nianzhi Jiao, Rui Zhang, Feng Chen, Curtis A. Suttle

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaNational High-tech Research and Development ProgramXiamen UniversityUniversity of Hong KongNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCladeBiologyMetagenomicsCyanobacteriaGenomeGeneDiversification (marketing strategy)PhotosynthesisENCODEEvolutionary biologyEcologyGeneticsPhylogeneticsBotanyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Podoviruses that infect marine picocyanobacteria are abundant and could play a significant role on regulating host populations due to their specific phage-host relationship. Genome sequencing of cyanophages has unveiled that many marine cyanophages encode certain photosynthetic genes like psbA. It appears that psbA is only present in certain groups of cyanopodovirus isolates. In order to better understand the prevalence of psbA in cyanobacterial podoviruses, we searched the marine metagenomic database (GOS, BATS, HOT and MarineVirome). Our study suggests that 89% of recruited cyanopodovirus scaffolds from the GOS database contained the psbA gene, supporting the ecological relevance of the photosynthesis gene for surface oceanic cyanophages. Diversification between Clade A and B are consistent with recent finding of two major groups of cyanopodoviruses. All the data also shows that Clade B cyanopodoviruses dominate the surface ocean water, while Clade A cyanopodoviruses become more important in the coastal and estuarine environments.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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