Genetic identification of eleven aquatic bacteria using the 16S rDNA gene
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria help maintain ecological balance by participating in the carbon, oxygen, and/or nitrogen cycles. These cycles are important for the organism’s survival, that’s why their identification is fundamental in order to determine how they function and interact in an ecosystem. In this study, eleven previously isolated bacteria from the upstate New York waterbodies (the Oswego River, Lake Ontario, and Lake Neatahwanta) were identified by sequencing a fragment of the 16S rDNA gene from each bacteria. Identification was supported by metabolic tests. The sequences were compared in the nucleotide database in GenBank (GenBank, 2009) and then aligned to construct a phylogenetic tree. The eleven bacteria were grouped into eight genera: Acinetobacter, Aeromonas, Planococcus, Enterobacter, Exiguobacterium, Pseudomonas, Plesiomonas, and Staphylococcus. The metabolic tests better supported the identification for the samples with longer sequences than samples with shorter sequences, which shows the importance of getting longer sequences to better identify bacteria. The identified genera of the isolated bacteria were found to occur in aquatic environments and Plesiomona shigelloides, one of the samples, is usually found in fish and other aquatic animals. Genetic identification of bacteria 3
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».