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Enregistrement W2181122042 · doi:10.1139/cjm-2015-0073

Insights into thermoadaptation and the evolution of mesophily from the bacterial phylum <i>Thermotogae</i>

2015· article· en· W2181122042 sur OpenAlexaffvenue
Stephen M. J. Pollo, Olga Zhaxybayeva, Camilla Nesbø

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermophileMesophileExtremophileBiologyHyperthermophilePsychrophilePhylumThermostabilityArchaeaBacteriaBiochemistryGeneticsEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermophiles are extremophiles that grow optimally at temperatures >45 °C. To survive and maintain function of their biological molecules, they have a suite of characteristics not found in organisms that grow at moderate temperature (mesophiles). At the cellular level, thermophiles have mechanisms for maintaining their membranes, nucleic acids, and other cellular structures. At the protein level, each of their proteins remains stable and retains activity at temperatures that would denature their mesophilic homologs. Conversely, cellular structures and proteins from thermophiles may not function optimally at moderate temperatures. These differences between thermophiles and mesophiles presumably present a barrier for evolutionary transitioning between the 2 lifestyles. Therefore, studying closely related thermophiles and mesophiles can help us determine how such lifestyle transitions may happen. The bacterial phylum Thermotogae contains hyperthermophiles, thermophiles, mesophiles, and organisms with temperature ranges wide enough to span both thermophilic and mesophilic temperatures. Genomic, proteomic, and physiological differences noted between other bacterial thermophiles and mesophiles are evident within the Thermotogae. We argue that the Thermotogae is an ideal group of organisms for understanding of the response to fluctuating temperature and of long-term evolutionary adaptation to a different growth temperature range.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations50
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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