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Enregistrement W2315165150 · doi:10.1139/cjm-2014-0503

Pyrosequencing analysis of free-living and attached bacterial communities in Meiliang Bay, Lake Taihu, a large eutrophic shallow lake in China

2014· article· en· W2315165150 sur OpenAlexvenueno aff
Xiangming Tang, Linlin Li, Keqiang Shao, B. D. Wang, Xianlei Cai, Lei Zhang, Jianying Chao, Guang Gao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacteroidetesEutrophicationBayActinobacteriaBiologyPyrosequencingPhylumProteobacteriaOperational taxonomic unitEcology16S ribosomal RNANutrientBacteriaGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To elucidate the relationship between particle-attached (PA, ≥ 5.0 μm) and free-living (FL, 0.2-5.0 μm) bacterial communities, samplings were collected seasonally from November 2011 to August 2012 in Meiliang Bay, Lake Taihu, China. We used 454 pyrosequencing of 16S rRNA genes to study bacterial diversity and structure of PA and FL communities. The analysis rendered 37,985 highly qualified reads, subsequently assigned to 1755 operational taxonomic units (97% similarity) for the 8 samples. Although 27 high-level taxonomic groups were obtained, the 3 dominant phyla (Proteobacteria, Actinobacteria, and Bacteroidetes) comprised about 75.9% and 82.4% of the PA and FL fractions, respectively. Overall, we found no significant differences between community types, as indicated by ANOSIM R statistics (R = 0.063, P > 0.05) and the Parsimony test (P = 0.222). Dynamics of bacterial communities were correlated with changes in concentrations of total suspended solids (TSS) and total phosphorus (TP). In summer, a significant taxonomic overlap in the 2 size fractions was observed when Cyanobacteria, a major contributor of TSS and TP, dominated in the water, highlighting the potential rapid exchange between PA and FL bacterial populations in large shallow eutrophic lakes.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations48
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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