FTIR spectroscopic discrimination of<i>Saccharomyces cerevisiae</i>and<i>Saccharomyces bayanus</i>strains
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we tested the potential of Fourier-transform infrared absorption spectroscopy to screen, on the one hand, Saccharomyces cerevisiae and non-S. cerevisiae strains and, on the other hand, to discriminate between S. cerevisiae and Saccharomyces bayanus strains. Principal components analysis (PCA), used to compare 20 S. cerevisiae and 21 non-Saccharomyces strains, showed only 2 misclassifications. The PCA model was then used to classify spectra from 14 Samos strains. All 14 Samos strains clustered together with the S. cerevisiae group. This result was confirmed by a routinely used electrophoretic pattern obtained by pulsed-field gel electrophoresis. The method was then tested to compare S. cerevisiae and S. bayanus strains. Our results indicate that identification at the strain level is possible. This first result shows that yeast classification and S. bayanus identification can be feasible in a single measurement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».