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Enregistrement W2139913476 · doi:10.1079/ahr200497

The use of nuclear ribosomal DNA markers for the identification of bursate nematodes (order Strongylida) and for the diagnosis of infections

2004· review· en· W2139913476 sur OpenAlexaff
Neil B. Chilton

Notice bibliographique

RevueAnimal Health Research Reviews · 2004
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyRibosomal DNAIdentification (biology)Internal transcribed spacerEvolutionary biologyNematodeSystematicsRibosomal RNAZoologyComputational biologySpecies identificationGeneticsEcologyPhylogeneticsTaxonomy (biology)Gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many bursate nematodes are of major importance to animal health. Animals are often parasitized by multiple species that differ in their prevalence, relative abundance and/or pathogenicity. Implementation of effective management strategies for these parasites requires reliable methods for their detection in hosts, identification to the species level and measurement of intensity of infection. One major problem is the difficulty of accurately identifying and distinguishing many species of bursate nematode because of the remarkable morphological similarity of their eggs and larvae. The inability to identify, with confidence, individual nematodes (irrespective of their life-cycle stage) to the species level by morphological methods has often led to a search for species-specific genetic markers. Studies over the past 15 years have shown that sequences of the internal transcribed spacers of ribosomal DNA provide useful genetic markers, providing the basis for the development of PCR-based diagnostic tools. Such molecular methods represent powerful tools for studying the systematics, epidemiology and ecology of bursate nematodes and, importantly, for the specific diagnosis of infections in animals and humans, thus contributing to improved control and prevention strategies for these parasites.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,428
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,128 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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